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    数据中台实战(一):以B2B电商亿订为例谈谈产

    发布作者:和记娱乐  发布时间:2019-10-01

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      数据中台实战(一):以B2B电商亿订为例,谈谈产品经理视角下的数据埋点

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      本文以B2B电商产品“亿订”为实例,与大家一同谈谈数据中台的数据埋点。

      问题一:要知道亿订B2B电商产品每天的主路径 访问用户数商品列表页商品详情页加购下单支付主路径每天的人数及每个步骤之间的转化率。目的是长期监测每步的转化率如果有明显异常,运营同事会进一步分析转化率低的原因。

      问题二:因为问题一只能解决总体转化率,要想定位到底是那里的转化率低导致整体转化率低的原因,还得看用户每个入口路径各环节的转化率。

      问题三:要解决坑位的转化率问题,因为评价坑位好坏的因素不止有PV/UV百度统计的两个指标,运营同事定义了坑位的转化率为(pv/坑位交易额)来综合判定坑位的性价比,如果坑位的放在很明显的位置,那他的转化率还是很低,那就要分析原因,改变运营策略。比如图片的调整、商品的调整、位置的调整等。

      问题四:要打通用户的行为数据和用户的交易数据,用户运营的同事需要更加了解他们的用户比如什么时候访问,访问了那些商品、什么时候加购,加购了那些商品,什么时候买了那些商品。这些百度是做不到的。通过用户的 访问行为,运营同事会进行针对性的运营型。

      问题五:要看到用户的留存情况,留存的定义分为两种,第一种是访问留存率,新用户第一次访问看他接下来7天后、14天后、一个月后是否再次访问。第二种是购买留存率,用户第一次支付后看接下来的7天后、14天后、一个月后是否再次支付。这样就能直接看出平台的用户粘性。

      访问到到商品列表页的转化率:访问用户数最好是访问了首页+访问了商品列表页+访问商品详情页的人数去重后的UV,因为也有人直接 从商品列表页或商品详情页进入产品。这样算才能更精准。

      加购下单的转化率可能大于100%,比如:今天加购的用户可能在后天下单。

      基于这些问题设计出了电商主路径的页面,主要可以看出每天的访问用户数、浏览商品列表页用户数、浏览商品详情页用户数、加购用户数、下单用户数、收藏用户数、分享用户数和他们之间的转化率。每天的转化率我们以漏斗的形式展现,这样更能直观的看出转化率的变化情况。 点击数字后可以查看用户明细信息,可以直接导出这些结果,做针对性运营,这样主路径的问题就解决了。

      第一步把所有的用户访问分为N个会话(我们会线分钟,也就是访问一个页面后如果超过20分钟才访问下一个页面,那下一个页面就算另外一个会话)。

      第三步把用户的访问路径打横,遍历用户的访问路径如果满足我们定义的路径,这条路径就会算一个UV。 计算时商品列表页它是从搜索来的,还是从分类来的,还是直接从首页来的已经提前打好标识。

      此时,如果通过普通的数据埋点是很难得到购物车商品的来源的。和亿订的前端开发工程师商量后,就决定采用后端埋点的方式。用户加购时将坑位的ID信息传至数据库,每次从购物车取出商品支付时再从数据空中取出商品的所属坑位ID,下单时将坑位ID保存至订单中,这样从订单中就能直接分析出这个商品来源于那个坑位。

      但是,不同电商产品的消费频次是不同的所以基于我们产品的特性。我们做了7日留存率、14日留存率、30日留存率这几个数据指标来监控平台的用户粘性。另外就是电商产品初期用户量和交易量是比较小的,所以我们还特别定义了一个访问留存率的指标,看新用户访问后,7日后的留存情况、14日后的留存情况来综合监测用户的黏性。

      这块如果定义的路径为首页商品列表商品详情,遍历用户路径发现是首页商品详情,这是不是就不算是首页商品列表商品详情的UV呢

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