用户行为分析模型实践(二)—— 漏斗分析模型

发布网友发布时间：2024-10-15 01:58

共1个回答

热心网友时间：2024-10-15 06:21

用户行为分析模型实践（二）—— 漏斗分析模型

作者：vivo 互联网大数据团队- Wu Yonggang

漏斗分析是一种强大的数据分析工具，用于衡量转化效果和流程效率。本文主要介绍如何在平台内部应用漏斗模型，解决实际问题和优化方案。首先，漏斗模型分为无序和有序两种，分别对应用户行为过程中的顺序和非顺序要求。

在实践中，我们以“下载应用领红包”活动为例，设计漏斗步骤：从“红包首页”到“提现页面”。用户在选定的时间区间（如2021-05-27至2021-05-29）内，每一步的转化率和流失情况都能通过数据展示清晰。整体功能设计包括配置、计算和存储阶段，用户自定义配置后，平台通过Hive或Spark进行分析，数据存储在MySQL或ClickHouse中。

ClickHouse的应用可以显著提高计算效率。例如，无序漏斗通过窗口函数windowFunnel计算用户在设定时间内每一步的触达人数，而有序漏斗则通过事件时间排序和层级计算。然而，ClickHouse在自定义函数支持上仍有改进空间，优化方向是结合用户需求，提供即时查询和离线报表选项，以平衡存储和查询效率。

总结来说，漏斗分析是提升业务流程效率的关键，而ClickHouse在漏斗模型的实践中展示了其计算优势，但定制功能的完善是未来的发展方向。