商業(yè)成功的有跡可循，源自企業(yè)精細化運營。數(shù)據(jù)分析融入企業(yè)級應用，顛覆了傳統(tǒng)的企業(yè)運營管理模式，讓企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為可操作的實踐。2017 年 4 月，神策分析(Sensors Analytics)1.7 版本正式上線，新版本圍繞從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析等分析全流程推出重磅功能，且精細化、高效化的數(shù)據(jù)分析體驗實現(xiàn)再度升級。亮點如下：
推出“全埋點”，為數(shù)據(jù)采集“大、全、細、時”(神策數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集四字法則)賦予新動能;
備受業(yè)界關(guān)注的神策分析第六大分析模型 -- “點擊分析”正式上線，三大價值深剖用戶點擊行為;
“漏斗分析”重度打磨，趨勢概覽追蹤用戶轉(zhuǎn)化動態(tài)。
除此以外，一系列細節(jié)優(yōu)化創(chuàng)新讓神策分析新版本完美支撐用戶數(shù)據(jù)分析需求，構(gòu)建企業(yè)運營核心競爭力。
全埋點賦能數(shù)據(jù)采集，前端數(shù)據(jù)采集無死角
毋庸置疑，“全埋點”作為前端埋點方式之一，在數(shù)據(jù)采集方面具有不可替代作用，當企業(yè)在分析與后端沒有交互的前端行為的采集方式時，如判斷前端界面設計是否合理，更是如此。神策分析 1.7 版本正式推出“全埋點”，即采用“全部采集，按需選取”的形式，默認對頁面中所有交互元素的用戶行為進行采集，通過界面配置來決定哪些數(shù)據(jù)需要進行分析。神策分析“全埋點”具有以下特點：
第一，技術(shù)門檻低，使用與部署較簡單。神策分析將 iOS、安卓、JS SDK 的 Autotrack 功能深度強化，默認采集頁面上各元素的交互行為，極大程度避免了因需求變更、埋點錯誤等原因?qū)е碌闹匦侣顸c繁復工作。簡單操作即可獲取實時用戶行為數(shù)據(jù)，節(jié)省大量技術(shù)團隊的時間。
第二，可視化展示產(chǎn)品頁面指標，滿足前端數(shù)據(jù)分析需求。全埋點可視化地展現(xiàn)界面 PV、UV 等網(wǎng)站或 APP產(chǎn)品頁面指標，清晰明了，為進一步數(shù)據(jù)分析指明方向。
第三，用戶友好性強。一次簡單操作，即可自動向服務器發(fā)送數(shù)據(jù)，避免手工埋點的失誤。
據(jù)統(tǒng)計，神策分析全埋點在 Web/App 端均支持近百個預置屬性的采集，通過頁面瀏覽的采集、點擊按鈕等采集，企業(yè)可完成了解新老用戶的訪問情況，評估不同渠道/維度的獲客情況，判斷用戶活躍度、用戶轉(zhuǎn)化、留存等應用。例如，神策數(shù)據(jù)某廣告客戶了解用戶渠道來源，并判斷不同渠道和不同推廣方式的投放效果。
神策數(shù)據(jù)某客戶通過全端埋點，判斷不同渠道和不同推廣方式的投放效果
值得強調(diào)的是，要真正實現(xiàn)精細化運營，企業(yè)數(shù)據(jù)采集所采用的埋點方式不應“千企一面”，而應該“因企而異”。無論是自建數(shù)據(jù)分析平臺，還是采用第三方數(shù)據(jù)分析工具，梳理企業(yè)需求是第一步，隨后按照企業(yè)需求完成事件和埋點方案的設計，這正是神策數(shù)據(jù)為客戶提供多維度數(shù)據(jù)分析的根基與前提。神策數(shù)據(jù)始終認為，以“全埋點”為代表的前端埋點方式，以及后端埋點方式分別滿足不同數(shù)據(jù)采集需求，為保證數(shù)據(jù)采集做到“大、全、細、時”，當前后端都可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集時，應優(yōu)先考慮后端(代碼)埋點，尤其在各行業(yè)中有特殊業(yè)務需求的數(shù)據(jù)，更是強烈建議通過后端(代碼)埋點方式采集。
