數據分析已經成為企業必需的基本能力,業務的開展也越來越離不開分析工具的參與。隨著技術的發展,分析工具也逐步演進為可覆蓋多維度、多場景的平臺化產品,比如分析云。
先進的分析云不僅能輸出靜態的數據洞察,還能結合智能算法預測數據變化,并支持科學的試驗以鏈接決策與行動,讓業務的每一步都變得更加高效。
神策數據《分析云價值解讀與場景實踐》白皮書從企業業務全場景出發,拆解企業在數據分析中的六大痛點,詳解分析云七大功能及應用,分別對品牌零售、電商、汽車、融媒、證券、游戲、企業服務七大行業進行案例解讀,并給出分析云選型建議與應用前瞻。
我們希望各行業、各職能的讀者,都能通過本白皮書,掌握分析云在賦能業務決策進而推動業績增長上的價值;同時結合《營銷云價值解讀與場景實踐》白皮書,實現感知、決策、行動、反饋的全鏈路數字化運營閉環,幫助企業實現數據驅動。
接下來將選取本白皮書中的七大行業案例,帶大家一覽分析云在不同行業、不同企業的實踐:
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1.某餐飲品牌:洞察全域會員數據表現,客群分層精細化運營促轉化
某連鎖餐飲品牌通過分析云洞察全渠道會員的數據表現,構建了會員生命周期體系:潛客-新客-活躍客-忠誠客-衰退客。對比餐飲行業總體水平后,該品牌發現新客比例過高,且未能很好地轉化為活躍客和忠誠客,于是將運營的主要目標確定為“促成新客復購”。
通過分析云的數據洞察,該品牌發現 6 天內是會員復購的高峰期,且每個 6-7 天的倍數時間間隔,均為復購小高峰。基于上述數據規律,篩選近半年所有的“新客”,及已經完成首次購買的顧客,制定精準的觸達策略,如下圖。該觸達策略使得該品牌在一個月內活躍客比重提升了 2 個百分點。
2.某電商平臺:開展科學坑位運營,賦能產品側流量精細化運營
某 C2C 電商平臺接入分析云后,對不同運營坑位的收入貢獻情況進行歸因分析,發現在“首頁”坑位中,沒有花費運營精力的“商品列表頁”在導流上排第 5 位,這無疑將成為一個新的“增長點”。
于是,運營人員對商品列表位置進行進一步的下鉆分析,發現 TOP 10 的貢獻量非常突出,因此決定進一步優化和管理該位置——計劃在此位置展示熱銷單品,進一步提升商品列表頁的銷量。運營人員以人工置頂的方式,將從報表中挑選出的 10 個商品放到前 10 位。
調整后,商品列表貢獻收入在 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收入和占比均有明顯提升。后續運營團隊計劃將該模塊的推薦調整為基于規則自動推薦,按商品成交轉化率、商品價格、商品品類組合考慮選擇待推薦商品,從而促進整體成交額的提升。
3.某汽車品牌:優化車主 App 綁車流程,提升客戶體驗與轉化
某汽車品牌發現使用車主 App 的實際用戶數較少,業務人員想弄清楚到底是推廣做得不到位,還是 App 產品承接做得不好。通過內部討論,決定從兩個方面進行分析和評估,分別是入口吸引力和流程體驗。
通過分析云發現從“我的愛車頁”和“綁車狀態頁”兩個入口點擊進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。后續開展進一步的下鉆分析,把點擊過“品牌頁掃碼”入口的用戶篩選并分析,發現綁定成功率為 20%,高于平均水平。基于此分析結果,產品人員對首頁進行了改版設計,在品牌頁頂部直接空出空間,用于引導用戶認證車主。
持續監測一個月后發現,品牌頁入口的用戶點擊量呈直線上升,改版效果尤為明顯,但同時也發現整體綁車率并無明顯提升。
于是,通過漏斗分析進一步觀察綁車流程中每個步驟的數據表現,發現從第二步跳轉到第三步的轉化率較低;然后將此過程中的流失用戶再進行用戶路徑分析,從結果發現用戶“點擊車輛綁定”與“進入上傳資料頁面”的跳出率達 70.41%。
定性分析后了解到,用戶進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 時未帶身份證。同樣,從另一個角度進行驗證,即從“成功上傳身份證正面”開始后的車輛綁定成功轉化率約為 70%,與最后一步的轉化率不相上下。
基于此結果,該汽車品牌優化流程體驗,將提醒車主準備資料的信息以公告的形式展示在首頁 Banner 和 Icon 區之間的公告欄上。調整后發現,從“上傳材料信息”到“材料信息驗證成功”之間的轉化率明顯上升約 27%,整體的綁車成功率也上升至 36.7%。
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4.南方新媒體:直面痛點本身,是邁向成功的“入場券”
盡管廣東 IPTV(粵 TV)的用戶量已超 1600 萬,產品不斷迭代升級,各類增值業務陸續推出,行業盈利空間巨大。但是在復雜的收視場景、用戶多樣的觀看偏好、種類繁多的推廣活動下,還是遇到了用戶貢獻價值相對較低、產品迭代存在瓶頸、運營人員工作繁重、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《哪吒之魔童降世》2 月 6 日用戶點播的用戶行為路徑進行查詢時,可以清晰地看出用戶是從哪些推薦位進入到電影點播,當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,輕松指導下一步的內容編排優化。
5.某頭部證券企業:夯實數據基礎,讓數據價值釋放
數據作為證券金融科技發展的關鍵抓手,其核心在于將流動的數據沉淀為資產并真正服務于業務釋放價值。
選型合適的分析云產品之后,該證券企業的業務團隊做了如下行動:在數據采集與打通方面,實現行為數據與業務數據的實時打通,交易數據、資產數據等有效整合;實時洞察業務流程各環節的關鍵指標;及時進行客戶活躍與客戶異常分析。
6.某游戲企業:診斷疑難雜癥,有效提升用戶留存
某游戲企業通過分析云的用戶分群模型將活躍用戶按照不同維度進一步細分:活躍留存用戶群、活躍新增用戶群、活躍回流用戶群。通過一系列分析發現旗下手游的活躍用戶群體中留存用戶相對穩定,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容有極其顯著的相關關系。
該結論給了該游戲公司的產品團隊、運營團隊帶來了很大的啟發,不只對該款手游之后的版本設計、版本優化提供了非常好的數據參考,還對旗下其他游戲產品的更新迭代具有科學的指導意義。
7.某企業服務企業:圍繞全生命周期運營的數據探索
獲取一個 B 端客戶前期需要市場、銷售、客戶成功、技術支持等多部門跟進,需要大量人力、技術成本等作為支持,某種程度而言,分析云已成為降低企業級服務客單價(ARPA)的利器。
在全面應用分析云的過程中,客戶全生命周期運營是個系統工程,每一環都如多米諾骨牌般影響著客戶的使用感受。To B 企業數據治理方案的科學性對后續實現數據流的閉環搭建格外重要。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、公眾號、視頻號、EDM)、投放渠道(SEM、信息流廣告)、線下渠道(沙龍、地推)等,標記流量渠道信息,方便后續市場投放的效果評估。
其次,針對私域流量的數據治理。比如可以通過全埋點采集不同頁面的瀏覽情況、頁面名稱(標題)、文章(視頻、白皮書)的點擊瀏覽等,也可以通過代碼埋點留資入口的點擊、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,采集用戶在產品上的試用情況,如不同頁面的瀏覽情況、自動采集按鈕的點擊情況、核心功能的使用次數(步驟)流程等。
