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　　ClkLog的付费版上线已有一年多。作为一款从开源起步的产品，我们始终关注用户的使用体验。因此，近期我们发起了一轮客户回访，希望了解他们的使用情况及优化建议，并分享一些典型案例，让更多人看到ClkLog在真实业务场景中的价值。 本次回访的客户是ClkLog最早的一批付费用户——一家深耕电子签署业务 20 余年的上海企业。他们的核心产品 「大家签」，提供电子签章及电子合同一体化解决方案，至今已累计服务 350 万家客户。本次交流对象是该公司的技术负责人汪老师，他也是当初公司选型ClkLog的主要决策者。让我们一起来听听他与ClkLog的故事。

　　ClkLog的付费版上线已有一年多。作为一款从开源起步的产品，我们始终关注用户的使用体验。因此，近期我们发起了一轮客户回访，希望了解他们的使用情况及优化建议，并分享一些典型案例，让更多人看到ClkLog在真实业务场景中的价值。

　　本次回访的客户是ClkLog最早的一批付费用户——一家深耕电子签署业务20 余年的上海企业。他们的核心产品「大家签」，提供电子签章及电子合同一体化解决方案，至今已累计服务350 万家客户。本次交流对象是该公司的技术负责人汪老师，他也是当初公司选型ClkLog的主要决策者。让我们一起来听听他与ClkLog的故事。

　　汪老师：24年公司有一个电子签名业务，涉及记录用户的使用行为，因此需要搭建用户行为分析体系。

　　汪老师：最主要是预算限制，公司对成本比较敏感。其次，由于国企客户对数据安全的要求较高，我们必须使用可私有化部署的方案。

　　1.安全性—— SAAS产品直接排除了，剩下能私有化部署的方案，年费普遍都超预算了。

　　2.成本可控—— 其实是我们自研也可以，但开发周期长，投入的人力成本较高，项目时间上也不允许。

　　3.灵活性—— ClkLog的功能可以满足需求，且支持二次开发，后续可根据业务需求做扩展。

　　所以，综合来看，ClkLog在预算范围内，同时能满足核心需求，因此最终选择了它。

　　汪老师：主要是记录用户的基础信息（如登录、登出等），以及用户在系统中的购买行为，包括从点击到下单、支付、订单完成等流程的分析。目前我们仅在一个产品线上集成了 ClkLog，后续计划接入更多产品。由于 ClkLog 支持多项目集成，未来直接扩展就可以了。

　　汪老师：我们使用最多的是自定义分析，主要是对购买流程进行转化率统计。业务流程相对简单，目前大概配置了十几个事件。

　　1.部署指南优化—— 前期安装部署时，我们的开发对部分组件不太熟悉，导致选错了配置，最终日志超载。希望官方能提供不同部署场景下的详细注意事项，避免踩坑。

　　2.自定义事件指南—— 目前官方的体验环境和说明手册，对新手接入自定义事件帮助有限。由于缺乏基于业务场景的操作Demo，我们需要自己摸索。希望官方可以提供一些实践案例作为参考。

　　非常感谢汪老师接受我们的回访。用户的反馈不仅帮助我们优化产品，也让我们感受到ClkLog真正落地并为企业创造了价值，这对团队来说，是最好的激励！

　　ClkLog CDP企业版实现了通过对埋点采集回来的用户打标签的方式分析客户的行为、兴趣、购买历史、偏好等多维度数据，构建出一个关于客户的完整数字化档案。在实现自定义事件分析的基础上，通过用户标签和分群，可以更快速更精准地找到目标人群，用数据驱动业务增长，这对于有精准运营的用户来说是必不可少的。

　　埋点技术因其高精度和定制化能力，成为许多公司的首选方式。然而，有些公司在埋点采集时，将其视为开发过程中的“附加任务”，让研发人员在开发过程中顺带加上一些埋点，而没有完整的规划和验证。这往往导致数据分析的效果不尽如人意。为了避免这种情况，我们需要将数据采集提升到项目级别，进行系统化的规划和实施。

　　ClkLog鸿蒙埋点SDK通过手动埋点的方式实现HarmonyOS 原生应用的前端数据采集。快速接入即可获取埋点数据，同时支持分析功能（基础统计分析、自定义分析、用户画像等）。

　　本文介绍了如何在PolarDB数据库中接入pg_duckdb、pg_mooncake插件以支持数据湖功能, 可以读写对象存储的远程数据, 支持csv, parquet等格式, 支持delta等框架, 并显著提升OLAP性能。

　　本文介绍了如何激活PolarDB容灾（Standby）节点，实验环境依赖于Docker容器中用loop设备模拟共享存储。通过`pg_ctl promote`命令可以将Standby节点提升为主节点，使其能够接收读写请求。激活后，原Standby节点不能再成为PolarDB集群的Standby节点。建议删除对应的复制槽位以避免WAL文件堆积。相关操作和配置请参考系列文章及视频教程。

　　我们希望ClkLog开源社区版，不是“精简试用版”，而是一个真正能被部署和使用的完整方案。 过去这一年，我们一直在倾听大家的反馈，并不断思考：一款开源行为分析系统，真正顺利地被用起来，需要具备哪些要素和功能？ 为了让大家在使用过程中更流畅更便捷，ClkLog开源社区版迎来了一次新升级！ 现在上Gitee、Github、GitCode 即可获取最新的更新代码

　　在ClkLog的日常咨询中，我们发现有接近一半的客户是刚刚起步接触用户行为分析，在意识到这项需求之后，他们常常面临各种困惑。为此，ClkLog通常会建议客户从三个关键点来梳理： 我们的需求目标是什么？可能会涉及哪些产品？ 公司对产品数据是否有要求？SaaS还是私有化建设？ 核心需求是哪些？是否需要产品包含或可以自己二开？

　　一款好用的用户行为分析工具，对产品经理、运营人员和开发者来说，都越来越重要。 目前市面上主流的工具，不是价格高昂、数据不透明，就是部署复杂，很难维护。 ClkLog，适合中小团队的开源方案，已经在Gitee上开源，社区也在持续更新中。

　　本文在上一篇构建的DeepSeek智能客服系统基础上，深入探讨了性能优化、用户体验提升和高级功能集成的方法。通过缓存机制、异步处理优化性能；利用情感分析、个性化回答提升用户体验；引入语音识别、知识图谱等高级功能增强智能化水平。结合具体案例与代码示例，帮助开发者打造更高效、智能的客服系统。

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