“點擊分析”上線，三大價值深剖用戶點擊行為
神策分析“點擊分析”功能，成為繼神策分析“行為事件分析”、“漏斗分析”、“留存分析”、“分布分析”、“用戶路徑”后的第六大分析模型。點擊圖以特殊高亮的顏色形式，顯示頁面或頁面組(結(jié)構(gòu)相同的頁面，如商品詳情頁、官網(wǎng)博客等)區(qū)域中不同元素點擊情況，包括元素被點擊的次數(shù)、占比、發(fā)生點擊的用戶列表、按鈕的當前與歷史內(nèi)容等因素。與市面流行的其他點擊分析工具不同，價值體現(xiàn)在三方面：
1. 支持事件(元素)屬性、用戶屬性的任意維度篩選下鉆，可隨時查看點擊用戶列表，滿足復雜的分析需求。
神策分析的“點擊分析”，支持展示單個頁面或頁面組的點擊圖，可選擇“只采集交互元素”或“采集所有元素”。同時，運營人員可以按照事件屬性和用戶屬性進行篩選，對特定環(huán)境下特定用戶群體對特定元素的點擊進行精細化分析。另外，支持查看頁面元素點擊背后的用戶列表，滿足企業(yè)網(wǎng)站的精細化分析需求。
“單純?yōu)g覽者” 的用戶群體對官網(wǎng)導航欄的點擊情況
2. 支持網(wǎng)頁內(nèi)跳轉(zhuǎn)點擊分析，操作流暢，分析流程簡易、高效。
“點擊分析”支持網(wǎng)頁內(nèi)點擊跳轉(zhuǎn)分析 -- 在瀏覽頁面點擊圖時，使用者能夠像訪問者一樣，點擊頁面元素，即可跳轉(zhuǎn)至新的分析頁面，且新的分析頁面自動延續(xù)上一頁面的篩選條件。如此在同一篩選條件下，運營人員可抽絲剝繭般完成網(wǎng)頁深層次的點擊分析，直觀、高效、易用的可視化分析，帶來與眾不同的數(shù)據(jù)查看體驗。
例如，圖 3 為企業(yè)官網(wǎng)“信息收集者”對官網(wǎng)導航欄的點擊情況，運營人員想知道的點擊率頗高的“文檔”欄目中，哪類型文章最受鐘愛?可以直接點擊“文檔”自動進入“文檔”的點擊分析頁面。
“信息收集者”對官網(wǎng)導航欄的點擊情況
點擊“文檔”，直接跳轉(zhuǎn)文檔頁面并展示點擊情況
3. 配合其他分析模型，深度感知用戶體驗。
無法精細化地深入分析，會讓網(wǎng)頁設計與優(yōu)化喪失科學性。點擊圖呈現(xiàn)用戶喜愛點擊的模塊或聚焦的內(nèi)容，是數(shù)據(jù)價值最上層表現(xiàn)。當“點擊分析”與其他分析模塊配合，交叉使用，將數(shù)據(jù)和分析結(jié)果以多種形式可視化展現(xiàn)，運營人員即可深度感知用戶體驗，如進行 A/B 測試，反復驗證優(yōu)化效果選擇最優(yōu)方案等。
綜上所述，神策分析所提供的“點擊分析”模型，采用可視化的設計思想與架構(gòu)，簡潔直觀的操作方式，易于理解的分析流程將復雜的頁面分析變得更高效、更智能;配合神策分析所提供的多維分析，以全面視角探索數(shù)據(jù)價值，幫助運營人員揭示數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)科學決策。
“漏斗分析”重磅升級，趨勢概覽精繪用戶行為動
現(xiàn)代營銷觀念認為：“營銷管理重在過程，控制了過程就控制了結(jié)果。”漏斗分析模型是企業(yè)實現(xiàn)精細化運營的重要分析模型，其精細化程度影響著營銷管理的成敗。粗陋的漏斗分析模型因為“過程管理不透明”造成結(jié)果失控。于是一些產(chǎn)品經(jīng)理的抱怨不絕于耳：從啟動 APP 到“支付成功”，用戶轉(zhuǎn)化率為何僅僅 0.8%?
