一种事件分析方法、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及统计分析技术领域，尤其涉及一种事件分析方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着计算机技术的飞速发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(fintech)转变，但由于金融行业的安全性和实时性要求，也对技术提出了更高的要求。随着互联网技术的飞速发展，互联网对人们的生活、学习、娱乐等方面均造成了重大影响。目前，各种类型的商品的营销活动通常通过互联网来实现，即商家通常通过在不同的页面上设置埋点事件来实现营销推广活动，用户可以通过触发埋点事件来实现对营销商品的访问，甚至购买商品。为了提高营销的效率和埋点事件的有效性，商家通常对用户行为埋点事件对最终目标事件的转化进行归因分析，确定各埋点事件的贡献值。目前，进行归因分析时确定各埋点事件的贡献值的方法至少包括以下3种方式：第一种方式为采用线性触发方法，即所有埋点事件平均分配贡献值；第二种方式为位置触发方法，即将首个埋点事件和最后一个埋点事件的贡献值分别设置为40％，其余事件平均分配20％；第三种方式为时间衰减方法，即每个埋点事件距离目标埋点事件时间越近，贡献值越高，也就是按时间差异递增分配事件贡献值。
3.但是，目前上述确定各埋点事件的贡献值的方法在归因过程中，由于营销活动中各埋点事件的贡献值是预先确定的，这样在归因分析过程中，可能出现对各埋点事件的贡献度可进行人为干预，甚至作弊的情况，导致确定各埋点事件的贡献值的方法较为单一，使得各埋点事件的贡献值与实际情况不符。


技术实现要素：

[0004][0005]
为解决上述技术问题，本技术实施例期望提供一种事件分析方法、设备及存储介质，解决了目前确定各埋点事件的贡献值的方法较为单一的问题，实现了一种动态确定各埋点事件的贡献值的方法，丰富了各埋点事件的贡献值确定方法，使得确定得到的各埋点事件的贡献值与实际情况相符。
[0006]
本技术的技术方案是这样实现的：
[0007]
第一方面，一种事件分析方法，所述方法包括：
[0008]
确定目标业务中包括实现转化目标的转化路径的转化路径集合；
[0009]
统计预设时间段内，所述转化路径集合中的每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数，得到埋点事件集合；
[0010]
基于所述转化路径集合和所述埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数，以根据所述目标贡献系数确定事件的分析结果；其中，所述目标贡献系数用于表示所述目标埋点事件在所述目标业务中转化至所述转化目标过程中的贡献。
[0011]
第二方面，一种事件分析设备，所述设备包括：存储器、处理器和通信总线；其中：
[0012]
所述存储器，用于存储可执行指令；
[0013]
所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；
[0014]
所述处理器，用于执行所述存储器中存储的事件分析程序，实现如上述任一项所述的事件分析方法的步骤。
[0015]
第三方面，一种存储介质，所述存储介质上存储有事件分析程序，所述事件分析程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的事件分析方法的步骤。
[0016]
本技术实施例中，通过确定目标业务中包括实现转化目标的转化路径的转化路径集合后，统计预设时间段内，转化路径集合中的每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数，得到埋点事件集合，并基于转化路径集合和埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数。这样，通过对目标业务包括的转化路径集合，和包括转化路径集合中每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数的埋点事件集合进行分析，来确定得到目标埋点事件在目标业务中转化至转化目标过程中的目标贡献系数，解决了目前确定各埋点事件的贡献值的方法较为单一的问题，实现了一种动态确定各埋点事件的贡献值的方法，丰富了各埋点事件的贡献值确定方法，使得确定得到的各埋点事件的贡献值与实际情况相符。
附图说明
[0017]
图1为本技术实施例提供的一种事件分析方法的流程示意图；
[0018]
图2为本技术实施例提供的另一种事件分析方法的流程示意图；
[0019]
图3为本技术实施例提供的又一种事件分析方法的流程示意图；
[0020]
图4为本技术实施例提供的一种应用场景示意图；
[0021]
图5为本技术实施例提供的一种事件分析设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0023]
本技术的实施例提供一种事件分析方法，参照图1所示，方法应用于事件分析设备，该方法包括以下步骤：
[0024]
步骤101、确定目标业务中包括实现转化目标的转化路径的转化路径集合。
[0025]
在本技术实施例中，事件分析设备为具有运算能力的电子设备，例如可以是计算设备，服务器设备等。目标业务可以是具有埋点事件的业务，目标业务可以是网页提供的业务，也可以是应用程序提供的业务。转化目标可以是指转化路径中的某一个埋点事件，也可以是指转化路径转化成功。埋点事件，可以简称为事件，通常将用户行为捕获设置为一件事件，例如点击广告条(banner)、浏览页面、点击支付等为埋点事件。转化路径集合中包括的至少一条转化路径为目标业务在实际转化过程中转化路径。
[0026]
步骤102、统计预设时间段内，转化路径集合中的每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数，得到埋点事件集合。
[0027]
在本技术实施例中，预设时间段可以是根据大量实验得到的一个时间经验值，可以为对时间进行分析的分析周期，也可以是分析人员根据实际分析需求进行设置的一个时间经验值。转化路径集合中的每一转换路径由一系列参考埋点事件组成，不同转化路径中
可能有部分参考埋点事件相同，也可能没有相同的参考埋点事件。目标操作可以是指用户对参考埋点事件的操作，例如可以是访问操作，对应的操作次数为用户的访问次数，访问次数在统计过程中可以通过用户浏览参考埋点事件或者点击参考埋点事件来进行统计得到。埋点事件集合中，每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数可以是按照转化路径集合中的转化路径来表示的，示例性的，埋点事件集合可以记为(路径1包括的参考埋点事件对应的目标操作的操作次数，路径2包括的参考埋点事件对应的目标操作的操作次数)。
[0028]
步骤103、基于转化路径集合和埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数。
[0029]
其中，基于转化路径集合和埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数，以根据目标贡献系数确定事件的分析结果，目标贡献系数用于表示目标埋点事件在目标业务中转化至转化目标过程中的贡献。
[0030]
在本技术实施例中，事件分析设备对转化路径集合和埋点事件集合进行分析，得到埋点事件集合中全部埋点事件对目标业务中的转化至转化目标的实现过程的影响度，并从全部埋点事件对应的影响度中确定目标埋点事件对应的目标影响度，然后根据目标影响度和全部埋点事件对应的影响度，来确定得到目标贡献系数。事件的分析结果为在营销过程中可以放弃的参考埋点事件或重点加强营销比例的参考埋点事件等。也就是说，在确定得到全部埋点事件的目标贡献系数后，对全部参考埋点事件的目标贡献系数进行比较分析，放弃针对目标贡献系数最小的参考埋点事件的营销考虑，和/或增强针对目标贡献系数较大的参考埋点事件的营销行为，以提高针对目标业务的转化率。
[0031]
本技术实施例中，通过确定目标业务中包括实现转化目标的转化路径的转化路径集合后，统计预设时间段内，转化路径集合中的每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数，得到埋点事件集合，并基于转化路径集合和埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数。这样，通过对目标业务包括的转化路径集合，和包括转化路径集合中每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数的埋点事件集合进行分析，来确定得到目标埋点事件在目标业务中转化至转化目标过程中的目标贡献系数，解决了目前确定各埋点事件的贡献值的方法较为单一的问题，实现了一种动态确定各埋点事件的贡献值的方法，丰富了各埋点事件的贡献值确定方法，使得确定得到的各埋点事件的贡献值与实际情况相符。
[0032]
基于前述实施例，本技术的实施例提供一种事件分析方法，参照图2所示，方法应用于事件分析设备，该方法包括以下步骤：
[0033]
步骤201、确定目标业务中包括实现转化目标的转化路径的转化路径集合。
[0034]
