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编程问答

神策分析 1.10 推数据全景化,跨部门联动释放共享价值

發布時間:2025/3/19 编程问答 15 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 神策分析 1.10 推数据全景化,跨部门联动释放共享价值 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

隨著企業業務發展與數據驅動意識不斷提升,對數據分析的需求愈發精細,對數據價值的深度挖掘已成為大多數企業的剛需。近期,神策分析推出 1.10 版本。

新版本延續了一貫的專業度打磨,神策數據聚焦于企業海量數據管理難的技術難題,就元數據管理功能實現進一步升級,優化用戶體驗、降低操作門檻,從業務到技術幫助企業實現數據驅動。

同時,切實貼合企業真實業務需求,推出數據全景化 V1.0,圍繞八大分析模型、數據預警等方面推出新功能,讓數據在智能推送中釋放價值。

新版本迭代亮點

1. 指標預警,半自動智能監測數據,24 小時密切觀察,指標預警幫助實時干預;

2. 元數據管理優化,支持批量編輯元數據,降低企業數據管理成本。

3. 事件菜單優化,默認提供海盜模型分類引導,支持個性化二級分類、順序調整、隱藏。

4. 留存分析支持自定義指標,直觀感受留存用戶行為特征;

5. 觸達率圖,支持用戶網頁瀏覽深度精準識別,數據驅動頁面設計優化;

……

◆ 聚焦數據結構管理高門檻,數據治理優化

支持二級分類,事件分析菜單化繁為簡

神策分析是一個面向企業多部門多職能用戶的數據分析產品。在實際應用過程中,紛繁復雜的事件或造成互相干擾:A 項目涉及到的用戶行為事件,B 項目可能根本無需了解;數據分析師添加的底層事件,可能運營、產品人員明明不關注,卻反受其擾……

神策分析新版本對事件下拉菜單進行了優化。實現個性化的事件二級分類,配合標簽管理,從兩個維度自由管理事件。

分類管理:管理員可以建立不同的分組,鼠標拖動將事件進行分類,對特殊事件、分組可隱藏,還可調整分組順序,默認提供海盜模型分類引導,最終將調整好的下拉菜單同步給所有使用者。

標簽管理:配合元數據管理的標簽功能,每一個使用者可以通過篩選功能選出符合某標簽的所有事件,方便不同分類的事件交叉分組使用。

編輯界面如下圖所示:

1?事件分析菜單編輯界面?

元數據批量操作,標簽、備注自定義使用

隨著企業業務的飛速發展,產品復雜度逐步升級,為了避免過時的事件和屬性與更新的用戶需求之間產生矛盾,導致數據分析跟不上企業發展的步伐,神策分析提供了元數據統一管理功能,輔助技術同學管理數據。

神策分析 1.10 版本,就元數據管理門檻高、操作性低等問題,對元數據管理進行了一系列關于用戶友好度的優化,降低企業數據采集、治理、建模門檻及接口管理者的數據管理成本,讓元數據的維護成為便捷、可持續的工作。合格的數據結構,有助于企業在數據治理層面規范化。主要優化點如下:

第一,完善標簽化管理,五種顏色醒目標記。管理員可以為元事件打上不同維度的標簽,通過標簽將元數據分類組織,更方便地按照業務、技術、時間等維度對元事件分類管理。

2 元數據標簽添加

管理人員可通過五種顏色進行區分,同一元事件可以被打上多個標簽,從不同角度進行標記管理。通過新增加的標簽篩選功能,數據管理人員可以快速找到某標簽下的元數據。同時該標簽體系可以配合事件下拉菜單進行標簽匹配。

3 元數據標簽篩選

第二,支持批量刪除、增加標簽、添加備注等功能,操作便捷高效。支持批量操作元數據,對選中部分元事件增加、刪除標簽,調整元事件隱藏 / 可見狀態,配合新標簽體系管理數據,實現 1+1>2 的效果。

4 元數據標簽批量操作

第三,增加對元事件、虛擬事件、用戶屬性、事件屬性的備注功能。管理者可以為每一個元數據添加備注,支持不同使用者了解事件和屬性的擴展信息。

5 元事件、虛擬事件、用戶屬性、事件屬性自定義備注

細節往往更能體現產品品質,就像奢侈品最為人津津樂道的就是超凡的手工藝。從細節設計、易用性設計來看,更加友好的視覺體驗,將大大提高工作效率。神策數據不僅具有技術“硬實力”,在用戶體驗方面也有”軟內涵”。貼近用戶需求,是神策數據“初心”所在。


