如何确保数据采集的合法性和用户隐私保护？

技术实现路径

核心数据维度

1. 行为路径分析

   • 扫码后首屏停留时长
   • 视频播放完成率
   • 评论/分享/收藏按钮点击率

2. 转化效果评估

   • 从扫码到购买的转化漏斗（如：扫码→观看→点击购物车→支付成功）
   • 不同渠道二维码的ROI对比

3. 用户画像构建

   • 设备型号与操作系统分布
   • 地理位置热力图（如：一线城市用户占比）
   • 扫码时段规律（如：午休/晚间高峰）

分析方法论

• 漏斗模型：识别用户流失的关键节点（如：扫码后未观看视频的流失率）。
• 用户分群：按活跃度划分高价值用户（如：每周扫码≥3次的群体）。
• A/B测试：对比不同二维码设计（如：带文字描述vs纯图片）的点击率差异。

法律合规要点

1. 数据脱敏处理：仅保留设备匿名标识（如：OAID），避免直接关联个人信息。
2. 用户授权机制：在扫码页面明确提示数据用途，并提供“同意”与“拒绝”选项。
3. 存储安全：采用加密传输与本地化存储，符合《个人信息保护法》要求。

实际应用场景

• 电商营销：通过扫码行为数据优化商品推荐算法，提升复购率。
• 品牌活动：分析扫码用户地域分布，调整线下活动场地选址。

（注：以上内容基于公开技术文档与行业实践整理，不涉及具体企业数据。）