在本技术实施例中，转化路径集合可以是事件分析设备对埋点事件之间的实际转化过程进行分析确定得到的。
[0035]
示例性的，假设事件分析设备对目标业务中转化成功的转换路径进行分析，确定得到的转化路径集合为：{开始
‑
>e1
‑
>结束，开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
>结束，开始
ꢀ‑
>e1
‑
>e2
‑
>e3
‑
>结束}。其中，转化路径“开始
‑
>e1
‑
>结束”表明经过e1一个参考埋点事件即可完成转化，“开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
>结束”表明需要经过e1和e2 两个参考埋点事件完成转化，“开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
>e3
‑
>结束”表明需要经过e1、 e2和e3三个参考埋点事件完成转化。
[0036]
步骤202、统计预设时间段内，转化路径集合中的每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数，得到埋点事件集合。
[0037]
在本技术实施例中，以目标操作的操作次数为事件的触发用户次数为例进行说明，统计得到的埋点事件集合可以表示为 {(m,m1,n1),(m,m1,m2,n12),(m,m1,m2,m3,n123)},其中，m表示开始时的总用户次数，m1表示进入参考埋点事件e1的用户次数，m2表示进入参考埋点事件e2的用户次数，m3表示进入参考埋点事件e3的用户次数，n1表示经过参考埋点事件e1后成功转化的用户次数，n12表示经过参考埋点事件e1和e2后成功转化的用户次数，n123表示经过参考埋点事件e1、e2和e3后成功转化的用户次数。
[0038]
步骤203、基于转化路径集合和埋点事件集合，确定综合转化系数。
[0039]
其中，综合转化系数用于表示转化路径集合包括的全部转化路径对目标业务中实现转化目标的转化率。
[0040]
在本技术实施例中，对转化路径集合和埋点事件集合进行分析，确定全部转化路径成功转化的转化率，得到综合转化系数。综合转化系数可以是对全部转化路径的路径转化率进行分析得到的。
[0041]
步骤204、基于转化路径集合、埋点事件集合和综合转化系数，确定每一参考埋点事件对应的影响度，得到m个参考埋点事件对应的影响度。
[0042]
其中，m为埋点事件集合中包括的埋点事件的数量。
[0043]
在本技术实施例中，对转化路径集合、埋点事件集合和综合转化系数进行统计分析，确定每一参考埋点事件对应的影响度，从而得到m个参考埋点事件对应的影响度。
[0044]
步骤205、基于m个参考埋点事件对应的影响度和目标埋点事件，确定目标贡献系数。
[0045]
其中，目标贡献系数用于表示目标埋点事件在目标业务中转化至转化目标过程中的贡献。
[0046]
在本技术实施例中，从m个参考埋点事件对应的影响度中确定目标埋点事件对应的影响度，对目标埋点事件对应的影响度和m个参考埋点事件对应的影响度进行分析，确定得到目标埋点事件对应的目标贡献系数。目标埋点事件可以是m个参考埋点事件中的任意一个参考埋点事件。
[0047]
这样，通过对目标业务的转化路径集合和埋点事件集合来进行分析，确定得到综合转化系数，并进一步确定得到每一参考埋点事件对应的影响度，实现对每一参考埋点事件在目标业务中转化过程的影响采用统一标准量化处理，从而可以进行有效比较分析，有效降低了人为干预、甚至分析过程中作弊的概率，提高了目标埋点事件的目标贡献系数的可靠性。
[0048]
基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤203可以由步骤203a～203b 来实现：
[0049]
步骤203a、基于埋点事件集合，确定转化路径集合中每一转化路径的路径转化率，得到n个路径转化率。
[0050]
其中，n为转化路径集合中包括的转化路径的数量。
[0051]
在本技术实施例中，从埋点事件集合中，确定每一转化路径中每一个埋点事件的转化率，根据每一转化路径中包括的埋点事件的转化率，确定得到每一转化路径的路径转化率，从而得到n个路径转化率。
[0052]
步骤203b、基于n个路径转化率，确定得到综合转化系数。
[0053]
在本技术实施例中，事件分析设备对确定得到的n个路径转化率进行分析，确定得到综合转化系数。综合转化系数可以是对确定得到的n个路径转化率进行简单的求和计算得到的，也可以是对n个路径转化率进行加权求和计算得到的。
[0054]
示例性的，综合转化系数可以记为n1/m+n12/m+n123/m＝(n1+n12+n123)/m。
[0055]
