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本篇主要講解數(shù)據(jù)分析中的「會(huì)話分析」的分析方法和搭建思路，并以會(huì)話分析的目的為切入點(diǎn)，具體分析了它的實(shí)際運(yùn)用以及出現(xiàn)的問(wèn)題/解決方法。

一、什么是會(huì)話

會(huì)話分析分析，字面理解的意思就是以一次會(huì)話作為主體進(jìn)行分析。

會(huì)話（譯自 session），起源自 web 服務(wù)中的 session 機(jī)制。在、數(shù)據(jù)分析的語(yǔ)境中，我們可以解釋為：一次有始有終，目的明確的一連串動(dòng)作。

• 有始：我們需要知道用戶從哪里、什么時(shí)間開(kāi)始；
• 有終：我們需要知道用戶從哪里、什么時(shí)間結(jié)束；
• 目的明確：我們需要知道用戶做了什么、目的是什么、結(jié)果又如何……

二、為什么要做會(huì)話分析

做數(shù)據(jù)分析絕對(duì)不是單純的分析數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)的可視化展示。我們搭建各種分析模型，采用不同的分析策略，最根本的目的就是——發(fā)現(xiàn)并解決我們遇到的問(wèn)題。

首先，在數(shù)據(jù)分析行業(yè)剛興起的時(shí)候，人們分析數(shù)據(jù)的視角站在事件發(fā)生的本身，比如：關(guān)注支付訂單的金額，訂單的數(shù)量。在我們進(jìn)行分析時(shí)，也很自然地將事件和人關(guān)聯(lián)到一起，然后得到「人 → 事件」的關(guān)系。

后來(lái)，我們發(fā)現(xiàn)每個(gè)人在用我們的產(chǎn)品的時(shí)候，使用的路徑、時(shí)間長(zhǎng)短、瀏覽的深度甚至啟動(dòng) App 的方式，都會(huì)對(duì)用戶最后的轉(zhuǎn)化帶來(lái)影響。所以，只有真正地還原事件發(fā)生的場(chǎng)景，才可以更好進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。

由于我們的產(chǎn)品形態(tài)大部分都是流程化的引導(dǎo)，即逐步引導(dǎo)客戶（搜索）、逐步拆解客戶需求（列表），然后給出解決方案（商品購(gòu)買(mǎi)）。那么，用戶的一次完整的體驗(yàn)，就是「用戶產(chǎn)生需求 → 使用產(chǎn)品 → 解決需求」這樣一個(gè)流程。

于是，我們就依照上述的思想，設(shè)計(jì)了「會(huì)話分析」的數(shù)據(jù)模型。

三、會(huì)話分析的推演

我們的目標(biāo)，是把用戶「有始有終」的行為序列還原出來(lái)，作為一個(gè)整體參與分析。

思路

當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)我們需要分析的數(shù)據(jù)，不是一個(gè)點(diǎn)，而是一條線的時(shí)候，最簡(jiǎn)單粗暴的方式，就是把這些數(shù)據(jù)連在一起，變成一條線來(lái)記錄就好了。

于是我們可以在 App 啟動(dòng)的時(shí)候，記錄一些啟動(dòng)來(lái)源（session id），然后后續(xù)的所有事件都使用該來(lái)源作為屬性一直攜帶。這樣，我們?cè)诜治雒總€(gè)事件發(fā)生的時(shí)候，就知道了這個(gè)事件是在哪個(gè)場(chǎng)景（啟動(dòng)來(lái)源）下發(fā)生的了。

實(shí)現(xiàn)

記錄啟動(dòng)的來(lái)源和參數(shù)，可能需要服務(wù)端輔助記錄一些信息，并同步給我們的 App 或直接在數(shù)據(jù)層進(jìn)行加工，最后我們需要實(shí)現(xiàn)：?jiǎn)?dòng)的方式（桌面、push、其他應(yīng)用喚起..）和啟動(dòng)的來(lái)源（廣告渠道、活動(dòng)id、用戶主動(dòng)…）的信息記錄。

