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❑与AB Test相关的其他业务因素应该一致,也就是说除了要分析的特定运营条件外,其他的业务因素应该一致,这样就可以在其他条件一致的情况下准确考察特定运营条件对运营效果的影响了。
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数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 第13章 漏斗模型和路径分析
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阳台梦杳,苦追踪问迹,似无还有。
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——《群音类选·陈秋碧》明代胡文焕
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13.1 网络日志和布点
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13.2 漏斗模型与路径分析的主要区别和联系
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13.3 漏斗模型的主要应用场景
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13.4 路径分析的主要应用场景
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13.5 路径分析的主要算法
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13.6 路径分析案例的分享
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在互联网数据化运营实践中,有一类数据分析应用是互联网行业所独有的,那就是漏斗模型和路径分析的应用。漏斗模型通常是对用户在网页浏览中一系列关键节点的转化程度所进行的描述。比如,在某B2C电商平台上,买家从浏览到实际购买产品都需要经历3个步骤:从浏览商品到选中商品放入购物车,将购物车里的东西提交到订单上,直到提交订单后实际完成在线支付。上述3个步骤一路走下来,买家人数一定是越来越少,这个过程就是一个典型的漏斗模型。漏斗模型的主要分析目的就是针对网站运营过程中各个关键环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理,对于转化率最低的环节,或者波动异常的环节加以有针对性的改正,以提升转化效率,从而最终提升运营效率和网站转化效果;路径分析通常是指对用户的每一个网络行为进行精细跟踪和记录,并在此基础上通过分析、挖掘得到用户的详细网络行为路径特点、每一步的转化特点、每一步的来源和去向等,从而帮助互联网企业分析用户的网络行为,找出用户的主流路径,分析网络产品的用户使用路径,从而可以进行有效的产品优化和升级,并针对典型场景的用户转化数据来进一步制定和实施有针对性的策略,以提升转化效率。
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从严格意义上来说,漏斗模型是包含在路径分析之中的,漏斗模型是路径分析的特殊情况,是针对少数关键节点的路径分析。因为漏斗模型已经成为数据化运营中一个成熟的管理工具和分析思想,所以这里将之与路径分析相提并论。
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之所以说漏斗模型和路径分析是互联网行业所独有的,主要是因为在传统行业里无法获得用户的每一步行为数据。正是因为互联网行业里有用户日志数据,才使得用户的每一步行为都变得有据可查,这是互联网行业得天独厚的优势,也是本章主要讨论的话题。
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本章首先介绍网络日志数据体系的基本内容;其次,针对互联网行业常用的一些漏斗模型和路径分析的应用场景进行梳理和汇总;然后,针对具体的分析技术做基本的总结和归纳;最后,通过一个网络产品的具体路径分析案例来说明商业实战中路径分析模型的典型应用。
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数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 13.1 网络日志和布点[1]
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互联网与传统行业在数据上有一个很重要的不同点,即互联网具有相关的日志体系。用户在网上进行浏览时的每一步都会被记录下来,从而形成了海量的日志数据。
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互联网日志的数据体系分为日志布点、日志采集、日志解析和日志分析4个部分。下面分别进行简单的介绍。
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13.1.1 日志布点
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日志布点是指在页面上安排记录关键用户行为的一段小程序,用户按照预设规则对网页进行访问的时候,布点的规则程序就会将用户相关的数据发送到一个指定的服务器,从而达到日志采集的目的。根据采集数据的目的不同,日志布点主要可以分为以下3类(鉴于在互联网各公司中日志布点有不同的名称,在此以中文含义进行解析):
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❑页面级布点。页面级布点的应用范围最广,也是所有日志分析的基础,对于一个成熟的网站来说,该类布点会覆盖网站的所有页面。其内容通常包括:IP地址、用户名、Cookie相关信息及浏览器类型等。
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❑点击级布点。这类日志布点通常会在用户点击某个链接、按钮、筛选框等特定事件时被触发。其所记录的内容和页面级布点相比也稍微有些不同,该布点会更加关注点击按钮的区域、点击的方式等。
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