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
相关文章
|
数据采集 数据可视化 前端开发
深入了解埋点分析:Clklog助你优化用户体验
所谓埋点,就是通过在应用程序或网站中插入代码,针对用户行为或事件进行捕获,以收集用户的各种行为数据,比如用户点击了某个按钮、页面访问时间、功能使用频率等。 通过分析这些数据,数据产品经理或数据分析师能够深入理解用户行为,优化用户体验,并根据埋点数据改进产品功能。
深入了解埋点分析:Clklog助你优化用户体验
|
5月前
|
数据采集 搜索推荐 数据可视化
一文讲透,如何快速完成埋点与用户行为分析产品选型
在ClkLog的日常咨询中,我们发现有接近一半的客户是刚刚起步接触用户行为分析,在意识到这项需求之后,他们常常面临各种困惑。为此,ClkLog通常会建议客户从三个关键点来梳理: 我们的需求目标是什么?可能会涉及哪些产品? 公司对产品数据是否有要求?SaaS还是私有化建设? 核心需求是哪些?是否需要产品包含或可以自己二开?
|
7月前
|
运维 数据挖掘 容器
埋点系统客户案例-金融媒体为何选择ClkLog替换10万年费的SaaS平台?
今天,我们继续为大家带来 ClkLog 用户回访系列,本期采访嘉宾是一家国内知名金融媒体平台的运维负责人——严老师。 这家金融媒体平台专注于全球财经新闻、市场动态和投资分析,提供涵盖股票、债券、外汇、大宗商品等领域的实时市场动态、深度分析、行业报告及专家观点。 他们曾使用业内知名的数据分析系统,但出于成本优化的考虑,开启了一轮新的产品选型。最终,ClkLog成功“打动”了他们,让我们一起来看看其中的关键因素。
255 60
埋点系统客户案例-金融媒体为何选择ClkLog替换10万年费的SaaS平台?
|
7月前
|
资源调度 监控 搜索推荐
用户行为分析正在被保险行业广泛采纳-ClkLog埋点分析系统
近年来,除了那些已经走在数字化转型前沿的行业,传统的保险行业也开始觉醒,尝试通过用户行为分析来优化产品、提升服务体验。 这是一家由多家全球知名企业共同出资成立的全国性寿险公司。随着数字化浪潮的推进,他们的技术团队率先发起了“通过埋点分析优化产品决策”的探索。在这个过程中,技术验证成为他们迈出的第一步——不仅要评估方案的可行性,更要确保工具选型能支撑长期发展。 就是在这样的背景下,他们找到了ClkLog,开启了一段信任、验证与共建的合作之路。一起看看,方案发起人Alan是怎么讲述这个过程的。
187 61
|
数据采集 前端开发 项目管理
ClkLog埋点系统常见问题-埋点集成篇Sec. 2
本篇将继续解答ClkLog使用过程中【埋点集成】阶段的常见问题。
ClkLog埋点系统常见问题-埋点集成篇Sec. 2
|
10月前
|
小程序 JavaScript 数据挖掘
ClkLog常见问题-指标定义与统计逻辑Sec.1
用户行为分析指标项是衡量产品和运营管理的关键因素,它们可以帮助企业深入了解用户需求、行为模式、产品表现等多个方面。 比如页面停留时间、平均停留时长可以分析用户的需求和兴趣;跳出率、留存率可以查询用户的体验情况;事件触发次数、转化率等可以评估业务流程是否顺畅或者营销策略是否成功。 这篇我们将完整介绍ClkLog的中使用到的指标项定义以及一些重点指标的统计逻辑,便于运营人员理解后做数据分析,同时如果大家在使用过程中发现了指标项为空或异常的情况,可以对照说明排查问题。
ClkLog常见问题-指标定义与统计逻辑Sec.1
|
10月前
|
SQL 机器学习/深度学习 运维
SQL优化有绝招,使用DAS提升工作效率!完成任务可领取保暖手套!
数据库自治服务(Database Autonomy Service,简称DAS)是一种基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务。数据库自治服务DAS支持自动SQL优化,相比传统的优化方式,能够自动识别问题SQL,生成索引优化建议。
|
11月前
|
关系型数据库 机器人 OLAP
智答引领|AnalyticDB与通义千问大模型联手打造社区问答新体验
PolarDB开源社区推出基于云原生数据仓库AnalyticDB和通义千问大模型的“PolarDB知识问答助手”,实现一站式全链路RAG能力,大幅提升查询效率和问答准确率。该系统整合静态和动态知识库,提供高效的数据检索与查询服务,支持多种场景下的精准回答,并持续优化用户体验。欢迎加入钉群体验并提出宝贵意见。
智答引领|AnalyticDB与通义千问大模型联手打造社区问答新体验
|
11月前
|
JavaScript 小程序 数据管理
ClkLog集成指南
为了让大家能更顺利地完成ClkLog的各项数据集成,我们总结了几项常见问题并做了详细的说明。 包括有:会话、浏览页面事件、用户集成、自定义事件等。
257 12
ClkLog集成指南
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
开源云原生数据库PolarDB PostgreSQL 15兼容版本正式发布
PolarDB进行了深度的内核优化,从而实现以更低的成本提供商业数据库的性能。