作面向C端用戶的產品,十分依賴用戶數據的收集,下面都見過這樣一張數據分析圖,經過鏈路上各個環節的數據採集,分析對比出曝光產品的交易量:java
經過對商品的瀏覽-點擊-交易頁面-支付購買等,分析產品的交易場景,這裏是從大的業務方面觀察數據的鏈路,實際上在分析的時候要考慮不少細節問題。git
用戶數據來衡量用戶或者產品的各方面緯度是最具備說服力的,因此在互聯網的產品後期開發和優化過程當中,對數據的採集和管理一直都是很是重要操做。github
如今產品常見的客戶端有PC端、H5端、APP端、小程序等各個場景的入口,更有一些物聯網設備或者專門作的數據採集機制,不一樣的場景下的數據類型都是要區分的。經過不一樣端口下各種數據埋點,獲取各個場景下的不一樣事件的數據來分析產品的優缺點,獲取具備建設性的分析結果。算法
例如模塊一中的案例:經過對端口的分析若是在APP端商品A的推薦和交易率最高,在小程序端推薦效果很差,那就能夠考慮針對APP和小程序端採用不一樣的推薦機制。spring
數據須要採集,而且要區分不一樣端口的數據只是基本的意識層面,思考採集數據的事件類型是最基礎的操做。這裏要從產品的特色去考慮,不一樣一律而論。下面提供一些基礎採集數據和一些常見案例,關於核心業務數據相對都是精細和完整的,基本具有讀庫直接分析的條件。編程
基礎信息小程序
屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
---|---|---|---|
操做終端 | app_client | String | Android/IOS/小程序/H5等 |
終端版本 | app_version | String | 版本號標識 |
用戶標識 | user_id | Integer | 用戶ID |
網絡地址 | ip_address | String | 用戶IP信息 |
這些信息是存在任何採點數據中的,經過這些基礎信息採集,用來分析不一樣端口下用戶的特色,以此能夠進行差別化的管理和運營。設計模式
登陸信息服務器
屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
---|---|---|---|
登陸時間 | login_time | Date | 用戶登陸時間 |
在線時長 | online_time | Long | 在線使用系統的時間 |
經過對登陸和在線時間,以及一些使用信息,判斷該類用戶活躍度,是否須要重點運營或者營銷激活。網絡
業務基礎
屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
---|---|---|---|
服務類型 | service_id | Integer | 不一樣的業務服務 |
模塊劃分 | model_type | Integer | 例如訂單/支付/物流等 |
以此做爲業務數據採集的基礎信息,用來對業務數據作總體的劃分和分析,具體的細節數據須要根據具體場景設計。
商品案例
屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
---|---|---|---|
商品信息 | product_id | Integer | 商品信息 |
展示位置 | position_id | Integer | 例如:列表/推薦位/廣告位 |
店鋪信息 | shop_id | Integer | 所屬店鋪信息 |
搜索信息 | key_word | String | 搜索關鍵字 |
當前單價 | unit_price | Double | 商品當前單價 |
當前銷量 | sales_num | Long | 商品當前銷量 |
這裏是按照用戶瀏覽行爲作的一個簡單的數據採集信息,這種機制在實際的電商APP中很常見,產生點擊或者搜索的商品會被重點推薦,若是沒有這類動做,則根據平常瀏覽信息作推薦機制。在實際的開發中,採集的數據遠比這裏複雜,須要根據實際業務須要去考量。
營銷案例
屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
---|---|---|---|
活動位置 | location_id | Integer | 入口位/引導頁/推薦位/分享連接等 |
營銷產品 | product_id | Long | 營銷活動主打產品類型 |
產品詳情流量 | detail_num | Long | 活動產品瀏覽量統計 |
訂單確認頁 | detail_num | Long | 活動產品瀏覽量統計 |
活動交易統計 | trade_num | Long | 活動最終轉化統計 |
經過運營活動進行產品營銷,活動結束後對數據進行復盤統計,而後根據活動軌跡數據的分析,平衡營銷產生的價值和成本,不斷調整活動策略,優化運營思路。
一、業務層面
從業務角度來看,除了一些用戶無感知的採集操做以外,還能夠基於問卷調查方式,例如不少APP在使用一段時間後都會彈出用戶評價相似的評分系統,或者意見留言的入口,更加直接的蒐集用戶反饋信息。
二、技術層面
最多見的就是SDK埋點技術,針對特定用戶行爲或事件進行捕獲、處理和發送給服務器的相關技術及其實施過程。這種方式用來處理一些非核心業務十分常見。若是是一些核心業務,可能須要自定義的方式採集數據,避免形成數據泄露的問題。
三、數據積累
當業務不斷髮展,須要分析的場景會愈來愈複雜,並且採集的數據量達到必定規模以後,數據管理的和分析的難度就會變大,就會須要專業化的流程和智能工具,例如BI工具,可視化組件,數據大屏,多場景聯合分析等。
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