数据分析 读懂每一个用户，
找到下一个增长点
行为分析、用户画像、营销归因、增长看板——从"有多少人来"深入到"谁、做了什么、为什么留下"。不用写复杂埋点方案，也不需要数据团队。
- 全埋点 + AI 命名事件
- 网站、App、小程序算同一个人
- 免费版可用
问一个问题
预设演示脚本，本页不会调用真实 AI。
试用 → 付费漏斗 · 最近 30 天
注册
6,120
创建项目
4,406
安装代码
2,203
付费
612
一半创建了项目的用户，始终没有安装代码。 24 小时内装好代码的用户，付费概率高 4.1 倍。建议在注册当天推送安装引导。
周留存 · 新注册用户
| 同期群 | 用户数 | 第0周 | 第1周 | 第2周 | 第3周 | 第4周 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 9月1日 | 1,840 | 100% | 46% | 38% | 33% | 31% |
| 9月8日 | 2,012 | 100% | 49% | 41% | 36% | |
| 9月15日 | 1,966 | 100% | 52% | 44% | ||
| 9月22日 | 2,130 | 100% | 58% |
首周留存从 46% 提升到 58%。 提升从 9月22日 这一批开始——正是上线新手引导清单的那一周。
各渠道收入 ÷ 广告花费 · 最近 30 天
邮件订阅每投入 $1，带回 $6.20。 TikTok 花掉 23% 的预算，只带来 7% 的订单——最该先削减。
看清用户的每一步
六种分析模型基于同一份事件数据，切换视角不用重新搭建。
漏斗分析
找到流失最多的一步，以及流失的是谁。
浏览商品
10,000
加入购物车
4,200
结算
2,270
支付
1,630
事件分析
多指标、公式放在同一张图里。
留存分析
新用户回来了没有？
| 同期群 | 用户数 | 第0周 | 第1周 | 第2周 | 第3周 |
|---|---|---|---|---|---|
| 9月8日 | 1,204 | 100% | 44% | 36% | 31% |
| 9月15日 | 1,318 | 100% | 47% | 39% | |
| 9月22日 | 1,276 | 100% | 51% |
路径分析
访客看完定价页之后去了哪。
分布分析
近 90 天每位买家的下单次数。
热力图
访客点了哪里、滚到了多深。
滚动深度
100% → 22%
示例数据
埋点，交给 AI
全埋点从第一天起记录点击、提交和滚动；AI 把它们归纳成候选事件并起好名字，你在事件收件箱里一键确认。需要业务字段的事件，AI 直接生成代码片段。
全埋点采集
代码上线后，点击、表单提交、滚动自动记录。
AI 推荐事件
相似的交互被归为一类，并起好易读的名字。
收件箱确认
一键把候选事件变成可分析的正式事件。
补充业务字段
订单、套餐等需要字段的事件，AI 生成可直接粘贴的代码。
今日采集到的交互
- click · button.cta "开始试用"1,204 次
- submit · form#signup642 次
- click · a[href="/pricing"]2,318 次
- scroll · /pricing · 75%980 次
AI 推荐
- trial_started96%
任意页面点击"开始试用"
- signup_submitted94%
提交注册表单
- pricing_viewed81%
定价页滚动到 75%
事件收件箱
- trial_started已确认
- signup_submitted已确认
- pricing_viewed确认
生成的代码
// 放在支付成功之后
tapcub.track('order_paid', {
order_id: order.id,
amount: order.total,
currency: 'USD',
});传统埋点
数周
写方案 → 排期 → 开发 → 验证，每个新问题都要等下一次发版。
TapCub
几分钟
装好即采集，确认 AI 推荐的事件就能分析。
从"访客数"到一个个真实的人
用户档案、身份归一、属性画像与分群——看清谁在转化、谁在流失、该找谁聊。
- 用户档案——网站、小程序、App 一条时间轴
- 身份归一——跨设备、登录前后自动合并
- 用户分群——规则圈选或 RFM，持续更新
- 账户分析——B2B 场景按公司汇总
林女士
杭州 · 3 台设备 · 2026年6月起
14
会话
$412
LTV
3
订单
- 在官网阅读 /blog/linen-care9月3日 · Google
- 在小程序下单9月9日 · 分享链接
- 在 App 复购9月28日 · 推送
