Конференция раннего чата по интерфейсу, новая отправная точка для развития интерфейса, была проведена совместно с Nuggets. Добавьте WeChat codingdreamer в эксклюзивную внутреннюю группу поддержки конференции и выиграйте на новой стартовой линии.
14-я сессия Front-end Growth and Promotion, 8-29 будет в прямом эфире, 9 лекторов (Ant Financial Services / Tax Friends и т. д.),Нажмите на меня, чтобы сесть в машину 👉 (Адрес регистрации):
Эта статья является пятой сессией - специальный лектор по построению системы внешнего мониторинга -Мисс Батиандоля:
Всем привет, я Батиан из Alibaba CBU. Я был хозяином D2 в прошлом и позапрошлом году, а также я был фронтендом. Наш отдел в основном занимается электронной коммерцией типа B. Некоторые студенты могут не знать, что такое тип B. Если я скажу "Платформа оптовых закупокВы можете понять лучше, наш представительский бизнес 1688, нашПокупатели также являются продавцами, Они приходят покупать и продавать. Конечно, потому что цена действительно дешевая, есть также много индивидуальных пользователей. Например, хотя я не занимаюсь бизнесом, я буду покупать ежедневные расходные материалы, такие как носки и мешки для мусора, на нашей платформе.
Введение в тему
Я отвечаю за разработку маркетинговых сценариев руководства по покупкам в 1688. Помимо обеспечения стабильности наших маркетинговых сценариев, нам также необходимо уделять внимание сценариям развития.стоимость. Сегодняшняя тема будет больше смещена в сторону деловой стороны мышления.Расширение прав и возможностей бизнесаЯ надеюсь, что это может дать вам некоторое вдохновение.
Мы каждый день работаем сверхурочно, разрабатывая компоненты и разрабатывая новые функции, но мы не знаем, действительно ли эти вещи полезны для этих сценариев, и какую ценность приносят разработанные функции.метрики сцены, а также официально зашли на эту болевую точку. Мы хотим знать, какую ценность разработанный сценарий приносит бизнесу, и даже когда придет следующий запрос от партнера, у меня будет основа, чтобы измерить, хочу ли я заниматься этой разработкой. Если это нехорошо, почему у меня не остается времени, чтобы заняться чем-то более значимым.
Итак, в прошлом году техническим предметом иска былометрики сценыэтот кусок. Далее давайте взглянем на нашу схему совместного использования, которую можно разделить на две части.
поделиться планом
| Фон мониторинга бизнеса | Процесс внедрения технологии (мониторинг данных сценариев) |
|---|---|
| 1. Бизнес-фон | |
| 2. Болевые точки и решения🤔 | |
| 3. Демонстрация функции измерения сцены | 1. Коллекция сцен |
| 2. Очистка индикатора сцены | |
| 3. Поток данных сцены | |
| 4. Планирование будущего |
бизнес фон
До 1688 года все страницы справочника по магазинам были созданы Сяоэром, который обвел волну товаров и выбрал волну компонентов. Кажется, что есть много сцен с гидом по магазинам, но я не могу сказать, в чем их различия.Перекрытие между толпой и продуктами в сцене гида по магазинам очень велико., и не удалось добиться эффективного распределения товаров, в результате чего хорошие товары продаются всегда хорошо, и трудно найти свои возможности для плохих товаров, продаваемых в начале.
Целью любого изменения и работы сцены гида по магазинам является предоставление пользователям возможности покупать свои любимые продукты.Мы надеемся, что пользователи смогут посещать больше сцен, и каждая сцена может быть точно сопоставлена с пользователями. Со стороны покупателя,Повысить эффективность покупок покупателя, чтобы покупатели могли быстро найти нужные им товары. Со стороны продавца,Повысить эффективность оборота транзакций продавцов, опираясь на спрос в качестве основы, быстро находить нужных покупателей и производить товары в соответствии с рыночным спросом.
Поэтому мы надеемся, что наши сценарии руководства по покупкам смогут более подробно охватить наших пользователей и рассматривать каждого покупателя как супер-VIP-покупателя (у разных людей разная покупательная способность, предпочтительные категории продуктов и соответствующие атрибуты продуктов. Разные). Записав его предпочтения, мы должны дать емуРекомендовать индивидуальные сценарии руководства по покупкам. На этапе быстрого развития бизнеса требуются постоянные попытки и исследования, и наши студенты, которые обращаются к технологиям, получат потребности в развитии различных сценариев руководства по покупкам.
