在产品更新迭代过程中

2020-01-31 07:42

值得强调的是,要真正实现精细化运营,企业数据采集所采用的埋点方式不应“千企一面”,而应该“因企而异”。无论是自建数据分析平台,还是采用第三方数据分析工具,梳理企业需求是第一步,随后按照企业需求完成事件和埋点方案的设计,这正是神策数据为客户提供多维度数据分析的根基与前提。神策数据始终认为,以“全埋点”为代表的前端埋点方式,以及后端埋点方式分别满足不同数据采集需求,为保证数据采集做到“大、全、细、时”,当前后端都可以实现数据采集时,应优先考虑后端(代码)埋点,尤其在各行业中有特殊业务需求的数据,更是强烈建议通过后端(代码)埋点方式采集。

app产品页面指标,清晰明了,为进一步数据分析指明方向。

神策分析的“点击分析”,支持展示单个页面或页面组的点击图,可选择“只采集交互元素”或“采集所有元素”。同时,运营人员可以按照事件属性和用户属性进行筛选,对特定环境下特定用户群体对特定元素的点击进行精细化分析。另外,支持查看页面元素点击背后的用户列表,满足企业网站的精细化分析需求。

欲针对不同用户群体采用不同的运营方式。

被打折信息及详实的客户评价所吸引,直接邮件内跳转至网站购买了该商品。那么,到底哪一个渠道激发了购买行为呢?

第三,转化规则末次归因,聚焦用户选购全流程中最有效转化路径。

神策数据每一次版本迭代都凝聚团队对数据分析的深入思索和理解。神策数据一直延续之前在数据分析领域精耕细作的路线,将产品专业性、易用性、创新性贯穿于全企业服务周期,引领企业实现精细化运营。

神策分析新版本对事件属性进行筛选和分组时以实际转化的事件的属性为准。上述案例中,邮件营销的渠道在用户购买决策的全流程中对用户影响的权重较大,直接促进用户转化。在新版本的漏斗分析模型中,进行用户群体筛选和分组时,则以实际转化事件

端、手机端等)的转化情况,找到优化的短板。另外,可以尝试支付订单流程的新手引导,帮助新手顺利完成购买。

在产品更新迭代过程中,产品易用性一直是神策数据研发工作的重中之重。新版本从数据分析过程的便捷性、分析结果的可视化,以及团队共享需求,雕琢产品设计细节等方面着手,让性能升级的同时兼产品易用性提升。例如:

数据概览自动发送邮箱。在后台经过配置后,数据概览的内容可以通过邮件自动发送到指定邮箱,满足管理层随时随时查看数据分析结果需求;权限体系进一步梳理优化,例如分析师可以分享自己的概览,并且查看事件和属性的元数据;等等。

新版本支持“按天”查询转化率,趋势变化曲线精细捕捉用户行为变化。与之前版本相比,提升了转化分析的精度和效率,对选购流程的异常定位和策略调整效果验证有科学指导意义。

1. 支持事件(元素)属性、用户属性的任意维度筛选下钻,可随时查看点击用户列表,满足复杂的分析需求。

第二, 支持不同属性的用户群体漏斗比较,从差异角度窥视优化思路。

无法精细化地深入分析,会让网页设计与优化丧失科学性。点击图呈现用户喜爱点击的模块或聚焦的内容,是数据价值最上层表现。当“点击分析”与其他分析模块配合,交叉使用,将数据和分析结果以多种形式可视化展现,运营人员即可深度感知用户体验,如进行

通过观察不同属性的用户群体(如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户)各环节转化率,各流程步骤转化率的差异对比,了解转化率最高的用户群体,分析漏斗合理性,并针对转化率异常环节进行调整。

另外,新版本支持设置同一id(包括品类 id、商品 id)作为转化条件。设置后,在漏斗转化的前后步骤必须有相同的属性值才能算作转化。如浏览

功能深度强化,默认采集页面上各元素的交互行为,极大程度避免了因需求变更、埋点错误等原因导致的重新埋点繁复工作。简单操作即可获取实时用户行为数据,节省大量技术团队的时间。

通过对比,可明显看出,普通会员从“提交订单”到“支付订单”的转化率明显低于钻石会员。为找到“支付订单”阶段转化率变低的原因,f公司运营人员应深度分析普通会员转化率情况,如对比不同付费渠道(pc

综上所述,神策分析所提供的“点击分析”模型,采用可视化的设计思想与架构,简洁直观的操作方式,易于理解的分析流程将复杂的页面分析变得更高效、更智能;配合神策分析所提供的多维分析,以全面视角探索数据价值,帮助运营人员揭示数据价值,实现科学决策。

iphone6,购买同一款 iphone6 才能被定义为一次转化。

为企业官网“信息收集者”对官网导航栏的点击情况,运营人员想知道的点击率颇高的“文档”栏目中,哪类型文章最受钟爱?可以直接点击“文档”自动进入“文档”的点击分析页面。

毋庸置疑,“全埋点”作为前端埋点方式之一,在数据采集方面具有不可替代作用,当企业在分析与后端没有交互的前端行为的采集方式时,如判断前端界面设计是否合理,更是如此。神策分析

端均支持近百个预置属性的采集,通过页面浏览的采集、点击按钮等采集,企业可完成了解新老用户的访问情况,评估不同渠道/维度的获客情况,判断用户活跃度、用户转化、留存等应用。例如,神策数据某广告客户了解用户渠道来源,并判断不同渠道和不同推广方式的投放效果。

a 欲选购一款化妆品,通过市场活动了解 m 产品,后来在百度贴吧了解更多信息,但是始终没有下定决心购买。后来收到 m 公司的营销邮件,a

-- 邮件营销来源的用户群体的属性为准。

1.7

例如,图 3

在浏览页面点击图时,使用者能够像访问者一样,点击页面元素,即可跳转至新的分析页面,且新的分析页面自动延续上一页面的筛选条件。如此在同一筛选条件下,运营人员可抽丝剥茧般完成网页深层次的点击分析,直观、高效、易用的可视化分析,带来与众不同的数据查看体验。

一直以来,企业致力定义最佳用户购买路径,并将资源高效集中于此。以市场营销为例,市场活动、线上运营、邮件营销都可能触发用户购买。市场人员想要找到产品推广的最佳渠道,并将优势扩大化。

第二,可视化展示产品页面指标,满足前端数据分析需求。全埋点可视化地展现界面 pv、uv 等网站或

第一,技术门槛低,使用与部署较简单。神策分析将 ios、安卓、js sdk 的 autotrack

某电商企业 f 根据客户的消费能力,将客户划分为普通会员、黄金会员、钻石会员。为加强对用户的转化引导,f

神策分析“点击分析”功能,成为继神策分析“行为事件分析”、“漏斗分析”、“留存分析”、“分布分析”、“用户路径”后的第六大分析模型。点击图以特殊高亮的颜色形式,显示页面或页面组(结构相同的页面,如商品详情页、官网博客等)区域中不同元素点击情况,包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。与市面流行的其他点击分析工具不同,价值体现在三方面:

据统计,神策分析全埋点在 web/app

a/b 测试,反复验证优化效果选择最优方案等。

“点击分析”支持网页内点击跳转分析 --

第三,用户友好性强。一次简单操作,即可自动向服务器发送数据,避免手工埋点的失误。

版本正式推出“全埋点”,即采用“全部采集,按需选取”的形式,默认对页面中所有交互元素的用户行为进行采集,通过界面配置来决定哪些数据需要进行分析。神策分析“全埋点”具有以下特点: