数据中台实战(七):流量分析

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上一篇文章讲了《数据中台实战(六):交易分析》,本文讲数据中台实战(七):流量分析。

流量分析的核心就是你的平台每天有多少个用户过来,都去了哪里,在那个位置产生了消费。

针对这几个问题,我们做了几个功能:

  • 网页分析,可以监测每个网页的流量PV、UV、浏览时长、跳出率;
  • 坑位流量分析,可以看到产品的每个坑位每天产生多少流量,产生多少交易额;
  • 路径分析,可以看到用户来了平台的路径是怎样的,从那里进来,走到哪里就走了。

这些功能都是通用的,几乎每个互联网产品都会用到。

只要前端产品做相应的埋点,就可以自动化输出数据,支撑N条产品线的流量分析。

一、网页分析

先讲一下网页分析,第一步要做的就是和产品线的产品经理沟通现在有那些网页,网页的地址是什么,网页名称是什么,网页有没有在数据库中管理起来。

比较不幸的是,我们的网页是没有管理起来的,我让产品线的产品经理输出了一份现有产品所有的网页名称和地址。

由于没有管理起来,我们只好将这份表格导入数据库,并给网页的英文名称定义中文名称,目的就是更方便运营能理解数据。电商产品的主要网页有这么几个:

  • 推广落地页,投sem广告用到的页面,一般都是注册页;
  • 首页,一般来说用户进入产品的第一个页面;
  • 商品列表页,从首页坑位、搜索、分类等进入查看商品的页面,一般是多个商品;
  • 商品详情页,单个商品的介绍页面;
  • 进货车页,用户商品加购后的页面;
  • 下单页,用户提交订单的页面;
  • 支付页,用户选择支付方式的页面;
  • 个人中心页,用户编辑资料,领优惠券等功能的集合。

其中有两个核心的页面需要讲一下,一个是推广页,一个是商品详情页。

推广页一般都是付费推广,推广页每天访问人数、点击次数、每一步的转化率直接影响到我们的投放ROI。

推广页的流量一般都很大,做投放的同事需要每天监测PV、UV这两个指标,如果发现暴增或者暴跌的情况,就要及时查明原因及时解决,所以我们给出趋势图。对

于访问时长来说一般是越少越好,我们希望用户能够尽快注册进入产品,而不是一直停留在推广页;如果一直停留在推广页说明吸引用户的是我们的推广页,而不是我们的产品,访问时长也是一个监控产品功能的比较好的指标。

我们第一次投广告时就发现一个问题,对比整个产品的平均访问时长来说,推广页的访问时长多了好几倍,经过查看明细数据,发现有一部分用户一直访问推广页,而且是同时发送多个访问请求。

我们当时就用一个未注册用户访问推广页,发现用户访问完推广页会填一些问题确认身份,有些用户不想填问题,就点浏览器的回退按钮就回到了推广页,回退后用户就锁死在了这里,不能进行任何其他操作,就导致用户一直刷新页面,就有了很多访问请求,导致访问时长偏高。

针对推广页这么重要的页面,我们还需要监测它的转化率,我们设计的路径是:

第一步是注册:手机号-验证码-注册;第二步是填问题:问题页-问题选项-提交-首页,主要为了筛选我们的目标用户。

为了完成每一步转化率的监控,我们需要针对推广页上的每个按钮进行埋点,这样就能监测整个流程微观的转化率,看到底用户在哪个节点流失,再采取相应措施。

商品详情页是电商产品中最重要的页面了,我们提供商品的价值绝大部分通过这个页面传递。

商品详情页我们要定期观察PV、UV,访问时长,跳出率的变化趋势,每天来看商品详情页到底有多少人。

访问时长当然是越高越好,访问时长越高,说明用户对商品越感兴趣,但是也不要过高,用户一直在商品详情页,而没有在下单也是问题。

跳出率这个是越低越好,我们希望用户来到这个页面不要看一下就走了,说明他对这件商品不感兴趣。

二、坑位流量分析

我们再看一下坑位流量这块。所有的互联网产品都一样,都是由一个个的坑位组成,坑位上放不同的内容。

怎么做坑位流量的分析呢?

