上一篇文章講了 ，本文講：流量分析。
流量分析的核心就是你的平臺每天有多少個用戶過來，都去了哪裡，在那個位置產生了消費。針對這幾個問題，我們做了幾個功能：
1.網頁分析，可以監測每個網頁的流量pv、uv、瀏覽時長、跳出率。
2.坑位流量分析，可以看到產品的每個坑位每天產生多少流量，產生多少交易額。
3.路徑分析，可以看到用戶來了平臺的路徑是怎樣的，從那裡進來，走到哪裡就走了。
這些功能都是通用的，幾乎每個互聯網產品都會用到。只要前端產品做相應的埋點，就可以自動化的輸出數據，支撐N條產品線的流量分析。
網頁分析
先講一下網頁分析，第一步要做的就是和產品線的產品經理溝通現在有那些網頁，網頁的地址是什麼，網頁名稱是什麼，網頁有沒有在數據庫中管理起來。比較不幸運的是我們的網頁是沒有管理起來的，我讓產品線的產品經理輸出了一份現有產品所有的網頁名稱和地址。由於沒有管理起來，我們只好將這份表格導入數據庫，並給網頁的英文名稱定義中文名稱，目的就是更方便運營能理解數據。電商產品的主要網頁有這麼幾個：
1.推廣落地頁，投sem廣告用到的頁面，一般都是註冊頁。
2.首頁，一般來說用戶進入產品的第一個頁面。
3.商品列表頁，從首頁坑位、搜索、分類等進入查看商品的頁面，一般是多個商品。
4.商品詳情頁，單個商品的介紹頁面。
5.進貨車頁，用戶商品加購後的頁面
6.下單頁，用戶提交訂單的頁面
7.支付頁，用戶選擇支付方式的頁面
8.個人中心頁，用戶編輯資料，領優惠券等功能的集合。
其中有兩個核心的頁面需要講一下，一個是推廣頁，一個是商品詳情頁。推廣頁一般都是付費推廣，推廣頁每天訪問人數、點擊次數、每一步的轉化率直接影響到我們的投放ROI。推廣頁的流量一般都很大，做投放的同事需要每天監測pv、uv這兩個指標，如果發現暴增或者暴跌的情況，就要及時查明原因及時解決，所以我們給出趨勢圖。對於訪問時長來說一般是越少越好，我們希望用戶能夠儘快註冊進入產品，而不是一直停留在推廣頁，如果一直停留在推廣頁說明吸引用戶的是我們的推廣頁，而不是我們的產品，訪問時長也是一個監控產品功能的比較好的指標。我們第一次投廣告時就發現一個問題，對比整個產品的平均訪問時長來說，推廣頁的訪問時長多了好幾倍，經過查看明細數據，發現有一部分用戶一直訪問推廣頁，而且是同時發送多個訪問請求。我們當時就用一個未註冊用戶訪問推廣頁，發現用戶訪問完推廣頁會填一些問題確認身份，有些用戶不想填問題，就點瀏覽器的回退按鈕就回到了推廣頁，回退後用戶就鎖死在了這裡，不能進行任何其他操作，就導致用戶一直刷新頁面，就有了很多訪問請求，導致訪問時長偏高。針對推廣頁這麼重要的頁面，我們還需要監測它的轉化率，我們設計的路徑是 第一步是註冊：手機號-驗證碼-註冊。第二步是填問題：問題頁-問題選項-提交-首頁，主要為了篩選我們的目標用戶。為了完成每一步轉化率的監控，我們需要針對推廣頁上的每個按鈕進行埋點，這樣就能監測整個流程微觀的轉化率，看到底用戶在哪個節點流失，再採取相應措施。
商品詳情頁是電商產品中最重要的頁面了，我們提供商品的價值絕大部分通過這個頁面傳遞。商品詳情頁我們要定期觀察pv、uv，訪問時長，跳出率的變化趨勢，每天來看商品詳情頁到底有多少人，訪問時長當然是越高越好，訪問時長越高，說明用戶對商品越感興趣，但是也不要過高，用戶一直在商品詳情頁，而沒有在下單也是問題。跳出率這個是越低越好，我們希望用戶來到這個頁面不要看一下就走了，說明他對這件商品不感興趣。
坑位流量分析
我們再看一下坑位流量這塊。所有的互聯網產品都一樣，都是由一個個的坑位組成，坑位上放不同的內容。
怎麼做坑位流量的分析呢？第一步就是要把坑位管理起來，這個一般都是由各個產品線開發和控制。