[Усовершенствованная операция, богатые и дифференцированные ментальные сценарии]
В прошлом году мы изменили ситуацию, создав "разум», мы настроили и разработали множество различных «мысленных» сценариев, адаптировав различные стратегии и компоненты продвижения, такие как наш основной «низкая цена"обязательный список, с помощью алгоритма для сравнения цен всей сети для сортировки продуктов, и в то же время кривая цен и информация о классификации прибыли прозрачно передаются в уме, так что люди, близкие к чувствительным к цене людям, могут размещать заказывай и покупай.
Мы вылупили основной сбор и закупку»найти хорошие вещи", благодаря очистке данных о нисходящих трендах/горячих точках, мы рекомендуем покупателям интересные и забавные "товары". Кроме того, у нас также есть "список"Сцена с гидом по магазинам. Есть "целевые"Таобао исключительно для","Эксклюзивно для Вэйшан","Трансграничная эксклюзивная поставка" Ждать.
Болевые точки и решения
Мы разработали так много сценариев руководств по покупкам, и в связи с этим возникает вопрос о том, как мы оцениваем сценарии.
Мы разработали так много сценариев руководства по покупкам, за которыми следуют нашиПроблема измерения сцены.
Болевые точки
-
Первый вопрос, после того, как сцена разработана, сценаГраницы все еще трудно провести, хотя мы разработали различные ментальные компоненты и стратегии продвижения продуктов, но работающие одноклассники по-прежнему часто следуют его собственным ожиданиям, чтобы обвести продукты для запуска, что приводит кВысокое перекрытие сцен,Серьезная гомогенизация.
-
Второй вопрос в том, что после запуска сцены необходимо наблюдать за бизнесомКолебания индикатора данных, основанный на самом базовом отчете об анализе страниц группы (только на основе одной страницы/одной сцены, самых основных PV, UV, конверсий по кликам, конверсий по транзакциям, показателя отказов),Высокая стоимость оперативного анализа одноклассников,Борьба с позитивом аналитики. В то же время показатели бизнес-данных сцены (например: PV, UV, показатель отказов и т. д.) также изменятся с изменением товарного пула или некоторым вмешательством одноклассников по эксплуатации, но одноклассники по бизнесу будут не обращайте внимания на наши данные в режиме реального времени.
Это приводит к двум типам проблем.
- первый сорт,Отличные стратегии вмешательства для сценариев без осадков
- Вторая категория,Аномалия сцены не была обнаружена вовремя
- Третий вопрос, после того как сцена запущена, сценачестность трафикаТакже необходимо учитывать, что трафик сцены большой, а это значит, что у сцены больше возможностей для экспозиции, и будет достигнуто больше конверсий.Студенты, которые работают, все хотят трафика, поэтому кому пойдет трафик.
Решения
【Боль указывает на решение】
- Перекрытие сцен высокое и не отражает ума
Высокое перекрытие сцены связано с тем, что граница сцены недостаточно четкая, поэтому нам необходимо описать данные сцены. Самая универсальная модель для сцены"Двор людей и товаров«Треугольная модель эффективности, разум сцены с гидом по магазинам определяется продуктами, которые появляются на этой сцене, и людьми, которые на ней размещены, нам нужноИндикаторы чистящих средств и скопления людей. Итак, мы провели детальный анализ толпы и детальный анализ сцены.
с людьми и товарамиосновной индикатор, мы можем позволить студентам бизнеса следовать этимМетрический размерЧтобы одновременно удалить продукт и доставку, мы можем установить цель сцены с помощью этих индикаторов, сравнить цель сцены с онлайн-данными о людях и товарах и быстро найти разницу между доставкой сцены и доставкой. цели и внести коррективы.
В то же время, сравнивая сцену "Посещение толпы" а также "Продукты воздействия», следите за состоянием сегментации сцен и настраивайте сцены с высоким перекрытием, чтобы достичь нашей цели усовершенствованных операций.
-
Трудно отслеживать колебания после выхода сцены в онлайн
После запуска сцены неизбежно будут колебания данных, надеемся накопить отличныеСтратегия работы, обнаружили аномальные проблемы в сцене и надеялись повысить эффективность просмотра данных для бизнеса, поэтому мы сделалиКонфигурация группы сценфункция. Обведите сценарии одного типа или сценарии одного и того же бизнеса, чтобы второй человек мог сравнить и увидеть данные.
имеютгруппировка сцен, можно вывести циклические изменения показателей, которые больше волнуют операторов (таких как PV, UV, конверсия покупки и показатель отказов).визуальный отчет. Студентам-операторам удобно проверять, какие показатели каких сцен в его группе сцен колеблются в какой период времени, а затем комбинировать его стратегии работы, чтобы анализировать и ускорять эффективные методы работы. дляотрицательное изменение(например, внезапное увеличение показателя отказов и внезапное снижение UV), мы должны быть в состоянииуведомлятьСоответствующий бизнес и развитие, чтобы внести коррективы.
