FA-2.0数据统计 ¶
FA数据统计的介绍
数据收集后,进入数据库后,通过maoreduce进行数据统计,通过各个维度进行聚合, 最终形成对业务有用的数据统计
一.网站业务数据的统计
fecmall的统计部分一直都没有进行强化,整体设计就是放到FA里面,统计的内容有:
1.总量统计
产品总量,分类总量,订单总量,评论总量,用户总量,产品收藏总量,产品品牌总量,优惠券总量,用户留言总数,newsletter总数, Page页面总数,StaticBlock总数
2.日增量统计
每日新增产品数,每日新增分类数,每日新增订单数,每日新增评论数,每日新增用户数,每日新增产品收藏数, 每日新增产品品牌数,每日新增优惠券数,每日新增用户留言数,每日新增newsletter数, Page页面总数,StaticBlock总数
3.趋势图分析
趋势图,针对单个,进行的趋势分析,譬如每日产品新增趋势图,将产品最近1个月的新增产品数,做成趋势图
1.新增产品趋势图
2.新增订单趋势图
3.新增评论趋势图
4.新增用户趋势图
5.新增产品收藏趋势图
等
二:用户行为数据分析
1.站点统计
以全站整体进行统计
站点
,日期
,pv数
,uv数
,ip数
,平均停留
,老用户访问率
,
跳出率
,退出率
,用户加入购物车产品数
,用户下单数
,支付订单产品数
,
订单个数
,支付订单个数
,订单支付率
等等
2.App入口统计
以各个入口为统计单位,进行统计
入口
(譬如appfront),日期
,pv数
,uv数
,ip数
,平均停留
,老用户访问率
,
跳出率
,退出率
,用户加入购物车产品数
,用户下单数
,支付订单产品数
,
订单个数
,支付订单个数
,订单支付率
3.来源统计
从外部网站的链接点击进入fecmall商城,该外部网站为来源网站
对各个来源的用户流量进行统计
来源
, 日期
,pv数
,uv数
,ip数
,平均停留
,老用户访问率
,
跳出率
,退出率
,用户加入购物车产品数
,用户下单数
,支付订单产品数
,
订单个数
,支付订单个数
,订单支付率
4.sku统计
以sku产品,为维度统计,统计访问这个sku的用户行为数据
SKU
, 日期
,pv数
,uv数
,ip数
,平均停留
,老用户访问率
,
跳出率
,退出率
,sku加入购物车个数
,订单产品数
,支付订单产品数
,
订单个数
,支付订单个数
,订单支付率
等
5.Sku Refer统计
流量来源+sku,为维度,进行的统计
6.搜索统计
用户站内搜索关键词的统计
7.搜索语言统计
各个store语言下的关键词统计
8.着陆URL统计
用户进入网站的第一个页面统计
9.url统计
统计各个url的数据信息
10.分类统计
11.设备统计
12.国家统计
13.浏览器统计
广告统计 ¶
对应商城,很多时候,我们会付费到各个平台打广告,对于广告的流量是昂贵的, 因此,我们需要明白,花的钱到底带来了多少流量,以及流量的质量,通过这个付费广告过来的 用户流量是否垃圾,因此需要从各个维度来分析。
1.原理, 通过url加入参数尾巴的方式,来记录这些信息,url格式如下
http://fecshop.appfront.fancyecommerce.com/?fec_campaign=adver&fec_content=15&fec_design=96&fec_medium=Share&fec_source=Facebook&fid=8581bb17-49fc-475f-b214-c83502cdea89
用户访问该url进入网站后,这些参数将会写入cookie,该用户的行为都会加入这些信息,FA进行数据分析,后续通过脚本进行数据统计。
目前的维度:
广告员:对应url参数fid,值为广告员的唯一编号
广告小组,
广告美工,
活动,
渠道,
子渠道,
EDM