在我公司的电子商务应用程序/网站上寻找设计表格以分析用户行为的资源

Question

我的初创公司有大量使用应用程序或网站的用户的事件数据。我是一名分析师，想要构建etl，以便将这些原始数据转换为有用的表，以便进行分析。有没有人有什么建议或资源可以让我看看，以了解这方面的行业标准是什么？寻找一个框架，以帮助指导哪些表建立。

目前，我们正在会话级别组织数据。我们有一个会话属性表，它描述了在我们的平台上发生的每个会话的有用属性。然后，它被用来构建一个基本的漏斗，以在转换之前查看用户正在下降的位置。不幸的是，我们的产品有多个转换路径，因此一个漏斗不能捕获所有路径。

Answer 1

本质上，您的问题是“如何从头开始构建数据仓库”。通过你的提问，我认为你可能还需要几年的专业经验，才能坐下来自己解决这个问题。

因此，我的专业意见是，你应该用不同的方式来思考这个问题。

您的问题暗示了分析用户行为的未来任务，实际上，分析师通过测试假设和业务结果来创造价值。通常，这将涉及到测试您希望的东西：

• 通过渠道提高营销投资回报率
  • (购买力平价、搜索引擎优化、附属公司、etc.)

​

• 提高向电子邮件注册
  • 电子邮件营销Effectiveness

的转换

​

• 提高到销售的转换
• 提高客户保留率/LTV
• 等等。

这是一个很短的名单。选择分析投资回报率最高的一个，然后从那里开始。

现在是时候建立好的A/B测试设施了。A/B测试产生收入。通过分析，漏斗分析是20世纪90年代中期最常见的瘫痪形式；它几乎被消灭了，所以现在不要让它蔓延。这些A/B测试设施应记录详细的性能数据。开始设置测试并执行它们。也许你已经有人在做这个了..。太棒了。

当您发现自己计划测试新的收购/转换计划时：-然后您应该构建支持内部数据集，其中包含您的KPI和数据，这些数据与市场营销可以拉动的杠杆一致……例如，Facebook的酷似列表可以包含什么数据？我可以根据什么标准来定位广告？我们的客户有哪些属性？哪些潜在客户转换为销售？然后你就有了告诉市场营销如何赚更多钱所需的数据。

当您发现自己计划测试收入改善计划时：-然后，您应该构建内部数据集，其中包含您的特定KPI以及支持或拒绝正在测试的假设所需的任何行为数据。这可能包括多个客户参与表(站点访问、发送/打开/点击的电子邮件、销售)。你要做的很多测试看起来都很相似，所以这些分析表将会迭代地增长和改进。

随着时间的推移，您会发现您无意中从头开始构建了一个数据仓库，并且它在为业务提供功能服务方面做得非常好。一旦你的创业公司变得足够大，他们就会雇佣一些人来将一切完全正常化，然后他们的数据仓库需要两年时间才能最终与你的数据保持一致--只有到那时，他们才会将你自己的数据仓库纳入其中。

因为我们已经放弃了这里的农场:您几乎总是最终需要在以下基本的表概念上进行自己的旋转。这是我想不到的，但请注意所有表是如何直观地相互连接的：

• indicators)
• Pages (ids，组织，eventID)
• Tests，hypothesis)
• TestSessions ( TestID)
• Users，EmailID，UserID，entry URL，date，conversion indicators)
• Pages (PageID，SessionID，UserID，date，URL，previousPageID，nextPageID，indicators)
• Pages (TestSessionID，CampaignID，SessionID，URL(，email address，date，，(，，date，，amount)
• Items (ItemID，日期，描述，单价)
• Email (EmailID，UserID，send Date，打开日期，点击日期)

祝好运!