-
Сложность распределения трафика в сцене
Различные сценарии имеют разную производительность, и входной трафик также должен быть дифференцированным. Экспозиция одной и той же сцены приводит к разным конверсиям транзакций для разных сцен. Нам нужно конвертировать наш трафик в большее количество сценариев.Распределение трафика сцены через скачки, что может способствовать конкуренции студентов-бизнесменов, обеспечивая при этом эффект сцены.
Основываясь на вышеуказанных болевых точках, мы сделали индивидуальный «метрический» анализ сцены. развитыйсцена бурения людей,мысленный отчет о месте происшествия,Отчет о периодических колебаниях сценария,Анализ перекрытияи другие функции. С помощью анализа данных опишите менталитет сцены и определите ееСостояние здоровьяа такжеНенормальная функция тревоги, чтобы помочь нашим студентам-операторам настроить сцену на основе основы и обнаружить проблемы и возможности сцены, которые трудно найти с помощью данных человеческой плоти.
функциональный дисплей
Ниже представлена демонстрация возможностей наших метрик сцены.
1. Люди и товары в сцене детализируются
【Детализация модели людей и товаров】
На основе сценария руководства по покупкам в электронной коммерцииДвор людей и товаровВ модели треугольной эффективности мы убираем показатели товаров и людей и визуализируем «описание данных» «расстройства менталитета сцены».
[Индикаторы товарной модели и модели толпы]
В товарной модели у нас есть такие индикаторы, как диапазон цен на товары, сила тренда на товары, сила цен на товары и т. д.
-
ценовой диапазон продукта: Благодаря очистке модели алгоритма она делится на три класса: высокий, средний и низкий (разные товарные категории, высокие, средние и низкие ценовые диапазоны разные, например, 60 юаней за аксессуары - это уже товар в высоком ценовой диапазон, но в электротехнической промышленности данные низкие ценовой диапазон).
-
товарный тренд: представляет тенденцию продаж продукта в горячих точках (ожидаемый балл продукта определяется на основе информации о продажах в электронной коммерции вверх и вниз по течению, Национального бюро статистики, индекса Baidu и других социальных индексов).
-
ценовая власть: представляет ценовое преимущество продукта (алгоритм сравнивает цены одного и того же товара со всеми сетевыми данными и получает показатель ценовой силы продукта с помощью многомерных атрибутов цены, таких как первоначальная цена, цена транзакции и материальное происхождение товара).
Развернув толпу, у нас есть такие индикаторы, как личность покупателя, уровень покупателя, статус покупателя, предпочтения покупателя и т. д.
-
Статус покупателя: Относится к тому, является ли это толпой Taobao, толпой Weishang или трансграничной толпой.
-
Уровень покупателя: он основан на сумме, купленной пользователем на платформе, которая связана с ценой покупки и объемом заказа на покупку.
-
Статус покупателя: покупатели активны, бездействуют или уходят.
-
Предпочтение покупателя: Относится к категориям, которые предпочитают покупатели: женская одежда, аксессуары, универмаги, электроприборы и т. д.
С помощью этих индикаторов сцену можно очень четко описать, а затем совместить сСлои масштаба бизнеса(Сколько людей пришло на эту сцену, сколько продуктов было просмотрено, коэффициент конверсии кликов продуктов, коэффициент конверсии покупок продуктов и т. д.) Внимательно изучите модель сцены со всех сторон, проанализируйте и оптимизируйте ее. место действия.
【Детализация товаров】 【Детализация толпы】
но проверитьум сценыа такжецель сценыНезависимо от того, соответствует он или нет, требуется определенный объем работы, поскольку ониУверенности показателисравнение, то мы можемКоммерциализировано, Попросив студентов-бизнесменов представить себе сцену при построении и построении, а затем сравнить ее с онлайн-данными, если они не совпадают, мы можем внести соответствующие коррективы.
2. Мысленный отчет о месте происшествия
Настроив основную толпу сцены и индикаторы продукта на стороне сборкиобраз, определяющий сцену, Что касается товаров, то нашими индикаторами являются сила товара, сила тренда, сила цены и ценовые диапазоны, которые согласуются с нашими параметрами детализации. сцены.
