关于FA系统

FA系统,全称 Fecshop Analysis ,是针对fecshop开源电商系统打造的一款商城用户 数据分析统计系统,是通过js打点和php发送数据的2种方式接收原始数据,然后通过一系列的mapreduce 计算,归并算法计算统计数据,然后呈现给营销人员的系统, trace系统就像一个摄像头,时刻接收来自网站的数据,统计计算,帮助营销人员, 查看历史数据,调整营销策略,管理营销人员, 根据历史数据决定运营策略,提高你的电商网站的销售额

FA系统简介

官网http://www.fecshop.com

Github源码 Golang部分https://github.com/fecshopsoft/fec-go

Github源码 Vue部分https://github.com/fecshopsoft/vue-element-admin

开源协议http://www.fecshop.com/license

FA演示地址:

test账户有一定的权限限制

Demo:http://trace.fecshop.com/

账户:test 密码:test123

不要修改密码,否则将会关闭测试demo !!

FA收集数据的来源

对于fecshop的PC端(appfront),WAP端(apphtml5),VUE端(appserver),三个前端入口 的用户访问数据都进行了对接,在fecshop已经默认埋点,通过js收集浏览器数据,以及php服务端发送用户订单等 数据,来进行数据收集,您在fecshop商城中通过配置开启即可(不需要自己在各个地方打点了)。

为什么要做FA系统

对于电商系统,很多的追踪,可以用google analysis追踪,如果做广告,某些大的广告平台 也会提供一些统计功能,为什么fecshop要做数据统计分析系统呢?原因如下:

1.google analysis针对的是所有的网站类型,虽然针对电商做了一些 升级功能,但是,对于电商来说,远远不够

2.这些平台的数据授权,对于业务数据的收集不够全面,它没有收集用户注册 登录数据, 没有收集具体的sku分类搜索,等数据,对于针对业务的数据,不够全面, 因此无法满足需要,譬如我想通过email搜索某个用户的行为数据(email是用户在商城 注册的email),是无法满足的

3.这些统计平台,原理是通过js的方式收集,也只能通过页面加载js的方式收集数据, 而对于一些没有页面的数据,是不能收集的,譬如登录,注册,产品加入购物车等, 而FA系统可通过api接收服务端传递的数据,这样收集的数据更多,更全面,更准确。

4.对于订单数据的收集,google analysis是通过订单成功页面进行的, 下面的情况会造成订单数据不准确

4.1电商网站生成订单,跳转到第三方支付平台,支付完成后,用户直接关掉了页面, 并没有跳转回电商订单支付成功页面,因此没有加载支付成功页面的js, 进而无法收集 订单支付成功数据。

4.2对于跨境商城,有一些支付并不像paypal支付宝这样,很快就可以支付完成, 而是需要等几十分钟,几个小时,因为这些支付渠道需要到相应的信用卡银行去扣款, 存在延迟,当支付成功后,支付通道会通过IPN消息的方式通知商城,支付成功,更改 订单状态为支付成功状态,而IPN发送的订单支付状态,是支付通道发给服务端的,是没有浏览器 界面的,因此,传统的js收集数据的方式并不能收集到订单支付成功数据 ,而FA系统可以通过api接收商城传送的订单支付成功数据。

5.对于广告分析支持不够

作为公司的广告,每一个广告都需要花钱, 从老板的角度,就想对广告数据进行更加详细的统计,下面的针对广告做的精细数据分析,也是 Trace系统独有的

5.1数据统计:每个广告在每一天的数据报告, 每个广告每天带来多少pv,uv,生成了多少订单,新增了多少用户等等。

5.2数据统计:每个广告员的所有的广告汇总,统计这个广告员的具体的数据报告

5.3数据统计:每个广告小组的所有的广告汇总

5.4数据统计:每个广告活动的所有的广告汇总

5.5数据统计;每个渠道,譬如facebook, google ppc,的所有广告汇总

5.6数据统计:每个子渠道的广告汇总

5.7数据统计:针对EDM这类,多链接广告的统计,统计各个链接进入 商城的流量的实际情况。

上面只是说了一个大概,具体的统计数据参看系统里面的具体详细。

6.支持不够,对于vue这种前后端彻底分离的商城应用,支持明显不够。

7.底层数据决定上层建筑底层数据的收集不全面 不准确, 会造成后面的统计数据不够准确

8.最后,最重要的,是数据的掌控性,我本地有了数据,那么我可以根据业务需要进行二次开发, 进行数据分析,满足需要。

FA系统的特点

1.双方式收集数据,保证收集的业务数据更全面,数据更准确

1.1js打点的方式收集数据,类似于google analysis,将js嵌入网站页面,收集浏览器,ip,设备和一些业务信息 ,除了这些通用数据,还收集产品sku搜索关键词分类名称,等业务数据。

1.2服务端通过api发送给FA系统的方式手机数据,这些主要收集一些 无页面数据,譬如登录注册,加入购物车等,和订单数据,尤其针对前面第4部分提到 的订单数据不准确问题的解决。

2.支持的场景多

除了传统的pc和手机浏览器这种商城,还支持vue这种前后端彻底分离的场景

3.深入业务和业务紧密相连

因为收集的数据全面,准确,进而可以和业务结合起来,进行很多实用性很强的统计。

3.1通用部分数据统计

站点统计:统计用户下的各个商城,每一天的汇总

App入口统计:fecshop分为appfront,apphtml5,以及vue类的前后端彻底分离的应用,为各个入口做具体的统计

来源统计:通过第三方网站跳转到商城后,来源指的是第三方网站的域名,redirect指的是直接访问

设备统计:各种设备的统计

国家统计:各个国家的统计

浏览器统计:各个浏览器的统计

3.2业务数据统计

Sku统计:各个sku的访问次数,页面跳出率,加入购物车数,生成订单数,支付订单数等数据 ,深入结合业务,为每一个产品做具体的分析。

Sku Refer统计:通过各个来源点击后的sku的统计,和上面的sku统计类似,不同的是,按照 来源进行区分统计

搜索统计:各个搜索词的搜索情况,以及跳出率,点击后生成的订单数据

搜索语言统计:以语言进行区分,各个搜索关键词的具体统计

着陆url统计:用户的着陆页的数据统计

url统计:各个url的统计

分类统计:各个分类的统计

3.3广告数据统计

也就是上面第5部分的讲述,针对广告做了更细粒度的统计分析, 帮助广告员优化各个广告。