用戶行為分析

基于分布式架構(gòu)18元卡上線了有多少用戶看了這個(gè)活動(dòng)頁選號(hào)過程中流失了多少用戶填寫訂單時(shí)又有多少用戶放棄了呢這個(gè)活動(dòng)買了很多廣告，哪些是通過廣告進(jìn)入，哪些是直接進(jìn)入的？這些問題誰來回答？上面的問題無法回答因?yàn)槲覀內(nèi)鄙俣攘抗ぞ邿o法量化我們的業(yè)務(wù)過程量化用戶的喜好？在這個(gè)注重用戶感知的時(shí)代，我們一無所知，已經(jīng)嚴(yán)重out只有了解才能改進(jìn)，才能進(jìn)步所以我們需要衡量大致兩種原因，我們需要數(shù)據(jù)分析我們最終需要的并不是數(shù)據(jù)而是數(shù)據(jù)分析之后產(chǎn)生的有意義的信息這樣的信息可以幫助我們決策讓我們了解自己往何處去預(yù)測(cè)未來將會(huì)

發(fā)生什么先見之明已經(jīng)發(fā)生的事情

為什么發(fā)生后見之明可是已經(jīng)有這么多了我們是在重復(fù)造輪子嗎?產(chǎn)品比較網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)分析工具比較常規(guī)數(shù)據(jù)GoogleAnalytics百度統(tǒng)計(jì)國(guó)雙CoremetricsOmnitureUVYYYYYPVYYYYYClicksYYYYY點(diǎn)擊率YYYYY頁面跳轉(zhuǎn)率YYYYY頁面停留時(shí)間YYYYYOrderYYYYYRegisterYYYYY流量來源YYYYY地域分布YYYYY瀏覽器類型YYYYY關(guān)鍵字轉(zhuǎn)化跟蹤YYYYY頁面點(diǎn)擊分布（熱點(diǎn)圖）NYYYY拓展功能A/B與多變量測(cè)試NNYYY關(guān)鍵字自動(dòng)出價(jià)管理NNYNY網(wǎng)站實(shí)時(shí)監(jiān)控NNYYY頁面轉(zhuǎn)化分析NNYYY代表GA，百度統(tǒng)計(jì)，etcCoremetrics，Omniture特點(diǎn)偏統(tǒng)計(jì)偏分析免費(fèi)付費(fèi)功能模塊簡(jiǎn)單功能模塊齊全沒有特別的技術(shù)支持提供技術(shù)支持以及解決方案關(guān)鍵字與SEM賬戶對(duì)接，便于優(yōu)化關(guān)鍵字不與SEM賬戶對(duì)接，不便于優(yōu)化全站網(wǎng)頁代碼一致，便于開發(fā)不同頁面類型使用不同的代碼，開發(fā)難度提升模塊穩(wěn)定，項(xiàng)目實(shí)施周期短模塊眾多，項(xiàng)目實(shí)施周期長(zhǎng)對(duì)技術(shù)人員要求低對(duì)技術(shù)人員要求高偏向于為市場(chǎng)推廣提供數(shù)據(jù)支持對(duì)市場(chǎng)、銷售、網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)均有數(shù)據(jù)支持?jǐn)?shù)據(jù)安全性難以保證數(shù)據(jù)安全性高用戶代表肯德基宅急送，GAP電商，樂麗、新蛋網(wǎng)，卓越亞馬遜，歐萊雅集團(tuán)，雅斯蘭黛集團(tuán)，產(chǎn)品比較結(jié)論費(fèi)用高使用復(fù)雜定制響應(yīng)不及時(shí)收費(fèi)無法定制維護(hù)成本高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在第三方免費(fèi)解決之道購買信息個(gè)人信息大量流失要解決的問題-用戶在全程的感知首頁100%選號(hào)52%個(gè)人信息填入8%支付6%選號(hào)購買支付完成1%用戶從哪些位置跳出或離開？欄目名稱網(wǎng)站總體有效用戶退出率目標(biāo)用戶退出率網(wǎng)站首頁44.5%35%-列表頁65%21%-詳情頁40%17%-訂單頁16%6%-支付頁40%22%-網(wǎng)廳首頁60%55%-網(wǎng)廳欄目55%50%-網(wǎng)廳活動(dòng)63%60%-有效用戶(非跳出用戶)在”列表頁”、”詳情頁”、”訂單也”欄目的退出率非常高，說明這些欄目網(wǎng)頁內(nèi)容以及網(wǎng)頁導(dǎo)航鏈接、推薦內(nèi)容等對(duì)訪客缺乏吸引力，造成用戶紛紛離開網(wǎng)站，欄目?jī)?nèi)容、網(wǎng)頁布局、導(dǎo)航系統(tǒng)需要重新設(shè)計(jì)。從上圖的單業(yè)務(wù)可以推廣到全站，查看用戶在哪些頁面跳出率較高辨識(shí)流量策略真正的有效性：標(biāo)記——EA可以準(zhǔn)確標(biāo)記任何來源的流量2.從流量來源分析哪些廣告效果佳&cid=bar0001&utm_campaign=Insp14&utm_source=jt&utm_medium=PIP&utm_content=studio要解決的問題-廣告效果