После настройки цели (разума) сцены визуальное сравнение данных, собранных онлайн, может четко найти сцену.Структура товараи доступ к сценеструктура толпыразрыв, проверьте, есть ли расхождение в толпеКорректированиеСтратегия размещения толпы и интеллектуальный копирайтинг и ум компонентов. Если есть большое расхождение между продуктами, проверьте, есть ли проблемы с продуктами в нашем круге сцены, и какова стратегия продвижения сцены.
в то же время черезканал передачи данныхНапример, в приведенном выше примере сколько людей посетило эту сцену, сколько людей нажало на товар, сколько человек купило товар, какова структура товара на каждом калибре и на каком уровне находится место, где несоответствие происходит. ,Более точно определить проблему.
Например, на приведенной выше картинке распределения товаров (внутренние данные конфиденциальны, а изображение на эскизе дизайна перехвачено), мы ставим цели нашей сцены, на продукты с золотой короной приходится 44,4%, а на онлайн-сцене продукты с золотой короной 44,4%, что иллюстрирует сцену Целевые и реальные онлайн-данные очень согласуются (такая ситуация обычно возникает, когда эскиз дизайна ленив, а данные онлайн-анализа более или менее, в сцене будут некоторые расхождения) После получения отчет о психической разнице сцены, я могу сообщить одноклассникам о нашей работе, чтобы скорректировать структуру их продукта.
3. Отчет о перекрытии сценариев
Кроме того, мы также разработали функцию анализа наложения людей и товаров на сцене и анализа посещений двух сцен путем сравнения.перекрытие толпыа такжеПерекрытие экспозиции продукта, чтобы дополнительно измерить, перекрываются ли умы сцен, чтобы найти однородные сцены, чтобы настроить толпу или сцены с высокой степенью перекрытия продукта.
Из приведенного выше рисунка видно, что 33,2% людей, посетивших определенную сцену, пошли на сцену из списка обязательных к просмотру, а перекрытие толпы между этими двумя сценами составило 33,2%. Точно так же, сравнивая, сколько товаров, выставленных в сцене А, перекрывается со сценой Б (количество товаров, выставленных в сцене А, и сколько товаров выставлено в сцене Б), мы можем получить степень перекрытия продуктов в сцене АВ.
4. Сценарий отчета о колебаниях бизнеса
В дополнение к мысленному мониторингу сцены, после запуска сцены мы часто уделяем больше внимания колебаниям бизнес-данных.С помощью линейной диаграммы визуальных данных мы можем найти деловые колебания сцены.Колебания бизнес-данных по сценариям мониторинга,сделать осадку и регулировку. Колебания сцены могут быть положительными или отрицательными. Представьте, если есть сцена, где в какой-то день внезапно падает UV или взлетает показатель отказов, то с этой сценой должна быть проблема, и нам нужно быстро это проверить. С другой стороны, если бы Сяо Эр что-то сделал в этот день, это значительно улучшило бы производительность нашей сцены, и это также можно было бы отобразить очень наглядно, чтобы ускорить эти отличные операции и оптимизировать их в других сценах.
В отличие от общего индикаторного анализа группы, мы сделалигруппа сценыфункция, так что один и тот же сценарий вторичной операции или один и тот же тип сценария руководства по покупкам может сравнивать колебания бизнес-показателей в цикле. С одной стороны, студентам-операторам удобно проверять колебания данных своих собственных сцен, а с другой стороны, это также может стимулировать соревновательное сознание студентов-операторов.
5. Сигнал исключения сценария
Затем, поместив сценуаномальные колебанияПередайте его нашему диспетчеру сценариев (включая разработку и бизнес этого сценария) и позвольте им своевременно скорректировать и исправить исключение. Конечно, не все колебания данных отправляются на нашу секунду, наша секунда настроена на некоторыеПороги для бизнес-показателей(Например, когда UV push-уведомление.
6. Общая картина взаимоотношений функций
Хорошо, давайте еще раз просмотрим нашу общую функциональную диаграмму.Мы сделали общее измерение сцены в соответствии с размерами отчета:
-
"Люди и товары раскрываются"Отчет: Модель, которая визуально изображает каждый бизнес-аспект сцены, очищая индикаторы толпы и товаров в сцене.
-
Ментальный отчет сценария: найдите разницу между целью сцены и реальными данными онлайн-доставки, сравнив цель ввода и онлайн-данные.
-
Отчет о перекрытии: Через перекрытие выставленных товаров и людей, которые посещают сцену, мы можем дополнительно обнаружить проблему перекрытия сцены.
-
Отчет о колебаниях бизнес-показателей: Отслеживайте положительные и отрицательные колебания сцены, разрабатывайте хорошие стратегии, оптимизируйте и вовремя обнаруживайте проблемы сцены.
