為 CS:GO 交易網站設置高級分析

已發表: 2022-12-07

標準分析工具專為簡單的業務模型量身定制。如果你有一個常見的電子商務項目，只有一種或兩種轉化類型和一個簡單的銷售渠道，那麼報告通常沒有困難。但是那些商業模式更複雜的公司呢？

我們的一位客戶使用 OWOX BI 為一個平台設置高級分析，該平台允許客戶快速安全地交換、購買和銷售 CS:GO 和 Dota 2 物品。

我們的客戶
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目標

與大多數在成長過程中積累大量數據的公司一樣，我們的客戶意識到他們的數據可以用來做出更好的決策。我們客戶的主要產品是一個用於交換和購買虛擬物品的平台，在大約 100 個國家/地區有超過 500 萬人使用。

在某個時候，公司發展超過了 Excel 中的臨時報告和直接從各種系統導入數據的簡單分析儀表板。他們想用所有數據建立一個數據倉庫 (DHW)，在該數據倉庫之上構建易於理解的數據集市和分析性商業智能 (BI) 報告，並自動化此過程以過上最美好的生活。

在 OWOX BI 和 Google BigQuery 的幫助下，該公司希望完成三項主要任務：

自動從各種系統導入數據
構建分析數據集市
提高數據質量

挑戰

該公司在數據分析領域面臨多項挑戰。首先是標準分析工具是為比我們客戶的商業模式更簡單的商業模式量身定制的。該公司的服務結合了商店和市場的功能。此外，買家可以用金錢和遊戲內物品支付。這就是為什麼該公司有多種交易類型和多種收入類型的原因。因此，我們的客戶需要定制報告來分析用戶行為、轉化率和營銷活動投資回報率。

另外兩個挑戰是數據質量差和系統間的數據差異。客戶經常面臨這樣一個事實，即同一個指標在 Amplitude 中具有一種含義，在 Google Analytics 中具有另一種含義，在交易數據庫中又具有另一種含義。為避免這種情況，他們決定開始使用數據倉庫，並在未來根據 DHW 而非個人來源的數據構建分析報告。

解決方案

在選擇 DWH 時，由於分析和開發團隊的專業知識、合適的定價模型以及 Google Cloud Platform 易於上手，該公司最終選擇了 Google BigQuery。

最初，客戶使用 OWOX 產品在 Google BigQuery 中創建 DWH，並從 Google Analytics 和廣告帳戶上傳原始數據，供營銷團隊進一步分析。但隨著時間的推移，這成為了主要的存儲位置，現在分析師、產品經理、營銷人員、一些開發人員甚至客戶支持團隊都在使用它。

如何為報告合併數據：

使用 OWOX BI Pipeline，該公司自動將來自廣告服務（Facebook、Instagram、Bing 等）的成本數據導入 Google BigQuery。
OWOX BI Streaming 從站點收集用戶行為數據並將其傳輸到 BigQuery。
該公司使用自己的解決方案，將數據從多個 MySQL 數據庫、Amplitude 以及各種臨時文件和 Google Docs 加載到 BigQuery 中。上傳是使用 Google Cloud Composer 編排的。他們還有多個數據流插入。
數據存儲在層中。上面提到的所有數據都以原始形式進入暫存層的存儲。理想情況下，這一層應該是一個包含許多表的數據集，但到目前為止，客戶端擁有來自不同系統（Google Analytics、Amplitude）的數據的單獨數據集。隨著 DWH 的發展，公司將把它整理好。這一層的形成也是由 Google Cloud Composer 編排的。
此外，基於暫存層的數據，構建了一個存儲層，其中的數據進行了一些轉換——所有字段都有適當的類型，時間戳被帶入相同的時區，一些表被有意地非規範化，額外的鍵是為了便於鏈接表等而添加。該層針對分析師和產品經理使用的 SQL 查詢進行了優化。
還有一個 data_marts 層。它存儲數據集市供以後在各種報告和下載中使用。數據集市是使用來自存儲層和暫存層的數據構建的。
該公司在 Google Data Studio 和 Power BI 中構建 BI 報告。

此外，客戶擁有用於機器學習的單獨數據集和用於各個團隊的沙箱，他們可以在其中為內部任務創建表和視圖，而無需 DWH 團隊的幫助。

結果

由於此處描述的解決方案，我們的客戶能夠顯著減少分析部門的工作量。員工不再從各種來源收集和清理數據來編制營銷報告。使用數據的文化得到改善，所有員工都更容易獲得數據。

積極使用 Google BigQuery 尋找問題答案（在 Google Data Studio 中編寫查詢和創建可視化效果）的員工人數已增至 11 人（來自四個部門）。在創建存儲庫之前，只有三名分析師可以執行此操作。

此前，該公司主要使用三個數據源來滿足分析需求：Google Analytics、MySQL 數據庫和單獨的費用文件。現在他們有 10 多個數據源，處理的數據量也越來越大。

借助 OWOX BI，營銷部門獲得了快速評估其工作的便捷工具。現在，營銷人員可以更準確地跟踪吸引用戶的成本，最重要的是，ROI。此外，與合作夥伴採用收入分成模式的合作也變得更加透明和易於雙方理解。

客戶的反饋意見：

與 OWOX 的合作幫助我們在 Google Cloud 基礎架構上創建 DWH，並轉向數據分析和流程自動化的最佳實踐。 感謝項目經理、分析師和開發人員及時解決了我們的艱鉅任務。

未來的計劃

客戶繼續使用 OWOX BI 產品來解決他們當前的問題。未來，在切換到 Google Analytics 4 時，公司計劃招募 OWOX 團隊來分析導出的數據和會話表的構建。