在堅持產(chǎn)品深度打磨的原則下，神策分析新版“漏斗分析”圍繞分析法則的科學性、分析維度的多面性、可視化等方面全面提升。如下：
第一，多維度切分與呈現(xiàn)用戶轉(zhuǎn)化情況，成單瓶頸無處遁形。
新版本支持“按天”查詢轉(zhuǎn)化率，趨勢變化曲線精細捕捉用戶行為變化。與之前版本相比，提升了轉(zhuǎn)化分析的精度和效率，對選購流程的異常定位和策略調(diào)整效果驗證有科學指導意義。
第二， 支持不同屬性的用戶群體漏斗比較，從差異角度窺視優(yōu)化思路。
通過觀察不同屬性的用戶群體(如新注冊用戶與老客戶、不同渠道來源的客戶)各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率，各流程步驟轉(zhuǎn)化率的差異對比，了解轉(zhuǎn)化率最高的用戶群體，分析漏斗合理性，并針對轉(zhuǎn)化率異常環(huán)節(jié)進行調(diào)整。
某電商企業(yè) F 根據(jù)客戶的消費能力，將客戶劃分為普通會員、黃金會員、鉆石會員。為加強對用戶的轉(zhuǎn)化引導，F(xiàn) 欲針對不同用戶群體采用不同的運營方式。
普通會員與鉆石會員的漏斗轉(zhuǎn)化情況對比
通過對比，可明顯看出，普通會員從“提交訂單”到“支付訂單”的轉(zhuǎn)化率明顯低于鉆石會員。為找到“支付訂單”階段轉(zhuǎn)化率變低的原因，F(xiàn)公司運營人員應深度分析普通會員轉(zhuǎn)化率情況，如對比不同付費渠道(PC 端、手機端等)的轉(zhuǎn)化情況，找到優(yōu)化的短板。另外，可以嘗試支付訂單流程的新手引導，幫助新手順利完成購買。
第三，轉(zhuǎn)化規(guī)則末次歸因，聚焦用戶選購全流程中最有效轉(zhuǎn)化路徑。
一直以來，企業(yè)致力定義最佳用戶購買路徑，并將資源高效集中于此。以市場營銷為例，市場活動、線上運營、郵件營銷都可能觸發(fā)用戶購買。市場人員想要找到產(chǎn)品推廣的最佳渠道，并將優(yōu)勢擴大化。
A 欲選購一款化妝品，通過市場活動了解 M 產(chǎn)品，后來在百度貼吧了解更多信息，但是始終沒有下定決心購買。后來收到 M 公司的營銷郵件，A 被打折信息及詳實的客戶評價所吸引，直接郵件內(nèi)跳轉(zhuǎn)至網(wǎng)站購買了該商品。那么，到底哪一個渠道激發(fā)了購買行為呢?
神策分析新版本對事件屬性進行篩選和分組時以實際轉(zhuǎn)化的事件的屬性為準。上述案例中，郵件營銷的渠道在用戶購買決策的全流程中對用戶影響的權(quán)重較大，直接促進用戶轉(zhuǎn)化。在新版本的漏斗分析模型中，進行用戶群體篩選和分組時，則以實際轉(zhuǎn)化事件 -- 郵件營銷來源的用戶群體的屬性為準。
另外，新版本支持設置同一ID(包括品類 ID、商品 ID)作為轉(zhuǎn)化條件。設置后，在漏斗轉(zhuǎn)化的前后步驟必須有相同的屬性值才能算作轉(zhuǎn)化。如瀏覽 iphone6，購買同一款 iphone6 才能被定義為一次轉(zhuǎn)化。
數(shù)據(jù)概覽自動發(fā)送郵箱，細節(jié)優(yōu)化見“易用”真章
在產(chǎn)品更新迭代過程中，產(chǎn)品易用性一直是神策數(shù)據(jù)研發(fā)工作的重中之重。新版本從數(shù)據(jù)分析過程的便捷性、分析結(jié)果的可視化，以及團隊共享需求，雕琢產(chǎn)品設計細節(jié)等方面著手，讓性能升級的同時兼產(chǎn)品易用性提升。例如：
數(shù)據(jù)概覽自動發(fā)送郵箱。在后臺經(jīng)過配置后，數(shù)據(jù)概覽的內(nèi)容可以通過郵件自動發(fā)送到指定郵箱，滿足管理層隨時隨時查看數(shù)據(jù)分析結(jié)果需求;權(quán)限體系進一步梳理優(yōu)化，例如分析師可以分享自己的概覽，并且查看事件和屬性的元數(shù)據(jù);等等。
神策數(shù)據(jù)每一次版本迭代都凝聚團隊對數(shù)據(jù)分析的深入思索和理解。神策數(shù)據(jù)一直延續(xù)之前在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域精耕細作的路線，將產(chǎn)品專業(yè)性、易用性、創(chuàng)新性貫穿于全企業(yè)服務周期，引領(lǐng)企業(yè)實現(xiàn)精細化運營。
了解更多數(shù)據(jù)分析行業(yè)應用案例
關(guān)于神策數(shù)據(jù)
神策數(shù)據(jù)(https://www.sensorsdata.cn)，一家專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析服務公司，致力于幫助客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動。公司推出深度用戶行為分析產(chǎn)品神策分析(Sensors Analytics)，支持私有化部署、基礎數(shù)據(jù)采集與建模，并作為 PaaS 平臺支持二次開發(fā)。此外，還提供大數(shù)據(jù)相關(guān)咨詢和完整解決方案。目前已贏得聚美優(yōu)品、趣店、百聯(lián)、廣發(fā)證券、參考消息、秒拍、融360、共享單車、36氪、Keep等數(shù)百家行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)認可。