CN117236992B - 一种跨平台的通用型电商转化监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种跨平台的通用型电商转化监测系统及方法，属于电商转化监控技术领域，包括数据连接和整合模块、用户行为分析模块、多渠道分析模块、预测优化模块、数据隐私安全模块、转化持续监测模块，所述的数据连接和整合模块用于对数据来源进行识别并连接，对来自不同平台的数据源依次进行收集、清洗和存储；所述的用户行为分析模块用于跟踪在不同平台的行为，其中包括页面浏览、点击、停留时间，并通过设置关键转化事件，所述的关键转化事件包括购买、注册、加入购物车；本发明通过预测优化模块对各类数据利用机器学习模型进行优化预测，对监测系统进行数据反馈，并进行用户行为分析，提高电商平台的转化率。
Description
技术领域
本发明涉及电商转化监控领域，特别涉及一种跨平台的通用型电商转化监测系统及方法。
背景技术
跨平台电商转化监测系统的背景技术是一门综合性的领域，借助数据采集、大数据处理、用户行为分析和数据可视化等技术，实现电商业务的全面监测与分析。企业能够深入了解用户需求、优化营销策略、提升用户体验、提高转化率，并最终实现电商业务的持续增长。
如公开号为CN114757725A的中国发明专利公开了一种跨境电子商务供应链监测分析系统，该专利包括农产品当年预估使用量分析模块、农产品生产产量评估模块、农产品数据储存库、农产品国内需求量分析模块、国际供应地供应量获取模块、农产品交易运输信息获取模块，通过设置的各项模块对电商数据进行监测，提高豆类农产品跨境电商供应链的转化效率。但该专利仅针对单一的平台监测单一的数据，不能进行跨平台的处理，具有局限性。
发明内容
针对上述技术问题，本发明公开了一种跨平台的通用型电商转化监测系统，包括数据连接和整合模块、用户行为分析模块、多渠道分析模块、预测优化模块、数据隐私安全模块、转化持续监测模块，所述的数据连接和整合模块用于对数据来源进行识别并连接，对来自不同平台的数据源依次进行收集、清洗和存储；所述的用户行为分析模块用于跟踪在不同平台的行为，其中包括页面浏览、点击、停留时间，并通过设置关键转化事件，所述的关键转化事件包括购买、注册、加入购物车；所述的多渠道分析模块用于标记和追踪不同渠道的数据，其中不同渠道的数据包括用户从不同渠道进入电商网站的流量、不同渠道的广告和营销活动；所述的预测优化模块用于构建预测模型，通过预测模型预测未来用户行为和趋势，对转化监测进行数据反馈；所述的数据隐私安全模块用于保护不同平台传输的数据安全；所述的转化持续监测模块用于持续监测关键指标和性能，制定改进计划。
进一步的，所述的多渠道分析模块获取不同平台的数据，将不同平台的数据按类别存入云服务器中。
进一步的，所述的预测优化模块包括预测模型，所述的预测模型包括若干个机器学习模型，通过机器学习模型对数据进行聚类分析和趋势预测。
进一步的，所述的数据隐私安全模块包括数据加解密单元、数据签名单元，通过数据加解密单元对不同平台的数据的传输过程进行数据的加解密；通过数据签名单元认证数据访问来源。
一种跨平台的通用型电商转化监测方法，包括:
步骤S1，通过数据连接和整合模块对电商网站、移动终端应用的数据源进行识别和连接，对产生数据进行清洗，对数据进行标记并存储。
步骤S2，利用用户行为分析模块对标记为用户行为相关数据进行分析，获取用户行为结果；利用多渠道分析模块对标记为渠道分类数据进行分析识别数据来源，对每个数据来源进行分类分析。
步骤S3，将分类好的数据利用预测优化模块进行预测分析，对各类数据利用机器学习模型进行未来趋势预测。
步骤S4，通过转化持续监测模块对收集的数据、分析的结果数据及预测优化的数据进行持续监测整合，整合时，数据的传输使用数据隐私安全模块进行加密；生成监测报告，报告包括关键指标趋势图标、预测与实际对比、优化建议。
进一步的，通过转化持续监测模块进行监测的步骤包括，
步骤S401，设定数据源获取周期，定期监测来自各个数据源的新数据，包括用户行为数据、渠道数据、预测数据。
步骤S402，使用监测结果分析工具，对整合后的数据进行分析，以了解当前业务表现，包括转化率、销售趋势、用户行为。
步骤S403，基于持续监测和分析结果，生成监测报告；根据监测报告提供的数据和见解，制定数据驱动的决策和改进建议。
本发明与现有技术相比的有益效果是：（1）本发明通过多渠道分析模块获取来自多个电商平台的数据，并对标记分类后数据来源的数据进行分析，实现跨平台监测；（2）本发明通过预测优化模块对各类数据利用机器学习模型进行优化预测，对监测系统进行数据反馈，并进行用户行为分析，提高电商平台的转化率；（3）通过转化持续监测模块持续建立持续监测机制，以确保业务的持续改进。
附图说明
图1为本发明监测系统的组成模块示意框图。
图2为本发明进行转化监测的一个示例性步骤。
图3为本发明多渠道分析模块进行数据收集的示例性框图。
图4为本发明转化持续监测模块进行监测的一个示例性步骤。
具体实施方式
