ClkLog埋点分析系统支持漏斗分析

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核8GB 50GB
简介: 漏斗分析是基于事件的一种分析模型。漏斗分析主要是对一个多步骤的场景进行的每一步的转化数据分析。可以理解为是从顶部(广泛数据)到底部(目标数据)逐步筛选和转化分析的过程。

​引言

本期主要为大家介绍ClkLog八月上线的新功能-漏斗分析。

什么是漏斗分析?

漏斗分析是基于事件的一种分析模型。

漏斗分析主要是对一个多步骤的场景进行的每一步的转化数据分析。可以理解为是从顶部(广泛数据)到底部(目标数据)逐步筛选和转化分析的过程。

漏斗分析有什么作用?

漏斗分析模型主要用于帮助企业理解和优化用户在多步骤场景下的每一步数据转化情况。在业务层面可以帮助企业识别瓶颈从而优化业务流程,也可以更好地改进用户体验。在营销方面能够给企业提供营销效果的评估,从而制定更有效的营销策略与更精确的资源分配。

进入ClkLog的漏斗分析

路径:官网>演示环境>商业版>事件分析>漏斗分析

使用漏斗分析的准备工作

创建漏斗时需要先进行元数据配置,并集成相应事件的埋点后才能在创建漏斗时选择到这个事件。比如:需要进行【加购】到【付款】的转化分析,必须先实现【加购】与【付款】的自定义事件埋点集成。

漏斗分析功能示例

  • 创建漏斗

点击【新增漏斗】,创建漏斗模型步骤进行保存。
1创建漏斗.png
1. 选择漏斗分析条件

  1. 选择需要分析的数据时间范围。
  2. 选择漏斗、计算方式、转化周期,设置查看维度(可选)、筛选条件(可选)。

计算方式的可选项:按人数、按次数;

转化周期:是以漏斗的第一步步骤为起始时间点来计算完成整个漏斗路径的最大时间范围。用户触发第一个步骤后,在指定转化周期内完成整个漏斗,即算作完成了一次转化。
2编辑分析.png

1. 查看分析结果

  1. 多形式展现分析结果。
    3分析结果.png

1. 我的书签

  1. 在漏斗转化分析页面中点击【保存书签】,可将当前选择好的漏斗和分析条件保存成书签,便于下次从【我的书签】点击进入直接查询分析结果。
    4保存书签.png
    5查看书签.png


    结束语.png
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