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实战案例|如何使用火山引擎DataLeap进行电商流量分析?

实战案例|如何使用火山引擎DataLeap进行电商流量分析?
2023-04-11 16:37:21 来源:今报在线

作为成熟的电商模式,货架场景可以让商家以更低的门槛入驻,让消费者完成更高销量的购买和复购。

在这一场景下,运营人员每天都需要根据数据来做决策,精准识别每一份流量的效果是最重要的日常运营洞察之一。而每一个流量入口的用户后续转化情况,是评价流量坑位的核心数据指标。

在亿级数据体量下,某电商台基于火山引擎DataLeap、DataFinder等产品组合,通过以下三个步骤,实现从北极星指标、用户增长指标到转化漏斗等核心数据监测和分析。本文将聚焦在货架场景,揭秘电商台流量分析背后的数据建设全路径。

第一,确定指标并完成埋点。

货架场景可细分为商城分析、猜喜(猜你喜欢)分析、频道分析等,在不同场景观察的指标体系也不相同。例如,在商城分析中,访问用户数、UV渗透率、支付GMV等是核心指标。根据不同指标需求,由数据分析师或研发人员基于火山引擎增长分析台DataFinder录入、分析埋点,并查看数据表现,最终按照分析逻辑形成Hive表。

指标落表需求

第二,通过火山引擎DataLeap完成Hive表清洗、开发和加工,这也是流量分析中最核心、复杂的工作。

该电商团队主要通过DataLeap数据开发功能实现快速建表。该功能支持SQL解析,即自动填写字段和类型信息,在修改阶段,研发人员可以通过Excel表格模式修改字段信息,提高效率。除此之外,DataLeap任务运行监测能力还能帮助监测关键任务执行状态,一旦出现异常,支持发起报警。

由于数仓表的数量庞大,分析师、运营、产品同学还面临“找表难”的问题,该电商台主要通过DataLeap数据地图能力查看数据来源和去向,快速了解指标对应数据的存储位置,以及表的名称、描述信息等内容,帮助相关人员更好分析数据。

在质量监控层面,该电商台在工作中经常遇到这些问题:数据信息缺失,如某个字段出现空值;数据指标异常波动,如访问UV突然跌了20%等。数据上游出现异常波动,则会对下游数据消费造成影响。

火山引擎DataLeap则能解决数据质量问题。根据不同使用场景,该电商台将报警分为弱报警和强报警,弱报警只通知相关负责人有波动,而强报警则通过DataLeap直接熔断运营中的任务,避免引起下游异常。

第三,数据完成加工、处理之后,通过DataLeap数据服务功能完成数据交付。

数据交付主要通过DataLeap数据服务能力实现。DataLeap支持建立物理表、逻辑表,不需要手写数据服务,只需要简单配置,便可以自动生产和部署服务。

以“回调函数”举例,回调函数主要用来让下游感知数据是否生产成功。对于数据研发人员来说,撰写回调函数逻辑复杂,但接入DataLeap数据服务能力之后,只需要在台上点击“是否产生回调函数”的按钮,即可完成,大大节省研发人员时间。

一旦出现用户策略及目标调整、指标监控需求变更的情况,火山引擎DataLeap也能支持定制化数据需求地快速落地。基于DataLeap分布式数据治理的思路,电商团队能将业务经验规则化、策略化、自动化,沉淀为可复用的方法,支撑业务进一步探索货架场景更多玩法。

据悉,火山引擎DataLeap 是一站式大数据研发治理套件,自 2021 年 12 月公有云版本上线以来,不仅服务于电商领域,也帮助泛互联网、汽车、制造等其他行业提升数据研发效率,降低运维管理成本。

责任编辑:kj005

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