电商流量来源分析平台：从数据底层到数据可视化

作者/杭州@阿坤

母婴电商行业数据分析师兼数据产品经理

致力于研究电商行业的数据驱动增长以及数据产品从0到1搭建

①前言

对于电商平台而言，精准的识别每一份流量的效果是最重要的日常运营洞察之一。根据每一个流量入口的用户后续转化情况，是评价一个流量坑位的核心数据指标。那么该如何把每一份流量曝光点击加购转化正确的归因到对应的坑位？

② 数据底层方案

做流量归因的基础是，App的埋点的已经基本完善，大部分用户在App上的行为已经通过埋点记录存储。

2.1 埋点日志新增字段

首先需要在客户度埋点的日志中，增加字段。作用是每当用户产生一次跳转产生一个新页面时，为这个页面赋予一个新的；而当用户点击返回时，不会产生新的。是越靠近的当前时间的页面浏览的行为越大，且不会重复。

2.2 解析埋点日志进行链路分析

用户在App中购物链路步骤图

2.3 各种特殊场景实现方案

1）商品详情页之间横跳

2）跨层级横跳（跳回到相同Page的页面）

3）跨层级横跳（跳回到不同page的页面）

4）直接跳回入口页

2.4 归因方案

通过上面的埋点日志追踪方案我们就得到了用户在App里加购前的完整有序的链路。基于这个链路我们就能进行归因分析。业内通用五大基本归因方案，如下：

对于我们公司当前的体量不是很大，还不需要进行复杂的方式归因。所以采用了末次触点归因的方案来实现，也就是加购前最后一次点击的入口为哪个就归给它。这样电商流量归因的底层数据实现就全部完成了。

③前端页面展示

3.1 入口归类

首先对App内的所有流量入口进行分类，根据位置和大小分为2级。我这里称之为一二级流量来源。部分一二级流量来源举例：

3.2 数据指标

3.3 时间维度及人群

人群：整体、新客、老客

时间维度：今日、昨天、近7日日均、近30日日均

3.4 流量来源平台UI