分群 · 高价值、有流失风险
符合条件的用户
1,284
RFM · 最近消费 × 频次
每一分广告费，都算得清
广告点击 ID、UTM、首触归因、落地页转化；导入成本后，渠道 ROI 在一张四象限图上一目了然。
- 自动识别 14 个广告平台的点击 ID
- 首触与末触归因
- 按活动看落地页转化
- 导入成本计算 ROI 与 ROAS
自动识别的广告点击 ID
渠道 · 花费占比 × ROI
邮件订阅用很小的预算带回 6.2 倍；TikTok 占了大块预算，ROI 只有 0.8。
用一张看板盯住增长
AARRR 各阶段、目标、收入和产品健康分放在一起，还有行业模板可以直接套用。
A · 获客
48,213
访客
B · 激活
6,120
注册
C · 留存
42%
首周留存
D · 收入
$86,400
GMV
E · 推荐
8.4%
邀请好友
产品健康分
激活与留存上升；推荐已持平 3 周。
收入
GMV
$86,400
订单
1,168
客单价
$74
LTV
$212
目标与转化
把注册、下单或任意事件设为目标，查看转化率变化。
收入分析
按渠道、分群看 GMV、客单价、复购和 LTV。
10 个行业模板
从适合你业务的指标和看板开始。
让数据主动告诉你
用自然语言提问，自动解释数据变化，指标异动第一时间通知。
自然语言问数
得到一张图和一句结论。
AI 洞察
按分群、渠道解释明显的变化。
异动告警
突增突降发到团队常用的工具。
订阅报告
每天或每周把关注的图表发给你。
最近的告警
- 注册 · 手机端 −38%周二 09:40 · 提交报错率 2% → 41%企业微信
- 结算页出口率超过 45%周一 08:00 · 连续 2 天邮件
- ChatGPT 来源 +41%周日 07:00 · 环比上周飞书
通过邮件、企业微信、钉钉、飞书或 Webhook 送达。
示例数据网站、App、小程序，算作同一个用户
一个项目接入多个数据源，身份归一后，漏斗和留存跟着人走，而不是跟着设备走。
- 一个项目接多个数据源
- 统一的用户口径
- 每张报表都能多平台并排对比
网站
example.com · /pricing
小程序
微信 · pages/order
App
iOS · v4.2
林女士
同一个人 · 3 台设备 · 14 次会话
新手看得懂，专家用得深
随时切换，两种模式读的是同一份数据。
五个入口，进来就有图
选一个问题就能看到答案，不用配置模型。
完整模型、公式与 SQL
全部分析模型、自定义指标与公式，需要时直接写 SQL。
-- 各渠道买家数
SELECT channel, count(DISTINCT person_id) AS buyers
FROM events WHERE event = 'order_paid'
GROUP BY channel ORDER BY buyers DESC;适合团队，也接得进你的系统
比传统分析平台更轻
| TapCub | 国外产品分析平台 | 国内企业级分析平台 | |
|---|---|---|---|
| 看到第一张图 | 几分钟 | 数天 | 数周 |
| 是否需要埋点方案 | 不需要（全埋点 + AI） | 通常需要 | 需要，且要实施 |
| 是否需要数据团队 | 不需要 | 常常需要 | 通常需要 |
| 包含网站统计 | 支持 | 需另购工具 | 附加模块 |
| 包含在线客服 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 免费版 | 支持 | 有限制 | 不支持 |
| 私有化部署 | 企业版 | 部分支持 | 支持 |
按产品类别对比，依据公开资料，具体厂商之间存在差异。
和网站统计有什么区别？
网站统计回答"有多少流量、从哪来"；数据分析跟着人走：事件、漏斗、留存、用户档案和分群。两者用的是同一段代码、同一份数据。
需要开发写埋点吗？
起步不需要。全埋点记录点击、提交和滚动，AI 推荐并命名事件。只有订单金额这类需要业务字段的事件才要加代码——AI 也会帮你生成。
支持私有化部署吗？
支持。TapCub 企业版可以部署在你的服务器或私有云上，单独洽谈报价，详见企业版。
数据量大会不会变慢？
报表读取的是为事件数据设计的列式存储。付费套餐提高事件额度，企业版按合同约定用量。
能导出到自己的数据仓库吗？
任意报表都能导出 CSV，开放 API 可以查询指标和事件，Webhook 可以把事件实时推送到其他系统。
数据分析要单独订阅吗？
不用。数据分析包含在统计套餐里，全埋点、身份归一等部分功能从 Pro 起提供，详见定价。
需要私有化部署？
数据可以留在你自己的服务器上。TapCub 企业版按你的安全与合规要求单独洽谈。