CN107886382B - 分析网站站内渠道引流效果的方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种分析网站站内渠道引流效果的方法、装置及系统，该方法包括：根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面；根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识；当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息并将上报的数据保存到维表中，其中订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单；根据维表统计重要页面的引流效果数据。本发明能够准确计算页面之间的引流效果。

Description

分析网站站内渠道引流效果的方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及计算机技术及软件领域，尤其涉及一种分析网站站内渠道引流效果的方法、装置及系统。
背景技术
电子商务经营的过程中，经营者会通过各种途径吸引用户，促使用户在浏览电商网站时将商品加入购物车，进而下单。在浏览电商网站过程中，能对用户加入购物车和下单产生较大作用的重要页面一般可分为四类：首页、搜索结果页、推荐页、活动页。为了提升浏览转化，运营者需评估各类重要页面带来的订单量。
现有技术中分析重要页面的引流效果通常采用如下方式：在同一访次内，只要用户浏览过该页面，后续完成的所有订单都计为该页面的引流效果，无论期间用户是否还浏览过其他页面，也不考虑用户是否是通过本终端将商品加入购物车。具体而言，主要采用js埋点上报及后端离线计算相结合的方式：首先对所有相关页面都进行js埋点，保证用户在浏览页面时，上报用户浏览信息；然后根据用户账号、访次等信息，将浏览数据与订单数据关联，根据在同一访次内先浏览后下单的逻辑，得到每个页面引入的订单量、订单金额等。
然而，这种分析各重要页面引流效果的方式有一定的弊端：
(1)后端离线计算量大，对集群要求高
对大型网站来说，页面浏览数据较高，往往上千万，甚至上亿，且与订单相关的数据往往也在百万级以上。此二者关联，计算量已很庞大，若再计算各类页面之间的引流效果，计算量更会成倍增长。如此便会占用大量的集群资源，致使计算耗时且效率低下。
(2)计算得到的各类页面引入订单量的评估结果虚高
由于计算逻辑简单，仅仅考虑先浏览后下单的统计方式，而不考虑下单之前用户是否还浏览了其他页面，也不考虑商品是何时、通过何种途径、在何种终端加入的购物车，这样计算出来的评估结果会严重虚高。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种分析网站站内渠道引流效果的方法、装置及系统，能够大量减少计算量，此外，在准确计算一个页面引入的订单量的同时，还可以方便地计算页面之间的引流效果。
为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种分析网站站内渠道引流效果的方法。
本发明的一种分析网站站内渠道引流效果的方法包括：根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面；根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则是指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识；当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中，其中，订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息，以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单；根据维表统计重要页面的引流效果数据。
可选地，根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识包括：按照页面类型为首页、搜索结果页、推荐页或活动页，为重要页面赋予相对应的main、search、recommend、或activity标识。
可选地，根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识包括：将浏览过的重要页面的标识保存到Cookie中，其中，对应于四类标识，将Cookie分为四段：a4|a3|a2|a1，其中a1记录商品加入购物车前最后浏览的重要页面URL1的标识，a2记录在URL1之前最后浏览的重要页面URL2的标识，a3、a4依次类推；以及当根据浏览顺序将某一重要页面的标识记录为a1后，根据a2＝a1，a3＝a2，a4＝a3的就近覆盖原则相应地更新a2、a3、a4的值。
可选地，当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中包括：当将商品加入购物车时，将记录的标识及订单信息上报至日志服务器，并在将记录的标识及订单信息与维表中的历史数据对比后，对维表进行更新。
可选地，所述维表中的历史数据包括维表中近15天内订单状态信息为未下单的历史数据。
可选地，根据维表统计重要页面的引流效果数据包括：统计各类重要页面引入的加入购物车商品的数量和/或下单商品数量；和/或统计多类重要页面之间引入的加入购物车商品的数量和/或下单商品数量。
为实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种分析网站站内渠道引流效果的装置。
