天天熱頭條丨實戰案例｜如何使用火山引擎DataLeap進行電商流量分析？

作為成熟的電商模式，貨架場景可以讓商家以更低的門檻入駐，讓消費者完成更高銷量的購買和復購。

(相關資料圖)

在這一場景下，運營人員每天都需要根據數據來做決策，精準識別每一份流量的效果是最重要的日常運營洞察之一。而每一個流量入口的用戶后續轉化情況，是評價流量坑位的核心數據指標。

在億級數據體量下，某電商平臺基于火山引擎DataLeap、DataFinder等產品組合，通過以下三個步驟，實現從北極星指標、用戶增長指標到轉化漏斗等核心數據監測和分析。本文將聚焦在貨架場景，揭秘電商平臺流量分析背后的數據建設全路徑。

第一，確定指標并完成埋點。

貨架場景可細分為商城分析、猜喜（猜你喜歡）分析、頻道分析等，在不同場景觀察的指標體系也不相同。例如，在商城分析中，訪問用戶數、UV滲透率、支付GMV等是核心指標。根據不同指標需求，由數據分析師或研發人員基于火山引擎增長分析平臺DataFinder錄入、分析埋點，并查看數據表現，最終按照分析邏輯形成Hive表。

指標落表需求

第二，通過火山引擎DataLeap完成Hive表清洗、開發和加工，這也是流量分析中最核心、復雜的工作。

該電商團隊主要通過DataLeap數據開發功能實現快速建表。該功能支持SQL解析，即自動填寫字段和類型信息，在修改階段，研發人員可以通過Excel表格模式修改字段信息，提高效率。除此之外，DataLeap任務運行監測能力還能幫助監測關鍵任務的執行狀態，一旦出現異常，支持發起報警。

由于數倉表的數量龐大，分析師、運營、產品同學還面臨“找表難”的問題，該電商平臺主要通過DataLeap數據地圖能力查看數據來源和去向，快速了解指標對應數據的存儲位置，以及表的名稱、描述信息等內容，幫助相關人員更好分析數據。

在質量監控層面，該電商平臺在工作中經常遇到這些問題：數據信息缺失，如某個字段出現空值；數據指標異常波動，如訪問UV突然跌了20%等。數據上游出現異常波動，則會對下游數據消費造成影響。

火山引擎DataLeap則能解決數據質量問題。根據不同使用場景，該電商平臺將報警分為弱報警和強報警，弱報警只通知相關負責人有波動，而強報警則通過DataLeap直接熔斷運營中的任務，避免引起下游異常。

第三，數據完成加工、處理之后，通過DataLeap數據服務功能完成數據交付。

數據交付主要通過DataLeap數據服務能力實現。DataLeap支持建立物理表、邏輯表，不需要手寫數據服務，只需要簡單配置，便可以自動生產和部署服務。

以“回調函數”舉例，回調函數主要用來讓下游感知數據是否生產成功。對于數據研發人員來說，撰寫回調函數邏輯復雜，但接入DataLeap數據服務能力之后，只需要在平臺上點擊“是否產生回調函數”的按鈕，即可完成，大大節省研發人員時間。

一旦出現用戶策略及目標調整、指標監控需求變更的情況，火山引擎DataLeap也能支持定制化數據需求地快速落地。基于DataLeap分布式數據治理的思路，電商團隊能將業務經驗規則化、策略化、自動化，沉淀為可復用的方法，支撐業務進一步探索貨架場景更多玩法。

據悉，火山引擎DataLeap 是一站式大數據研發治理套件，自 2021 年 12 月公有云版本上線以來，不僅服務于電商領域，也幫助泛互聯網、汽車、制造等其他行業提升數據研發效率，降低運維管理成本。（作者：趙洵）

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