关于 FA 系统

FA 系统，全称 Fecshop Analysis ，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，然后呈现给营销人员的系统， 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，帮助营销人员，查看历史数据，调整营销策略，管理营销人员，根据历史数据决定运营策略，提高你的电商网站的销售额

FA 系统简介

官网： http://www.fecshop.com

Github 源码 Golang 部分： https://github.com/fecshopsoft/fec-go

Github 源码 Vue 部分： https://github.com/fecshopsoft/vue-element-admin

开源协议： http://www.fecshop.com/license

FA 演示地址：

test 账户有一定的权限限制

Demo： http://trace.fecshop.com/

账户：test 密码：test123

不要修改密码，否则将会关闭测试 demo !!

FA 收集数据的来源

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（不需要自己在各个地方打点了）。

为什么要做 FA 系统

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，因此无法满足需要，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，也只能通过页面加载 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 系统可以通过 api 接收商城传送的订单支付成功数据。

5.对于广告分析支持不够

作为公司的广告，每一个广告都需要花钱，从老板的角度，就想对广告数据进行更加详细的统计,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

5.3 数据统计：每个广告小组的所有的广告汇总

5.4 数据统计：每个广告活动的所有的广告汇总

5.5 数据统计；每个渠道，譬如 facebook, google ppc，的所有广告汇总

5.6 数据统计：每个子渠道的广告汇总

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。

上面只是说了一个大概，具体的统计数据参看系统里面的具体详细。

6.支持不够，对于vue这种前后端彻底分离的商城应用，支持明显不够。

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，那么我可以根据业务需要进行二次开发，进行数据分析，满足需要。

FA 系统的特点

1.双方式收集数据，保证收集的业务数据更全面，数据更准确

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。

2.支持的场景多

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

3.深入业务和业务紧密相连

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。

3.1 通用部分数据统计

站点统计：统计用户下的各个商城，每一天的汇总

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

设备统计：各种设备的统计

国家统计：各个国家的统计

浏览器统计：各个浏览器的统计

3.2 业务数据统计

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

搜索统计：各个搜索词的搜索情况，以及跳出率，点击后生成的订单数据

搜索语言统计：以语言进行区分，各个搜索关键词的具体统计

着陆 url 统计：用户的着陆页的数据统计

url 统计：各个 url 的统计

分类统计：各个分类的统计

3.3 广告数据统计

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。

Fecshop Analysis 数据分析系统，开源 BSD 协议