本发明的一种分析网站站内渠道引流效果的装置包括：分类模块，用于根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面；记录模块，用于根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则是指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识；上报模块，用于当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中，其中，订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息，以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单；统计模块，用于根据维表统计重要页面的引流效果数据。
可选地，所述分类模块还用于：按照页面类型为首页、搜索结果页、推荐页或活动页，为重要页面赋予相对应的main、search、recommend、或activity标识。
可选地，所述记录模块还用于：将浏览过的重要页面的标识保存到Cookie中，其中，对应于四类标识，将Cookie分为四段：a4|a3|a2|a1，其中a1记录商品加入购物车前最后浏览的重要页面URL1的标识，a2记录在URL1之前最后浏览的重要页面URL2的标识，a3、a4依次类推；以及当根据浏览顺序将某一重要页面的标识记录为a1后，根据a2＝a1，a3＝a2，a4＝a3的就近覆盖原则相应地更新a2、a3、a4的值。
可选地，所述上报模块还用于：当将商品加入购物车时，将记录的标识及订单信息上报至日志服务器，并在将记录的标识及订单信息与维表中的历史数据对比后，对维表进行更新。
可选地，所述维表中的历史数据包括维表中近15天内订单状态信息为未下单的历史数据。
可选地，所述统计模块还用于：统计各类重要页面引入的加入购物车商品的数量、下单商品数量；和/或统计多类重要页面之间引入的加入购物车商品的数量、下单商品数量。
为实现上述目的，根据本发明的再一方面，提供了一种分析网站站内渠道引流效果的系统。
本发明的一种分析网站站内渠道引流效果的系统包括：存储器和处理器，其中：所述存储器存储指令；所述处理器被配置为根据所述指令执行以下步骤：根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面；根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则是指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识；当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中，其中，订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息，以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单；根据维表统计重要页面的引流效果数据。
为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备。
本发明实施例的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的方法。
为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种计算机可读介质。
本发明的一种计算机可读介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的方法。
根据本发明的技术方案，通过根据浏览顺序及就近覆盖的记录规则，利用前端Cookie记录网站内各渠道的浏览信息，从而可以精准记录每一个商品的站内渠道来源；通过将商品站内来源渠道划分为四类，从而可以方便追查用户下单或加入购物车前的浏览路径；通过利用前端js埋点上报和后端维表结合，从而可以大幅减少集群的计算量，提升计算的准确性；通过区分商品加入购物车和下单的两种情形，从而可以准确记录和评估网页内各渠道对浏览转化的影响。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的方法的主要步骤的示意图；
图2是根据本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的方法中商品加入购物车时上报数据的示意图；
图3是根据本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的方法中商品下单时上报数据的示意图；
图4是根据本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的装置的主要模块的示意图；
图5是根据本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的系统的主要部分的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本发明实施例提出一种分析网站站内渠道引流效果的方法，通过Cookie和后端维表调用，大量减少服务端的计算量；此外，本发明实施例还包括较现有技术更准确的页面引入订单量计算规则，不仅可以准确计算一个页面引入的订单量，还可以方便地计算各页面之间的引流效果。
图1是根据本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的方法的主要步骤的示意图。
如图1所示，本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的方法主要包括如下步骤：
步骤S11：根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面。