这样，在确定目标贡献系数时，对转化路径集合中的全部转化路径的路径转化率也进行了充分考虑，根据全部转化路径的路径转化率来确定综合转化系数，以便于根据综合转化系数确定影响度，最终实现目标贡献系数的确定，有效保证了目标贡献系数的可靠性。
[0056]
基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤203a可以由步骤a11～a12 来实现：
[0057]
步骤a11、从埋点事件集合中，确定转化路径集合中每一转化路径的路劲起点对应的第一操作次数和对应的每一转化路径的路径终点对应的第二操作次数。
[0058]
在本技术实施例中，针对转化路径“开始
‑
>e1
‑
>结束”，对应的第一操作次数为m，对应的第二操作次数为n1；针对转化路径“开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
>结束”，对应的第一操作次数为m，对应的第二操作次数为n12；针对转化路径“开始
ꢀ‑
>e1
‑
>e2
‑
>e3
‑
>结束”，对应的第一操作次数为m，对应的第二操作次数为n123。
[0059]
步骤a12、基于每一第二操作次数和对应的第一操作次数，得到n个路径转化率。
[0060]
在本技术实施例中，针对转化路径“开始
‑
>e1
‑
>结束”，对第一操作次数m 和第二操作次数n1进行分析，确定得到转化路径“开始
‑
>e1
‑
>结束”的路径转化率，转化路径“开始
‑
>e1
‑
>结束”的路径转化率具体可以是第二操作次数n1 与第一操作次数m的比值；针对转化路径“开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
>结束”，对第一操作次数为m和第二操作次数n12进行分析，确定得到转化路径“开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
> 结束”的路径转化率，转化路径“开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
>结束”的路径转化率具体可以是第二操作次数n12与第一操作次数m的比值；针对转化路径“开始
ꢀ‑
>e1
‑
>e2
‑
>e3
‑
>结束”，对第一操作次数为m和第二操作次数n123进行分析，确定得到转化路径“开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
>e3
‑
>结束”的路径转化率，具体可以是第二操作次数n123与第一操作次数m的比值。
[0061]
这样，通过最终转化成功的目标次数与初始的目标次数来确定得到每一转化路径的路径转化率，能够与实际情况相符，保证了每一转化路径的路径转化率的准确性。
[0062]
基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤204可以由步骤204a～204d 来实现：
[0063]
步骤204a、基于埋点事件集合，确定转化路径集合中每一转化路径的路径转化率，得到n个路径转化率。
[0064]
其中，n为转化路径集合中包括的转化路径的数量。
[0065]
步骤204b、从转化路径集合中，确定不包括每一参考埋点事件的p个目标转化路径。
[0066]
其中，p为大于或等于0的正整数。
[0067]
在本技术实施例中，从转化路径集合{开始
‑
>e1
‑
>结束，开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
> 结束，开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
>e3
‑
>结束}中，确定不包括的参考埋点事件e1的目标转化路径为0个；不包括参考埋点事件e2的目标转化路径为开始
‑
>e1
‑
>结束，p＝1；不包括参考埋点事件e3的目标
转化路径为开始
‑
>e1
‑
>结束和开始
‑
>e1
‑
>e2
‑
> 结束，p＝2。
[0068]
步骤204c、从n个路径转化率中，确定p个目标转化路径对应的路径转化率，得到对应的每一参考埋点事件对应的p个目标转化率。
[0069]
在本技术实施例中,针对参考埋点事件e1，对应的目标转化路径为0个，因此，参考埋点事件e1对应的目标转化率为0；针对参考埋点事件e2，对应的 1个目标转化率为目标转化路径开始
‑
>e1
‑
>结束的路径转化率；针对参考埋点事件e3，对应的2个目标转化率为开始
‑
>e1
‑
>结束的路径转化率和开始
ꢀ‑
>e1
‑
>e2
‑
>结束的路径转化率。
[0070]
