數據中臺實戰(一):以B2B電商億訂為例,談談產品經理視角下的數據埋點

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本文以B2B電商產品“億訂”為實例,與大家一同談談數據中臺的數據埋點。

筆者所在公司為富力環球商品貿易港,是富力集團旗下匯聚原創設計師品牌及時尚買手/采購商兩大社群,通過億訂B2B電商、RFSHOWROOM、環貿快版、環貿映像、富運通、富貿通等子品牌為時尚行業提供一站式產業+渠道服務的平臺。

筆者所在部門為數據中臺,職責就是為公司搭建數據中臺,支撐各產品線數據化運營,通過數據中臺打通各條產品線的數據,更精準的為產業的上下游客戶服務。本文以B2B電商產品億訂為實戰,談數據中臺的數據埋點。

圖片來源:富力環球商品貿易港公眾號

剛入公司時,公司的數據埋點這塊是和百度合作,用的百度移動統計。

運營反饋百度的流量分析做的很強大,但是最大的問題是不能結合電商的業務數據,比如:只有坑位的流量數據卻拿不到坑位的交易額、轉化率(交易額/PV)這些數據,另外電商的主路徑 訪問>商品詳情>商品列表>加購>下單>支付整個流程的轉化率是取不到的。

此時,就拉上我們的開發,叫上了億訂產品經理和運營負責人,一起溝通目前的問題。

圖片來源:百度移動統計, 百度的移動分析看不到任何業務數據。

溝通后確定主要確定解決以下問題:

問題一:要知道億訂B2B電商產品每天的主路徑 訪問用戶數>商品列表頁>商品詳情頁>加購>下單>支付主路徑每天的人數及每個步驟之間的轉化率。目的是長期監測每步的轉化率如果有明顯異常,運營同事會進一步分析轉化率低的原因。

圖片來源:億訂電商, 從左到右以此為:首頁、商品列表、商品詳情、加購、結算頁

問題二:因為問題一只能解決總體轉化率,要想定位到底是那里的轉化率低導致整體轉化率低的原因,還得看用戶每個入口路徑各環節的轉化率。

問題三:要解決坑位的轉化率問題,因為評價坑位好壞的因素不止有PV/UV百度統計的兩個指標,運營同事定義了坑位的轉化率為(pv/坑位交易額)來綜合判定坑位的性價比,如果坑位的放在很明顯的位置,那他的轉化率還是很低,那就要分析原因,改變運營策略。比如圖片的調整、商品的調整、位置的調整等。

問題四:要打通用戶的行為數據和用戶的交易數據,用戶運營的同事需要更加了解他們的用戶比如什么時候訪問,訪問了那些商品、什么時候加購,加購了那些商品,什么時候買了那些商品。這些百度是做不到的。通過用戶的 訪問行為,運營同事會進行針對性的運營型。

問題五:要看到用戶的留存情況,留存的定義分為兩種,第一種是訪問留存率,新用戶第一次訪問看他接下來7天后、14天后、一個月后是否再次訪問。第二種是購買留存率,用戶第一次支付后看接下來的7天后、14天后、一個月后是否再次支付。這樣就能直接看出平臺的用戶粘性。

基于以上問題,我們數據中臺內部開始設計產品方案和技術方案。

關于技術方案

埋點技術選型

要解決以上問題,就要對億訂的H5端、APP端(IOS/安卓)進行全面的埋點,如果采用手工埋點的方式,工作量是比較大的,而且依賴各個產品線的前端開發(JS/安卓/IOS)。

我們的技術負責人研究了市面上各個數據公司的埋點方式,從是否開源,SDK是否支持H5、安卓、IOS。部署方式是私有化,還是saas化(采集到的用戶數據是公司比較重要的數據,出于安全考慮,需要本地化部署)這幾個方面入手決定用神策開源埋點SDK。

這樣節省了大部分的工作量,SDK一旦部署基礎信息比如(時間、地點、瀏覽器、硬件設備)都會自動化的采集。

基礎信息采集

接下來,就要進行埋點接口的定義。

首先,是公共字段的定義,這些都封裝在SDK中,只要前端工程師基于SDK的開發文檔進行工程部署,程序就是自動收集用戶的這些基礎信息。這樣用戶在那里,用戶使用的什么設備,用戶什么時間訪問了我們的產品,就解決了。

