Adobe Analytics 中关于时间的一些指标计算逻辑

Adobe Analytics 黄业忠 3周前 (07-29) 50次浏览 已收录 0个评论

所用总秒数

所用总秒数:可以理解为访客所花费的总时间(秒)

例子:

访客A上午访问100秒,所用总秒数=100

访客B上午访问100秒,下午访问200秒,所用总秒数=100+200=300

每位访客逗留时间(秒)

每位访客逗留时间(秒)= 所用总秒数/独立访客数。

例子:

访客A上午访问100秒,每位访客逗留时间(秒)=100/1=100

访客B上午访问100秒,下午访问200秒,每位访客逗留时间(秒)=(100+200)/1=300

每次访问逗留时间(秒)

每次访问逗留时间(秒)=所用总秒数/访问次数

例子:

访客A上午访问100秒,每次访问逗留时间(秒)=100/1=100

访客B上午访问100秒,下午访问200秒,每次访问逗留时间(秒)=(100+200)/2=150

网站平均逗留时间(秒)= 网站平均逗留时间

网站平均逗留时间(秒)=所用总秒数/维度未中断的序列数

网站平均逗留时间等同于平均网站逗留时间(秒),采用的时间格式为 hh:mm:ss

网站平均逗留时间并不是用户在网站的平均逗留时间,它会受到维度的影响,使用维度序列作为分母,你可以理解为这个指标是某个维度的平均值。

以页面平均逗留时间为例子,看网站平均逗留时间是如何计算的。

页面平均逗留时间

该指标已经弃用。

但是可以采用维度是页面,指标是网站平均逗留时间获取页面平均逗留时间。

假设一个访客的访问流程:

Timestamp Page
12:03:00 Home page
12:04:20 Product page A
12:05:30 Product page A
12:07:00 Product page B
12:07:40 Product page A
12:08:10 Checkout
12:10:00 Purchase
12:25:00 Home page
12:25:40 Product page A

那么现在要计算Page的网页平均逗留时间,先计算不同页面的“所用总秒数”,以Product Page A 为例子,

  • 12:04:20 -12:05:30– 70 秒
  • 12:05:30 -12:07:00– 90 秒
  • 12:07:40 -12:08:10– 30 秒
  • 12:25:40 – ? — 未包含

Product page A 的逗留总时间是190 秒,同理计算其他页面的“所用总秒数”:

Page 所用总秒数
Home Page 120
Product page A 190
Product page B 40
Checkout 110
Purchase 900

接下来计算序列(维度未中断的序列数),序列就是对于维度来说有几个连续的相同的值,如对于Product page A,就有两个序列,第一个序列是针对两个连续值,第二个序列是在结账前,第三根序列值最后,也就是中断,不纳入计算,所以一共是2个,同理可以计算出其他页面的序列:

Page 所用总秒数 维度未中断的序列数
Home Page 120 2
Product page A 190 2
Product page B 40 1
Checkout 110 1
Purchase 900 1

网页平均逗留时间(秒)=所用总秒数/维度未中断的序列数,就可以得到网页平均停留时间:

Page 所用总秒数 维度未中断的序列数 网页平均逗留时间
Home Page 120 2 60
Product page A 190 2 95
Product page B 40 1 40
Checkout 110 1 110
Purchase 900 1 900

 

这里是以Page作为示例,维度里可以是prop和eVar,计算逻辑都一样,需要注意eVar的生命周期,因为它有持久性,持久性会影响“所用总秒数”。


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