步骤204d、基于预设系数、p个目标转化率和综合转化系数，确定对应的每一参考埋点事件的影响度，得到m个参考埋点事件对应的影响度。
[0071]
在本技术实施例中，计算每一参考埋点事件对应的p个目标转化率的累加和，得到目标和值；计算目标和值与综合转化系数的比值，得到目标系数；对预设系数和目标系数进行分析计算，得到对应的每一参考埋点事件的影响度，从而得到m个参考埋点事件对应的影响度。这样，通过对转化路径集合中不包括参考埋点事件的全部目标转化路径的路径转化率，来确定得到该参考埋点事件的影响度，能够全面充分地考虑到参考埋点事件对目标业务转化的影响，排除了其他对参考埋点事件的影响度的确定的影响，保证了确定得到的参考埋点事件的影响度的可靠性。
[0072]
基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤204d可以由步骤b11～b12 来实现：
[0073]
步骤b11、基于p个目标转化率和综合转化系数，确定对应的每一参考埋点事件的目标系数。
[0074]
其中，目标系数用于表示除对应的每一参考埋点事件外的埋点事件对目标业务转化至转化目标过程的转化率。
[0075]
在本技术实施例中，计算p个目标转化率的累加和值，得到目标和值，计算目标和值与综合转化系数的比值，得到对应的每一参考埋点事件的目标系数。
[0076]
步骤b12、基于预设系数和目标系数，确定对应的每一参考埋点事件的影响度，得到m个参考埋点事件对应的影响度。
[0077]
在本技术实施例中，计算预设系数与目标系数之间的差值，得到对应的参考埋点事件的影响度。即每一参考埋点事件对应的影响度＝预设系数
‑
目标系数＝预设系数
‑
目标和值/综合转化系数，通常情况下，预设系数取值为1。但在一些应用场景下，也可以直接确定目标系数为每一参考埋点事件的影响度，即预设系数为0。此时，对应的最终计算得到的目标参考埋点事件的目标贡献系数越大，表明目标参考埋点事件对目标业务的转化影响越小。
[0078]
示例性的，参考埋点事件e1的影响度可以记为1
‑
0/((n1+n12+n123)/m)＝1；参考埋点事件e2的影响度可以记为 1
‑
(n1/m)/((n1+n12+n123)/m)＝1
‑
n1/(n1+n12+n123)；参考埋点事件e3的 1
‑
((n1/m)/((n1+n12+n123)/m)+(n12/m)/((n1+n12+n123)/m))＝1
‑
(n1+n12)/(n 1+n12+n123)，如此，得到3个参考埋点参考事件对应的影响度。
[0079]
这样，通过对不包括参考埋点事件的时对应的转化率进行分析，从而确定得到参考埋点事件对转化过程的影响度，排除了对该参考埋点事件对应的影响度的确定过程的其他因素的影响，实现了数字化度量每一参考埋点事件对转化过程的影响，降低了人为干预
的可能性，保证了确定得到的每一参考埋点事件的影响度的准确性。
[0080]
基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤205可以由步骤205a～205c 来实现：
[0081]
步骤205a、从m个参考埋点事件对应的影响度中，确定目标埋点事件对应的目标影响度。
[0082]
步骤205b、基于目标影响度和m个参考埋点事件对应的影响度，确定目标贡献系数。
[0083]
在本技术实施例中，计算m个参考埋点事件对应的影响度的累加和值，然后对目标影响度与m个参考埋点事件对应的影响度的累加和值进行分析，确定得到目标贡献系数。
[0084]
基于前述实施例，在本技术其他实施例中，步骤205b可以由步骤c11～c12 来实现：
[0085]
步骤c11、基于m个参考埋点事件对应的影响度，确定m个参考埋点事件的集体影响度。
[0086]
在本技术实施例中，对m个参考埋点事件对应的影响度的进行求和处理，即可得到m个参考埋点事件的集体影响度。求和处理方式可以是简单的累加和分析方式，也可以是加权累加和分析方式。
[0087]
步骤c12、确定目标影响度与集体影响度之间的比值，得到目标贡献系数。
[0088]
在本技术实施例中，计算目标影响度与m个参考埋点事件对应的影响度的累加和值的比值，得到该目标埋点事件对应的目标贡献系数。
[0089]
示例性的，目标埋点事件为e1时，e1对应的目标贡献系数为 1/(1+(1
‑
n1/(n1+n12+n123))+(1
‑
(n1+n12)/(n1+n12+n123)))＝1/{3
‑
(2n1+n12) /(n1+n12+n123)}。这样，通过计算目标埋点事件的目标影响度与集体影响度之间的比值来作为目标埋点事件的目标贡献系数，对每一参考埋点事件的目标影响度进行了统一的标准化处理，便于各参考埋点事件之间的比较分析，提高了比较分析效率。