实施例：如图1所示，为本发明系统模块的构成框图，一种跨平台的通用型电商转化监测系统，包括数据连接和整合模块、用户行为分析模块、多渠道分析模块、预测优化模块、数据隐私安全模块、转化持续监测模块，数据连接和整合模块用于对数据来源进行识别并连接，对来自不同平台的数据源依次进行收集、清洗和存储；用户行为分析模块用于跟踪在不同平台的行为，其中包括页面浏览、点击、停留时间，并通过设置关键转化事件，关键转化事件包括购买、注册、加入购物车；多渠道分析模块用于标记和追踪不同渠道的数据，其中不同渠道的数据包括用户从不同渠道进入电商网站的流量、不同渠道的广告和营销活动；预测优化模块用于构建预测模型，通过预测模型预测未来用户行为和趋势，对转化监测进行数据反馈；数据隐私安全模块用于保护不同平台传输的数据安全；转化持续监测模块用于持续监测关键指标和性能，制定改进计划。
如图3所示，多渠道分析模块获取不同平台的数据，将不同平台的数据按类别存入云服务器中。不同平台的数据通过在收集时对来源进行标记。
预测优化模块包括预测模型，预测模型包括若干个机器学习模型，通过机器学习模型对数据进行聚类分析和趋势预测。
数据隐私安全模块包括数据加解密单元、数据签名单元，通过数据加解密单元对不同平台的数据的传输过程进行数据的加解密；通过数据签名单元认证数据访问来源。
如图2所示，一种跨平台的通用型电商转化监测方法，包括:
步骤S1，通过数据连接和整合模块对电商网站、移动终端应用的数据源进行识别和连接，对产生数据进行清洗，对数据进行标记并存储。
步骤S2，利用用户行为分析模块对标记为用户行为相关数据进行分析，获取用户行为结果；利用多渠道分析模块对标记为渠道分类数据进行分析识别数据来源，对每个数据来源进行分类分析。
步骤S3，将分类好的数据利用预测优化模块进行预测分析，对各类数据利用机器学习模型进行未来趋势预测。
步骤S4，通过转化持续监测模块对收集的数据、分析的结果数据及预测优化的数据进行持续监测整合，整合时，数据的传输使用数据隐私安全模块进行加密；生成监测报告，报告包括关键指标趋势图标、预测与实际对比、优化建议。
如图4所示，通过转化持续监测模块进行监测的步骤包括，
步骤S401，设定数据源获取周期，定期监测来自各个数据源的新数据，包括用户行为数据、渠道数据、预测数据。
步骤S402，使用监测结果分析工具，对整合后的数据进行分析，以了解当前业务表现，包括转化率、销售趋势、用户行为。
步骤S403，基于持续监测和分析结果，生成监测报告；根据监测报告提供的数据和见解，制定数据驱动的决策和改进建议。
本实施例通过监测系统和监测方法对各个平台的电商转化数据进行收集和监测，有利于决策分析，提高电商转化率。
Claims (4)
1.一种跨平台的通用型电商转化监测系统，其特征在于：包括数据连接和整合模块、用户行为分析模块、多渠道分析模块、预测优化模块、数据隐私安全模块、转化持续监测模块，所述的数据连接和整合模块用于对数据来源进行识别并连接，对来自不同平台的数据源依次进行收集、清洗和存储；所述的用户行为分析模块用于跟踪在不同平台的行为，其中包括页面浏览、点击、停留时间，并通过设置关键转化事件，所述的关键转化事件包括购买、注册、加入购物车；所述的多渠道分析模块用于标记和追踪不同渠道的数据，其中不同渠道的数据包括用户从不同渠道进入电商网站的流量、不同渠道的广告和营销活动；所述的预测优化模块用于构建预测模型，通过预测模型预测未来用户行为和趋势，对转化监测进行数据反馈；所述的数据隐私安全模块用于保护不同平台传输的数据安全；所述的转化持续监测模块用于持续监测关键指标和性能，制定改进计划；通过跨平台的通用型电商转化系统进行监测的方法，包括:
步骤S1，通过数据连接和整合模块对电商网站、移动终端应用的数据源进行识别和连接，对产生数据进行清洗，对数据进行标记并存储；
步骤S2，利用用户行为分析模块对标记为用户行为相关数据进行分析，获取用户行为结果；利用多渠道分析模块对标记为渠道分类数据进行分析识别数据来源，对每个数据来源进行分类分析；
步骤S3，将分类好的数据利用预测优化模块进行预测分析，对各类数据利用机器学习模型进行未来趋势预测；
步骤S4，通过转化持续监测模块对收集的数据、分析的结果数据及预测优化的数据进行持续监测整合，整合时，数据的传输使用数据隐私安全模块进行加密；生成监测报告，报告包括关键指标趋势图标、预测与实际对比、优化建议；
通过转化持续监测模块进行监测的步骤包括，
步骤S401，设定数据源获取周期，定期监测来自各个数据源的新数据，包括用户行为数据、渠道数据、预测数据；
步骤S402，使用监测结果分析工具，对整合后的数据进行分析，以了解当前业务表现，包括转化率、销售趋势、用户行为；
步骤S403，基于持续监测和分析结果，生成监测报告；根据监测报告提供的数据和见解，制定数据驱动的决策和改进建议。
2.根据权利要求1所述的一种跨平台的通用型电商转化监测系统，其特征在于：所述的多渠道分析模块获取不同平台的数据，将不同平台的数据按类别存入云服务器中。
3.根据权利要求1所述的一种跨平台的通用型电商转化监测系统，其特征在于：所述的预测优化模块包括预测模型，所述的预测模型包括若干个机器学习模型，通过机器学习模型对数据进行聚类分析和趋势预测。
4.根据权利要求1所述的一种跨平台的通用型电商转化监测系统，其特征在于：所述的数据隐私安全模块包括数据加解密单元、数据签名单元，通过数据加解密单元对不同平台的数据的传输过程进行数据的加解密；通过数据签名单元认证数据访问来源。
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