用戶來源搜索引擎流量主要來自于Baidu與Google，其中Baidu訪問量占45%，是搜索引擎來源的主力訪問來源跳出率直接訪問48.77%搜索引擎49.18%推介網(wǎng)站41.04%所有來源的跳出率都較高(>40%)，說明入站頁面landingPages在內(nèi)容與導(dǎo)航設(shè)計(jì)上存在較大的優(yōu)化空間，需要針對(duì)入站頁進(jìn)行網(wǎng)頁改版或重新設(shè)計(jì)。搜索引擎占比很小(18.5%)，建議加強(qiáng)網(wǎng)站SEO優(yōu)化，將搜索引擎流量占比提升到40%左右。要解決的問題-何時(shí)投放效果較好從訪問數(shù)本月的趨勢(shì)變化來看，在投放了廣告后，出現(xiàn)了訪客數(shù)的躍升，營(yíng)銷活動(dòng)帶來了效果。通過查看趨勢(shì)，可以看到在小時(shí)曲線中，下午的訪問數(shù)較其他時(shí)間有大的提升，比平均數(shù)多了100%，那么可以認(rèn)定在這個(gè)時(shí)間投放廣告效果好。構(gòu)建監(jiān)控指標(biāo)體系

建立常態(tài)化運(yùn)營(yíng)監(jiān)控機(jī)制監(jiān)控分析問題發(fā)現(xiàn)改進(jìn)建議實(shí)施效果反饋電渠日常流量監(jiān)控訪問人次獨(dú)立訪客新訪客回訪者訪問總頁面數(shù)人均訪問頁數(shù)人均停留時(shí)長(zhǎng)每個(gè)獨(dú)立訪問者訪問頻次跳出率電渠流量分析電渠流量來源分析電渠流量來源差異性分析訪問者瀏覽路徑分析電渠流量流失原因分析電渠日常運(yùn)營(yíng)監(jiān)控業(yè)務(wù)辦理人數(shù)業(yè)務(wù)辦理成功人數(shù)物流妥投率、準(zhǔn)確率物流遺失率、破損率配送時(shí)長(zhǎng)現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)時(shí)長(zhǎng)物流/客服投訴率電渠運(yùn)營(yíng)分析潛在客戶分析客戶滲透率分析客戶轉(zhuǎn)化率分析運(yùn)營(yíng)效率分析商品質(zhì)量分析物流質(zhì)量分析用戶體驗(yàn)優(yōu)化推廣優(yōu)化運(yùn)營(yíng)支撐優(yōu)化電渠其他監(jiān)控日常推廣監(jiān)控（結(jié)合日常流量監(jiān)控）特定營(yíng)銷活動(dòng)監(jiān)控（階段性監(jiān)控）構(gòu)建以產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)為中心的新型運(yùn)營(yíng)支撐體系運(yùn)營(yíng)組織運(yùn)營(yíng)目標(biāo)運(yùn)營(yíng)工作內(nèi)容運(yùn)營(yíng)支撐平臺(tái)客戶體驗(yàn)優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng)策劃宣傳推廣基礎(chǔ)內(nèi)容維護(hù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)日常運(yùn)營(yíng)分析產(chǎn)品組分析組營(yíng)銷組推廣組體驗(yàn)組維護(hù)組營(yíng)銷活動(dòng)專區(qū)報(bào)表系統(tǒng)各渠道平臺(tái)各渠道平臺(tái)外呼平臺(tái)短信平臺(tái)運(yùn)營(yíng)日志經(jīng)分系統(tǒng)各渠道平臺(tái)CMS知識(shí)庫各渠道平臺(tái)平臺(tái)營(yíng)銷提升客戶調(diào)研專題分析活動(dòng)分析各渠道平臺(tái)外呼平臺(tái)電子渠道各平臺(tái)需要實(shí)現(xiàn)的運(yùn)營(yíng)目標(biāo)和銷售指標(biāo)，如用戶滲透率，業(yè)務(wù)辦理量，繳費(fèi)占比，卡號(hào)終端銷售量和占比等。運(yùn)營(yíng)目標(biāo)為實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)的所設(shè)的組織機(jī)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程。運(yùn)營(yíng)組織運(yùn)營(yíng)組織實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)所做的工作。運(yùn)營(yíng)工作內(nèi)容電子渠道業(yè)務(wù)平臺(tái)為運(yùn)營(yíng)提供支撐的所有相關(guān)平臺(tái)。運(yùn)營(yíng)支撐平臺(tái)如果需要得到并且能夠分析出這些情況，我們需要足夠的日志記錄按網(wǎng)廳的訪問日志，每天100萬的PV，意味著100萬以上日志量如何高效、實(shí)時(shí)的處理這些信息就成了目前面臨的技術(shù)問題原有的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式是放入oracle中，列是固定的，如果調(diào)整原有維度，就要調(diào)整表結(jié)構(gòu)，對(duì)維護(hù)是個(gè)挑戰(zhàn)當(dāng)處理遇到瓶頸時(shí)，如何能夠通過水平的硬件擴(kuò)展來增加處理能力面臨的挑戰(zhàn)

Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)項(xiàng)目的總稱，起源于作者兒子的一只玩具大象的名字，由Apache基金會(huì)開發(fā)，并開源提供支持，后來被FaceBook等互聯(lián)網(wǎng)公司選用,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)。主要產(chǎn)品是HDFS,Hbase,MapReduce。開源，Google技術(shù)原理，現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫的替代解決方案，對(duì)DB2/Oracle有沖擊力大幅度降低TCO，免費(fèi)，部署環(huán)境是X86+Linux，不需要高端存儲(chǔ)國(guó)內(nèi)運(yùn)營(yíng)商已經(jīng)高度關(guān)注，移動(dòng)大云就是Hadoop架構(gòu)實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)運(yùn)營(yíng)商實(shí)施案例少，但在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)中心應(yīng)用較為普遍開發(fā)與運(yùn)維技能要求與以前DB模式有較大區(qū)別Hadoop關(guān)鍵字HadoopGoogle分布式技術(shù)的開源實(shí)現(xiàn)HBASEHBase是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價(jià)PCServer上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)集群。?支持海量數(shù)據(jù)?擁有良好擴(kuò)展性?高性能讀寫?快速分析?滿足強(qiáng)一致性要求?schema靈活多變?列存儲(chǔ)?良好易用的JAVA接口整體架構(gòu)對(duì)內(nèi)數(shù)據(jù)支持：產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)采集平臺(tái)數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)數(shù)據(jù)模型/架構(gòu)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流式同步結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)離線同步結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流式同步流式計(jì)算框架批處理計(jì)算框架非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源實(shí)時(shí)計(jì)算分布式數(shù)據(jù)庫HBase搜索引擎中間層應(yīng)用服務(wù)器中間服務(wù)器運(yùn)營(yíng)分析平臺(tái)體系架構(gòu)指標(biāo)監(jiān)控管理系統(tǒng)管理IMEI運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析運(yùn)營(yíng)分析管理網(wǎng)廳用戶操作信息營(yíng)銷活動(dòng)信息用戶基本信息…運(yùn)營(yíng)分析平臺(tái)WAP廳短廳管理人員運(yùn)營(yíng)人員訪問層應(yīng)用層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)源支撐側(cè)系統(tǒng)BOSSBASS電子渠道運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)渠道產(chǎn)品信息網(wǎng)廳WAP廳運(yùn)營(yíng)支撐服務(wù)自助終端手機(jī)廳商城短廳手機(jī)廳商城CRM營(yíng)銷活動(dòng)用戶體驗(yàn)分析運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀分析營(yíng)銷活動(dòng)分析決策支持分析系統(tǒng)優(yōu)化分析財(cái)務(wù)貢獻(xiàn)分析運(yùn)營(yíng)指標(biāo)監(jiān)控運(yùn)營(yíng)指標(biāo)定義監(jiān)控指標(biāo)配置監(jiān)控報(bào)告管理運(yùn)營(yíng)支撐服務(wù)業(yè)務(wù)推薦業(yè)務(wù)排行關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)技術(shù)人員系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)提取管理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換管理分析服務(wù)管理用戶群組業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)跟蹤監(jiān)控機(jī)制管理監(jiān)控人員管理監(jiān)控服務(wù)管理支撐服務(wù)管理監(jiān)控任務(wù)管理……自助終端功能縮略圖指標(biāo)計(jì)算用戶界面OPENAPI插碼數(shù)據(jù)日志數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)載入數(shù)據(jù)清洗任務(wù)管理任務(wù)執(zhí)行流量數(shù)量指標(biāo)流量質(zhì)量指標(biāo)流量轉(zhuǎn)化指標(biāo)DB管理基礎(chǔ)管理數(shù)據(jù)采集自定義指標(biāo)電商運(yùn)維指標(biāo)任務(wù)監(jiān)控推薦分析推薦挖掘優(yōu)勢(shì)-接入個(gè)性化推薦研究業(yè)務(wù)文本挖掘，圖像識(shí)別數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識(shí)別，人工智能相關(guān)性算法聚類分析預(yù)測(cè)建模關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)掌握在內(nèi)部，更利于后期的推薦系統(tǒng)接入實(shí)時(shí)計(jì)算，實(shí)時(shí)推薦，事件營(yíng)銷研究用戶用戶研究，用戶網(wǎng)上行為分析，用戶消費(fèi)心理社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)分析根據(jù)聚類得到的不同觀測(cè)值組，做出決策樹，為業(yè)務(wù)部門提供決策支持發(fā)現(xiàn)緊密相關(guān)的觀測(cè)值組群，使得同組的相似性越大，不同組的差別越大，以達(dá)到較好的聚類效果推薦規(guī)劃-聚類分析

