订单行归因分析

2016-06-20 09:28:29   0  举报

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AI智能生成

订单行归因分析是一种数据分析方法，用于确定哪些营销活动和策略对特定订单或销售产生了最大的影响。这种分析可以帮助企业更好地理解其营销投资的回报率，并优化其营销策略以提高销售效果。例如，如果一个企业在多个渠道进行了广告投放，那么通过订单行归因分析，企业可以确定哪个渠道的广告最有效，从而将更多的资源投入到这个渠道中。此外，订单行归因分析还可以帮助企业发现潜在的问题和机会，例如，如果某个产品的销售额突然下降，那么企业可以通过订单行归因分析来确定原因，并采取相应的措施来解决问题。总之，订单行归因分析是一种强大的工具，可以帮助企业更好地管理其营销活动并提高销售业绩。

作者其他创作

大纲/内容

前言

1.每小时25分执行一次上一小时的数据

2.pc的是执行com.log.analysis.order.AnalysisOrderItemAttributionHour这个类，APP执行的是com.app.log.analysis.orderitem.AppOrderItemHour这个类

3.每小时执行都会在/result/www/AnalysisOrderItemAttributionHour/dayhour/目录下生成一个目录，格式是年-月-日_小时，再把里面的数据加载到hive中的dw_orderitem_attribution_fdt0表里（/opt/hive-0.13.0/bin/hive -e "LOAD DATA INPATH '/result/www/AnalysisOrderItemAttributionHour/dayhour/${log_date}_${hourstr}/part-r-00000' OVERWRITE INTO TABLE dw_orderitem_attribution_f dt0 PARTITION (DATE='${log_date}')" ）

4.执行hive sql 计算相关数据覆盖到hdfs上的/result/hive/DW_LOG_ORDERITEM_FDT0这个目录（/home/hadoop/timing_work/import_order_item_oracle_hour/hqlfile/import_order_item_2016-06-20.hql）

5.每次执行完都会先删除当天的数据（通过com.log.analysis.dbwrite.ClearOrderItemHourData）然后通过sqoop导出到oracle的dw_orderitem_attribution_fdt0这个表

insert overwrite directory '/result/hive/DW_LOG_ORDERITEM_FDT0' select concat(data_date,' 00:00:00'),createtime,orderid,orderitemid,case when originid is null then 0 else originid end, case when generalid is null then 0 else generalid end, case when productid is null then 0 else productid end, case when goodsid is null then 0 else goodsid end, case when site_id is null then 0 else site_id end, channel1,channel2,channel3,juid, case when refer_pagetype_id is null then 0 else refer_pagetype_id end, case when refer_page_id is null then 0 else refer_page_id end, case when refer_pagenum is null then 0 else refer_pagenum end, refer_zone, case when pagetype_id is null then 0 else pagetype_id end, case when page_id is null then 0 else page_id end, case when pagenum is null then 0 else pagenum end, keyword,refer_keyword,refer_url from dw_orderitem_attribution_fdt0 where date='2016-06-20'

分析

1.获取当天订单信息（orderId订单号, createDate订单创建日期, nuid CookieId组, juid CookieID, originId来源ID, orderItemId订单明细ID, pidKey商品ID（dyid+"_"+mdyid+"_"+wareId）），参数一是今天，参数二是明天getOrderItemInfoMapV2Web2(Date beginDate, Date endDate)

2.获取uv级别的cookie信息（CookieVisitPath.getCookieVisitPathV2(value.toString())）

3.获取juid(首先不能为空，能解码的解码)

String decodedJuid = juid; try{ decodedJuid = URLDecoder.decode(juid, "UTF-8"); } catch(Exception e) { decodedJuid = juid; } if(decodedJuid == null || decodedJuid.isEmpty()) { throw new NullPointerException("decoded Juid is Empty" + value.toString()); }

4.查看订单信息Map是否存在该juid,有就获取对应的订单信息

5.获取该uv的访问路径

6.遍历订单列表里面的商品信息

7.获取商品信息（warecode,dyid,mdyid都有可能指向同一个商品）

String ids[] = orderItemInfo.getPidKey().split("_"); dyid = Integer.parseInt(ids[0]); mdyid = Integer.parseInt(ids[1]); warecode = Integer.parseInt(ids[2]);