Разумеется, эти функции неотделимы от многих предусловий, которые необходимо пропустить.Непрерывный сбор данных,Очистка и обработка данных,Мониторинг данныхчтобы получить насметрики сценыввод.
структура системы
image.png
Давайте взглянем на диаграмму архитектуры нашей системы, которая разделена наСбор информации,Чистые данные,данные о потреблениитри части.
Бизнес-сторона определяет менталитет сцены.После того, как сцена разработана и запущена, анализируется поведение пользователя по кликам, сбору и покупке.коллекцияВ нашу автономную таблицу ODPS (Big Data Computing Service) механизм данных автоматически синхронизируется каждый день в соответствии с заранее заданными правилами.уборкаДанные управления 1688 предоставляют нам возможности многомерных запросов данных в реальном времени. Когда вам нужно использовать данные, чтобы динамическиЗапросОчищенные данные.
Реализация функции с точки зрения потока данных
Как собирать (без сбора скрытых точек, со сбором скрытых точек), что собирать и как анализировать (весь процесс анализа)
Что касается сбора данных, в группе есть два набора общих услуг по сбору данных, которые также известны как «сбор без скрытых точек» и «сбор со скрытыми точками».
-
Нет сбора мест захоронения: за счет предварительной предварительной настройки SDK на стороне платформы общие события отслеживаются на уровне платформы, и о соответствующих событиях автоматически сообщается, когда поведение пользователя вызывает соответствующие события. Например
pageApper,pageDisapper, эти два события могут сообщить нам, когда страница загружается и покидает ее. -
Сбор погребенных точек: это основано на сценарии, в котором журнал просмотра пользователя не может быть удовлетворен, и необходимо настроить собранный контент и время срабатывания.Это метод сбора активных отчетов.
Кроме того, у нас естьSPMСтандартное соглашение модели суперлокации, полное название SPM — система модели суперлокации, которая может реализовывать статистику трафика сайтов, страниц и блоков и единый модуль журнала управления.
Структура ВОП
SPM — это abcdlogId, а 5-уровневая структура кодирования состоит из a — идентификатора сайта, который идентифицирует определенный сайт или продукт, например: Wrap App b — идентификатор страницы, который идентифицирует конкретную страницу, например: домашняя страница c в обертке — это идентификатор модуля, страница состоит из нескольких модулей, например: область баннера d на главной странице обертки — это идентификатор местоположения, а d — обычно ссылка в модуле, его расположение (порядковый номер) , например: конкретный номер в баннерной области баннера logId, это идентификатор, автоматически сгенерированный SPM, нам не нужно заботиться об этом
Код сбора журналов, работающий на стороне клиента, будет не только собирать код SPM текущей страницы, но и отслеживать клики на странице, если он обнаружит, что на странице есть скрытые точки, связанные с SPM. Если пользователь щелкает, чтобы вызвать переход, URL-адрес адреса целевой страницы будет изменен перед переходом, и к нему будет добавлен параметр отслеживания с именем SPM, чтобы определить позицию, на которую нажали.
Таким образом, когда вы открываете страницу, вам нужно только увидеть URL-адрес вspmпараметр, вы можете узнать, где находится источник этого просмотра страницы.Механизм передачи и разбора этого параметра,Это основная логика всей модели SPM и продуктов A+..
Пример сбора скрытых точек
Давайте посмотрим на пример. Предположим, две страницы с именами A, B. Тогда смысл этой сцены в том, чтобы нажать блок (Кнопку) C со страницы A, чтобы войти на страницу B. Когда мы нажимаем на блок C, мы меняем Cspm-urlПерешел на следующую страницу, страницу B. Когда страница А уходит, обновить текущую страницуspm-cnt, так что когда страница A уходит, страница похороненаargsпараметры будут записыватьсяspm-cntценность . Если есть нижестоящая страница, мы также можем продолжить поиск страницы A, анализируя URL-адрес страницы B,Реализовано двухэтапное отслеживание положения клика вперед.
Объединение каналов данных через SPM,Сохраняйте поведение кликов пользователя для каждого шага,Большое улучшение для нашего анализа данных. Если нет SPM, ссылка на данные пользователя также может быть связана, но сопоставление URL-адресов занимает много времени.При наличии нескольких URL-адресов и URL-адресов с короткой цепочкой необходимо организовать множество наборов регулярных выражений. , будет очень уставать. Поэтому, если есть студенты, которые не понимают SPM, вы можете вернуться и внимательно просмотреть наш PPT и статьи.
