基于大数据的转化链路分析方法、系统和计算机设备技术方案

本申请涉及一种基于大数据的转化链路分析方法、系统和计算机设备。其中，该方法包括：链路形成步骤，基于广告平台收集广告监测日志数据，并根据预设的待归因维度和待归因目标参数将所述广告监测日志数据转换为转化链路；贡献计算步骤，利用归因模型获取所述转化链路的各触点相应的权重，得到各触点在所有所述转化链路中的贡献次数和贡献度。通过构成转化链路，并对其进行分析，解决了转化效果不好的问题，实现了营销活动的后验效果分析，并为之后的营销活动计划提供决策依据。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的转化链路分析方法、系统和计算机设备
本申请涉及大数据分析
，特别是涉及基于大数据的转化链路分析方法、系统和计算机设备。
技术介绍
在业界，不论广告客户大小，常常会听到品牌方抱怨，花费了大量预算，覆盖到用户的各个触点，但转化效果却迟迟不见显著提升。这个问题的产生并非品牌覆盖的面不够广，也不是触点的价值不足，而是由于用户时间的碎片化，触媒节点的离散化，使得在一个触点无序化的环境中，如果不能在无序中寻得有序的联动，只是分散的触达，而不是有节奏和周期的贯穿，就很难实现对营销目标群体的触动。因此，品牌在营销过程中，不只是要考虑覆盖到多少目标用户，也需要思考，如何将纷杂的媒介触点形成串联，构建引导用户关注、参与、互动、转化的有序矩阵。品牌方在拥有一整套的营销产品的情况下，并不是应该多在几个资源位做投放，而是应该针对消费者浏览和决策链路的无序性特征，在不同的媒体触点上构建相应的一个不一样的营销系统，为品牌构建完整联动矩阵。现有的链路分析数方案主要是呈现转化过程中的链路，但无法分析各个链路在转化中发挥的作用。现有技术包括如下：Step1：后端提取一定时间范围内的营销活动监测日志；Step2：后端提取日志中与某个触点关联的日志。计算日志数量(即曝光量)，并将结果返回给前端；Step3：前端展示各个触点曝光量。但是上述技术方案具有以下缺点:(1)分析维度单一：(2)现有方案仅以单个广告活动为单位进行展示，无法支持交叉维度和多维度的分析，如某项目，对应转化链路为媒体1曝光，媒体二点击，……；而未引入媒体、广告形式、创意等维度的交叉，如某项目的媒体1的对应转化链路为媒体1曝光；(3)未引入分析模型，分析支持不足：(4)无法支持大数据分析：现有方案仅单纯展示转化人群的广告监测日志数量，未引入任何分析模型，无法从中总结出更有价值的业务意义以指导后续的广告投放；在支持上万级的计算时便开始出现计算任务失败的情况，而现在普遍每天的广告监测日志数量为亿级，因此现有方案无法满足计算量需求。针对现有技术中的无法进行有效分析的问题，尚未提出有效的技术方案。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种基于大数据的转化链路分析方法、系统和计算机设备，通过将触点形成串联，并构成有序转化链路矩阵，通过对转化链路进行分析，以解决现有技术中分析不足的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的转化链路分析方法，包括以下步骤：链路形成步骤，基于一广告平台收集广告监测日志数据，并根据预设的一待归因维度和一待归因目标参数将所述广告监测日志数据转换为转化链路；贡献计算步骤，利用归因模型获取所述转化链路中各触点对应的权重，得到各触点在所有所述转化链路中的贡献次数和贡献度。在其中一些实施例中，所述链路形成步骤具体包括:异常数据处理步骤，根据一异常设备对所述广告监测日志数据进行过滤，去除其中的异常数据；数据筛选步骤，根据预设的所述待归因维度、项目和待归因事件对过滤后的所述广告监测日志数据进行筛选，并将筛选后的所述广告监测日志数据与指定的一转化人群包做连接，获得对应的数据结构；转化链路获取步骤，将所述数据结构根据所述转化人群的id和所述项目聚合，输出转化链路。在其中一些实施例中，所述转化链路获取步骤具体包括：将所述数据结构根据所述id和所述项目聚合，并根据所述待归因事件的时间排序，将所述数据结构中的所述待归因维度、所述待归因事件的类型和所述待归因事件合并，构成数据转化链路。在其中一些实施例中，所述贡献计算步骤具体包括：权重计算步骤，根据归因模型获取所述转化链路中各所述触点对应的所述权重，所述权重设置为所述触点在对应所述链路的单链路贡献度；贡献次数和贡献度计算步骤，合并所述触点的各所述触点单链路贡献度，计算每个所述触点的贡献次数和触点总贡献值，并据此得到所述触点的贡献度。在其中一些实施例中，所述贡献度的表达式为：D＝S/N其中，S表示所述触点总贡献值，N表示整体贡献值，所述触点总贡献值为所述触点在各个所述转化链路中的所述触点单链路贡献度之和，所述整体贡献值为所述转化链路的个数。第二方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的营销转换链路分析系统，应用第一方面所述的基于大数据的转化链路分析方法，包括：链路形成模块，基于一广告平台收集广告监测日志数据，并根据预设的一待归因维度和一待归因目标参数将所述广告监测日志数据转换为转化链路；贡献计算模块，利用归因模型获取所述转化链路中各触点对应的权重，得到各触点在所有所述转化链路中的贡献次数和贡献度。在其中一些实施例中，所述链路形成模块具体包括:异常数据处理单元，根据一异常设备对所述广告监测日志数据进行过滤，去除其中的异常数据；数据筛选单元，根据预设的所述待归因维度、项目和待归因事件，对过滤后的所述广告监测日志数据进行筛选，并将筛选后的所述广告监测日志数据与指定的转化人群包做连接，获得对应的数据结构；转化链路获取单元，将所述数据结构根据所述转化人群的id和所述项目聚合，根据所述待归因事件的时间排序，将所述待归因维度、所述待归因事件的类型和所述待归因事件合并，输出转化链路。在其中一些实施例中，所述贡献计算模块具体包括：权重计算单元，根据归因模型获取各个所述转化链路中各所述触点对应的所述权重，所述权重设置为所述触点在对应所述链路的单链路贡献度；贡献次数和贡献度计算单元，合并所述触点的各所述触点单链路贡献度，计算每个所述触点的贡献次数和触点总贡献值，并据此得到所述触点的贡献度。在其中一些实施例中，所述贡献度的表达式为：D＝S/N其中，S表示所述触点总贡献值，N表示整体贡献值，所述触点总贡献值为所述触点在各个所述转化链路中的所述触点单链路贡献度之和，所述整体贡献值为所述转化链路的个数。第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的基于大数据的转化链路分析方法。相比于相关技术，本申请实施例提供的基于大数据的转化链路分析方法方法。通过构成转化链路，并对其进行分析，解决了转化效果不好的问题，实现了营销活动的后验效果分析，并为之后的营销活动计划提供决策依据。本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例的基于大数据的转化链路分析方法的流程图；图2是根据本申请实施例的链路形成步骤的流程图；图3是根据本申请实施例的贡献计算步骤的流程本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的转化链路分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n链路形成步骤，基于一广告平台收集广告监测日志数据，并根据预设的一待归因维度和一待归因目标参数将所述广告监测日志数据转换为转化链路；/n贡献计算步骤，利用归因模型获取所述转化链路中各触点对应的权重，得到各所述触点在所有所述转化链路中的贡献次数和贡献度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的转化链路分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
链路形成步骤，基于一广告平台收集广告监测日志数据，并根据预设的一待归因维度和一待归因目标参数将所述广告监测日志数据转换为转化链路；
贡献计算步骤，利用归因模型获取所述转化链路中各触点对应的权重，得到各所述触点在所有所述转化链路中的贡献次数和贡献度。