發(fā)放電子代金券老用戶60%新用戶40%20%產(chǎn)生購物行為，人均利潤(rùn)20元80%未產(chǎn)生購物行為，人均利潤(rùn)-1元10%產(chǎn)生購物行為，人均利潤(rùn)30元90%未產(chǎn)生購物行為，人均利潤(rùn)-2元推薦規(guī)劃-聚類分析

一個(gè)決策樹的例子結(jié)論：發(fā)放電子代金券的人均利潤(rùn)為60%*(20%*20+80%*(-1))+40%(10%*30+90%*(-2))=2.4元，值得一做。以自變量函數(shù)的方式為目標(biāo)建立模型分類：預(yù)測(cè)離散的目標(biāo)變量

例：在過去5年內(nèi)，早上10點(diǎn)比下午4點(diǎn)的流量均高出20%，可以預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間也是這個(gè)比例?；貧w：預(yù)測(cè)連續(xù)的目標(biāo)變量

一元線性回歸

多元線性回歸

非線性回歸推薦規(guī)劃關(guān)聯(lián)分析用戶在選購商品的同時(shí)預(yù)測(cè)建模

榜單分析通過抓取知名電商數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析轉(zhuǎn)化，為用戶提供運(yùn)營(yíng)指導(dǎo)抓取的商品價(jià)格按照價(jià)格趨勢(shì)圖展示，并向運(yùn)營(yíng)人員推薦該商品適合的價(jià)格及促銷活動(dòng)運(yùn)營(yíng)人員可設(shè)定價(jià)格變動(dòng)區(qū)間及變動(dòng)規(guī)則，系統(tǒng)根據(jù)指定電商該商品的價(jià)格進(jìn)行比對(duì)后自動(dòng)加減價(jià)，進(jìn)行上下架操作面向運(yùn)營(yíng)人員--電商價(jià)格趨勢(shì)榜單分析展示各主流電商榜單商品排位情況可以將商品發(fā)布到制定的任意榜單中榜單中定義不同的TAG，運(yùn)營(yíng)人員可得到各榜單的實(shí)際銷售效果面向運(yùn)營(yíng)人員--榜單配置關(guān)鍵性指標(biāo)概覽以商品為視角，提供詳細(xì)指標(biāo)概覽更針對(duì)性的展示出：支付類型比成交筆數(shù)瀏覽量等用戶進(jìn)入網(wǎng)站用戶瀏覽業(yè)務(wù)訂購結(jié)果告知用戶訂購業(yè)務(wù)進(jìn)入推薦業(yè)務(wù)瀏覽業(yè)務(wù)獲知用戶進(jìn)入網(wǎng)站的來源，和進(jìn)入網(wǎng)站的首頁面根據(jù)頁面插碼和UIP獲得用戶訪問頁面和業(yè)務(wù)信息結(jié)合頁面插碼和UIP接口日志，分析得到用戶辦理業(yè)務(wù)分析UIP日志，得到接口調(diào)用結(jié)果和詳情，并配合插碼得到用戶獲取的信息根據(jù)重新編碼過的鏈接得到用戶點(diǎn)擊的位置和來源根據(jù)頁面插碼和UIP獲得用戶訪問頁面和業(yè)務(wù)信息特點(diǎn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接通過UIP的結(jié)合，對(duì)接口的數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，結(jié)合瀏覽信息，能夠完整的勾畫出一個(gè)用戶的行動(dòng)軌跡界面友好構(gòu)建運(yùn)營(yíng)分析監(jiān)控體系的方法運(yùn)營(yíng)目標(biāo)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系運(yùn)