步骤S12：根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则是指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识。
步骤S13：当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中，其中，订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息，以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单。
步骤S14：根据维表统计重要页面的引流效果数据。
以下结合上述各步骤的描述对本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的方法的主要流程进行详细介绍。
在进行各重要页面引入订单量的计算之前，需先完成准备工作。即需要先对重要页面分类。此处重要页面为待分析引流效果的网站页面。一般而言，对引入订单量会产生积极重大效果的页面可以分为四类：首页、搜索结果页、推荐页以及活动页。因此，本发明实施例中设定该四类页面对应的页面标识记分别为main、search、recommend、activity。
在用户浏览页面的过程中，根据用户的浏览情况，利用js埋点(即通过js代码，将用户的浏览行为(包括但不限于URL、SKUID、登陆账号、订单号、加入购物车时间、下单时间、Cookie信息等)上报到日志服务器)技术，将这四类标识会存到客户端的Cookie文件中，在数据上报时，将Cookie随同其他信息上报到位于日志服务器的维表中。
其中，上文中的Cookie实际上是一段的文本信息。当客户端请求服务器时，若服务器需要记录该用户状态，就使用响应response向作为客户端的浏览器颁发一个Cookie。浏览器会把Cookie保存起来。当浏览器再请求该网站时，浏览器把请求的网址连同该Cookie一同提交给服务器。服务器检查该Cookie，以此来辨认用户状态。此外，服务器还可以根据需要修改Cookie的内容。
本发明实施例中，对应于四类页面标识，Cookie分为四段：a4|a3|a2|a1。其中a1记录加入购物车前最后浏览的重要页面URL1的标识，a2记录在URL1之前最后浏览的重要页面URL2的标识，a3，a4依次类推。Cookie中记录的浏览行为对应的session为有效。
当用户在浏览页面时，利用js埋点判断该页面是否是已经分类的重要页面，如果是，则将页面的标识(main、search、recommend、activity的其中之一)计入Cookie文件sku_cart(sku_cart如不存在则创建)的a1，同时更新a2，a3，a4值(a2＝a1,a3＝a2,a4＝a3)，此即为前述根据浏览顺序，利用就近覆盖原则，记录浏览的重要页面的标识。
当用户将商品加入购物车时，上报商品信息、用户信息以及订单状态等信息，本发明实施例中包括但不限于当前时间dt、用户账号pin、商品SKUID、sku_cart的Cookie值a4|a3|a2|a1。
对于上报的数据(dt,pin,SKUID,a4|a3|a2|a1)，在维表的历史数据(例如近15天未下单(flag＝0))中查找，查看维表中是否有相同的pin、SKUID。如果有，则更新维表数据，即更新f1、f2、f3、f4、cdt(加入购物车的时间，本发明实施例中以天为单位)的值，其中，f1＝a1,f2＝a2,f3＝a3,f4＝a4,cdt＝dt；如果不存在，则新增维表数据，pin＝pin,SKUID＝SKUID,f1＝a1,f2＝a2,f3＝a3,f4＝a4,cdt＝dt,flag＝0。具体流程如图2所示。
需要注意的是，上述历史数据设定的15天期限并非固定的，可以根据业务特性来调整。本发明实施例中设定为15天，主要有如下考虑：首先，维表是每天增量更新，如果不限制时间的话，调用维表时查询数据量会很大，影响调用维表的效率；其次，对加入购物车商品的站内渠道，没必要追溯至很久以前。一般而言，用户下单时间距离加入购物车时间越久，加入购物车时的渠道效果越弱。考虑到如上因素，本发明实施例中将渠道的有效期设为15天，体现在技术方案中就是在调用维表时，只查询最近15天的记录。
至此得到根据用户加入购物车的行为更新的维表数据。当用户提交订单时，上报商品信息、用户信息以及订单状态等信息，包括但不限于订单号、商品SKUID、下单时间odt、用户账号pin，然后根据上报的SKUID、pin，在维表的历史数据(如前所述，本发明实施例中可以但不限于设定为最近15天未下单(flag＝0))记录中查找，查看是否有相同的SKUID、pin。如果有的话，则将对应记录的flag标识改为1，其他不变。具体流程如图3所示。
在根据加入购物车以及下单行为得到更新过的维表数据后，利用得到的维表统计不同分析需求下各重要页面的引流效果。其中，统计可以包括：统计各类重要页面引入的加入购物车商品的数量、下单商品数量；和/或统计多类重要页面之间引入的加入购物车商品的数量、下单商品数量。
具体如下：
a.各类型重要页面引入的下单商品数量、加入购物车商品数量
下单商品数量：在下单的商品中(flag＝1)，计算f1不同枚举值对应的SKUID数量；
加入购物车商品数量：在维表所有商品中，计算f1不同枚举值对应的SKUID数量。
b.各类型重要页面之间引入的下单商品数量、加入购物车商品数量
下单商品数量：在下单的商品中(flag＝1)，计算不同类型重要页面所有枚举值组合对应的SKUID数量；
加入购物车商品数量：在维表所有商品中，计算不同类型重要页面所有枚举值组合对应的SKUID数量。
举例而言：用户在下单前最后浏览的四个页面类型是：main、search、recommend、activity，那么相应的计算数据如下：
1.计算f1不同枚举值对应的SKUID数量
当f1为activity时，即为用户浏览完活动页(activity)就将商品加入购物车的商品数量；
2.计算不同类型重要页面所有枚举值组合对应的SKUID数量