瀏覽頁面事件采集

接下來,是用戶瀏覽頁面數據埋點,這個協調了億訂的產品經理梳理了億訂的所有網頁地址和按鈕名稱(為了后文的觸點埋點)包括上文提到的入口頁面推廣頁、首頁、商品列表頁、商品詳情頁、加購頁、下單頁、支付頁等關鍵頁面進行了全方位的埋點。

拿電商最關鍵的商品詳情頁舉個例子:他有可能是從坑位來的,有可能是從搜索來的、有可能是從推薦來的,要記錄他的來源信息,才能對以后的分析有作用。

比如:上文問題三提到的轉化率是涉及到坑位產生的交易額和PV兩個指標,那每次進入商品詳情頁,要記錄坑位的信息才能進一步計算出坑位的總的銷售額和轉化率。數據中臺是數據貪婪的應用,埋點收集到的信息當然是越詳細越好,不過過多的埋點也會影響前端的性能,所以所有的埋點都是基于問題指向的。

觸點事件采集

基于億訂業務線提供的按鈕列表,讓億訂的前端開發工程師對關鍵按鈕點擊進行了埋點開發。

有兩方面的作用:一方面如電商主路徑中的加購是按鈕點擊,而不是頁面點擊。這時就要通過觸點事件的方式,先收集數據,后期格式化為頁面瀏覽事件來處理;另一方面,如要看關鍵按鈕的點擊次數,關鍵頁面的轉化率(如登錄、注冊頁轉化率等)都需要統計按鈕的點擊。

關于產品方案

問題一

關于問題一的電商產品的主路徑:訪問用戶數>商品列表頁>商品詳情頁>加購>下單>支付,只用取這些頁面的UV就可以了,不過有幾個個問題需要注意。

  1. 訪問到到商品列表頁的轉化率:訪問用戶數最好是訪問了首頁+訪問了商品列表頁+訪問商品詳情頁的人數去重后的UV,因為也有人直接 從商品列表頁或商品詳情頁進入產品。這樣算才能更精準。
  2. 加購>下單的轉化率可能大于100%,比如:今天加購的用戶可能在后天下單。
  3. 加購是一個按鈕不是頁面要格式化為頁面處理。

基于這些問題設計出了電商主路徑的頁面,主要可以看出每天的訪問用戶數、瀏覽商品列表頁用戶數、瀏覽商品詳情頁用戶數、加購用戶數、下單用戶數、收藏用戶數、分享用戶數和他們之間的轉化率。每天的轉化率我們以漏斗的形式展現,這樣更能直觀的看出轉化率的變化情況。 點擊數字后可以查看用戶明細信息,可以直接導出這些結果,做針對性運營,這樣主路徑的問題就解決了。

問題二

運營用了一段時間就提出另外一個問題,天天看這些結果,但是就算發現了轉化率比較低,也很難找出轉化率低的原因。

為了解決這個問題,我們基于百度的歷史數據發現:億訂的訪問入口(用戶第一次進入的頁面)只有這幾個推廣頁、首頁、活動頁、還有用戶直接從商品列表頁、商品詳情頁進入(大部分是朋友圈的推廣)。

如果能知道這些入口主路徑的轉化率,那問題范圍就縮小了。于是,就有了入口分析功能,和其他數據產品的路徑分析不太同,我們不但把入口主路徑的轉化率清晰顯示出來,還可以看每個路徑每天的變化趨勢。

這樣就可以更加直觀的觀察出路轉化率低那條路徑,計算的方法要在這里講下:

  • 第一步把所有的用戶訪問分為N個會話(我們會話的間隔時間定義為20分鐘,也就是訪問一個頁面后如果超過20分鐘才訪問下一個頁面,那下一個頁面就算另外一個會話)。
  • 第二步找出用戶首次訪問包含這些入口的會話。
  • 第三步把用戶的訪問路徑打橫,遍歷用戶的訪問路徑如果滿足我們定義的路徑,這條路徑就會算一個UV。 計算時商品列表頁它是從搜索來的,還是從分類來的,還是直接從首頁來的已經提前打好標識。

問題三

坑位轉化率涉及坑位交易額,但是埋點數據有5%左右的丟失率,比如:用戶操作時的網絡不好,此時用戶的埋點數據就無法正常上傳到埋點服務器。

我們需要做到100%的精準,另外就是電商的加購是有一個斷層的,比如:用戶今天加購,沒有購買,過了2天直接進入購物車買商品。

此時,如果通過普通的數據埋點是很難得到購物車商品的來源的。和億訂的前端開發工程師商量后,就決定采用后端埋點的方式。用戶加購時將坑位的ID信息傳至數據庫,每次從購物車取出商品支付時再從數據空中取出商品的所屬坑位ID,下單時將坑位ID保存至訂單中,這樣從訂單中就能直接分析出這個商品來源于那個坑位。

