云信平台用户行为分析方法及系统与流程

本发明涉及供应链金融领域，尤其涉及一种云信平台用户行为分析方法及系统。

背景技术：

1、随着社会化生产方式的不断深入，市场竞争已经从单一客户之间的竞争转变为供应链与供应链之间的竞争，同一供应链内部各方相互依存，“一荣俱荣、一损俱损”；与此同时，由于赊销已成为交易的主流方式，处于供应链中上游的供应商，很难通过传统的信贷方式获得银行的资金支持，而资金短缺又会直接导致后续环节的停滞，甚至出现供应链断链。维护所在供应链的生存，提高供应链资金运作的效力，降低供应链整体的管理成本，已经成为各方积极探索的一个重要课题，因此，供应链融资系列金融产品应运而生。

2、供应链金融是指银行向客户(如核心企业)提供融资和其他结算、理财服务，同时向这些客户的供应商提供贷款及时收达的便利，或者向其分销商提供预付款代付及存货融资服务。供应链金融是商业银行信贷业务的一个专业领域，也是企业尤其是中小企业的一种融资渠道，供应链金融是核心企业与银行间达成的，一种面向供应链所有成员企业的系统性融资安排。

3、云信是云信平台上流转的企业信用。大型企业集团可通过云信平台，将其优质企业信用转化为可流转、可融资、可灵活配置的资金额度，可称为云信额度，从而基于云信产生了一种创新型金融服务。云信具有安全、高效、实时的特点，同时也是有期限的，产业链上中小企业在云信期限内通过云信平台，可将其接收的云信进行转让、融资或持有。云信平台为产业链上广大企业提供了全新的经济往来结算工具，既大大提高结算效率，也为中小企业提供了一个便捷、低成本融资的新通道。

4、当前的云信开立和融资等过程没有问题评估机制，所以很难评估用户在云信开立、融资的过程中是否遇到问题，也就很难根据用户的问题对云信平台进行相应的优化，导致融资转换率较低，很难提升用户的使用体验。较低的融资转换率也会增加云信平台的运营成本和造成资源浪费现象。

5、因此，如何提升云信平台的客户满意程度、优化业务流程，以及增加用户融资转换率是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明实施例提供了一种云信平台用户行为分析方法及系统，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种云信平台用户行为分析方法，所述方法包括如下步骤：

4、服务器端通过kafka消息系统接收来自客户端的、由客户端所收集的用户在云信平台不同业务系统的用户行为相关数据，所述不同业务系统包括云信开立业务系统和融资业务系统，所述用户行为相关数据包括：用户身份信息和各业务系统对应的业务系统行为数据；各业务系统对应的业务系统行为数据包括以下信息中的部分或全部：用户进入业务系统页面的时间、用户退出业务系统页面的时间、用户在各业务系统页面的停留时长、用户点击的页面元素、用户浏览的页面的url和标题、页面跳转信息和结束页面信息；

5、所述服务器端基于所述用户行为相关数据得到各业务系统对应的数据模型，并基于所述数据模型得到用户行为分析数据，其中，所述用户行为分析数据包括以下数据中的部分或全部数据：用户访问业务系统页面的时长信息、用户从注册到云信开立业务的转换率、用户从云信开立业务到融资业务的转换率、用户从云信开立业务到融资业务中间页面的退出率和业务流程数据；

6、所述服务器端将基于各业务系统对应的数据模型得到的用户行为分析数据存储和/或发送至指定目标。

7、在一些实施例中，所述用户行为相关数据还包括业务系统行为数据对应的业务系统中间状态数据。

8、在一些实施例中，所述数据模型包括：用于记录业务基础数据的基本维度数据结构、用于记录业务系统行为数据的业务系统行为数据结构和用于记录中间状态数据的中间状态数据结构。

9、在一些实施例中，所述客户端的云信开立业务系统和融资业务系统分别在等间隔的设定周期将所述用户行为相关数据推送至kafka中。

10、在一些实施例中，所述服务器端基于所述用户行为相关数据得到各业务系统对应的数据模型，并基于所述数据模型得到用户行为分析数据的步骤包括：

11、所述服务器端通过kafka消息系统接收客户端收集的用户在云信平台的用户行为相关数据并放入到flink处理引擎中，kafka消息系统用于对所述用户行为相关数据进行去重以及过滤垃圾数据；

12、flink处理引擎基于所述用户行为相关数据的路径url和用户所在的业务系统名称或页面名称确认该用户行为相关数据归属的业务系统，基于用户行为相关数据和所属业务系统对应的数据模型结构得到用户行为相关数据对应的数据模型，并基于得到的数据模型进行计算汇总得到用户行为分析数据。

13、在一些实施例中，所述基于得到的数据模型进行计算汇总得到用户行为分析数据，包括如下步骤：

14、将用户退出页面时间减去用户进入页面时间算出用户访问该业务系统页面的时长信息；

15、将用户在当前页面点击的元素信息封装为具体时间段的操作习惯和/或业务流程数据；

16、基于所述用户行为相关数据获得所有用户从云信开立业务到融资业务中间页面的退出率：退出率＝退出次数/总访问量*100％；

17、基于所述用户行为相关数据获得所有用户到云信开立业务中间页面的转换率：转换率＝所有用户到云信开立业务完成的总数/所有用户总数*100％；

18、基于所述用户行为相关数据获得所有用户从云信开立业务到融资业务中间页面的转换率：转换率＝所有用户从云信开立业务到融资业务完成的总数/所有用户完成云信开立业务总数*100％。

19、在一些实施例中，所述方法还包括：所述操作习惯和/或业务流程数据由所述flink处理引擎sink到doris中；在将所述操作习惯和/或业务流程数据sink到doris中后，通过定时任务xxljob将用户的所述操作习惯和/或业务流程数据模型再进行汇总生成整体连贯的用户行为分析数据；将汇总的整体连贯的用户行为分析数据保存到mysql和/或redis提供查询功能。

20、所述退出率和转换率用于分析业务系统的业务流程问题或者收集到的用户行为相关数据异常问题。

21、在一些实施例中，所述业务系统中间状态数据包括操作失败错误信息或操作成功信息；所述业务基础数据包括以下信息中的至少一种：企业名称、企业id和业务请求数据基本信息；所述中间状态数据结构为中间状态信息表。

22、在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述用户行为分析数据生成可视化视图。

23、在一些实施例中，所述方法还包括：所述服务器端基于预先建立的用户行为相关数据/用户行为分析数据与各阶段转换率等结果的关联关系生成业务系统优化相关要素；以及基于生成的业务系统优化相关要素生成业务系统优化建议。

24、根据本发明的另一方面，也提供了一种基于flink处理引擎的用户行为分析系统，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时，该系统实现如前述方法的步骤。

25、根据本发明的又一方面，也提供了一种计算机可读取存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述方法的步骤。

26、本发明实施例的云信平台用户行为分析方法收集用户在云信开立业务流程和融资业务流程上的数据信息，对这些数据进行分析获得数据模型，通过对数据模型的分析，得到用户行为分析数据，并发送给指定目标(如业务人员)，使得业务人员可以基于用户行为分析数据优化业务流程，可优化云信平台的云信开立业务流程和融资业务流程，以提高用户从云信开立业务到融资业务的转换率。

27、本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在书面说明及其权利要求书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。

28、本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。