EC運用データ分析ツール（ECトラフィックを分析するには？データツールDataLeapをお試しください！）

電子商取引のトラフィック分析を行うにはどうすればいいですか?このデータツール DataLeap をお試しください!

成熟した電子商取引モデルである棚シーンでは、小売業者はより低いハードルで参入することができ、消費者は購入を完了し、より高い販売量で購入を繰り返すことができます。

このシナリオでは、オペレーターは毎日データに基づいて意思決定を行う必要があり、各フローの影響を正確に特定することが、毎日の運用に関する最も重要な洞察の 1 つとなります。各トラフィック入口でのユーザーのその後のコンバージョンは、トラフィックの位置を評価するための中核的なデータ指標です。

数十億のデータ量を扱う電子商取引プラットフォームは、Volcano Engine DataLeap、DataFinder、およびその他の製品の組み合わせを使用して、次の 3 つのステップを通じて、North Star 指標、ユーザー成長指標からコンバージョン ファネルまでのコア データの監視と分析を実現します。この記事では、棚のシナリオに焦点を当て、電子商取引プラットフォームのトラフィック分析の背後にあるデータ構築の全体的なパスを明らかにします。

まず、指標を決定し、追跡ポイントを完了します。

棚シナリオは、モール分析、お気に入り分析、チャネル分析などに細分化できます。異なるシナリオで観察される指標システムも異なります。例えば、モール分析では、来店ユーザー数、UV浸透率、決済GMVなどが中核指標となります。さまざまな指標の要件に応じて、データアナリストまたは研究開発担当者は、Volcano Engine 成長分析プラットフォーム DataFinder に基づいてデータポイントを入力および分析し、データのパフォーマンスをチェックし、最終的に分析ロジックに従って Hive テーブルを形成します。

指標表の要件

次に、Volcano Engine DataLeap を通じて Hive テーブルのクリーニング、開発、処理を完了します。これはトラフィック分析における最も中核的かつ複雑な作業でもあります。

eコマースチームでは、主にDataLeapのデータ開発機能を使用してテーブルを素早く作成しています。この関数は SQL 解析をサポートしており、フィールドと型情報を自動的に入力します。変更段階では、R&D 担当者は Excel テーブル モードを使用してフィールド情報を変更し、効率を向上させることができます。さらに、DataLeap のタスク操作監視機能は、主要なタスクの実行状況を監視し、異常発生時にアラームを発報するサポートも提供します。

データ ウェアハウスのテーブル数が膨大であるため、アナリスト、運用、製品担当者は依然として「テーブルを見つけるのが難しい」という問題に直面しています。電子商取引プラットフォームは、主に DataLeap データマップ機能を使用して、データのソースと宛先を表示し、指標に対応するデータの保存場所、およびテーブルの名前と説明情報をすばやく理解して、関係者がデータをより適切に分析できるようにします。

品質監視レベルでは、電子商取引プラットフォームは、特定のフィールドの null 値など、データ情報の欠落などの問題に頻繁に遭遇します。訪問 UV が突然 20% 減少するなど、データ指標の異常な変動。上流データの異常な変動は、下流のデータ消費に影響を与えます。

Volcano Engine DataLeap はデータ品質の問題を解決できます。さまざまな使用シナリオに応じて、電子商取引プラットフォームはアラームを弱いアラームと強いアラームに分類します。弱いアラームは変動があった場合に関係者にのみ通知しますが、強いアラームは、DataLeap を通じて運用中のタスクを直接統合し、下流での異常の発生を回避します。

3 番目に、データが処理された後、DataLeap データ サービス機能を通じて配信されます。

データ配信は主に DataLeap データ サービス機能を通じて実現されます。 DataLeap は、物理テーブルと論理テーブルの作成をサポートしています。データ サービスを手動で記述する必要はありません。簡単な設定で、サービスを自動的に生成および展開できます。

「コールバック関数」を例にとると、コールバック関数は主に、データが正常に生成されたかどうかを下流に知らせるために使用されます。データ開発者にとって、コールバック関数のロジックを記述するのは複雑ですが、DataLeap データ サービス機能に接続した後は、プラットフォーム上の「コールバック関数の生成」ボタンをクリックするだけで完了するため、開発者の時間を大幅に節約できます。

ユーザーの戦略と目標が調整されたり、指標の監視要件が変更されたりすると、Volcano Engine DataLeap はカスタマイズされたデータ要件の迅速な実装もサポートします。 DataLeap の分散データ ガバナンスのアイデアに基づいて、e コマース チームはビジネス エクスペリエンスを規則化、戦略化、自動化し、それを再利用可能な方法にまとめることで、ビジネスをサポートし、棚シナリオで活用できるさまざまな方法をさらに模索できるようになります。

Volcano Engine DataLeap は、ワンストップのビッグデータ R&D ガバナンス スイートであると報告されています。 2021年12月にパブリッククラウド版がリリースされて以来、電子商取引分野だけでなく、インターネット、自動車、製造業など他の業界でもデータの研究開発効率の向上や運用保守管理コストの削減に貢献しています。

詳細については、クリックしてビッグデータR&Dガバナンススイート - Volcano Engineにアクセスしてください。