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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

发布人:www.yunke.ai 发布时间:2021-01-01 157 次浏览

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。

笔者所在公司为富力环球商品贸易港,是富力集团旗下汇聚原创设计师品牌及时尚买手/采购商两大社群,通过亿订B2B电商、RFSHOWROOM、环贸快版、环贸映像、富运通、富贸通等子品牌为时尚行业提供一站式产业+渠道服务的平台。

笔者所在部门为数据中台,职责就是为公司搭建数据中台,支撑各产品线数据化运营,通过数据中台打通各条产品线的数据,更精准的为产业的上下游客户服务。本文以B2B电商产品亿订为实战,谈数据中台的数据埋点。

图片来源:富力环球商品贸易港公众号

刚入公司时,公司的数据埋点这块是和百度合作,用的百度移动统计。

运营反馈百度的流量分析做的很强大,但是**的问题是不能结合电商的业务数据,比如:只有坑位的流量数据却拿不到坑位的交易额、转化率(交易额/PV)这些数据,另外电商的主路径 访问>商品详情>商品列表>加购>下单>支付整个流程的转化率是取不到的。

此时,就拉上我们的开发,叫上了亿订产品经理和运营负责人,一起沟通目前的问题。

图片来源:百度移动统计, 百度的移动分析看不到任何业务数据。

沟通后确定主要确定解决以下问题:

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。

图片来源:亿订电商, 从左到右以此为:首页、商品列表、商品详情、加购、结算页

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。

基于以上问题,我们数据中台内部开始设计产品方案和技术方案。

关于技术方案