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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。
(相关资料图)
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,某电商平台基于火山引擎 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,揭秘电商平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平台 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的执行状态,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,该电商平台主要通过 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,该电商平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,该电商平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,只需要在平台上点击“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。
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