應(yīng)用

接下來(lái)，我們把有相同啟動(dòng)來(lái)源的事件按照時(shí)間排序，放在一起，這一步實(shí)際上我們就還原了用戶的一次會(huì)話。我們有了用戶一次訪問(wèn)的開(kāi)始和結(jié)束，我們就可以做以下分析：

沉浸式體驗(yàn)的相關(guān)分析：

會(huì)話時(shí)長(zhǎng)：一個(gè)會(huì)話的持續(xù)時(shí)間

會(huì)話深度：會(huì)話的層級(jí)數(shù)

使用：有了用戶的使用時(shí)長(zhǎng)和深度，我們就可以分析出用戶對(duì)我們的產(chǎn)品投入程度。結(jié)合每個(gè)會(huì)話中的事件順序，我們可以得到一個(gè)局部的最優(yōu)價(jià)：用戶按照哪個(gè)路徑走，使用效果最好。當(dāng)然了，這個(gè)肯定要結(jié)合自己的分析和業(yè)務(wù)，如果客戶每次都是直接進(jìn)入，然后立刻購(gòu)買(mǎi)后就離開(kāi)，我覺(jué)得不做沉浸式的體驗(yàn)似乎也沒(méi)什么問(wèn)題。

跳出率：用戶做了某個(gè)事件后退出的占比

使用：我們把跳出率高的事件找出來(lái)，并且排除我們的目標(biāo)事件，做個(gè)排序，就不難發(fā)現(xiàn)，用戶的退出大都發(fā)生在哪些步驟，如何改進(jìn)這些非正常的跳出，就是我們需要解決的事情。

事件時(shí)長(zhǎng)：用戶在某個(gè)頁(yè)面或某個(gè)事件花費(fèi)的事件。

使用：通過(guò)事件時(shí)長(zhǎng)，我們可以分析出用戶對(duì)哪個(gè)頁(yè)面感興趣，在哪個(gè)頁(yè)面耗時(shí)比較久，從而發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

同時(shí)在線人數(shù)的相關(guān)分析：

同時(shí)在線人數(shù)：同一時(shí)間有效的會(huì)話數(shù)量。

使用：由于我們將數(shù)據(jù)由點(diǎn)變成了線，那么理論上我們就可以統(tǒng)計(jì)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)存在的會(huì)話數(shù)量，即業(yè)內(nèi)常用的同時(shí)在線人數(shù)。與傳統(tǒng)方式相比，使用會(huì)話計(jì)算的好處是：他的計(jì)算是靈活的，而且對(duì)數(shù)據(jù)的采集要求不高；但是缺點(diǎn)也很明顯，會(huì)損失部分精度。

改進(jìn)

建模后，在我們的會(huì)話分析過(guò)程中，逐漸暴露了幾個(gè)問(wèn)題，如下所示：

1.?如何更靈活地定義一個(gè)會(huì)話？

我們使用的是實(shí)體參數(shù)記錄的方法，這種方式會(huì)引入切割不靈活的問(wèn)題。但是實(shí)際上，我們可以通過(guò)定義切割事件和切割時(shí)間，加上邏輯運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)這種會(huì)話的拼裝。

比如，我們定義「App 啟動(dòng)」作為起始條件，「App 退出」和「超過(guò) 5 min 進(jìn)行切割」兩個(gè)條件作為退出條件，我們便可以將排好序的用戶行為序列切割為一個(gè)又一個(gè)會(huì)話了；同時(shí)我們使用起始事件「App 啟動(dòng)」的一些指定屬性，虛擬的為會(huì)話中事件進(jìn)行賦值。

所以我們的要做的改進(jìn)是：實(shí)體記錄 → 邏輯還原。

2. 如何評(píng)估會(huì)話質(zhì)量？

我們采集了會(huì)話后，可以得到「時(shí)長(zhǎng)」「深度」「包含事件」「跳出」等等一系列的會(huì)話級(jí)別的指標(biāo)。

首先我們可以簡(jiǎn)單將會(huì)話分為三類(lèi)：「常規(guī)型會(huì)話」「無(wú)用型會(huì)話」和「貢獻(xiàn)型會(huì)話」

