電子商取引の運用: トラフィックソース分析

電子商取引プラットフォームにとって、各トラフィックの影響を正確に特定することは、日々の運用に関する最も重要な洞察の 1 つです。各交通入口でのその後のユーザーの変換は、交通ピットを評価するための中核的なデータ指標です。では、各トラフィック露出、クリック、購入コンバージョンを、対応する落とし穴に正しく関連付けるにはどうすればよいでしょうか?

まず、すべてのチェーン、つまりすべてのカートに追加イベントの終了を決定する必要があります。

次に、すべてのチェーンのヘッドを決定します。eコマース製品への入り口はアプリの複数のページに表示される可能性があるため、すべての基本ページ（列挙可能）をヘッドとして選択します。

end を使用して左結合し、最も近いヘッド エンドを取得し、各チェーンの間隔範囲を取得します。

各間隔を使用して、対応するすべてのクリック イベントをフィルター処理し、無効なイベントを削除して、各リンクの完全なパスを取得します: [1、2、9、10、11]。

• 初回コンタクト モデル:複数の「非帰属イベント」が同じ「ターゲット コンバージョン イベント」に寄与する場合、最初の「非帰属イベント」が 100% のクレジットを持つと見なされます。
• ラストタッチアトリビューション:複数の「アトリビューションされていないイベント」が同じ「ターゲットコンバージョンイベント」に寄与する場合、最後の「アトリビューションされていないイベント」が 100% のクレジットを持つと見なされます。
• 線形アトリビューション:複数の「アトリビューションされていないイベント」が同じ「ターゲット コンバージョン イベント」に貢献する場合、各「アトリビューションされていないイベント」がクレジットを均等に共有すると見なされます。
• 位置のアトリビューション:複数の「アトリビューションされていないイベント」が同じ「ターゲットコンバージョンイベント」に貢献した場合、最初と最後の「アトリビューションされていないイベント」はそれぞれ 40% のクレジットを持つとみなされ、残りの「アトリビューションされていないイベント」は残りの 20% のクレジットを共有します。
• 時間減衰アトリビューション:複数の「アトリビュート対象イベント」が同じ「ターゲットコンバージョンイベント」に寄与する場合、「ターゲットコンバージョンイベント」が近いほど、寄与度が大きくなると考えられます。

• モジュール露出数:交通エントリモジュールに露出した人数
• モジュールクリック数:トラフィックエントリモジュールに接触した人数
• 製品に接触した人数:このトラフィックポータルから製品に接触した人数
• 商品露出率:このトラフィックポータルからの商品露出 / 総商品露出
• 商品クリック数:このトラフィックポータルからの商品クリック数
• 支払者数:このトラフィック入口から商品を支払った人の数
• 有料ユーザーの割合:このトラフィック ポータルから商品を購入したユーザーの数 / 商品を購入したユーザーの合計数
• 支払金額:このトラフィック入口からの商品の支払い金額
• 支払額比率：今回の交通入口からの商品支払額／商品総支払額
• 支払い回数:このトラフィックエントリからの商品の支払い回数
• 商品露出クリック率:このトラフィック入口から商品をクリックした人数 / このトラフィック入口から商品に露出した人数
• 商品露出支払率：このトラフィック入口から商品を購入した人数 / このトラフィック入口から商品に露出した人数
• 商品クリックスルー支払率:このトラフィック入口から商品を支払った人数 / このトラフィック入口から商品をクリックした人数
• UV値:この交通入口からの製品に支払われた金額/この交通入口からの製品にさらされた人の数
• 平均注文額:このトラフィックポータルから商品を購入された金額/このトラフィックポータルから商品を購入された人数
• クリック値:このトラフィック入口から商品に対して支払われた金額 / このトラフィック入口からのクリック数

3.3時間軸と人口

顧客: 全体、新規顧客、既存顧客

著者: データパーソンの私有地

出典: データ担当者の私有地