例如计算f1与f2组合对应的SKUID数量：若f1为activity，f2为recommend，则该计算即是用户先浏览了推荐页面(recommend)，而后又浏览了活动页(activity)，最后将商品加入购物车的商品数量。
根据本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的方法可以看出，通过根据浏览顺序及就近覆盖的记录规则，利用前端Cookie记录网站内各渠道的浏览信息，从而可以精准记录每一个商品的站内渠道来源；通过将商品站内来源渠道划分为四类，从而可以方便追查用户下单或加入购物车前的浏览路径；通过利用前端js埋点上报和后端维表结合，从而可以大幅减少集群的计算量，提升计算的准确性；通过区分商品加入购物车和下单的两种情形，从而可以准确记录和评估网页内各渠道对浏览转化的影响。
图4是根据本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的装置的主要模块的示意图。
如图4所示，本发明实施例的一种分析网站站内渠道引流效果的装置40包括：分类模块401、记录模块402、上报模块403以及统计模块404。其中，
分类模块401用于根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面；记录模块402用于根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则是指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识；上报模块403用于当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中，其中，订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息，以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单；统计模块404用于根据维表统计重要页面的引流效果数据。
其中，分类模块401还可用于：按照页面类型为首页、搜索结果页、推荐页或活动页，为重要页面赋予相对应的main、search、recommend、或activity标识。
记录模块402还可用于：将浏览过的重要页面的标识保存到Cookie中，其中，对应于四类标识，将Cookie分为四段：a4|a3|a2|a1，其中a1记录商品加入购物车前最后浏览的重要页面URL1的标识，a2记录在URL1之前最后浏览的重要页面URL2的标识，a3、a4依次类推；以及当根据浏览顺序将某一重要页面的标识记录为a1后，根据a2＝a1，a3＝a2，a4＝a3的就近覆盖原则相应地更新a2、a3、a4的值。
另外，上报模块403还可用于：当将商品加入购物车时，将记录的标识及订单信息上报至日志服务器，并在将记录的标识及订单信息与维表中的历史数据对比后，对维表进行更新。其中，维表中的历史数据根据业务需求可以设定为维表中近15天内订单状态信息为未下单的历史数据。
此外，统计模块404还可用于：统计各类重要页面引入的加入购物车商品的数量、下单商品数量；和/或统计多类重要页面之间引入的加入购物车商品的数量、下单商品数量。
图5是根据本发明实施例的分析网站站内渠道引流效果的系统的主要部分的示意图。
如图5所示，本发明的一种分析网站站内渠道引流效果的系统50包括：存储器501和处理器502，其中：存储器501存储指令；处理器502被配置为根据所述指令执行以下步骤：根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面；根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则是指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识；当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中，其中，订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息，以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单；根据维表统计重要页面的引流效果数据。
从以上描述可以看出，通过根据浏览顺序及就近覆盖的记录规则，利用前端Cookie记录网站内各渠道的浏览信息，从而可以精准记录每一个商品的站内渠道来源；通过将商品站内来源渠道划分为四类，从而可以方便追查用户下单或加入购物车前的浏览路径；通过利用前端js埋点上报和后端维表结合，从而可以大幅减少集群的计算量，提升计算的准确性；通过区分商品加入购物车和下单的两种情形，从而可以准确记录和评估网页内各渠道对浏览转化的影响。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (13)

1.一种分析网站站内渠道引流效果的方法，其特征在于，包括：
根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面；
根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则是指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识；
当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中，其中，订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息，以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单；
根据维表统计重要页面的引流效果数据；
