电商流量分析怎么做？试试这款数据工具 DataLeap！

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群

作为成熟的电商模式，货架场景可以让商家以更低的门槛入驻，让消费者完成更高销量的购买和复购。在这一场景下，运营人员每天都需要根据数据来做决策，精准识别每一份流量的效果是最重要的日常运营洞察之一。

而每一个流量入口的用户后续转化情况，是评价流量坑位的核心数据指标。在亿级数据体量下，某电商平台基于火山引擎 DataLeap、DataFinder 等产品组合，通过以下三个步骤，实现从北极星指标、用户增长指标到转化漏斗等核心数据监测和分析。

本文将聚焦在货架场景，揭秘电商平台流量分析背后的数据建设全路径。

第一，确定指标并完成埋点。

货架场景可细分为商城分析、猜喜（猜你喜欢）分析、频道分析等，在不同场景观察的指标体系也不相同。

例如，在商城分析中，访问用户数、UV 渗透率、支付 GMV 等是核心指标。根据不同指标需求，由数据分析师或研发人员基于火山引擎增长分析平台 DataFinder 录入、分析埋点，并查看数据表现，最终按照分析逻辑形成 Hive 表。

指标落表需求

第二，通过火山引擎 DataLeap 完成 Hive 表清洗、开发和加工，这也是流量分析中最核心、复杂的工作。

该电商团队主要通过 DataLeap 数据开发功能实现快速建表。该功能支持 SQL 解析，即自动填写字段和类型信息，在修改阶段，研发人员可以通过 Excel 表格模式修改字段信息，提高效率。除此之外，DataLeap 任务运行监测能力还能帮助监测关键任务的执行状态，一旦出现异常，支持发起报警。

由于数仓表的数量庞大，分析师、运营、产品同学还面临“找表难”的问题，该电商平台主要通过 DataLeap 数据地图能力查看数据来源和去向，快速了解指标对应数据的存储位置，以及表的名称、描述信息等内容，帮助相关人员更好分析数据。

在质量监控层面，该电商平台在工作中经常遇到这些问题：数据信息缺失，如某个字段出现空值；数据指标异常波动，如访问 UV 突然跌了 20%等。数据上游出现异常波动，则会对下游数据消费造成影响。

火山引擎 DataLeap 则能解决数据质量问题。根据不同使用场景，该电商平台将报警分为弱报警和强报警，弱报警只通知相关负责人有波动，而强报警则通过 DataLeap 直接熔断运营中的任务，避免引起下游异常。

第三，数据完成加工、处理之后，通过 DataLeap 数据服务功能完成数据交付。

数据交付主要通过 DataLeap 数据服务能力实现。DataLeap 支持建立物理表、逻辑表，不需要手写数据服务，只需要简单配置，便可以自动生产和部署服务。

以“回调函数”举例，回调函数主要用来让下游感知数据是否生产成功。对于数据研发人员来说，撰写回调函数逻辑复杂，但接入 DataLeap 数据服务能力之后，只需要在平台上点击“是否产生回调函数”的按钮，即可完成，大大节省研发人员时间。

一旦出现用户策略及目标调整、指标监控需求变更的情况，火山引擎 DataLeap 也能支持定制化数据需求地快速落地。基于 DataLeap 分布式数据治理的思路，电商团队能将业务经验规则化、策略化、自动化，沉淀为可复用的方法，支撑业务进一步探索货架场景更多玩法。

据悉，火山引擎 DataLeap 是一站式大数据研发治理套件，自 2021 年 12 月公有云版本上线以来，不仅服务于电商领域，也帮助泛互联网、汽车、制造等其他行业提升数据研发效率，降低运维管理成本。