坑位的管理都是配置化的。包過坑位跳轉的地方，這個基於運營的需要，有些坑位點擊後會進入商品詳情頁，有些直接暴露商品信息，還有一些展示活動頁面，需要配置不同的地址。還有坑位的背景圖片的配置，坑位的開啟和禁用，坑位的適用範圍，是在h5顯示，還是在app顯示，還是都顯示，這些都是可以配置化的。配置完坑位，我們產品的每個端都需要基於坑位的配置來做相應的顯示。
那麼坑位的指標都有哪些呢？涉及流量的有pv、uv，每個坑位每天的流量變化情況，坑位的流量最好能做成準實時，比如能計算出前一個小時的數據，因為運營對這塊的實時性要求比較高，特別是經常更新商品的坑位。除了這些還有坑位的交易額和轉化率。要完成交易額的計算，要進行後端的埋點。用戶從坑位到商品詳情頁再到加購和下單，整個鏈條都要傳一個坑位的ID，特別是加購和下單有一個斷層，用戶今天加購，可能明天才下單。那麼加購時，必須把坑位的ID帶入進貨車，從進貨車取出商品下單時，再將坑位ID帶入訂單，訂單中有一個一段記錄商品的來源，也就是來源自那個坑位。這樣再解析訂單中的坑位ID就知道商品是從哪裡賣出去的。還有一個問題，坑位的配置是分端的，基於不同的運營目的，每個端顯示的坑位可能不一樣，這樣我們需要分端去查看坑位的相關數據。同樣的當用戶加購時要記錄客戶端的情況，下單時要把客戶端的數據傳入訂單，這樣就能分端分坑位查看數據情況。
路徑分析
路徑分析依賴前文講到的數據埋點《數據中臺實戰（一）：數據埋點》，當對產品所有的頁面進行埋點，才有數據源。做路徑分析首先要看產品線到底有幾個入口，用戶進來後的訪問路徑是什麼。關於整體分析，可以讓你們的開發先輸出一份數據看看主路徑到底是哪些。具體的做法就是把每個用戶的訪問路徑打橫輸出，然後做歸類統計，樣例數據如下：
我們的電商產品輸出這些數據做了分析後得出有幾個入口：
1.新用戶基本都是從推廣頁進入產品，再填一些問券後，進入首頁，從首頁開始，有的進入坑位到商品詳情頁，接著再進入商品列表頁，有的從搜索直接進入商品列表頁再進入商品詳情頁。還有的從分類頁進入商品列表再進入商品詳情頁。
2.有大部分用戶打開程序後直接進入首頁，再進入坑位或者搜索或者商品詳情頁。
3.有一部分用戶從商品列表或者商品詳情頁進入產品，這些一般都是對外發的推廣鏈接，比如朋友圈直接發商品詳情頁的鏈接。
為什麼要查這些入口和主路徑呢，因為這些是運營最關注的，做功能時可以預設好路徑，直接展示這些路徑每一層的轉化率。
接下來就進入開發，這裡有一個概念叫做會話，會話就是一次用戶訪問，業界一般定義會話的間隔為20分鐘。可以這樣理解，比如你訪問了一個網頁，中間停了20分鐘去看了一篇文章，接下來又去訪問這個網頁，那麼你就產生了 2個會話，每個會話之間有n個訪問記錄。這樣就把一個個用戶的訪問記錄切成n個會話，每個會話又打橫形成n條訪問記錄。路徑分析就是取某段時間用戶的訪問記錄做一層彙總統計，就形成了桑基圖。運營可以點擊每個節點，一層一層的分析轉化率和流失率。
除了彙總的數據我們還需要提供用戶訪問的明細數據，主要的內容就是用戶在什麼時候訪問了那個頁面。如果用戶沒有登錄我們統一取瀏覽器生成的cookieid作為用戶的唯一標識。輸出明細數據的主要格式如下：
基於用戶量的的大小，你可以保存近期的數據如近半年的數據，因為用戶每天的訪問行為產生的數據量還是比較大，有很大的存儲成本，數量太大對服務器的性能也是很大的挑戰。
-End-
本文作者Wilton（董超華）：曾任職科大訊飛，現任富力環球商品貿易港大數據產品經理。公眾號名稱：改變世界的產品經理。簡單、簡短、有用，堅持原創、堅持做感動你的好文章。未經許可，禁止轉載。
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