1、數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)必需的基本能力，業(yè)務(wù)的開(kāi)展也越來(lái)越離不開(kāi)分析工具的參與。隨著技術(shù)的發(fā)展，分析工具也逐步演進(jìn)為可覆蓋多維度、多場(chǎng)景的平臺(tái)化產(chǎn)品，比如分析云。 先進(jìn)的分析云不僅能輸出靜態(tài)的數(shù)據(jù)洞察，還能結(jié)合智能算法預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)變化，并支持科學(xué)的試驗(yàn)以鏈接決策與行動(dòng)，讓業(yè)務(wù)的每一步都變得更加高效。神策數(shù)據(jù)分析云價(jià)值解讀與場(chǎng)景實(shí)踐白皮書(shū)從企業(yè)業(yè)務(wù)全場(chǎng)景出發(fā)，拆解企業(yè)在數(shù)據(jù)分析中的六大痛點(diǎn)，詳解分析云七大功能及應(yīng)用，分別對(duì)品牌零售、電商、汽車、融媒、證券、游戲、企業(yè)服務(wù)七大行業(yè)進(jìn)行案例解讀，并給出分析云選型建議與應(yīng)用前瞻。我們希望各行業(yè)、各職能的讀者，都能通過(guò)本白皮書(shū)，掌握分析云在賦能業(yè)務(wù)決策進(jìn)而推動(dòng)業(yè)

2、績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)上的價(jià)值；同時(shí)結(jié)合營(yíng)銷云價(jià)值解讀與場(chǎng)景實(shí)踐白皮書(shū)，實(shí)現(xiàn)感知、決策、行動(dòng)、反饋的全鏈路數(shù)字化運(yùn)營(yíng)閉環(huán)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。接下來(lái)將選取本白皮書(shū)中的七大行業(yè)案例，帶大家一覽分析云在不同行業(yè)、不同企業(yè)的實(shí)踐：.某餐飲品牌：洞察全域會(huì)員數(shù)據(jù)表現(xiàn)，客群分層精細(xì)化運(yùn)營(yíng)促轉(zhuǎn)化某連鎖餐飲品牌通過(guò)分析云洞察全渠道會(huì)員的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，構(gòu)建了會(huì)員生命周期體系：潛客-新客-活躍客-忠誠(chéng)客-衰退客。對(duì)比餐飲行業(yè)總體水平后，該品牌發(fā)現(xiàn)新客比例過(guò)高，且未能很好地轉(zhuǎn)化為活躍客和忠誠(chéng)客，于是將運(yùn)營(yíng)的主要目標(biāo)確定為 “促成新客復(fù)購(gòu) ” 。通過(guò)分析云的數(shù)據(jù)洞察，該品牌發(fā)現(xiàn)6 天內(nèi)是會(huì)員復(fù)購(gòu)的高峰期，且每個(gè)6-7 天的倍數(shù)時(shí)間間

3、隔，均為復(fù)購(gòu)小高峰?；谏鲜鰯?shù)據(jù)規(guī)律，篩選近半年所有的 “新客 ” ，及已經(jīng)完成首次購(gòu)買的顧客，制定精準(zhǔn)的觸達(dá)策略，如下圖。該觸達(dá)策略使得該品牌在一個(gè)月內(nèi)活躍客比重提升了 2 個(gè)百分點(diǎn)。.某電商平臺(tái)：開(kāi)展科學(xué)坑位運(yùn)營(yíng)，賦能產(chǎn)品側(cè)流量精細(xì)化運(yùn)營(yíng)某 C2C 電商平臺(tái)接入分析云后，對(duì)不同運(yùn)營(yíng)坑位的收入貢獻(xiàn)情況進(jìn)行歸因分析，發(fā)現(xiàn)在 “首頁(yè) ”坑位中，沒(méi)有花費(fèi)運(yùn)營(yíng)精力的 “商品列表頁(yè)”在導(dǎo)流上排第 5位，這無(wú)疑將成為一個(gè)新的 “增長(zhǎng)點(diǎn) ” 。于是，運(yùn)營(yíng)人員對(duì)商品列表位置進(jìn)行進(jìn)一步的下鉆分析，發(fā)現(xiàn)TOP 10 的貢獻(xiàn)量非常突出，因此決定進(jìn)一步優(yōu)化和管理該位置 計(jì)劃在此位置展示熱銷單品，進(jìn)一步提升商品列表頁(yè)

4、的銷量。運(yùn)營(yíng)人員以人工置頂?shù)姆绞?，將從?bào)表中挑選出的 10 個(gè)商品放到前10 位。調(diào)整后，商品列表貢獻(xiàn)收入在 1 月 2 日歷史首次超過(guò)20 萬(wàn)，翌日超過(guò)25萬(wàn)。此外，商品列表單日平均貢獻(xiàn)收入和占比均有明顯提升。后續(xù)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)計(jì)劃將該模塊的推薦調(diào)整為基于規(guī)則自動(dòng)推薦，按商品成交轉(zhuǎn)化率、商品價(jià)格、商品品類組合考慮選擇待推薦商品，從而促進(jìn)整體成交額的提升。.某汽車品牌：優(yōu)化車主App 綁車流程，提升客戶體驗(yàn)與轉(zhuǎn)化某汽車品牌發(fā)現(xiàn)使用車主App 的實(shí)際用戶數(shù)較少，業(yè)務(wù)人員想弄清楚到底是推廣做得不到位，還是App 產(chǎn)品承接做得不好。通過(guò)內(nèi)部討論，決定從兩個(gè)方面進(jìn)行分析和評(píng)估，分別是入口吸引力和流程體驗(yàn)。通

