Wayfair 点击流数据处理与分析报告
公司概况
Wayfair 是一家在美国及多国运营的在线家具零售商，提供多种风格和预算的家居用品，运营五个品牌网站。
点击流数据概述
点击流数据包含用户在网站上的行为信息，如页面浏览、产品点击、购物车添加等，用于数据驱动决策，包括营销渠道收入归属、流量分析和广告竞价。
点击流数据用例
- 广告出价优化：通过分析点击流数据，优化广告竞价策略。
- SKU 和价格分析：结合 SKU 价格、点击成本等数据，评估产品表现。
- 归因系统：利用点击流数据改进广告归因系统，提高营销效果。
数据处理架构
- 访问定义：识别访次，排除机器人与员工数据，确保数据质量。
- 点击流处理：推导新关联，映射事件与设备，支持实时测试与广告实验。
- 字段处理：处理嵌套和重复字段，优化数据分析。
数据模型演变
- 传统 RDBMS：采用星型架构，处理嵌套和重复字段。
- 数据模型演进：从去归一化到非规范化，支持嵌套重复属性，提高数据处理效率。
BI 工具：Looker
- 功能：连接多种数据库，自动生成数据模型，支持自助服务分析。
- 轮毂和轮辐模型：强调单一真实来源，通过主项目代码传播业务逻辑。
数据处理技术演进
- 传统方法：Spark & Hive，支持 ACID 事务，但效率较低。
- 现代方法：BigQuery，支持无服务器架构，与 BI 工具集成效率高。
- 关键观点：超越传统规范化或反规范化方法，利用云技术优化数据处理。
结论
Wayfair 通过点击流数据处理和分析，优化广告竞价与营销策略，并利用 BI 工具提升数据分析效率。未来应继续采用云技术，优化数据处理架构，实现高效的数据分析与业务决策。
