Análisis del comportamiento del usuario de Sence Big Data-1-Conocimiento introductorio

Introducción al análisis del comportamiento del usuario de big data de Shence, los principales puntos de conocimiento involucrados:

El análisis de Shence es un producto de análisis en profundidad del comportamiento del usuario lanzado para clientes de nivel empresarial, con lo siguiente características:

El rol de producto, como planificador de producto, se centra en el producto

Optimización del producto basada en datos

El rol de operaciones se centra en él

El rol del canal se centra en

Centrarse en los roles técnicos

Los usuarios de comercio electrónico suelen pasar por los siguientes procesos de comportamiento básicos:

El producto principal El proceso se puede describir como

Ver nuevo El número total de clientes, mientras se divide el desglose según fecha, canal y otras dimensiones.

Verificar la tasa de conversión total del proceso principal. de nuevos clientes en cada canal y la tasa de conversión entre cada paso, y encontrar espacio para mejorar la tasa de conversión total

Shence admite la visualización de la secuencia de comportamiento histórico de un grupo de usuarios específico, encontrando el comportamiento de envío de pedidos, y anotar manualmente el comportamiento posterior para deducir el motivo por el cual no se realizó el enlace de pago posterior

Comprender la fuente de usuarios de cada nivel de actividad del canal y la frecuencia del comportamiento objetivo: comportamiento de la orden de pago

Para lograr un marketing preciso para grupos específicos de personas, admita la sincronización de listas de dispositivos de usuarios específicos con Jiguang/Xiaomi y realice notificaciones precisas en la aplicación para los usuarios perdidos, a fin de reactivarlos y recuperar las pérdidas.

Sence admite la adición de resultados de análisis a la descripción general, lo que permite a los analistas de negocios obtener rápidamente el estado de los indicadores de interés sin configuración.

Todos los datos en el análisis de Sence provienen de los propios clientes. Hay datos acceso.

Sence Analysis admite principalmente la recopilación de datos propios de los clientes en tres categorías, a saber, operaciones de front-end, registros de back-end y datos comerciales (incluidos los datos históricos). Hay tres métodos de acceso principales: p>

Problemas prácticos que encontramos en el trabajo diario:

Para responder a las preguntas anteriores, es necesario analizar y recopilar estadísticas sobre diversos comportamientos en el producto.

Las estadísticas sobre los comportamientos anteriores dieron como resultado los siguientes indicadores:

Sence Analysis utiliza el modelo de eventos para describir el comportamiento del usuario (modelo de eventos) y describe los elementos clave del comportamiento del usuario: Quién es , cuándo, dónde, de qué manera y qué se hizo

Involucra principalmente dos eventos centrales:

Un evento completo contiene varios elementos clave:

Cada uno La entidad de usuario corresponde a un usuario real

Cada usuario tiene varios atributos, atributos comunes como: edad, sexo y atributos relacionados con el negocio pueden incluir: nivel de membresía, Puntos actuales, número de amigos, etc. Estos campos que describen a los usuarios son atributos de usuario.

En pocas palabras, cuando el usuario no ha iniciado sesión, Shence seleccionará el ID del dispositivo como identificador único.

Cuando inicie sesión, seleccione el ID de inicio de sesión o el ID de usuario. ya tiene un ID de dispositivo (también conocido como "ID anónimo") También hay un ID de inicio de sesión

El ID del dispositivo y el ID de inicio de sesión del mismo usuario están asociados mediante asociación de usuario, de modo que independientemente de si. el usuario es anónimo o ha iniciado sesión, el comportamiento Todos podemos identificar con precisión al mismo usuario.

Shence Analytics utiliza Shence ID (es decir, user_id en la tabla de eventos e id en la tabla de usuarios) para identificar de forma única a los usuarios de cada producto.

Shence ID se genera en función de distintivo_id de acuerdo con ciertas reglas. Hay dos distintivos_id típicos:

fisrts_id en la tabla de usuarios se refiere al ID del dispositivo y second_id se refiere al ID de inicio de sesión.

1. Características

Mientras el dispositivo permanezca sin cambios, la ID del dispositivo permanece sin cambios y la ID de Shence permanece sin cambios

2. Descripción del caso

Explicación del caso

Aunque el método de asociar la ID del dispositivo y la ID de inicio de sesión logra un seguimiento del usuario más preciso, también aumentará la complejidad del acceso oculto.

1. Escenarios aplicables

2. Limitaciones*

3. Descripción del caso

Explicación específica del caso

1. Escenarios de uso

Un ID de inicio de sesión está vinculado a varios dispositivos. Por ejemplo, es posible que tanto el lado web como el lado de la aplicación necesiten iniciar sesión.

Después de admitir múltiples ID de dispositivo asociados con un ID de inicio de sesión, el comportamiento del usuario en múltiples dispositivos será consistente y se considerará que ocurrió con un ID de Shence.

2. Limitaciones

3. Descripción del caso

El funcionamiento es el mismo que el proceso anterior, centrándose en el séptimo registro

Debido a que el equipo Y está asociado con el ID de inicio de sesión A. Repare los datos en el dispositivo Y antes de iniciar sesión: Shence ID 3 -> Shence ID 1