Есть примеры сбора скрытых точек
Ладно, возвращайся снова. Только что рассказали о применении СЗМ в UT. Журналы просмотра страницы (PV: Просмотр страницы), автоматически собираемые системой. Эта часть журнала автоматически отправляется при открытии страницы в браузере и, как правило, не требует вмешательства пользователя и внешнего интерфейса.
Другие пользовательские журналы. На самом деле есть закопанные точки для сбора, т. е. некоторыеИндивидуальная для бизнеса коллекция скрытых точек, эта часть лога не будет выдаваться автоматически, но разработчики пишут свой собственный код, когда пользователь выполняет определенные взаимодействия (такие как клики, свайпы, ввод с клавиатуры) или запускает определенные условия (такие как разрешение игры на воспроизведение роликов, видео При воспроизведении до определенного момента времени),Активно сообщайте журналы, вызывая интерфейс журнала с золотой стрелкой(Или отправлять журналы непосредственно на сервер журналов Arrow).
Возьмем простой пример:
Сяо Мин зашел на страницу маркетинга событий, в это время ему нужно было подсчитать количество кликов и нажатий на каждую кнопку. Затем ему нужно перейти на нашу платформу сбора, чтобы зарегистрировать одинkey, использовал котметкаЭто дело, а потом различать параметры каждой кнопки по его бизнес-логике (положение каждой кнопки разное, положение D СЗМ разное, да и преимущества у каждой кнопки тоже разные), а потом идти вверх по страницамониторСобытие щелчка пользователя, когда пользователь нажимает кнопку, вы можетеВыполнить эскалациюГотово.
Единый многотерминальный сбор данных
Говоря об этом, в принципе всем должны быть понятны наши общие решения и инструменты для отчетности, такой сбор позволяет собирать и анализировать данные более точно, эффективно и стабильно.
Однако бизнес каждого BU различен, и даже в пределах одного BU бизнес-требования разных групп к данным различны. Раньше каждое дело в нашем отделе управлялось само по себе, что часто приводило к утечке данных.Повторное приобретение, общий базовый процесс очистки данных нельзя будет использовать повторно, и будет много избыточных промежуточных таблиц для общей логики. (Например, сбор данных о воздействии продукта, некоторые из которых собираютсяofferId, некоторые собраныitemId, Нерегулярный сбор приводит к большому объему повторяющейся работы, что затрудняет устранение неполадок).
пройти черезПоля сбора канонических данных, настроить конфигурацию параметров точки закрытия на стороне сервера, а уровень рендеринга фронтенда обрабатывает логику отчетности, так что развитие бизнеса прозрачно для этого, а параметры, которые нужно закопать, прописаны на узле DOM из интерфейс и отчетность данных выполняются эффективно и единообразно.
После разговора о сборе данных давайте поговорим об отчете о месте происшествия.Очистка данныхблагодаря сбору и составлению отчетов мы можем получить самые основные данные об управлении (количество кликов, общий доступ, пользовательские закопанные точки),Очистка синхронизации по фиксированным правилам,Общие правила очистки офлайн-индикаторов путем осаждения и повторного использования(например, PV, UV, рейтинг кликов, показатель отказов), выполнить запрос динамической корреляции и получить наши бизнес-отчеты на уровне компонентов и страниц.
Реализация Scenario Mental Report
Отчет о данных деловой связи обычно требует некоторой дополнительной очистки данных, такой как наш «мысленный отчет по сценарию».Реализация мысленного отчета о сцене осуществляется путем сравнения разницы между портретами нашей целевой сцены и реальной онлайн-сценой.,Выявить проблемы и возможности сцены.
Например, у нас есть современная сцена женской одежды: предпочтение целевой группой женской одежды составляет 80%, а оценка тренда продукта 80-100 баллов составляет 80%. Благодаря очистке данных после запуска сцены было обнаружено, что только 60% людей, посетивших сцену (то есть показатель PV), предпочли женскую одежду, а оценка тренда выставленных продуктов составила 60% 80-100 баллов, что свидетельствует о том, что сцена не достигла Нашей цели.
Сравнивая ментальные различия каждой бизнес-воронки (PV, UV, коэффициент конверсии кликов, коэффициент конверсии транзакций), мы можем более точно определить проблему сцены, чтобы внести соответствующие коррективы. Упомянутая выше коллекция скрытых точек обычно собирает некоторое поведение пользователей после выхода сцены в онлайн.индикатор изображения продуктаа такжеИндикатор портрета толпыКак это произошло и произошло ли это из собранных данных? Помимо того, что эти показатели связаны с поведением пользователей, они, конечно, также зависят от других наших платформ.перекомпоновка данных. Иногда это выглядит как простая метка, но ее можно получить путем сложной логической очистки и комбинирования алгоритмов маркировки позади нее.