8.分析每个商品的时候都要遍历一次访问路径，获取pv的时间，只要比该订单下单时间晚的pv都过滤，mark设置为true

9.如果是商品页面类型，则通过商品id去关联，前提actionTag是view行为，页面类型是product，获取页面id，要是为0的跳出该次循环，也就是商品ID进行匹配（(pageId==warecode||pageId==dyid||pageId==mdyid)）获取当前访问路径信息，上一个访问路径信息，平台信息，渠道信息输出，mark设置为false

10.如果页面类型能匹配到的就不用actionid去匹配，actionid不能为空，actionkey(参数是p_type)是product,获取当前访问路径信息，上一个访问路径信息，平台信息，渠道信息输出(mark && visitPageInfo.getActionId() != 0 && "product".equals(visitPageInfo.getActionKey()))

11.按照时间排序输出信息（日期，下单时间，订单号，商品明细ID+ 订单来源，当前页面ID，当前页面ID ，商品ID，解码后的juid,当前访问路径信息，上一个访问路径信息，平台信息，渠道信息，referUrl）

select KTO.*,wwe.dyid,wwe.mdyid from( Select KO.ORDERCODE, KO.CREATEDATE,KO.OrderSource,KO.NUID_MARK,KOI.DETAILID,KOI.WARECODE from ( select part1.*,case when part2.requestnuid is not null then to_char(part2.requestnuid) else to_char(part1.NUID) end as NUID_MARK from ( select * from OM.OM_ORDER KO where CREATEDATE>=to_date('2016-06-20 00:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND CREATEDATE=to_date('2016-06-20 00:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') and CREATEDATE

注意

1.现在系统是存在解析不了的链接，所以要用actiongid去关联，但是目前hbase是不存在这种情况的,只是少部分m站，微商城的在线咨询的订单涉及这个

2.原始日志解析的时候默认是view行为（logInfo.action = ActionTag.view.toString().toLowerCase()）

3.如果存在action这个参数那么就用action参数的值作为行为

4.actionid,actionkey对应的参数是p_id和p_type，表示页面ID和页面关键词

5.根据actionid关联的暂时发现链接都是action=online_ask&p_id=5825&p_type=product

58.220.44.88 - - - [20/Jun/2016:08:28:29 +0800] "GET /?juid=1466381905493855869511142&url=http%3A%2F%2Fm.360kad.com%2Fsearch%2F%3FpageText%3D%25E6%259B%25B4%25E6%2598%2594%25E6%25B4%259B%25E9%259F%25A6&ref_url=http%3A%2F%2Fm.360kad.com%2Fsearch%2FSearchEntrance%3FKeyWord%3D&sr=540*960&rand=860372&newnuid=AAAAAFdnNp9DmAZ6wzR4Ag%3D%3D&isnew=0&action=online_ask&p_id=73454&p_type=product HTTP/1.1" 200 0 "http://m.360kad.com/search/?pageText=%E6%9B%B4%E6%98%94%E6%B4%9B%E9%9F%A6" "Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 4.1.2; zh-CN; HUAWEI G525-U00 Build/HuaweiG525-U00) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 UCBrowser/10.10.3.810 U3/0.8.0 Mobile Safari/534.30" - __newnuid=000000009F3667577A069843027834C3 1.1466381907.1.1.utmcsr=sogou|utmccn=kad-sogouwap|utmcmd=cpc request_time: 0.000

016-06-20 08:28:29 online_ask 12 2 73454 product http://m.360kad.com/search/?pageText=%E6%9B%B4%E6%98%94%E6%B4%9B%E9%9F%A6

在线咨询会触发ctrActionsend("online_ask",73454,"product")这个事件生成一条日志

所以归因页面的话我感觉归因到具体的商品详情页

首先获取今天的订单信息，最主要先拿juid，和页面id，动意ID这三个，形成>这种情况，