數據中臺實戰(七):流量分析

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上一篇文章講了《數據中臺實戰(六):交易分析》,本文講數據中臺實戰(七):流量分析。

流量分析的核心就是你的平臺每天有多少個用戶過來,都去了哪里,在那個位置產生了消費。

針對這幾個問題,我們做了幾個功能:

  • 網頁分析,可以監測每個網頁的流量PV、UV、瀏覽時長、跳出率;
  • 坑位流量分析,可以看到產品的每個坑位每天產生多少流量,產生多少交易額;
  • 路徑分析,可以看到用戶來了平臺的路徑是怎樣的,從那里進來,走到哪里就走了。

這些功能都是通用的,幾乎每個互聯網產品都會用到。

只要前端產品做相應的埋點,就可以自動化輸出數據,支撐N條產品線的流量分析。

一、網頁分析

先講一下網頁分析,第一步要做的就是和產品線的產品經理溝通現在有那些網頁,網頁的地址是什么,網頁名稱是什么,網頁有沒有在數據庫中管理起來。

比較不幸的是,我們的網頁是沒有管理起來的,我讓產品線的產品經理輸出了一份現有產品所有的網頁名稱和地址。

由于沒有管理起來,我們只好將這份表格導入數據庫,并給網頁的英文名稱定義中文名稱,目的就是更方便運營能理解數據。電商產品的主要網頁有這么幾個:

  • 推廣落地頁,投sem廣告用到的頁面,一般都是注冊頁;
  • 首頁,一般來說用戶進入產品的第一個頁面;
  • 商品列表頁,從首頁坑位、搜索、分類等進入查看商品的頁面,一般是多個商品;
  • 商品詳情頁,單個商品的介紹頁面;
  • 進貨車頁,用戶商品加購后的頁面;
  • 下單頁,用戶提交訂單的頁面;
  • 支付頁,用戶選擇支付方式的頁面;
  • 個人中心頁,用戶編輯資料,領優惠券等功能的集合。

其中有兩個核心的頁面需要講一下,一個是推廣頁,一個是商品詳情頁。

推廣頁一般都是付費推廣,推廣頁每天訪問人數、點擊次數、每一步的轉化率直接影響到我們的投放ROI。

推廣頁的流量一般都很大,做投放的同事需要每天監測PV、UV這兩個指標,如果發現暴增或者暴跌的情況,就要及時查明原因及時解決,所以我們給出趨勢圖。對

于訪問時長來說一般是越少越好,我們希望用戶能夠盡快注冊進入產品,而不是一直停留在推廣頁;如果一直停留在推廣頁說明吸引用戶的是我們的推廣頁,而不是我們的產品,訪問時長也是一個監控產品功能的比較好的指標。

我們第一次投廣告時就發現一個問題,對比整個產品的平均訪問時長來說,推廣頁的訪問時長多了好幾倍,經過查看明細數據,發現有一部分用戶一直訪問推廣頁,而且是同時發送多個訪問請求。

我們當時就用一個未注冊用戶訪問推廣頁,發現用戶訪問完推廣頁會填一些問題確認身份,有些用戶不想填問題,就點瀏覽器的回退按鈕就回到了推廣頁,回退后用戶就鎖死在了這里,不能進行任何其他操作,就導致用戶一直刷新頁面,就有了很多訪問請求,導致訪問時長偏高。

針對推廣頁這么重要的頁面,我們還需要監測它的轉化率,我們設計的路徑是:

第一步是注冊:手機號-驗證碼-注冊;第二步是填問題:問題頁-問題選項-提交-首頁,主要為了篩選我們的目標用戶。

為了完成每一步轉化率的監控,我們需要針對推廣頁上的每個按鈕進行埋點,這樣就能監測整個流程微觀的轉化率,看到底用戶在哪個節點流失,再采取相應措施。

商品詳情頁是電商產品中最重要的頁面了,我們提供商品的價值絕大部分通過這個頁面傳遞。

商品詳情頁我們要定期觀察PV、UV,訪問時長,跳出率的變化趨勢,每天來看商品詳情頁到底有多少人。

訪問時長當然是越高越好,訪問時長越高,說明用戶對商品越感興趣,但是也不要過高,用戶一直在商品詳情頁,而沒有在下單也是問題。

跳出率這個是越低越好,我們希望用戶來到這個頁面不要看一下就走了,說明他對這件商品不感興趣。

二、坑位流量分析

我們再看一下坑位流量這塊。所有的互聯網產品都一樣,都是由一個個的坑位組成,坑位上放不同的內容。

怎么做坑位流量的分析呢?

