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老牌国际利来BX2-800 高速并联工业机器人
FA系统介绍
发布时间：2025-03-18 01:33:25 来源：老牌国际利来
，是针对fecshop开源电商系统打造的一款商城用户 数据分析统计系统，是通过js打点和php发送数据的2种方式接收原始数据，然后通过一系列的mapreduce 计算，归并算法计算统计数据，然后呈现给营业销售人员的系统， trace系统就像一个摄像头，时刻接收来自网站的数据，统计计算，帮助营业销售人员， 查看历史数据，调整经营销售的策略，管理营业销售人员， 根据历史数据决定运营策略，提高你的电商网站的销售额
对于fecshop的PC端（appfront），WAP端（apphtml5），VUE端（appserver），三个前端入口 的用户访问数据都进行了对接，在fecshop已经默认埋点，通过js收集浏览器数据，以及php服务端发送用户订单等 数据，来进行数据收集，您在fecshop商城中通过配置开启即可（不要自己在各个地方打点了）。
对于电商系统，很多的追踪，可以用google analysis追踪，如果做广告，某些大的广告平台 也会提供一些统计功能，为什么fecshop要做数据统计分析系统呢？原因如下：
1.google analysis针对的是所有的网站类型，虽然针对电商做了一些 升级功能，但是，对于电商来说，远远不够
2.这一些平台的数据授权，对于业务数据的收集不够全面，它没有收集用户注册登录数据， 没有收集具体的sku，分类搜索，等数据，对于针对业务的数据，不够全面， 因此不足以满足需要，譬如我想通过email搜索某个用户的行为数据（email是用户在商城 注册的email），是无法满足的
3.这些统计平台，原理是通过js的方式收集，也只可以通过页面加载js的方式收集数据， 而对于一些没有页面的数据，是不能收集的，譬如登录，注册，产品加入购物车等， 而FA系统可通过api接收服务端传递的数据，这样收集的数据更多，更全面，更准确。
4.对于订单数据的收集，google analysis是通过订单成功页面进行的， 下面的情况会造成订单数据不准确：
4.1电商网站生成订单，跳转到第三方支付平台，支付完成后，用户直接关掉了页面， 并没有跳转回电商订单支付成功页面，因此没有加载支付成功页面的js， 进而无法收集订单支付成功数据。
4.2对于跨境商城，有一些支付并不像paypal，支付宝这样，很快就可以支付完成， 而是需要等几十分钟，几个小时，因为这些支付渠道需要到相应的信用卡银行去扣款， 存在延迟，当支付成功后，支付通道会通过IPN消息的方式通知商城，支付成功，更改 订单状态为支付成功状态,而IPN发送的订单支付状态，是支付通道发给服务端的，是没有浏览器 界面的，因此，传统的js收集数据的方式并不能收集到订单支付成功数据 ，而FA系统能通过api接收商城传送的订单支付成功数据。
作为公司的广告，每一个广告都需要花钱， 从老板的角度，就想对广告数据来进行更详细的统计,下面的针对广告做的精细数据分析，也是Trace系统独有的
5.1数据统计：每个广告在每一天的数据报告，每个广告每天带来多少pv，uv，生成了多少订单，新增了多少用户等等。
5.2数据统计：每个广告员的所有的广告汇总，统计这个广告员的具体的数据报告
5.7数据统计：针对EDM这类，多链接广告的统计，统计各个链接进入 商城的流量的实际情况。
7.底层数据决定上层建筑，底层数据的收集不全面不准确， 会造成后面的统计数据不够准确
8.最后，最重要的，是数据的掌控性，我本地有了数据，那么我能够准确的通过业务需要进行二次开发， 进行数据分析，满足需要。
1.1js打点的方式收集数据，类似于google analysis，将js嵌入网站页面，收集浏览器，ip，设备和一些业务信息 ，除了这些通用数据，还收集产品sku，搜索关键词，分类名称，等业务数据。
1.2服务端通过api发送给FA系统的方式手机数据，这些主要收集一些无页面数据，譬如登录注册，加入购物车等，和订单数据，尤其针对前面第4部分提到 的订单数据不准确问题的解决。
除了传统的pc和手机浏览器这种商城，还支持vue这种前后端彻底分离的场景
因为收集的数据全面，准确，进而可以和业务结合起来，进行很多实用性很强的统计。
App入口统计：fecshop分为appfront，apphtml5，以及vue类的前后端彻底分离的应用，为各个入口做具体的统计
来源统计：通过第三方网站跳转到商城后，来源指的是第三方网站的域名，redirect指的是直接访问
Sku统计：各个sku的访问次数，页面跳出率，加入购物车数，生成订单数，支付订单数等数据 ，深入结合业务，为每一个产品做具体的分析。
Sku Refer统计：通过各个来源点击后的sku的统计，和上面的sku统计类似，不同的是，按照 来源进行区分统计
也就是上面第5部分的讲述，针对广告做了更细粒度的统计分析， 帮助广告员优化各个广告。
