简介
功能名称:分析模型支持切换分析主体
简称:多分析主体
本功能为高级功能
本功能为高级功能,默认不开启,请联系客户成功开启功能。
什么叫分析主体
神策的分析模型是 Event-User 模型,其中的 User(用户)就是分析的主体,用于串联起一连串的 Event(事件),形成用户的行为序列。更多信息请查看 Event-User 模型的介绍。
在不同的分析模型中,分析主体会起到关键的作用,比如:
- 在留存分析中,会以一个用户为分析的主体,判断这个用户串联的相关事件是否在 t+1,t+2···t+N 的再次发生,形成留存。
- 在漏斗分析中,会以一个用户作为分析主体,判断这个用户的串联起来的行为是否构成一个漏斗,把所有用户串联的小漏斗合并起来变成一个综合计算后的数值。
在实际的工作场景中,我们会需要在部分的分析场景里面切换分析主体,比如说漏斗分析,如果我们关心的不是 用户 的行为转化漏斗,而是某个商品,从入库、存库再到销售出去的漏斗模型,就需要应用到切换分析主体的功能。
适用场景与客户
客户所在行业 |
使用场景 |
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---|---|---|
1 | 工具 | 除了按照用户(人)的角度去分析业务数据,也想要按照设备的维度,去看产品的使用与留存 |
2 | 证券 | 同一用户名下有多个资金账号,在没有多分析主体的机制下,只能通过上报公共属性的方式进行账号筛选,但在神策系统中无法按照资金账号进行计数与分析,但是如果能够切换分析主体,就能实现想要的分析效果。 |
3 | 电商/电视购物 | 同一个用户,在集团视角和业务视角身份不同,意味着同一个人在环境中具备不同的身份 |
4 | 游戏 | 这个与证券用户相近,同一个游戏用户的账号下,存在创建多个游戏角色的场景 |
功能介绍
步骤 1:核心逻辑与配置方法
导航栏 系统管理 > 分析模型设置,进入设置界面。
点击创建,可以把事件属性设置为可分析的主体,支持 string 和 number 类型的属性。
配置思路
游戏行业
以游戏行业为例,通常存在一个用户练多个角色甚至多个小号的情况,比如如下情况:
角色 id | 账号 id | 实名认证 id |
---|---|---|
角色 A.1 | 账号 A | 自然人 α |
角色 A.2 | ||
角色 B.1 | 账号 B | |
角色 C.1 | 账号 C | 自然人 β |
在进行埋点时,通常会把账号 id 作为用户 id。如果希望以角色 id 或者实名认证 id 作为分析主体,需要将这两个 id 作为事件属性在埋点时上报。
步骤 2:在留存分析中的应用
典型应用场景
游戏行业:同一用户可能会创建多个角色,每个角色的留存情况如何?是否存在部分角色留存而其他角色不再活跃的情况。
主界面
开启多分析主体功能后,可以在界面右上方看到切换分析主体的菜单。默认用户 ID 是神策分析经过 ID-mapping 之后的用户 ID,可根据需要切换为其他分析维度。
支持保存为概览
在切换分析主体的情况下,支持将分析结果保存为概览。
步骤 2:在分布分析中的应用
典型应用场景
- 金融行业:根据开户的账户维度查看同一自然人的不同账户交易金额分布
- 游戏行业:根据设备/角色维度查看角色等级、充值金额的属性分布
主界面
开启多分析主体功能后,可以在界面右上方看到切换分析主体的菜单。默认用户 ID 是神策分析经过 ID-mapping 之后的用户 ID,可根据需要切换为其他分析维度。
支持保存为概览
在切换分析主体的情况下,支持将分析结果保存为概览。
步骤 2:在漏斗分析中的应用
典型应用场景
电商行业:如需分析商品流转情况,可将商品作为主体,查看商品从进库存、展示、销售、物流到售后的完整漏斗转化情况。
主界面
开启多分析主体功能后,可以在界面右上方看到切换分析主体的菜单。默认用户 ID 是神策分析经过 ID-mapping 之后的用户 ID,可根据需要切换为其他分析维度。
切换分析主体后,漏斗计算时用于串联用户行为的 key 值将从用户 ID 变为所选的分析主体。
支持保存为概览
在切换分析主体的情况下,支持将分析结果保存为概览。
多分析主体的局限性
无法支持的计算
使用默认的分析主体时,支持查看用户画像,添加用户分群。
使用自定义的分析主体时,无法查看用户画像,支持添加用户分群。
可能会导致计算不准确的情况
当选择自定义的分析主体,并且按照用户属性/用户分群/用户标签查看分布数据时,数据可能存在不准确:
假如一个多租户的设备前后被多个用户使用过,以这个设备 ID 作为分析主体分析的时候,能够映射到多个用户,也就可以映射到多个用户属性的值。所以在遇到这种情况——同一个分析主体会对应两个用户属性的值时,会按照行为序列中最早的事件去寻找用户属性。