第一步就是要把坑位管理起来,这个一般都是由各个产品线开发和控制。

坑位的管理都是配置化的。包括坑位跳转的地方,这个基于运营的需要,有些坑位点击后会进入商品详情页,有些直接暴露商品信息,还有一些展示活动页面,需要配置不同的地址。还有坑位的背景图片的配置,坑位的开启和禁用,坑位的适用范围,是在H5显示,还是在APP显示,还是都显示,这些都是可以配置化的。

配置完坑位,我们产品的每个端都需要基于坑位的配置来做相应的显示。

那么坑位的指标都有哪些呢?

涉及流量的有PV、UV,每个坑位每天的流量变化情况,坑位的流量最好能做成准实时,比如能计算出前一个小时的数据,因为运营对这块的实时性要求比较高,特别是经常更新商品的坑位。

除了这些还有坑位的交易额和转化率。要完成交易额的计算,要进行后端的埋点。

用户从坑位到商品详情页再到加购和下单,整个链条都要传一个坑位的ID,特别是加购和下单有一个断层,用户今天加购,可能明天才下单。那么加购时,必须把坑位的ID带入进货车,从进货车取出商品下单时,再将坑位ID带入订单,订单中有一个一段记录商品的来源,也就是来源自那个坑位。

这样再解析订单中的坑位ID就知道商品是从哪里卖出去的。还有一个问题,坑位的配置是分端的,基于不同的运营目的,每个端显示的坑位可能不一样,这样我们需要分端去查看坑位的相关数据。

同样的,当用户加购时要记录客户端的情况,下单时要把客户端的数据传入订单,这样就能分端分坑位查看数据情况。

三、路径分析

路径分析依赖前文讲到的数据埋点《数据中台实战(一):数据埋点》,当对产品所有的页面进行埋点,才有数据源。做路径分析首先要看产品线到底有几个入口,用户进来后的访问路径是什么。

关于整体分析,可以让你们的开发先输出一份数据看看主路径到底是哪些。

具体的做法就是把每个用户的访问路径打横输出,然后做归类统计,样例数据如下:

我们的电商产品输出这些数据做了分析后得出有几个入口:

  • 新用户基本都是从推广页进入产品,再填一些问券后,进入首页,从首页开始,有的进入坑位到商品详情页,接着再进入商品列表页,有的从搜索直接进入商品列表页再进入商品详情页。还有的从分类页进入商品列表再进入商品详情页;
  • 有大部分用户打开程序后直接进入首页,再进入坑位或者搜索或者商品详情页;
  • 有一部分用户从商品列表或者商品详情页进入产品,这些一般都是对外发的推广链接,比如朋友圈直接发商品详情页的链接。

为什么要查这些入口和主路径呢?

因为这些是运营最关注的,做功能时可以预设好路径,直接展示这些路径每一层的转化率。

接下来就进入开发,这里有一个概念叫做会话,会话就是一次用户访问,业界一般定义会话的间隔为20分钟。可以这样理解,比如你访问了一个网页,中间停了20分钟去看了一篇文章,接下来又去访问这个网页,那么你就产生了2个会话,每个会话之间有n个访问记录。这样就把一个个用户的访问记录切成n个会话,每个会话又打横形成n条访问记录。

路径分析就是取某段时间用户的访问记录做一层汇总统计,就形成了桑基图。运营可以点击每个节点,一层一层的分析转化率和流失率。

除了汇总的数据,我们还需要提供用户访问的明细数据,主要的内容就是用户在什么时候访问了那个页面。

如果用户没有登录我们统一取浏览器生成的cookieid作为用户的唯一标识。输出明细数据的主要格式如下:

基于用户量的的大小,你可以保存近期的数据如近半年的数据,因为用户每天的访问行为产生的数据量还是比较大,有很大的存储成本,数量太大对服务器的性能也是很大的挑战。

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《数据中台实战(六):交易分析》

《数据中台实战(五):自助分析平台》

《数据中台实战(四):商品分析(产品设计篇)》

《数据中台实战(三):用户分析(产品设计篇)》

《数据中台实战(二):基于阿里OneData的数据指标管理体系》

《数据中台实战(一):以B2B点电商为例谈谈产品经理下的数据埋点

数据中台实战入门篇:数据中台对内、对外合作机制

数据中台实战入门篇:双中台战略

 

作者:Wilton(董超华),曾任职科大讯飞,现任富力环球商品贸易港大数据产品经理。微信公众号:改变世界的产品经理。简单、简短、有用,坚持原创、坚持做感动你的好文章。

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题图来自Unsplash, 基于CC0协议。

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  1. 大佬,可以加个微信么?

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