如果一個(gè)用戶僅進(jìn)行了開(kāi)始和結(jié)束，那么就可以理解為本次會(huì)話是無(wú)用的（看起來(lái)有點(diǎn)殘酷）；做了很多事情但是卻沒(méi)有形成轉(zhuǎn)化，這種會(huì)話應(yīng)該是最普遍并占比很高，是我們分析的重心；產(chǎn)生會(huì)話并且發(fā)生了轉(zhuǎn)化，這種屬于標(biāo)桿型的會(huì)話。

所以我們要做的改進(jìn)是：做會(huì)話切割，并且進(jìn)行類(lèi)型的標(biāo)記。

3. 如何解釋會(huì)話深度？

目前使用會(huì)話中的事件數(shù)量來(lái)表示會(huì)話的深度，可能很多人都會(huì)覺(jué)得這個(gè)不是深度的概念，而是會(huì)話的內(nèi)容數(shù)量。因?yàn)闉g覽的頁(yè)面內(nèi)容和會(huì)話的質(zhì)量之間有很大的關(guān)系，針對(duì)這種通過(guò)時(shí)序還原的行為序列，解決深度層級(jí)的計(jì)算有兩個(gè)比較通用的方法：

1. 記錄前序，然后靠計(jì)算來(lái)還原層級(jí)結(jié)構(gòu)；
2. 預(yù)定義，提前定義好每個(gè)頁(yè)面層級(jí)的深度。

所以我們要做的改進(jìn)是：引入其他維度，來(lái)更準(zhǔn)確的記錄或還原會(huì)話的深度，從而更好的評(píng)估會(huì)話的質(zhì)量。

4. 如何防止因頁(yè)面久留而導(dǎo)致的誤切割問(wèn)題

這是一個(gè)很經(jīng)典的問(wèn)題，純計(jì)算的方式，必然會(huì)引入這種誤切割的問(wèn)題。那么我們看看有什么辦法可以解決掉。

第一種，上傳心跳，類(lèi)似于視頻類(lèi)的網(wǎng)站，可以包裝在視頻的分段下載中判斷用戶是否還在記錄觀看視頻；

第二種，自定義每個(gè)事件的切割時(shí)長(zhǎng)。我們把每個(gè)單點(diǎn)事件都假象成是一條線段，這樣只要線段有重疊，我們就認(rèn)為會(huì)話是連續(xù)的。當(dāng)然，記得添加一個(gè)退出事件來(lái)進(jìn)行切割，不然你會(huì)發(fā)現(xiàn)你每個(gè)視頻的觀看時(shí)長(zhǎng)都很久。

所以我們要做的改進(jìn)是：支持每個(gè)事件的預(yù)期時(shí)間（切割時(shí)間）都是可定義的，這樣來(lái)實(shí)現(xiàn)更貼合業(yè)務(wù)的會(huì)話構(gòu)成。

四、總結(jié)

在數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，我們是需要自上而下地進(jìn)行指標(biāo)和需求的梳理；再自下而上地進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集和建模。在不考慮計(jì)算性能的情況下，邏輯運(yùn)算的靈活性要遠(yuǎn)高于實(shí)體的數(shù)據(jù)采集，并且維護(hù)成本也要少很多。模型的搭建都是循序漸進(jìn)的，找到適合自己業(yè)務(wù)的計(jì)算模型至關(guān)重要。

會(huì)話分析這個(gè)模型，更多的價(jià)值在于體現(xiàn)了「從一次會(huì)話的角度，來(lái)看用戶從進(jìn)入到離開(kāi)的這一小個(gè)生命后期的使用情況」，更多的是帶來(lái)用戶體驗(yàn)相關(guān)的反饋結(jié)果。將很多有關(guān)聯(lián)的行為放在一起來(lái)進(jìn)行分析，可以比較宏觀地進(jìn)行問(wèn)題的挖掘和排查。

作者：宋宋，神策數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。

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