問題四

采、存、通、用是對數據中臺價值最好的解釋。

采就是采集要采集用戶行為數據和業務數據;存就是通過三層建模的方式對數據進行更科學的存儲;通是打通,第一要打通用戶用戶行為數據和用戶業務數據,比如能綜合看到埋點采集到的數據像時間、地理位置、硬件設備和用戶的購買行為像瀏覽、訪問、加購、購買、收藏、分享等。

打通的第二層含義就是要打通公司內各個產品線的數據,比如:筆者公司要做產業的上下游,就要打通生產數據、銷售數據、供應鏈數據,形成更加立體的用戶畫像。產品線之前的數據打通會在《數據中臺實戰-基于多條產品線的標簽平臺》中介紹。

問題五

留存率的概念每種產品都不同,一般來說就是鎖定一批發生了某種行為的用戶,看接下來的7天或者14天等等是不是又發生了這種行為。

電商產品的留存率是電商產品的北極星指標,是這樣定義的:一個新用戶在第一次來到產品后的一周內,如果一周內能讓他購買1-2次,那接下來他的復購率會非常高。

但是,不同電商產品的消費頻次是不同的所以基于我們產品的特性。我們做了7日留存率、14日留存率、30日留存率這幾個數據指標來監控平臺的用戶粘性。另外就是電商產品初期用戶量和交易量是比較小的,所以我們還特別定義了一個訪問留存率的指標,看新用戶訪問后,7日后的留存情況、14日后的留存情況來綜合監測用戶的黏性。

以上就是本次分享有關數據中臺-數據埋點的所有內容,接下來會持續更新有關數據中臺的產品設計、標簽平臺的搭建、推薦系統的搭建等更多干貨。全部基于實戰,歡迎持續關注。

 

作者:Wilton(董超華),曾任職科大訊飛,現任富力環球商品貿易港大數據產品經理。微信公眾號:改變世界的產品經理。簡單、簡短、有用,堅持原創、堅持做感動你的好文章。

本文由@華仔 原創發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash, 基于CC0協議。

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評論
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  1. 干貨!謝謝大神分享!

    來自廣東 回復
  2. 學習了,謝謝分享。

    來自廣東 回復
  3. 說的很詳細,也容易懂,謝謝大神。

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  4. 干貨滿滿,大贊! ??

    來自北京 回復
    1. 關注作者公號 改變世界的產品經理 有更多干貨

      來自廣東 回復
  5. 全是干貨啊

    回復
    1. 關注作者公號 改變世界的產品經理 有更多干貨

      來自廣東 回復
  6. 如果查看用戶的行為全路徑,里面有類似trace_id貫穿上下游行為的字段嗎?或者你們根據什么字段判斷的?

    來自上海 回復
    1. URL,PREURL,會記錄用戶每次訪問的頁面,上一個頁面是什么

      來自廣東 回復
    2. 那如果做分析漏斗這應該如何串聯起來?

      來自上海 回復
  7. 干貨滿滿??!

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  8. 您文中提到的坑位的交易額,指的是一個坑位是一個商品還是一個坑位是一個活動頁,如果是活動頁里多個商品,如何計算此頁的交易額

    來自北京 回復
    1. 坑位信息要存到訂單

      來自廣東 回復
    2. 第三步把用戶的訪問路徑打橫,遍歷用戶的訪問路徑如果滿足我們定義的路徑,這條路徑就會算一個UV
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      這塊如果定義的路徑為首頁>商品列表>商品詳情,遍歷用戶路徑發現是首頁>商品詳情,這是不是就不算是首頁>商品列表>商品詳情的UV呢

      來自北京 回復
  9. 您好,文中提到的《數據中臺實戰-基于多條產品線的標簽平臺》,這篇文章希望分享一下。

    來自北京 回復
    1. 請持續關注 gzh:改變世界的產品經理

      來自廣東 回復
    2. 這事您的公眾號,還是?

      來自廣東 回復
  10. 收益匪淺??

    來自廣東 回復
  11. 董家兄弟??

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    1. ??

      來自廣東 回復