[发明专利]一种基于漏斗模型的用户访问行为分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于漏斗模型的用户访问行为分析方法及系统。该方法包括：接入组成链路的多个实时数据流，并其所需的维度以及度量字段进行清洗转换；将当前访客的用户行为路径信息按照键值对的形式存储于数据库；用户自定义链路规则配置表并预先存储于数据库，将满足链路规则配置表中路径信息规则的数据发送到下游；采用去重组件过滤掉重复发送的数据；针对通过以上处理过程输出的流中各个页面类型，根据不同维度以及维度组合进行聚合分析形成漏斗模型，基于该漏斗模型分析用户访问行为。系统包括用户链路存储单元、规则过滤器、去重组件和漏斗链路分析单元。本发明能够形成基于分钟更新的漏斗模型，分析多种不同链路组合，且降低了数据丢失率。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，特别是一种基于漏斗模型的用户访问行为分析方法及系统。

背景技术

买家从登陆苏宁易购到支付成功，要经历浏览首页、搜索商品、访问商品四级页、加入购物车、提交订单、支付订单、支付成功等多个过程。从浏览首页到支付成功，经历了这些关键节点的用户越来越少，节点的转换率呈现出漏斗的形状。运营团队，通过监控和管理其所关注节点的转化率，可以分析出用户行为背后的动机，并可针对转化率较低的环节作出进一步的分析和改进。

在互联网高速发展的背景下，运营团队对数据的时效性要求越来越高，并且不同的运营团队关注的访问节点可能有所不同。现有的用户访问行为漏斗模型主要依据特定业务分析场景，很难做到程序的复用性，并且现有漏斗模型大多无法提供基于分钟的更新，从多个实时流链路中整合出用户行为的模型往往会丢失一部分延时到达的数据。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于漏斗模型的用户访问行为分析方法及系统，通过形成基于分钟更新的漏斗模型，分析多种不同链路组合，并降低数据丢失率。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于漏斗模型的用户访问行为分析方法，包括：

接入组成链路的多个实时数据流，并对所述实时数据流中所需的维度以及度量字段进行清洗转换；将当前访客的用户行为路径信息按照键值对的形式存储于数据库；

用户自定义链路规则配置表并预先存储于数据库，根据所述链路规则配置表过滤掉不符合规则的数据，将满足链路规则配置表中路径信息规则的数据发送到下游；

采用去重组件过滤掉重复发送的数据；

针对通过以上处理过程输出的流中各个页面类型，根据不同维度以及维度组合进行聚合分析，从而形成漏斗模型，基于该漏斗模型分析用户访问行为。

进一步地，所述组成链路的多个实时数据流，包括购物车流、用户访问流、订单页面流、订单销售信息流。

进一步地，所述将当前访客的用户行为路径信息按照键值对的形式存储于数据库，具体如下：

存储用户访问的链路节点信息，以用户编码拼接会话编号拼接页面编码作为唯一键，以业务需要的维度作为值，将当前用户的用户行为路径信息存储于数据库。

进一步地，所述用户自定义链路规则配置表，其中链路规则存储格式为：链路编码+页面链路路径。

进一步地，所述根据所述链路规则配置表过滤掉不符合规则的数据，具体为：

将所接收到的实时流数据中的页面类型编码记为当前页面，遍历链路规则配置表，若当前页面存在于链路规则配置表中，并且当前页面之前的页面存在于链路规则配置表中，则当前页面为待发送页面，否则为不符合规则的数据并滤除。

进一步地，所述采用去重组件过滤掉重复发送的数据，其中去重组件的过滤准则为：每条数据发送之前，先根据唯一键从存储键值对的数据库中查找，如果找到相同的键，表明该条数据已经被发送到下游，是条重复数据故不再发送；如果没找到相同的键，则将该条数据按照键值对的格式存入到数据库中并发送到下游。