◆?跨部門聯動釋放共享價值,神策分析推出數據全景化 V1.0

海量數據是資產,也是難題。企業的每一個職能對數據的需求不同,如一線成員需要了解最細粒度的數據,而高層決策者需要把握數據指標整體發展趨勢。

神策分析 1.10 版本正式實現數據全景化,讓每一個成員既能簡單獲得最滿足自身核心需求的數據,同時又可隨時獲得最細粒度的數據。

?圖6 數據全景化 V1.0

如圖所示,神策數據所推出的數據全景化包括數據模型、數據概覽、數據預警、信息傳遞等幾大模塊。簡述其流程:

a.?使用者通過八大分析模型,對粒度到個體的用戶行為進行多維度數據分析,且將指標保存成多個概覽,方便日常查看。

b.?使用者將數據概覽自動生成報告,通過郵件即時/定時發送給決策者。

c. 使用者對事件分析的某些指標異常值進行設定,實現指標自動監測,如果波動異常則通過郵件發送至設定好的決策者或執行者。

d.?數據所有功能覆蓋企業所有成員,實現數據的全景展示分析。

綜上所述,從數據分析模型、數據概覽、數據預警、信息傳遞等方面的優化與迭代,神策分析數據全景化為企業帶來以下價值:

第一,?神策分析協助企業普通成員與決策者實現智能數據推送,管理者可按需獲取數據(如通過郵件)實時了解數據宏觀變化與預警波動。

第二,?企業各業務角色細粒度數據覆蓋,上至企業管理層,下至一線工作人員,均可便捷自助分析運用最細粒度的數據,任意下鉆了解微觀的用戶個體行為流,實現企業全人員、全場景的數據驅動。

圍繞數據全景化數據模型、數據概覽、數據預警、信息傳遞的幾大模塊,新版本進行了深度打磨。主要包括以下幾個方面。?

24?小時密切觀察,指標預警助力實時干預

7 指標預警設定

新版本推出指標預警功能,實現?24?小時自動化密切監測(“指標預警”新功能上線,智能實現數據監測),當數據達到預先設定的報警閾值時,發送報警郵件,如此幫助相關角色人員對異常數據實時干預和指導。至此,數據全景化形成精準數據管理閉環。

留存分析指標“隨需而定”

留存始終是企業運營關注的核心問題。市面一些流行數據分析工具所提供的簡單的留存分析,顯然已無法滿足企業精細化分析的需求。

神策分析新版本增加了“自定義指標”的功能。用戶除了可以統計某篩選條件下的用戶留存情況,同時可以統計這些用戶某自定義指標的留存情況。

如下圖,某電商企業的運營人員可通過“留存分析”查看 114 日到 1111 日完成購買的用戶 7 天的留存情況。同時可以增加篩選條件,了解這些用戶中,有“收藏商品”行為的用戶留存人數情況。

8 留存分析自定義指標設定界面

數據的直觀對比,幫助使用者及時洞察留存用戶的行為特征,找出用戶行為與用戶留存之間的規律,用戶不必將留存 / 流失用戶組保存為分群,再使用事件分析分別統計用戶行為,使用留存分析模型即可直觀感受用戶留存與用戶行為的關聯。?

網頁熱力分析模型上線,用戶訪問深度可量化

八大分析模型一直是神策分析產品打磨重點。網頁熱力分析模型正式上線,包括點擊分析(神策數據上線“點擊分析”,深度感知用戶點擊行為)、觸達率圖、注意力圖三大模塊,對用戶使用網頁的情況進行分析,深度剖析用戶點擊、瀏覽、停留行為是否符合企業的認知,從而對頁面加以合理優化。

繼點擊分析后,神策分析 1.10 版本上線觸達率圖功能。通過了解用戶的頁面瀏覽深度百分比,企業可以基于數據有的放矢優化頁面設計。

神策分析觸達率圖的特點如下:

第一,?多維度篩選精準用戶群體,按業務需求細分了解用戶瀏覽深度。

第二,?頁面固定展示?100%、75%、50%、25%?觸達率位置用于參考,同時隨著鼠標移動,可以動態展示核心模塊如注冊、支付的觸達率,為設計者提供優化參考。

舉一個場景,簡單介紹觸達率圖如何使用(僅供示意,數據均為虛構)

例如某公司官網如下圖,隨著頁面的下拉用戶不斷流失,底部用戶總體觸達率為 9.2%。我們通過對新用戶的渠道進行篩選,可以得出從百度訪問網站的用戶同位置觸達率達到 18%,而搜狗渠道的只有 6.7%

同時我們使用點擊圖對該網站進一步分析,發現底部行業解決方案模塊產生了大量的點擊,且百度渠道的點擊率高于搜狗渠道的點擊率。

由此我們得出一個優化方向,行業解決方案是用戶更關心的模塊,需要上移讓更多的用戶看到,且百度渠道來的用戶質量較高,可以增加百度的 SEM SEO 投放。

9 觸達率圖示例(以百度渠道來的用戶為示例,其他相同)

十次迭代,誠意之作。神策分析每一個版本都從新功能,體驗優化,細節調優等方面無一不追尋著科技創新,是對產品功能性、易用性的極致追求,讓神策分析持續為企業帶來價值。


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“指標預警”新功能上線,智能實現數據監測

“觸達率圖”新功能上線,量化網頁瀏覽深度

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策分析 1.10 推数据全景化,跨部门联动释放共享价值的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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