智能彩票中注分析 - 数据报表

当前页面主要展示“统一用户ID”功能,模拟用户在不同渠道的购彩行为分析。

用户数据

展示从不同渠道收集到的用户数据,包含可能重复的用户信息。

渠道 用户ID (原始) 用户名 手机号 注册时间
App 12345 张三 13800000001 2024-01-15 10:00:00
Web web_9876 李四 13900000002 2024-02-20 14:30:00
微信公众号 13800000001 王五 13800000001 2024-03-01 09:00:00
App 54321 赵六 13600000003 2024-04-10 11:20:00
Web web_5678 钱七 13700000004 2024-05-05 16:45:00

用户ID统一

模拟用户ID统一过程。Web渠道的用户ID通过前缀识别,微信公众号的用户ID通过手机号匹配。

渠道 用户ID (原始) 用户ID (统一后) 用户名 手机号 注册时间
App 12345 12345 张三 13800000001 2024-01-15 10:00:00
Web web_9876 9876 李四 13900000002 2024-02-20 14:30:00
微信公众号 13800000001 78901 王五 13800000001 2024-03-01 09:00:00
App 54321 54321 赵六 13600000003 2024-04-10 11:20:00
Web web_5678 5678 钱七 13700000004 2024-05-05 16:45:00

用户购彩行为分析报表 (模拟)

基于统一用户ID生成的报表,统计用户在不同渠道的购彩行为。

统一用户ID 用户名 App 购彩次数 Web 购彩次数 微信公众号 购彩次数 总购彩金额 偏好彩种
12345 张三 5 0 2 140 双色球
9876 李四 0 3 0 60 快3
78901 王五 1 0 4 90 11选5
54321 赵六 2 0 0 40 双色球
5678 钱七 0 1 0 20 快3

用户ID匹配算法选择 (模拟)

选择不同的用户ID匹配算法,查看对报表数据的影响。

* 前缀匹配: 移除Web用户ID的前缀 (如 web_ ),用于关联用户。 * 手机号匹配: 使用微信公众号用户的手机号在用户表中查找匹配项。 * 模糊匹配: 尝试基于用户名或其他信息进行近似匹配 (未实现)。

归因模型选择 (模拟)

选择不同的归因模型,查看对营销活动效果评估的影响。

* 首次点击: 将所有功劳归于用户第一次点击的营销活动。 * 末次点击: 将所有功劳归于用户最后一次点击的营销活动。 * 线性归因: 将功劳平均分配给用户所有点击过的营销活动。

测试数据示例

用于测试“统一用户ID”功能的测试数据。

                
                    {
                        "users": [
                            {"user_id": 1, "channel": "App", "name": "张三", "mobile": "13800000001"},
                            {"user_id": "web_1001", "channel": "Web", "name": "李四", "mobile": "13900000002"},
                            {"user_id": "13800000001", "channel": "微信公众号", "name": "王五", "mobile": "13800000001"}
                        ],
                        "purchase_records": [
                            {"user_id": 1, "amount": 20, "lottery": "双色球"},
                            {"user_id": "web_1001", "amount": 30, "lottery": "快3"},
                            {"user_id": "13800000001", "amount": 50, "lottery": "11选5"}
                        ]
                    }
                
            

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