根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识包括：将浏览过的重要页面的标识保存到Cookie中，其中，
对应于四类标识，将Cookie分为四段：a4|a3|a2|a1，其中a1记录商品加入购物车前最后浏览的重要页面URL1的标识，a2记录在URL1之前最后浏览的重要页面URL2的标识，a3、a4依次类推；以及
当根据浏览顺序将某一重要页面的标识记录为a1后，根据a2＝a1，a3＝a2，a4＝a3的就近覆盖原则相应地更新a2、a3、a4的值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识包括：按照页面类型为首页、搜索结果页、推荐页或活动页，为重要页面赋予相对应的main、search、recommend、或activity标识。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中包括：当将商品加入购物车时，将记录的标识及订单信息上报至日志服务器，并在将记录的标识及订单信息与维表中的历史数据对比后，对维表进行更新。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述维表中的历史数据包括维表中近15天内订单状态信息为未下单的历史数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据维表统计重要页面的引流效果数据包括：
统计各类重要页面引入的加入购物车商品的数量和/或下单商品数量；和/或
统计多类重要页面之间引入的加入购物车商品的数量和/或下单商品数量。
6.一种分析网站站内渠道引流效果的装置，其特征在于，包括：
分类模块，用于根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面；
记录模块，用于根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则是指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识；
上报模块，用于当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中，其中，订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息，以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单；
统计模块，用于根据维表统计重要页面的引流效果数据；
所述记录模块还用于：将浏览过的重要页面的标识保存到Cookie中，其中，
对应于四类标识，将Cookie分为四段：a4|a3|a2|a1，其中a1记录商品加入购物车前最后浏览的重要页面URL1的标识，a2记录在URL1之前最后浏览的重要页面URL2的标识，a3、a4依次类推；以及
当根据浏览顺序将某一重要页面的标识记录为a1后，根据a2＝a1，a3＝a2，a4＝a3的就近覆盖原则相应地更新a2、a3、a4的值。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分类模块还用于：按照页面类型为首页、搜索结果页、推荐页或活动页，为重要页面赋予相对应的main、search、recommend、或activity标识。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述上报模块还用于：当将商品加入购物车时，将记录的标识及订单信息上报至日志服务器，并在将记录的标识及订单信息与维表中的历史数据对比后，对维表进行更新。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述维表中的历史数据包括维表中近15天内订单状态信息为未下单的历史数据。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述统计模块还用于：
统计各类重要页面引入的加入购物车商品的数量、下单商品数量；和/或
统计多类重要页面之间引入的加入购物车商品的数量、下单商品数量。
11.一种分析网站站内渠道引流效果的系统，其特征在于，包括：
存储器和处理器，其中：
所述存储器存储指令；
所述处理器被配置为根据所述指令执行以下步骤：
根据页面类型对重要页面进行分类，并为各类重要页面赋予相对应的标识，所述重要页面为待分析引流效果的网站页面；
根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识，其中就近覆盖原则是指根据浏览顺序对记录的标识进行更新，以在后浏览过的重要页面的标识覆盖在先浏览过的重要页面的标识；
当将商品加入购物车时，上报记录的标识及订单信息，并将上报的数据保存到维表中，其中，订单信息包括用户信息、商品信息以及订单状态信息，以及当用户下单时，将维表中订单状态信息修改为已下单；
根据维表统计重要页面的引流效果数据；
根据浏览顺序及就近覆盖原则，记录用户浏览过的重要页面的标识包括：将浏览过的重要页面的标识保存到Cookie中，其中，
对应于四类标识，将Cookie分为四段：a4|a3|a2|a1，其中a1记录商品加入购物车前最后浏览的重要页面URL1的标识，a2记录在URL1之前最后浏览的重要页面URL2的标识，a3、a4依次类推；以及
当根据浏览顺序将某一重要页面的标识记录为a1后，根据a2＝a1，a3＝a2，a4＝a3的就近覆盖原则相应地更新a2、a3、a4的值。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
13.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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