[0090]
基于前述实施例，在本技术其他实施例中，参照图3所示，事件分析设备执行步骤205之后，还用于执行步骤206～207：
[0091]
步骤206、若确定得到转化路径集合中的每一参考埋点事件的目标贡献系数，对转化路径集合包括的参考埋点事件的目标贡献系数进行比较分析，确定可放弃埋点事件。
[0092]
在本技术实施例中，通过步骤201～205的方法，确定每一参考埋点事件的目标贡献系数，然后对转化路径集合中包括的去全部参考埋点事件的目标贡献系数进行大小比较分析，确定目标贡献系数较小的参考埋点事件为可放弃埋点事件，或者确定目标贡献系数小于预设阈值的参考埋点事件为可放弃埋点事件。
[0093]
步骤207、基于可放弃埋点事件，生成提示信息。
[0094]
其中，提示信息用于提示在目标业务中可忽略可放弃埋点事件。
[0095]
在本技术实施例中，事件分析设备生成用于提示可忽略可放弃埋点事件的提示信息，并显示于事件分析设备对应的目标显示区域处，事件分析设备对应的目标显示区域可以是时间分析设备的显示屏幕，也可以是与事件分析设备具有通信连接的具有显示功能的电子设备。
[0096]
这样，通过提示信息提示出可放弃埋点事件，可以使商家对目标业务进行相应的
调整，例如不再设置可放弃埋点事件，有助于将资源投入到最重要的其他埋点事件对应的渠道以争取资源效益最大化。
[0097]
基于前述实施例，本技术实施例提供一种事件分析方法，该事件分析方法中对应的埋点事件集合可以记为(a，b，c，d)，对应的事件转化路径可以参照图4所示，其中，转化路径中包括开始和结束，才表示为成功转化的路径。如此，从图4中可以确定得到的转化路径集合为(a
→
b,a
→
c,a
→
b
→
c)，对应的，图4中每一路径上的数值表示每一埋点事件的触发客户数。具体可以表示为： m＝1000，针对转化路径a
→
b：m(a)＝1000,m(b)＝375,n(a,b)＝125；针对转化路径a
→
c：m(a)＝1000,m(a,c)＝425,n(a,c)＝400；针对转化路径a
→
b
→
c： m(a)＝1000,m(a,b)＝375,m(a,b,c)＝125,n(a,b,c)＝100。
[0098]
这样，通过计算每条路径中每一埋点事件的转化率后，将每一埋点事件的转化率相乘，即可得到每条路径的转化率。对应的，转化路径start
→
a
→
b
→
end 的路径转化率可以记为：p(a,b)＝m(a)/m*m(b)/m(a)*n(a,b)/m(b)＝n(a,b)/m＝ 1000/1000*375/125*125/375＝0.125；转化路径start
→
a
→
c
→
end的路径转化率可以记为：p(a,c)＝m(a)/m*m(c)/m(a)*n(a,c)/m(c)＝n(a,c)/m ＝1000/1000*425/1000*400/425＝0.4；转化路径start
→
a
→
b
→
c
→
end的路径转化率可以记为：p(a,b,c)＝m(a)/m*m(b)/m(a)*m(c)/m(b) n(a,b,c)/m(c)＝n(a,b,c)/m＝1000/1000*375/1000*125/375*100/125＝0.1。这样，基于p(a,b)、p(a,c)和p(a,b,c)，可以确定得到综合转化系数p＝ p(a,b)+p(a,c)+p(a,b,c)＝n(a,b)/m+n(a,c)/m+n(a,b,c)/m＝0.125+0.4+0.1 ＝0.625。
[0099]
对于埋点事件a，可以看到去除埋点事件a之后没有成功转化的路径，因此，埋点事件a对应的目标转化率为0，则埋点事件a的影响度q(a)＝1
–
0/0.625 ＝1。对于埋点事件b，去除埋点事件b之后对应一条目标转化路径p(a,c),因此，埋点事件b对应的目标转化率为p(a,c)＝0.4，则埋点事件b的影响度q(b)＝1
‑ꢀ
0.4/0.625＝0.36。对于埋点事件c，去除埋点事件c之后对应一条目标转化路径p(a,b),因此，埋点事件c对应的目标转化率为p(a,b)＝0.125，则埋点事件 c的影响度q(c)＝1
‑
0.125/0.626＝0.8。
[0100]
因此，可以确定埋点事件a的目标贡献系数＝q(a)/(q(a)+q(b)+q(c))＝ 1/(1+0.36+0.8)＝(1
‑
0/0.625)/(1
‑
0/0.625)+(1
‑
0.4/0.625)+(1
‑
0.125/0.626) ＝0.463，同理，埋点事件b的目标贡献系数＝0.36/(1+0.36+0.8)＝0.277，埋点事件c的目标贡献系数＝0.8/(1+0.36+0.8)＝0.37。
[0101]
