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09 12月

锦利国际

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分类: 互联网 作者:成都seo 发布时间:2019-12-09 15:15 围观: 142

锦利国际(排名代做)关于流量分析目前市场产品已经做的非常标准,如ce数据GrowingIO,诸葛IO,上帝,一般用户分析、转换、保留分析和其他功能非常完美,但在实际应用过程中,该公司操作人员总是会有各种各样的个性化需求在市场上不能满足一般的函数。因此,很多公司会建立自己的运营分析系统。本文将详细描述我之前工作过的锦利国际公司运营分析系统的产品架构设计和技术方案选择,希望能给您一些参考。

一、现状和问题

1.1 埋点方案重构

锦利国际公司很早就制定了嵌入方案,最早也只有代码嵌入。此外,PC/M和APP有不同的嵌入报表方式:APP端使用appsflyer实现“事件级”上报机制,PC/M端基于页面[元素级]上报机制。

有什么区别呢?

简单来说,事件具有商业意义,如[首页广告空间点击事件],即用户点击网站首页“XX广告空间”图片的行为。这样,报告的数据可以直接导向分析;

报告的页面上的元素是一个冷冰冰的元素集合,也是一个点击广告,报告页面元素将广告代码埋点图每个点击一个广告,曝光,等报告,分析的基础上主页广告点击事件】,分析师需要找到主页——广告——广告图,点击这些数据的行为进行分析。

换句话说,[事件级]是组装的业务数据,[元素级]是未组装的数据,[元素级]是灵活的,但是在数据应用效率、存储成本和业务接受方面,[事件级]更好。

目前,GrowingIO、申泽数据等厂家都在使用“事件级”埋点计划作为分析系统的基础,创建一个可操作的分析系统,第一步是对埋点计划进行转换。

1.2  产品架构规划

之前,因为运营部门购买了GrowingIO,所以IT需求都是一些零散的个性化需求,只是个性化的报表。主要特点是:业务逻辑复杂+开发周期长,业务体验差。

由于分散的个性化需求和缺乏对逻辑层的规划,报表直接从数据层开发到应用层。

系统产品架构规划如下图所示:

因此,我们认为锦利国际运营分析系统的功能构建有两个重点:

逻辑层:事件管理与业务数据解耦以支持多租户(不同站点或业务模块的事件逻辑隔离)

应用层:事件分析是GrowingIO中80%以上使用的特性,它支持用户集群和其他分析功能

二、建设方案及计划

2.1  埋点选择

目前常用的嵌入方案有三种:代码嵌入、可视化嵌入和完全嵌入(也称为无嵌入)。

这三者之间的区别已经在许多文章中阐述过了。这是一个超市的例子。

如果网站是大型超市,那么获取用户数据有三种方式:

第一种是在商店和需要监控的容器中放置摄像头,以便全面监控用户的行为,比如他们在商店停留的时间、浏览的类别和尝试的产品。

第二,在每个主要道路,走廊,超级位置预定一个监控摄像头,当需要监控特定形式或走廊打开相机可以记录,超级用户行为轨迹,虽然无法记录用户在特定浏览商店买东西,但用户可以知道哪个方向沿着购物,走进商店,每个商店流量,等等;

三是预留摄像头监控位,但每台摄像头都处于开启状态,全年监控各主干道和走廊上的人流;

以上三种,分别对应的是码埋点、目视埋点和全埋点。

如果超市是一个网站,那么超市中的商店就是实际的商业交易。

代码嵌入的优点是显而易见的。它可以获取商店中的业务交易以及双方的交换媒体和交易细节。缺点是门店数量多,嵌入成本高。

视觉埋点的优点在于它的灵活性和低成本。“摄像头”可以根据需要分析的具体问题打开。缺点是无法获得事务细节。

与视觉嵌入相比,全嵌入点具有充分获取超市用户的购物行为,然后根据目的检索监控视频的优点。缺点是无法获取交易细节,有大量冗余的“监控视频”无法使用。

三种方法的优缺点总结如下:

根据上面的例子,可以预期,最有效和合理的计划应该是“代码嵌入点”+“完全嵌入点”/“视觉嵌入点”,通过完整的嵌入点或视觉嵌入点对于整个锦利国际网站流量分析,然后重点分析了业务细节的个人页面通过代码嵌入点。

经过对数据量、成本等因素的评估,我们选择在现有的编码埋葬点的基础上,开发一套完整的埋葬点,以支持高频和非固化埋葬点(如活动、群落等)的操作。

2.2  技术选择

技术选择的内容比较详细和枯燥,这里只是简单的描述一下。

在项目开始时,我们讨论了两套事件分析方案。一种是基于全部基本数据的内存计算。该方案简单而粗糙,其瓶颈在于服务器内存。

二是基于麒麟的估计。优点是在固定了查询维数后,基于构造的数据立方体的查询效率非常快,缺点是存储了大量的冗余数据,不支持维数过多的场景。

通过对GrowingIO使用情况的研究,我们认为用户不会有太多的分析维度,最终会选择更稳定的麒麟估值方案。整体技术架构如下:

总结

锦利国际对代码埋点,所有埋,数据分析方案仍有很多细节可以扩大份额,因为第一个引入总长度,将再次在做的细节与你分享,希望你内容中存在的问题,和错误的地方是正确的,表达衷心的谢谢您在这里看到的。

文章作者:卓仁SEO培训
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