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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)的開展也越來越離不開分析工具的參與。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,都能通過本白皮書,掌握分析云在賦能業(yè)務(wù)決策進(jìn)而推動(dòng)業(yè)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,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)。

接下來將選取本白皮書中的七大行業(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:

關(guān)注神策數(shù)據(jù)公眾號(hào),回復(fù)數(shù)字41,即可下載完整版高清白皮書。

1.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)間間隔,均為復(fù)購(gòu)小高峰。基于上述數(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)。

2.某電商平臺(tái):開展科學(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”坑位中,沒有花費(fèi)運(yùn)營(yíng)精力的“商品列表頁”在導(dǎo)流上排第 5 位,這無疑將成為一個(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的銷量。運(yùn)營(yíng)人員以人工置頂?shù)姆绞?將從報(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 20 萬,翌日超過 25 萬。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。

3.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)。

通過分析云發(fā)現(xiàn)從“我的愛車頁”和“綁車狀態(tài)頁”兩個(gè)入口點(diǎn)擊進(jìn)入的綁定成功率最高,“用戶車輛頁”反響平平,“品牌頁掃碼”入口綁定成功率極低。后續(xù)開展進(jìn)一步的下鉆分析,把點(diǎn)擊過“品牌頁掃碼”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)首頁進(jìn)行了改版設(shè)計(jì),在品牌頁頂部直接空出空間,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)整體綁車率并無明顯提升。

于是,通過漏斗分析進(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;然后將此過程中的流失用戶再進(jìn)行用戶路徑分析,從結(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)入上傳資料頁的第一步為“上傳身份證”,這一步驟可能存在很大問題,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。

基于此結(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 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%。

4.南方新媒體:直面痛點(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,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題。

但通過分析云,許多問題即可迎刃而解。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。

5.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。

6.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,新增用戶的活躍受版本影響較小,而回流用戶的活躍度與版本內(nèi)容有極其顯著的相關(guān)關(guān)系。

該結(jié)論給了該游戲公司的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)、運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)帶來了很大的啟發(fā),不只對(duì)該款手游之后的版本設(shè)計(jì)、版本優(yōu)化提供了非常好的數(shù)據(jù)參考,還對(duì)旗下其他游戲產(chǎn)品的更新迭代具有科學(xué)的指導(dǎo)意義。

7.某企業(yè)服務(wù)企業(yè):圍繞全生命周期運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)探索

獲取一個(gè) B 端客戶前期需要市場(chǎng)、銷售、客戶成功、技術(shù)支持等多部門跟進(jìn),需要大量人力、技術(shù)成本等作為支持,某種程度而言,分析云已成為降低企業(yè)級(jí)服務(wù)客單價(jià)(ARPA)的利器。

在全面應(yīng)用分析云的過程中,客戶全生命周期運(yùn)營(yíng)是個(gè)系統(tǒng)工程,每一環(huán)都如多米諾骨牌般影響著客戶的使用感受。To B 企業(yè)數(shù)據(jù)治理方案的科學(xué)性對(duì)后續(xù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的閉環(huán)搭建格外重要。首先,通過分析云定位流量來源,流量獲取通常包括自建渠道(官網(wǎng)、公眾號(hào)、視頻號(hào)、EDM)、投放渠道(SEM、信息流廣告)、線下渠道(沙龍、地推)等,標(biāo)記流量渠道信息,方便后續(xù)市場(chǎng)投放的效果評(píng)估。

其次,針對(duì)私域流量的數(shù)據(jù)治理。比如可以通過全埋點(diǎn)采集不同頁面的瀏覽情況、頁面名稱(標(biāo)題)、文章(視頻、白皮書)的點(diǎn)擊瀏覽等,也可以通過代碼埋點(diǎn)留資入口的點(diǎn)擊、表單填寫的入口來源、表單填寫的流程、表單提交是否成功等。之后,采集用戶在產(chǎn)品上的試用情況,如不同頁面的瀏覽情況、自動(dòng)采集按鈕的點(diǎn)擊情況、核心功能的使用次數(shù)(步驟)流程等。

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