一種移動端用戶購買路徑計算方法及系統與流程

本發明涉及計算機技術領域，尤其是涉及一種移動端用戶購買路徑計算方法及系統。

背景技術：

移動電子商務業務中，經常需要分析計算用戶的購買路徑來優化用戶購買體驗、對比多個活動模塊的優劣、精準化定義用戶標簽，從而提升整體購買轉化率，提高用戶滿意度等。

現有的計算用戶購買路徑的方式通常是借鑒傳統PC端經驗，通過用戶在首頁、CMS頁、商詳頁、購物袋頁、支付頁、成單頁的訪問量，以及埋點可以計算上一級頁面的特性，籠統的計算各個頁面間的轉化率。

但是這種計算方式只有二級的轉化可以確定是準確的，超過二級的轉化都會存在大量的誤差，例如在多個CMS頁同時包含同一個商品時，用戶通過多個CMS頁面進入商詳頁，然后再點擊加入購物車這個行為，在數據上我們無法知道用戶是從哪個CMS頁面進入商詳后，才會點擊加入購物車。

本技術方案利用用戶在移動APP上的瀏覽具有線性、單頁面的屬性(PC端用戶可以開啟多個標簽頁同時進行瀏覽)，通過數據埋點的發生時間進行排序后，準確計算用戶購買路徑。

MapReduce：一種編程模型，用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。概念"Map(映射)"和"Reduce(歸約)"，指定一個Map(映射)函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發的Reduce(歸約)函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

技術實現要素：

本發明的目的在于克服上述技術不足，提出一種移動端用戶購買路徑計算方法及系統，解決現有技術中計算購買路徑存在大量誤差的技術問題。

為達到上述技術目的，本發明的技術方案提供一種移動端用戶購買路徑計算方法，包括：

S1、對APP的頁面進行劃分，劃分成不同的頁面層級，第一個頁面層級定義為級數最高的頁面層級，頁面層級劃分完成后，在每一個頁面層級都只能轉向下一個頁面層級，或者返回上一個頁面層級；

S2、在APP里進行數據埋點，埋點記錄用戶在APP上的所有點擊行為和瀏覽行為，以及記錄用戶行為的時間戳、頁面層級ID、設備ID，通過消息中間控件將埋點記錄的所有數據寫入大數據集群hdfs；

S3、對大數據集群hdfs中埋點記錄的所有數據進行map reduce排序；

S4、遍歷埋點的每一條記錄，計算用戶訪問路徑,以用戶訪問路徑字段保存用戶訪問路徑，用戶訪問路徑字段以頁面層級ID的有序組合表示。

本發明還提供一種移動端用戶購買路徑計算系統，包括：

層級劃分模塊：對APP的頁面進行劃分，劃分成不同的頁面層級，第一個頁面層級定義為級數最高的頁面層級，頁面層級劃分完成后，在每一個頁面層級都只能轉向下一個頁面層級，或者返回上一個頁面層級；

埋點記錄模塊：在APP里進行數據埋點，埋點記錄用戶在APP上的所有點擊行為和瀏覽行為，以及記錄用戶行為的時間戳、頁面層級ID、設備ID，通過消息中間控件將埋點記錄的所有數據寫入大數據集群hdfs；

分析排序模塊：對大數據集群hdfs中埋點記錄的所有數據進行map reduce排序；

獲取路徑模塊：遍歷埋點的每一條記錄，計算用戶訪問路徑,以用戶訪問路徑字段保存用戶訪問路徑，用戶訪問路徑字段以頁面層級ID的有序組合表示。

與現有技術相比，本發明的有益效果包括：通過劃分APP的頁面層級，在APP里進行數據埋點，埋點記錄用戶在APP上的所有點擊行為和瀏覽行為，對埋點記錄的所有數據進行map reduce排序，遍歷埋點的每一條記錄，可準確計算用戶的購買路徑。

附圖說明

圖1是本發明提供的一種移動端用戶購買路徑計算方法流程圖；

圖2是本發明提供的一種移動端用戶購買路徑計算系統結構框圖。

附圖中：1、移動端用戶購買路徑計算系統，11、層級劃分模塊，12、埋點記錄模塊，13、分析排序模塊，14、獲取路徑模塊。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

本發明提供了一種移動端用戶購買路徑計算方法，其中，包括：

S1、對APP的頁面進行劃分，劃分成不同的頁面層級，第一個頁面層級定義為級數最高的頁面層級，頁面層級劃分完成后，在每一個頁面層級都只能轉向下一個頁面層級，或者返回上一個頁面層級；

S2、在APP里進行數據埋點，埋點記錄用戶在APP上的所有點擊行為和瀏覽行為，以及記錄用戶行為的時間戳、頁面層級ID、設備ID，通過消息中間kafka控件將埋點記錄的所有數據寫入大數據集群hdfs；

S3、根據設備ID、瀏覽時間戳對大數據集群hdfs中埋點記錄的所有數據進行map reduce排序，減少遍歷埋點記錄進行計算訪問路徑的計算量。

S4、遍歷埋點的每一條記錄，計算用戶訪問路徑,以用戶訪問路徑字段保存用戶訪問路徑，用戶訪問路徑字段以頁面層級ID的有序組合表示。

本發明所述的移動端用戶購買路徑計算方法，步驟S1中：

根據對APP進行準確細致的分析，將所有頁面劃分成入口、導航、前站、商詳、購物車、支付6個層級(頁面層級ID分別為ID1、ID2、ID3、ID4、ID5、ID6)。