Например, поговорим о нашемТоварные индикаторы, такие как индикаторы «товарной модели» (ценовая сила, сила тренда, ценовой диапазон и т. д.), в итоговом отчете визуализации мы можем увидеть оценку от 0 до 100, и какой процент каждого интервала оценки приходится на круговую шкалу. диаграмму, но поместите это в таблицу продуктовОценка мощности товара, что требует более сложного процесса. В нашем списке продуктов каждый продукт имеет свойОценка мощности товара, бизнес-джуниор исключит продукты из списка на основе этих оценок и менталитета сцены, а также установит цели структуры продукта, такие каксила трендаТовары в диапазоне 60-80 составляют 50%, а товары в диапазоне 80-100 составляют 40%. После того, как страница будет запущена, мы переформатируем данные, и сценарий автоматизированного производства принесет мысленный отчет о демонтаже трендовых индикаторов.
Какие продукты хорошо продаются через «1688 / Taobao»? Какие компании электронной коммерции того же типа хорошо продаются? Что рекомендуют знаменитости Xiaohongshu, Kuaishou и Weibo? ЖдатьИнформация принесет следующую волну трендов продаж(Более жаркая погода в следующий период времени приведет к увеличению продаж женских платьев, и соответственно увеличится тенденция к использованию масок в связи с эпидемией). Эта информация может дать нам приблизительное представление о тренде.направление предсказания, но товары той же категории,даже предметы, которые выглядят одинаково,их материал,цена,Происхождение может варьироваться,Их показатели силы тренда также должны быть разными..
Следовательно, помимо сбора и очистки трендовой информации всей сети, нам (младшему брату алгоритма) также необходимо сделатьструктурированная разборка, из текста, изображений, видео и предпочтительной информации о продукте, чтобы соответствовать одному и тому же элементу, анализировать радар тенденций продукта и отмечать оценку тенденции для продукта.
Очищая исторические данные, которые нам нужны, из автономного механизма данных ODPS, мы можем получить полную таблицу товаров нашего 1688, а затем объединить 1688 и внешнюю информацию для обратного потока и инкрементной синхронизации поведения пользователя и других данных в реальном времени.
В сочетании с последующим сборомДанные о продажах электронной коммерции,Отраслевые данные,Модель алгоритмаочистка двигателя данных в режиме реального времени, таких как данные, чтобы пометить наши продукты соответствующимиоценка тренда. по той же причине черезСравните самую низкую цену во всей сети(ценообразование, цена сделки), в платформе по атрибутам товаров и фильтрации по соответствующим правилам алгоритма маркируется каждый товар.Оценка силы цены.
На профильном индикаторе толпы мы накопили нашиБиблиотека покупателя, используя данные о поведении пользователя на 1688 и Taobao, ODPS регулярно проводит очистку и синхронизацию и получает данные о поведении покупателя.тип предпочтения(женская одежда, детская одежда, аксессуары),Уровень покупателя(Количество покупок),Статус покупателя(таомай, вэйшан, трансграничный),активени другую информацию отметьте соответствующейЭтикетка.
С помощью этих ярлыков продукта и толпы мы можем хорошо описать нашу модель пользователя и модель продукта на основеДвор людей и товаровконцепции, мы можем использовать эти индикаторы, чтобы четко определить нашуСцена с гидом по магазинам, так что введя в разум сцены по этим показателям на стороне построения (то есть какие товары продают эти сцены? Кто такие сцены для покупок) и собранным данным после выхода сцены в онлайн, мы можем получить нашу сцену отчет о данных. Чтобы направлять наших студентов по работе, внесите соответствующие коррективы в соответствии с входами и выходами индикаторов людей и товаров.
Общая очистка данных, большая картина
Продолжаем смотреть на нашуОбщая картина анализа данных, только что упомянутый анализ силы тренда является лишь частью нашей модели силы товара.Посредством возврата модели силы товара, данных сцены, управления эффективностью продукта, помощника по бизнес-возможностям и других данных на станции 1688 в сочетании с данными о поведении пользователей.Регулярная поэтапная очистка, получите соответствующие данные из таблицы основных материалов, таблицы толпы и таблицы производительности сцены, измеренной нашей сценой, и очистите нашуметрики сценысоответствующие отчеты визуальных данных.
В процессе очистки данных многие данные могут быть использованы повторно, поэтому в промежуточном процессе мы также очистили многоПромежуточные данные, можно использовать повторно по другим правилам очистки от осадковповторное использование в бизнесе. Например, при анализе данных измерения сцен мы фактически объединяем данные нашего списка сцен, данные о поведении покупателя, данные о заказе покупателя, основные данные о покупателе и так далее.
