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。