1.郑文星-神策分析在BMW集团的应用实践.pdf

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1.郑文星-神策分析在BMW集团的应用实践.pdf

1、演讲嘉宾:郑文星神策分析在神策分析在BMWBMW集团的集团的应用实践应用实践0 1背景介绍背景介绍0 2核心挑战核心挑战0 3解决方案解决方案0 4项目成果项目成果0 5未来展望未来展望0 1 背景介绍背景介绍背景介绍MyBMW&MyMini APP陆续在中国市场上线,新增社区、会员和电商三大板块,旨在打造“社交化的品牌体验”,强化车主与品牌之间的互动与粘性。2023年3月,APP累计活跃用户首超1000W,月活超200W+。基于神策分析的实时行为数据,制定快反运营策略,人群圈选&活动推送,APP社区运营推荐,文章推荐以及商品推荐功能陆续上线。埋点地图&埋点管理平台陆续上线。2021年底,AP

2、P累计活跃用户超300W,月活100W+。2023年初,神策进场实施,到23年底,私域运营初具形态,拉通APP,H5,小程序和CDP间的数据应用链路,实现用户全生命周期洞察。随着用户规模的快速增长和运营场景的日益复杂,传统的“经验驱动”运营模式已难以支撑其精细化、个性化的服务目标。“私域运营”提上日程,考察国内多家APP 私域运营企业,神策分析脱颖而出。完成神策分析2.x升级至3.0.2持续开展私域用户运营活动持续探索与AI结合的运营与分析场景0 2 核心挑战核心挑战跨国车企的数据采集挑战 全球标准与本地化冲突 埋点工程复杂性被低估n 总部埋点规范与神策体系的碰撞n 多埋点方案并存n Flut

3、ter适配n 埋点字典管理维护n 历史数据导入Countly神策集团总部有一套埋点规范,不能更改,无法直接使用神策埋点规范,需要做大量的埋点到神策事件的映射工作Flutter框架下的埋点采集遭遇版本兼容壁垒,需神策团队紧急开发专用SDK适配层;并且采用Flutter与H5分别集成SDK,再进行桥接的方式上报遵循Global埋点采集方案使用Countly,本地化埋点采集方案采用MZ+神策埋点设计文档埋点映射文档埋点地图文档埋点版本管理文档将历史的埋点数据(超过百T)经过一定的处理导入神策分析,为业务实现了无缝切换埋点数据,保障数据分析的连贯性MZ0 3 解决方案解决方案规范映射管理的平台化实现埋

4、点设计文档埋点映射文档埋点版本管理文档CountlyMZ神策埋点地图文档100+统一埋点设计,规范1000+事件,通过埋点映射适配不同埋点平台新增埋点地图文档,管理100+的页面,更直观的埋点使用规范化平台化#所有截图数据均为演示数据规范映射的工程化实现-预处理#预处理在整体架构中的位置历史的埋点转换到神策的埋点,为了尽量不改变原来的埋点方式,需要在神策数据接入侧进行改造,使其兼容原始的数据格式原来的埋点分为普通事件,PV事件和高级事件使用神策SDK上报数据,数据处理需要采用预处理插件的形式背景难点历史的埋点数据转换成神策的数据格式,事件的映射关系多且复杂,需要在预处理模块做事件,属性级别的转

5、换操作预处理具体实现方案 预处理处理流程图预处理异常数据批量导入1.T+1 检查预处理的文件,如果文件有内容则去mysql重查映射值,取到了则补充到事件中,通过batchImporter批量导入在预处理中,根据映射关系的事件名称将替换成神策事件名,映射关系按照给出的模板,经过分析师的整理,以文件的方式提供在预处理中,普通事件使用 ec+ea+el 作为神策事件名映射,属性需要进行转换在预处理中,高级事件通过属性的不同值实现到不同神策事件的映射在预处理中,高级事件(caid1(车主信息)、caid2(权限选择)、caid3(NPS category)需转换成神策用户事件上报在预处理中,PV事件进

6、行一对一的直接映射核心功能将映射关系解析并写到mysql作为元数据1.普通事件映射关系:ec+ea+el event2.PV事件映射关系:trackPageViewEvent event3.高级事件映射关系:trackSiteCustomEvent event4.用户属性映射关系:profile预处理1.对于SDK埋点过来的数据,将原始格式的数据,处理成神策EUI格式的数据做源事件到目标事件,源事件属性到目标事件属性的转换核心三个程序映射关系导入预处理异常数据导入规范映射的工程化实现-历史数据导入与定开#历史数据导入与定开在整体架构中的位置历史的埋点数据导入神策,需要把数据格式转换成神策数据格

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