第一步就是要把坑位管理起來,這個一般都是由各個產品線開發和控制。

坑位的管理都是配置化的。包括坑位跳轉的地方,這個基于運營的需要,有些坑位點擊后會進入商品詳情頁,有些直接暴露商品信息,還有一些展示活動頁面,需要配置不同的地址。還有坑位的背景圖片的配置,坑位的開啟和禁用,坑位的適用范圍,是在H5顯示,還是在APP顯示,還是都顯示,這些都是可以配置化的。

配置完坑位,我們產品的每個端都需要基于坑位的配置來做相應的顯示。

那么坑位的指標都有哪些呢?

涉及流量的有PV、UV,每個坑位每天的流量變化情況,坑位的流量最好能做成準實時,比如能計算出前一個小時的數據,因為運營對這塊的實時性要求比較高,特別是經常更新商品的坑位。

除了這些還有坑位的交易額和轉化率。要完成交易額的計算,要進行后端的埋點。

用戶從坑位到商品詳情頁再到加購和下單,整個鏈條都要傳一個坑位的ID,特別是加購和下單有一個斷層,用戶今天加購,可能明天才下單。那么加購時,必須把坑位的ID帶入進貨車,從進貨車取出商品下單時,再將坑位ID帶入訂單,訂單中有一個一段記錄商品的來源,也就是來源自那個坑位。

這樣再解析訂單中的坑位ID就知道商品是從哪里賣出去的。還有一個問題,坑位的配置是分端的,基于不同的運營目的,每個端顯示的坑位可能不一樣,這樣我們需要分端去查看坑位的相關數據。

同樣的,當用戶加購時要記錄客戶端的情況,下單時要把客戶端的數據傳入訂單,這樣就能分端分坑位查看數據情況。

三、路徑分析

路徑分析依賴前文講到的數據埋點《數據中臺實戰(一):數據埋點》,當對產品所有的頁面進行埋點,才有數據源。做路徑分析首先要看產品線到底有幾個入口,用戶進來后的訪問路徑是什么。

關于整體分析,可以讓你們的開發先輸出一份數據看看主路徑到底是哪些。

具體的做法就是把每個用戶的訪問路徑打橫輸出,然后做歸類統計,樣例數據如下:

我們的電商產品輸出這些數據做了分析后得出有幾個入口:

  • 新用戶基本都是從推廣頁進入產品,再填一些問券后,進入首頁,從首頁開始,有的進入坑位到商品詳情頁,接著再進入商品列表頁,有的從搜索直接進入商品列表頁再進入商品詳情頁。還有的從分類頁進入商品列表再進入商品詳情頁;
  • 有大部分用戶打開程序后直接進入首頁,再進入坑位或者搜索或者商品詳情頁;
  • 有一部分用戶從商品列表或者商品詳情頁進入產品,這些一般都是對外發的推廣鏈接,比如朋友圈直接發商品詳情頁的鏈接。

為什么要查這些入口和主路徑呢?

因為這些是運營最關注的,做功能時可以預設好路徑,直接展示這些路徑每一層的轉化率。

接下來就進入開發,這里有一個概念叫做會話,會話就是一次用戶訪問,業界一般定義會話的間隔為20分鐘??梢赃@樣理解,比如你訪問了一個網頁,中間停了20分鐘去看了一篇文章,接下來又去訪問這個網頁,那么你就產生了2個會話,每個會話之間有n個訪問記錄。這樣就把一個個用戶的訪問記錄切成n個會話,每個會話又打橫形成n條訪問記錄。

路徑分析就是取某段時間用戶的訪問記錄做一層匯總統計,就形成了?;鶊D。運營可以點擊每個節點,一層一層的分析轉化率和流失率。

除了匯總的數據,我們還需要提供用戶訪問的明細數據,主要的內容就是用戶在什么時候訪問了那個頁面。

如果用戶沒有登錄我們統一取瀏覽器生成的cookieid作為用戶的唯一標識。輸出明細數據的主要格式如下:

基于用戶量的的大小,你可以保存近期的數據如近半年的數據,因為用戶每天的訪問行為產生的數據量還是比較大,有很大的存儲成本,數量太大對服務器的性能也是很大的挑戰。

#相關閱讀#

《數據中臺實戰(六):交易分析》

《數據中臺實戰(五):自助分析平臺》

《數據中臺實戰(四):商品分析(產品設計篇)》

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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。

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  1. 大佬,可以加個微信么?

    來自廣東 回復