数据模型

用户行为其实就是何人,何时,何地,通过何种方式,发生了何种行为。易观通过事件模型来描述用户的一系列行为。事件模型包含了 事件(Event)用户(Profile)两个实体,数据上报时,也会通过 Event 和 Profile 两大类事件接口来上报。

事件 (Event) 接口上报事件信息,用以记录用户在何时通过何种方式发生了何种行为;

用户 (Profile) 接口上报用户信息,用以记录用户属性相关的信息,来描述用户,进一步进行画像等。

1. 事件 (Event)

Event 核心是何人 (xwho) 、何时 (xwhen) 、何地 (xwhere) 、通过何种方式 (xcontext) 、发生了何种行为 (xwhat) 五要素,比如 xiaozhou 在2018-01-31 07:02:48 通过Chrome 浏览器打开了易观方舟网站,这就会触发一个事件,上报如下格式的数据:

[
  {
    "appid":"analysys_ark",
    "xwho":"xiaozhou",
    "xwhat":"PageView",
    "xwhen":1517353368887,
    "xcontext":{
      "$ip":"36.104.53.121",
      "$url":"https://ark.analysys.cn",
      "title":"易观方舟 - 基于业务场景多维度分析用户行为数据",
      "user_agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/62 "
    }
  }
]

xwho

xwho 描述事件发生的实体,即何人。在用户未登录的情况下,xwho 会是一个匿名的 ID,在已登录的情况下的,xwho 就是已注册过的用户,在方舟系统中,xwho 会对应生成一个后端用户标识 distinct_id, 计算用户数时,都会以 distinct_id 为基准。实际可能会存在,匿名和实名切换,或者是同一个用户在登录后发生了一系列行为后退出匿名使用,或者是更换了设备再登录后使用等多种情况,行为的贯穿是一个比较复杂的过程,不同情况下 xwho 、distinct_id 会有不同的对应关系,详细可以查看《如何准确识别用户》

xwhen

xwhen 描述事件发生的时间,即何时。记录的是事件发生的实际时间戳,客户端的时间,精确到毫秒。

xwhere

where 描述事件发生的地点,即何地。方舟 SDK 会默认采集 IP,后端数据处理引擎会自动根据 IP 解析为国家、省份、城市三个字段;当然,如果不想通过这种方式获得地理位置,也可以在集成 SDK 时手动设置 $country$province$city的值,当手动设置后,将会覆盖根据 IP 自动解析的值。

当然除了国家、省份、城市这种最基础的地理位置标识方法之外,用户可以自定义更多地理位置的属性,比如城市等级、商圈等。

xwhat

xwhat 描述事件本身,即发生了何事,可以是打开 APP、 点击某个按钮、打开某个页面等在APP/Web等应用上的任何操作,也可以是线下某次刷卡、电话投诉等等,每个动作在都可以定义为一个事件, 通过埋点的方式上报,在方舟的数据接口中,使用 xwhat 来存储事件。

当然,为了更精准的描述用户发生的行为,会引入事件属性,例如:

对于 “用户注册” 事件,可能通过属性:注册来源、注册用户名等来描述;

对于“ 搜索” 事件,可能通过属性:搜索关键词、搜索位置等来描述;

对于 “提交订单” 事件,可能通过属性:商品名称、商品金额、配送方式、优惠方式等来描述。

在方舟的数据接口中,使用 xcontext 来存储事件属性。

xcontext

xcontext 描述事件的属性,即以何种方式发生。xcontext 是一个比较广泛的概念,除了包括 xwhat 中提到的事件本身的属性之外,还会包括用户使用的设备信息(设备品牌、型号等)、使用时的网络状态、使用的应用版本、来源渠道等等,在事件发生时,一起作为上下文信息上报。

方舟系统预置了一些属性在每个事件中上报,使常用的分析维度无须再手动上报,详见《预置事件和属性》

2. 用户 (profile)

用户是发生事件的实体,通过 distinct_id、xwho 来标识用户,并与其事件关联。方舟支持通过一系列的 profile 接口来上报更新用户属性,即 profile 信息。

通常是在用户注册、完善个人信息、修改资料等的情况下,调用相应的 profile 接口来上报。比如一个用户在注册应用后,更新了个人资料,触发上报如下信息,就能知道这个用户叫小舟,性别男,1998 年出生,目前在易观,工作邮箱是 fangzhou@analysys.com.cn

数据格式如下:

[
  {
    "appid":"analysys_ark",
    "xwhat":"$profile_set",
    "xwhen":1517353368887,
    "xwho":"21917482d8338983d07d10523f1e2ae38672269",
    "xcontext":{
      "sex":"female",
      "birthday":1998,
      "email":"fangzhou@analysys.com.cn",
      "name":"xiaozhou",
        "company":"analysys",
      "$time_zone":"GMT+08:00"
    }
  }
]

事件模型能够从更多维度描述用户和用户发生的行为,在分析过程中,也能够进行多维度的交叉分析,为精细化分析和运营提供更多途径。

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