Конечно, возможность автоматизировать создание отчетов о сценариях — это средство, помогающее нашему бизнесу в работе, но у нас все еще есть много способов идти по пути к технологиям, расширяющим возможности нашего бизнеса. использовать операционный опыт и даже каждый шаг стратегии экспериментального вмешательства оцифровывается, и эффективные стратегии могут быть отсеяны, чтобы лучше соответствовать нашим сценариям руководства по покупкам.
Вышеуказанные функции предназначены для измерения того, является ли сама сцена в поле работоспособной, соответствует ли сцена ожиданиям после запуска сцены, как сцена перекрывается, бизнес-индикаторы сцены меняются, а бизнес-индикаторы сцены ненормально колеблются. . В измерении мониторинга сцены, в дополнение к мониторингу бизнеса, есть мониторинг опыта, мониторинг трафика, мониторинг политики алгоритма и т. Д., Мы также рассмотрим шаг за шагом, чтобыИзмерение измерений для расширенных сценариев, лучше одинРасширение прав и возможностей бизнеса.
Резюме и планирование
1. Отчет по сценарию трафика
при выращиванииДивиденды исчезаюткогда нам нужно максимально использовать наш трафик. Сбор данных о трафике сцены одного и того же типа и отслеживание потока трафика сцены на основе эффективности преобразования сцены.Соотношение вход-выход.
С одной стороны, он может полностью контролировать трафик, чтобы мы могли преобразовать сцену, с другой стороны, он может стимулировать сознание конкуренции операторов, чтобы благотворно способствовать развитию сцены.
2. Отчет о сценарии
Помимо измерения бизнес-показателей, сценарииМетрики опытаТак же важно. иногда сценаВторое увеличение открываемостиЭто приведет к существенному росту бизнеса.Внутри Alibaba также есть много инструментов измерения опыта.Доступ к инструментам измерения и объединение функций группировки сцен, скачки на сцене заставляют технических студентов уделять больше внимания опыту и заставляют наша сцена более удобна Хороший бизнес обслуживания.
3. Политическое здоровье сценария
Здоровье стратегии продвижения сцены»,В мире нет трудного дела«В дополнение к тому, что покупатели могут быстро покупать свои любимые продукты, мы также надеемся, что продукты продавцов могут быть полностью представлены, предоставляя возможности для демонстрации высококачественных продуктов и давая им возможность расти.
Сочетая разум сцены, правила круга продуктов сцены и выставленные данные о продуктах сцены, осуществляется продвижение.Метрики для продуктовой стратегии. (Если на эту сцену вышло много продуктов, но они не были полностью представлены, мы можем надлежащим образом подвергнуть сомнению стратегию продвижения этой сцены)
4. Здоровье пользователей
Исследование пользователей в форме рассылки анкет пользователям, все вышеперечисленные измерения основаны на объективных факторах сцены. Мы не можем обойтись без исследования чувств тех, кто больше всего участвует в сцене.
Разместив на сцене робота вопросов и ответов,собиратьЧувственный опыт клиентов на сцене, разработайте канал, чтобы они могли предложить, пусть нашиитерация сцены, в сочетании с реальным клиентским опытом, делают взаимодействие со сценой более удобным для пользователя.
быстрое закрытие
представление команды
Наконец, я также могу рекламировать и показывать стиль нашей команды, мы являемся фронтенд-командой Alibaba CBU. Девиз нашей команды: «Только для пользователя, без границ, повторный опыт", всегда любопытен, любит исследовать новые вещи, счастливо работает и серьезно живет. Пока наша команда поддерживает бизнес, мы быстро разработали множество технических проектов.
"Подружитесь с техникой", мы уделяем внимание общению между командами. У нас есть внутренняя организация собрания квадратного стула, и мы будем регулярно проводить внутренний обмен каждый месяц. Мы также часто приглашаем технических экспертов группы для обмена, а также поддерживаем членов команды, чтобы пойти Out, Столкновение идей часто может вдохновить на более удивительные и интересные вещи.
Конечно, помимо группы, мы также поддерживаем тесный контакт с передовыми студентами высокотехнологичных предприятий в Биньцзяне. В октябре прошлого года мы совместно провели красочный салон с (NetEase, WeDoctor, Lilac Garden, Haikang, Dahua, Shuiyou), не знаю, были ли вы там.
Если есть студенты, которым нужны внутренние рекомендации, обязательно свяжитесь со мной~