由此可以得出，每个埋点事件在整个业务运营中重要性，在有限资源条件下，埋点事件b的目标贡献系数是最小的，埋点事件a和埋点事件c的目标贡献系数相对较大，对业务整体转化起到作用大，这样，在实际业务过程中，可以放弃埋点事件b对应的渠道，将资源投入到最重要的渠道以争取资源效益最大化。
[0102]
这样，本方案结合具体埋点事件转化路径的转化率，准确量化出每个埋点事件的目标贡献系数，为运营分析人员提供营销转化参考，避免线性触发方法、位置触发方法和时间衰减方法等方法带来的选择性偏差，使有限的资源投入到更有效的埋点事件或渠道中，以实现更准确的提升业务转化率。
[0103]
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
[0104]
本技术实施例中，通过确定目标业务中包括实现转化目标的转化路径的转化路径
集合后，统计预设时间段内，转化路径集合中的每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数，得到埋点事件集合，并基于转化路径集合和埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数。这样，通过对目标业务包括的转化路径集合，和包括转化路径集合中每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数的埋点事件集合进行分析，来确定得到目标埋点事件在目标业务中转化至转化目标过程中的目标贡献系数，解决了目前确定各埋点事件的贡献值的方法较为单一的问题，实现了一种动态确定各埋点事件的贡献值的方法，丰富了各埋点事件的贡献值确定方法，使得确定得到的各埋点事件的贡献值与实际情况相符。
[0105]
基于前述实施例，本技术的实施例提供一种事件分析设备，参照图5所示，该事件分析设备3可以包括：处理器31、存储器32和通信总线33，其中：
[0106]
存储器32，用于存储可执行指令；
[0107]
通信总线33，用于实现处理器31和存储器32之间的通信连接；
[0108]
处理器31，用于执行存储器32中存储的事件分析程序，以实现以下步骤：
[0109]
确定目标业务中包括实现转化目标的转化路径的转化路径集合；
[0110]
统计预设时间段内，转化路径集合中的每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数，得到埋点事件集合；
[0111]
基于转化路径集合和埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数，以根据目标贡献系数确定事件的分析结果；其中，目标贡献系数用于表示目标埋点事件在目标业务中转化至转化目标过程中的贡献。
[0112]
在本技术其他实施例中，处理器31执行步骤基于转化路径集合和埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数时，可以通过以下步骤来实现：
[0113]
基于转化路径集合和埋点事件集合，确定综合转化系数；其中，综合转化系数用于表示转化路径集合包括的全部转化路径对目标业务中实现转化目标的转化率；
[0114]
基于转化路径集合、埋点事件集合和综合转化系数，确定每一参考埋点事件对应的影响度，得到m个参考埋点事件对应的影响度；其中，m为埋点事件集合中包括的埋点事件的数量；
[0115]
基于m个参考埋点事件对应的影响度和目标埋点事件，确定目标贡献系数。
[0116]
在本技术其他实施例中，处理器31执行步骤基于转化路径集合和埋点事件集合，确定综合转化系数时，可以通过以下步骤来实现：
[0117]
基于埋点事件集合，确定转化路径集合中每一转化路径的路径转化率，得到n个路径转化率；其中，n为转化路径集合中包括的转化路径的数量；
[0118]
基于n个路径转化率，确定得到综合转化系数。
[0119]
在本技术其他实施例中，处理器31执行步骤基于埋点事件集合，确定转化路径集合中每一转化路径的路径转化率，得到n个路径转化率时，可以通过以下步骤来实现：
[0120]
从埋点事件集合中，确定转化路径集合中每一转化路径的路劲起点对应的第一操作次数和对应的每一转化路径的路径终点对应的第二操作次数；
[0121]
基于每一第二操作次数和对应的第一操作次数，得到n个路径转化率。
[0122]
在本技术其他实施例中，处理器31执行步骤基于转化路径集合、埋点事件集合和综合转化系数，确定每一参考埋点事件对应的影响度，得到m个参考埋点事件对应的影响度时，可以通过以下步骤来实现：
[0123]
基于埋点事件集合，确定转化路径集合中每一转化路径的路径转化率，得到n个路径转化率；其中，n为转化路径集合中包括的转化路径的数量；
[0124]