5、過(guò)分析云發(fā)現(xiàn)從 “我的愛(ài)車頁(yè)”和 “綁車狀態(tài)頁(yè)”兩個(gè)入口點(diǎn)擊進(jìn)入的綁定成功率最高， “用戶車輛頁(yè)”反響平平， “品牌頁(yè)掃碼”入口綁定成功率極低。后續(xù)開(kāi)展進(jìn)一步的下鉆分析，把點(diǎn)擊過(guò) “品牌頁(yè)掃碼”入口的用戶篩選并分析，發(fā)現(xiàn)綁定成功率為20%，高于平均水平?；诖朔治鼋Y(jié)果，產(chǎn)品人員對(duì)首頁(yè)進(jìn)行了改版設(shè)計(jì)，在品牌頁(yè)頂部直接空出空間，用于引導(dǎo)用戶認(rèn)證車主。持續(xù)監(jiān)測(cè)一個(gè)月后發(fā)現(xiàn)，品牌頁(yè)入口的用戶點(diǎn)擊量呈直線上升，改版效果尤為明顯，但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)整體綁車率并無(wú)明顯提升。于是，通過(guò)漏斗分析進(jìn)一步觀察綁車流程中每個(gè)步驟的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)從第二步跳轉(zhuǎn)到第三步的轉(zhuǎn)化率較低；然后將此過(guò)程中的流失用戶再進(jìn)行用戶路徑分析，從

6、結(jié)果發(fā)現(xiàn)用戶 “點(diǎn)擊車輛綁定”與 “進(jìn)入上傳資料頁(yè)面”的跳出率達(dá)70.41%。定性分析后了解到，用戶進(jìn)入上傳資料頁(yè)的第一步為 “上傳身份證” ，這一步驟可能存在很大問(wèn)題，比如用戶在使用 App 時(shí)未帶身份證。同樣，從另一個(gè)角度進(jìn)行驗(yàn)證，即從 “成功上傳身份證正面”開(kāi)始后的車輛綁定成功轉(zhuǎn)化率約為70%，與最后一步的轉(zhuǎn)化率不相上下?；诖私Y(jié)果，該汽車品牌優(yōu)化流程體驗(yàn)，將提醒車主準(zhǔn)備資料的信息以公告的形式展示在首頁(yè)Banner 和 Icon 區(qū)之間的公告欄上。調(diào)整后發(fā)現(xiàn)，從 “上傳材料信息 ”到 “材料信息驗(yàn)證成功 ”之間的轉(zhuǎn)化率明顯上升約27%，整體的綁車成功率也上升至36.7%。.南方新媒體：直

7、面痛點(diǎn)本身，是邁向成功的 “入場(chǎng)券 ”盡管廣東IPTV （粵TV）的用戶量已超1600萬(wàn)，產(chǎn)品不斷迭代升級(jí)，各類 增值業(yè)務(wù)陸續(xù)推出，行業(yè)盈利空間巨大。但是在復(fù)雜的收視場(chǎng)景、用戶多樣的 觀看偏好、種類繁多的推廣活動(dòng)下，還是遇到了用戶貢獻(xiàn)價(jià)值相對(duì)較低、產(chǎn)品 迭代存在瓶頸、運(yùn)營(yíng)人員工作繁重、用戶喜好難以琢磨等問(wèn)題。但通過(guò)分析云，許多問(wèn)題即可迎刃而解。比如在對(duì)哪吒之魔童降世 2 月 6 日用戶點(diǎn)播的用戶行為路徑進(jìn)行查詢時(shí)，可以清晰地看出用戶是從哪些推 薦位進(jìn)入到電影點(diǎn)播，當(dāng)電影欄目推薦位比例高于推薦首屏推薦位，說(shuō)明該電 影更合適的受眾是電影頻道用戶而非全體用戶，輕松指導(dǎo)下一步的內(nèi)容編排優(yōu) 化。.某頭部證券企業(yè)：夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，讓數(shù)據(jù)價(jià)值釋放數(shù)據(jù)作為證券金融科技發(fā)展的關(guān)鍵抓手，其核心在于將流動(dòng)的數(shù)據(jù)沉淀為資產(chǎn)并真正服務(wù)于業(yè)務(wù)釋放價(jià)值。選型合適的分析云產(chǎn)品之后，該證券企業(yè)的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)做了如下行動(dòng)：在數(shù)據(jù)采集與打通方面，實(shí)現(xiàn)行為數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)打通，交易數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)等有效整合；實(shí)時(shí)洞察業(yè)務(wù)流程各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵指標(biāo)；及時(shí)進(jìn)行客戶活躍與客戶異常分析。.某游戲企業(yè)：診斷疑難雜癥，有效提升用戶留存某游戲企業(yè)通過(guò)分析云的用戶分群模型將活躍用戶按照不同維度進(jìn)一步細(xì)分：活躍留存用戶群、活躍新增用戶群、活躍回流用戶群。通過(guò)一系列分析發(fā)現(xiàn)旗下手游的活躍用戶群體中留存用戶相對(duì)穩(wěn)定，