2.根据权利要求1所述的基于大数据的转化链路分析方法，其特征在于，所述链路形成步骤具体包括:
异常数据处理步骤，根据一异常设备对所述广告监测日志数据进行过滤，去除其中的异常数据；
数据筛选步骤，根据预设的所述待归因维度、项目和待归因事件对过滤后的所述广告监测日志数据进行筛选，并将筛选后的所述广告监测日志数据与指定的一转化人群包做连接，获得对应的数据结构；
转化链路获取步骤，将所述数据结构根据所述转化人群的id和所述项目聚合，输出转化链路。


3.根据权利要求2所述的基于大数据的转化链路分析方法，其特征在于，所述转化链路获取步骤具体包括：
将所述数据结构根据所述id和所述项目聚合，并根据所述待归因事件的时间排序，将所述数据结构中的所述待归因维度、所述待归因事件及其所述待归因事件的时间合并，构成数据转化链路。


4.根据权利要求1所述的基于大数据的转化链路分析方法，其特征在于，所述贡献计算步骤具体包括：
权重计算步骤，根据归因模型获取所述转化链路中各所述触点对应的所述权重，所述权重设置为所述触点在对应所述链路的单链路贡献度；
贡献次数和贡献度计算步骤，合并所述触点的各所述触点单链路贡献度，计算每个所述触点的贡献次数和触点总贡献值，并据此得到所述触点的贡献度。


5.根据权利要求4所述的基于大数据的转化链路分析方法，其特征在于，所述贡献度的表达式为：
D＝S/N
其中，S表示所述触点总贡献值，N表示整体贡献值，所述触点总贡献值为所述触点在各个所述转化链路中的所述触点单链路贡献度之和，所述整体贡献值为所述转化链路的个数。


6.一种基于大数据的营销转换链...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾佳璐，李扬，
申请(专利权)人：恩亿科北京数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11