电商流量来源分析平台：从数据底层到数据可视化

电商流量来源分析平台：从数据底层到数据可视化

作者/杭州@阿坤

母婴电商行业数据分析师兼数据产品经理

致力于研究电商行业的数据驱动增长以及数据产品从0到1搭建

① 前言

② 数据底层方案

做流量归因的基础是，App的埋点的已经基本完善，大部分用户在App上的行为已经通过埋点记录存储。

2.1   埋点日志新增PageId字段

2.2   解析埋点日志进行链路分析

用户在App中购物链路步骤图

2.3   各种特殊场景实现方案

1）商品详情页之间横跳

2）跨层级横跳（跳回到相同Page的页面）

3）跨层级横跳（跳回到不同page的页面）

4）直接跳回入口页

2.4   归因方案

通过上面的埋点日志追踪方案我们就得到了用户在App里加购前的完整有序的链路。基于这个链路我们就能进行归因分析。业内通用五大基本归因方案，如下：

首次触点模型：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为第一个「待归因事件」功劳为 100% 。末次触点归因：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为最后一个「待归因事件」功劳为 100% 。线性归因：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为每个「待归因事件」平均分配此次功劳。位置归因：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为第一个和最后一个「待归因事件」各占 40% 功劳，其余「待归因事件」平分剩余的 20% 功劳。时间衰减归因：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为越靠近「目标转化事件」做出的贡献越大。

③ 前端页面展示

3.1   入口归类

首先对App内的所有流量入口进行分类，根据位置和大小分为2级。我这里称之为一二级流量来源。部分一二级流量来源举例：

3.2   数据指标

3.3   时间维度及人群

人群：整体、新客、老客

时间维度：今日、昨天、近7日日均、近30日日均

3.4   流量来源平台UI

流量来源分析平台首页

可以展示不同时间不同人群不同流量来源不同数据指标的具体数据。红色和绿色的数据代表当前时间的环比数据。核心数据指标还增加了占比数据。

可以分析电商整体的来源数据，也可以单独看每个商品的来源的数据。

指标可视化图表展示如下：

1）不同流量来源的数据趋势

2）单个流量来源的数据趋势

3）分小时流量来源趋势

4）按照不同时间区间聚合数据趋势

④ 总结

流量来源分析是电商公司日常运营分析的不可或缺的部分，打造了流量来源分析平台后能大大的减轻了数据分析师取数负担，也能让运营产品直接通过可视化的方式获取对应数据进行自助分析，大大缩短的取数的排队周期。让业务能高效的进行日常运营迭代，目前此平台上线后在公司内部使用率非常高，收到了一致好评。

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