从转化路径集合中，确定不包括每一参考埋点事件的p个目标转化路径；其中，p为大于或等于0的正整数；
[0125]
从n个路径转化率中，确定p个目标转化路径对应的路径转化率，得到对应的每一参考埋点事件对应的p个目标转化率；
[0126]
基于预设系数、p个目标转化率和综合转化系数，确定对应的每一参考埋点事件的影响度，得到m个参考埋点事件对应的影响度。
[0127]
在本技术其他实施例中，处理器31执行步骤基于预设系数、p个目标转化率和综合转化系数，确定对应的每一参考埋点事件的影响度，得到m个参考埋点事件对应的影响度时，可以通过以下步骤来实现：
[0128]
基于p个目标转化率和综合转化系数，确定对应的每一参考埋点事件的目标系数；其中，目标系数用于表示除对应的每一参考埋点事件外的埋点事件对目标业务转化至转化目标过程的转化率；
[0129]
基于预设系数和目标系数，确定对应的每一参考埋点事件的影响度，得到m个参考埋点事件对应的影响度。
[0130]
在本技术其他实施例中，处理器31执行步骤基于m个参考埋点事件对应的影响度和目标埋点事件，确定目标贡献系数时，可以通过以下步骤来实现：
[0131]
从m个参考埋点事件对应的影响度中，确定目标埋点事件对应的目标影响度；
[0132]
基于目标影响度和m个参考埋点事件对应的影响度，确定目标贡献系数。
[0133]
在本技术其他实施例中，处理器31执行步骤基于目标影响度和m个参考埋点事件对应的影响度，确定目标贡献系数时，可以通过以下步骤来实现：
[0134]
基于m个参考埋点事件对应的影响度，确定m个参考埋点事件的集体影响度；
[0135]
确定目标影响度与集体影响度之间的比值，得到目标贡献系数。
[0136]
在本技术其他实施例中，处理器31执行步骤基于转化路径集合和埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数之后，还用于执行以下步骤：
[0137]
若确定得到转化路径集合中的每一参考埋点事件的目标贡献系数，对转化路径集合包括的参考埋点事件的目标贡献系数进行比较分析，确定可放弃埋点事件；
[0138]
基于可放弃埋点事件，生成提示信息；其中，提示信息用于提示在目标业务中可忽略可放弃埋点事件。
[0139]
需要说明的是，本技术实施例中个或者多个程序可被一个或者多个处理器的步骤的解释说明，可以参照图1～3对应的实施例提供的方法实现过程，此处不再赘述。
[0140]
本技术实施例中，通过确定目标业务中包括实现转化目标的转化路径的转化路径集合后，统计预设时间段内，转化路径集合中的每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数，得到埋点事件集合，并基于转化路径集合和埋点事件集合，确定目标埋点事件的目标贡献系数。这样，通过对目标业务包括的转化路径集合，和包括转化路径集合中每一参考埋点事件对应的目标操作的操作次数的埋点事件集合进行分析，来确定得到目标埋点事件在目标业务中转化至转化目标过程中的目标贡献系数，解决了目前确定各埋点事件的贡献值的方法较为单一的问题，实现了一种动态确定各埋点事件的贡献值的方法，丰富了各埋点
事件的贡献值确定方法，使得确定得到的各埋点事件的贡献值与实际情况相符。
[0141]
基于前述实施例，本技术的实施例提供一种计算机可读存储介质，简称为存储介质，该计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如图1～3对应的实施例提供的事件分析方法实现过程，此处不再赘述。
[0142]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0143]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程事件分析设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程事件分析设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0144]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程事件分析设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0145]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程事件分析设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0146]
以上，仅为本技术的较佳实施例而已，并非用于限定本技术的保护范围。