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實(shí)戰(zhàn)案例|如何使用火山引擎DataLeap進(jìn)行電商流量分析? 環(huán)球觀速訊

2023-04-11 17:57:37來(lái)源:中關(guān)村在線  

作為成熟的電商模式,貨架場(chǎng)景可以讓商家以更低的門檻入駐,讓消費(fèi)者完成更高銷量的購(gòu)買和復(fù)購(gòu)。

在這一場(chǎng)景下,運(yùn)營(yíng)人員每天都需要根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)做決策,精準(zhǔn)識(shí)別每一份流量的效果是最重要的日常運(yùn)營(yíng)洞察之一。而每一個(gè)流量入口的用戶后續(xù)轉(zhuǎn)化情況,是評(píng)價(jià)流量坑位的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)。

在億級(jí)數(shù)據(jù)體量下,某電商平臺(tái)基于火山引擎DataLeap、DataFinder等產(chǎn)品組合,通過以下三個(gè)步驟,實(shí)現(xiàn)從北極星指標(biāo)、用戶增長(zhǎng)指標(biāo)到轉(zhuǎn)化漏斗等核心數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和分析。本文將聚焦在貨架場(chǎng)景,揭秘電商平臺(tái)流量分析背后的數(shù)據(jù)建設(shè)全路徑。


【資料圖】

第一,確定指標(biāo)并完成埋點(diǎn)。

貨架場(chǎng)景可細(xì)分為商城分析、猜喜(猜你喜歡)分析、頻道分析等,在不同場(chǎng)景觀察的指標(biāo)體系也不相同。例如,在商城分析中,訪問用戶數(shù)、UV滲透率、支付GMV等是核心指標(biāo)。根據(jù)不同指標(biāo)需求,由數(shù)據(jù)分析師或研發(fā)人員基于火山引擎增長(zhǎng)分析平臺(tái)DataFinder錄入、分析埋點(diǎn),并查看數(shù)據(jù)表現(xiàn),最終按照分析邏輯形成Hive表。

指標(biāo)落表需求

第二,通過火山引擎DataLeap完成Hive表清洗、開發(fā)和加工,這也是流量分析中最核心、復(fù)雜的工作。

該電商團(tuán)隊(duì)主要通過DataLeap數(shù)據(jù)開發(fā)功能實(shí)現(xiàn)快速建表。該功能支持SQL解析,即自動(dòng)填寫字段和類型信息,在修改階段,研發(fā)人員可以通過Excel表格模式修改字段信息,提高效率。除此之外,DataLeap任務(wù)運(yùn)行監(jiān)測(cè)能力還能幫助監(jiān)測(cè)關(guān)鍵任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài),一旦出現(xiàn)異常,支持發(fā)起報(bào)警。

由于數(shù)倉(cāng)表的數(shù)量龐大,分析師、運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品同學(xué)還面臨“找表難”的問題,該電商平臺(tái)主要通過DataLeap數(shù)據(jù)地圖能力查看數(shù)據(jù)來(lái)源和去向,快速了解指標(biāo)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置,以及表的名稱、描述信息等內(nèi)容,幫助相關(guān)人員更好分析數(shù)據(jù)。

在質(zhì)量監(jiān)控層面,該電商平臺(tái)在工作中經(jīng)常遇到這些問題:數(shù)據(jù)信息缺失,如某個(gè)字段出現(xiàn)空值;數(shù)據(jù)指標(biāo)異常波動(dòng),如訪問UV突然跌了20%等。數(shù)據(jù)上游出現(xiàn)異常波動(dòng),則會(huì)對(duì)下游數(shù)據(jù)消費(fèi)造成影響。

火山引擎DataLeap則能解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。根據(jù)不同使用場(chǎng)景,該電商平臺(tái)將報(bào)警分為弱報(bào)警和強(qiáng)報(bào)警,弱報(bào)警只通知相關(guān)負(fù)責(zé)人有波動(dòng),而強(qiáng)報(bào)警則通過DataLeap直接熔斷運(yùn)營(yíng)中的任務(wù),避免引起下游異常。

第三,數(shù)據(jù)完成加工、處理之后,通過DataLeap數(shù)據(jù)服務(wù)功能完成數(shù)據(jù)交付。

數(shù)據(jù)交付主要通過DataLeap數(shù)據(jù)服務(wù)能力實(shí)現(xiàn)。DataLeap支持建立物理表、邏輯表,不需要手寫數(shù)據(jù)服務(wù),只需要簡(jiǎn)單配置,便可以自動(dòng)生產(chǎn)和部署服務(wù)。

以“回調(diào)函數(shù)”舉例,回調(diào)函數(shù)主要用來(lái)讓下游感知數(shù)據(jù)是否生產(chǎn)成功。對(duì)于數(shù)據(jù)研發(fā)人員來(lái)說(shuō),撰寫回調(diào)函數(shù)邏輯復(fù)雜,但接入DataLeap數(shù)據(jù)服務(wù)能力之后,只需要在平臺(tái)上點(diǎn)擊“是否產(chǎn)生回調(diào)函數(shù)”的按鈕,即可完成,大大節(jié)省研發(fā)人員時(shí)間。

一旦出現(xiàn)用戶策略及目標(biāo)調(diào)整、指標(biāo)監(jiān)控需求變更的情況,火山引擎DataLeap也能支持定制化數(shù)據(jù)需求地快速落地。基于DataLeap分布式數(shù)據(jù)治理的思路,電商團(tuán)隊(duì)能將業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化、策略化、自動(dòng)化,沉淀為可復(fù)用的方法,支撐業(yè)務(wù)進(jìn)一步探索貨架場(chǎng)景更多玩法。

據(jù)悉,火山引擎DataLeap 是一站式大數(shù)據(jù)研發(fā)治理套件,自 2021 年 12 月公有云版本上線以來(lái),不僅服務(wù)于電商領(lǐng)域,也幫助泛互聯(lián)網(wǎng)、汽車、制造等其他行業(yè)提升數(shù)據(jù)研發(fā)效率,降低運(yùn)維管理成本。(作者:趙洵)

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