本發明所述的移動端用戶購買路徑計算方法，步驟S2中：

由于在APP上用戶訪問是單線性，不會同時訪問多個頁面，所以在用戶瀏覽商品、下單的過程中，存在著互斥步驟，例如，用戶在訪問了活動頁A時，想要訪問和活動頁A同層級的活動頁B，則必須先退回到入口頁(例如首頁),然后才能再次選擇進入活動頁B，這種需要重新選擇入口頁才能進入同級頁面的關系，定義為互斥頁面，在用戶瀏覽過程中，存在互斥關系的頁面，埋點僅記錄互斥頁面中的用戶瀏覽時間軸上最后一個瀏覽頁面。

本發明所述的移動端用戶購買路徑計算方法，步驟S4中計算訪問路徑的方法：

比較當前頁面的頁面層級ID與上一條記錄的頁面層級ID，若上一條記錄的頁面層級ID高于當前頁面的頁面層級ID，則繼承上一條記錄的訪問路徑，在用戶訪問路徑字段中添加上一條記錄的頁面層級ID，若上一條記錄的頁面層級ID低于當前頁面的頁面層級ID，則將上一條記錄的訪問路徑置空，在用戶訪問路徑字段中添加本頁面層級的ID，若沒有上一條記錄，當前頁面為用戶第一個訪問頁面，則在用戶訪問路徑字段中添加第一個訪問頁面的層級ID；

例如，上一條記錄的頁面層級ID為ID2導航頁，本條記錄的頁面層級ID為ID3前站頁，上一條記錄頁面層級ID高于本條記錄頁面層級ID，上一條記錄訪問路徑為：ID1-ID2，繼承上一條記錄的訪問路徑后，本條記錄的訪問路徑為：ID1-ID2-ID3；

上一條記錄的頁面層級ID為ID3前站頁，本條記錄的頁面層級ID為ID2導航頁，上一條記錄頁面層級ID低于本條記錄頁面層級ID，將上一條記錄的訪問路徑ID1-ID2-ID3置空后，本條記錄的訪問路徑為：ID2；

若是第一條記錄，沒有上一條記錄，例如訪問首頁，那么，第一條記錄的訪問路徑為ID1。

根據設備I D、瀏覽時間戳對大數據集群hdfs中埋點記錄的所有數據進行map reduce排序，減少遍歷埋點記錄進行計算訪問路徑的計算量，如果不對埋點記錄的數據進行map reduce排序，那么需要將當前記錄的頁面層級ID與之前的所有的記錄的頁面層級ID進行比較，以計算訪問路徑，這樣計算量巨大，而依據設備ID、瀏覽時間戳對埋點記錄的用戶行為數據進行map reduce排序后，只需要將當前記錄的頁面層級ID與排序中上一條記錄的頁面層級ID進行比較就可以了，大大減少了計算量。

遍歷所有埋點記錄，所有記錄的用戶訪問路徑計算完成后，可以進行全站的流量路徑轉化分析，甚至是銷售路徑轉化分析。

本發明還提供移動端用戶購買路徑計算系統1，其中，包括：

層級劃分模塊11：對APP的頁面進行劃分，劃分成不同的頁面層級，第一個頁面層級定義為級數最高的頁面層級，頁面層級劃分完成后，在每一個頁面層級都只能轉向下一個頁面層級，或者返回上一個頁面層級；

埋點記錄模塊12：在APP里進行數據埋點，埋點記錄用戶在APP上的所有點擊行為和瀏覽行為，以及記錄用戶行為的時間戳、頁面層級ID、設備ID，通過消息中間控件將埋點記錄的所有數據寫入大數據集群hdfs；

分析排序模塊13：對大數據集群hdfs中埋點記錄的所有數據進行map reduce排序；

獲取路徑模塊14：遍歷埋點的每一條記錄，計算用戶訪問路徑,以用戶訪問路徑字段保存用戶訪問路徑，用戶訪問路徑字段以頁面層級ID的有序組合表示。

本發明所述的移動端用戶購買路徑計算系統1，埋點記錄模塊12中：

消息中間件為kafka。

本發明所述的移動端用戶購買路徑計算系統1，分析排序模塊13中：

根據設備ID、瀏覽時間戳將埋點記錄的用戶行為數據進行map reduce排序，減少遍歷埋點記錄進行計算訪問路徑的計算量。

本發明所述的移動端用戶購買路徑計算系統1，獲取路徑模塊14中計算訪問路徑：

比較當前頁面的頁面層級ID與上一條記錄的頁面層級ID，若上一條記錄的頁面層級ID高于當前頁面的頁面層級ID，則繼承上一條記錄的訪問路徑，在用戶訪問路徑字段中添加上一條記錄的頁面層級ID，若上一條記錄的頁面層級ID低于當前頁面的頁面層級ID，則將上一條記錄的訪問路徑置空，在用戶訪問路徑字段中添加本頁面層級的ID，若沒有上一條記錄，當前頁面為用戶第一個訪問頁面，則在用戶訪問路徑字段中添加第一個訪問頁面的層級ID。

與現有技術相比，本發明的有益效果包括：通過劃分APP的頁面層級，在APP里進行數據埋點，埋點記錄用戶在APP上的所有點擊行為和瀏覽行為，對埋點記錄的所有數據進行map reduce排序，遍歷埋點的每一條記錄，可準確計算用戶的購買路徑。

以上所述本發明的具體實施方式，并不構成對本發明保護范圍的限定。任何根據本發明的技術構思所做出的各種其他相應的改變與變形，均應包含在本發明權利要求的保護范圍內。