一种跨平台的通用型电商转化监测系统及方法技术方案

本发明专利技术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

【技术实现步骤摘要】
一种跨平台的通用型电商转化监测系统及方法


[0001]本专利技术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
。

技术介绍

[0002]跨平台电商转化监测系统的
技术介绍
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
。
[0003]如公开号为
CN114757725A
的中国专利技术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
。

技术实现思路

[0004]针对上述技术问题，本专利技术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
。
[0005]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
。
[0006]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
。
[0007]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
。
[0008]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
。
[0009]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
。
[0010]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
。
[0011]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
。
[0012]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
。
[0013]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
。
[0014]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
。
[0015]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：（1）本专利技术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）本专利技术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
[0016]图1为本专利技术监测系统的组成模块示意框图
。
[0017]图2为本专利技术进行转化监测的一个示例性步骤
。
[0018]图3为本专利技术多渠道分析模块进行数据收集的示例性框图
。
[0019]图4为本专利技术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
[0020]实施例：如图1所示，为本专利技术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
。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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
。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...

【专利技术属性】
技术研发人员：张瑾，文静，袁泉，郝文涛，张鹏，
申请(专利权)人：北京头条易科技有限公司，
类型：发明
国别省市：