人人都是分析师,只要你学会用弹性分析模型
TO B企业在产品研发中更注重产品的稳定性、可靠性,关注客户业务流程,而非客户体验。在数字化转型中,普遍缺少专业分析师团队的传统企业,在面对TO B服务商们提供的功能复杂的数字化产品时,一线业务人员往往要花费很高的学习成本才能具备基础分析能力。
(资料图)
而数字经济中要想充分发挥数据价值,势必要做到数据普惠,让越来越多的人学会使用数据。
因此,降低数字化工具使用门槛、不断提高客户体验,成为服务商未来产品研发的竞争重点。
这看似老生常谈,但在TOB企业中实现难度极高,需要服务商在满足客户业务需求的基础上,让数字化产品具备更高的适应性、灵活性和可扩展性,即对产品做出更“弹性”的设计。
过程中,企业在保证产品一致性的同时,还要平衡好客户个性化需求、产品复杂度、定制化成本和打通行业壁垒等多个因素,协调大量时间和资源。
为更好适应市场环境的变化,“为分析而生”的GrowingIO分析云经过对多个行业的充分调研,在满足可靠性、可用性、可服务性的企业级要求之上,对分析模型逐渐做了弹性设计,以扩大使用者的范围,让非分析师群体也能很好使用产品,促进业务增长。
改进操作流程,让用户体验更“丝滑”
以分析人员最常用的各类分析模型为例,保证功能实现的同时,我们根据客户业务分析习惯改进了操作细节,让客户体验更“丝滑”,从而提高分析效率。
比如在事件分析模型中,我们进行了以下设计:
01
支持分析任意事件、任何指标,
灵活聚合
运营人员进行营销复盘时,会关注新用户数、购买人数、人均金额、件均金额等核心指标。
事件流分析支持对任意事件和指标的分析,并能灵活聚合,业务人员根据需求可将任意事件与任意指标进行匹配分析,快速获得核心数据。
02
支持时序和聚合分析,
充分对比发现更多业务增长点
业务人员在运营中需要关注某一时间周期的营收走向,发现波峰和波谷,并对波谷时期加大运营力度,提高交易额,因此除了各分析工具普遍采用的时序性分析,聚合分析十分必要。
GrowingIO分析云的事件流分析可以支持聚合分析,业务人员可在选定整体分析时间段的基础上,选择聚合维度,产品后台会自动按照该维度进行数据加总并取平均值,然后按照分析要求进行可视化显示。
如:选定“过去30天”为总的分析时间段后,再选择“0点—23点”的聚合维度,可以分析出过去30天商品销量最好/最差的时间是一天中的几点。
看到波峰和波谷时间段后,业务人员可更充分地分析增长因素和断点原因,并更有针对性地优化运营策略,深耕精细化运营。
聚合分析示例
03
可在任何事件/用户属性上进行拆分
运营中难免遇到GMV异常降低的现象,业务人员需要以不同维度进行拆解,如:针对地区进行拆解,看是否为某城市门店交易异常降低,从而影响了大盘表现。
事件分析支持对任意事件属性和用户属性的维度拆解,维度丰富、拆解自由,帮助运营人员了解GMV异常的真实原因,快速进行运营调整。
04
可进行多个群体对比
多群体对比是日常营销的常用操作,业务人员需要通过对比发现不同群体消费习惯的差异,从而对运营策略进行持续优化。
事件分析在“用户对比”部分支持对多类目标用户进行对比,可帮助业务人员及时发现各群体的特征,对症下药优化营销方案。
05
对结果进行事件、属性再次筛选
初步获得分析结果后,运营人员往往还需要下钻,对不同条件下的数据进行分析,事件流分析可对事件属性、用户属性进行再次过滤,帮助运营人员获得更详细的分析结果。
06
丰富图表展示,灵活切换
GrowingIO分析云提供包括表格、线图、饼图、气泡图等在内的多种图标展示类型,并能根据分析需求自动校验可视化形式,帮助业务人员快速发现关键信息。
07
缩短分析流程,下钻更丝滑
对不具备专业分析能力的一线业务人员而言,正确下钻是一项有门槛的分析任务。
以下图为例,业务人员如果想对访问次数最多的广东地区进行下钻,查看访问者的性别,获取男女比例的分析结果,按照传统路径需要先在「维度拆解」里添加“性别”这一属性,再在「过滤条件」里添加“地区=广东”,才能获得分析结果。
现事件分析支持在可视化分析图形上直接选定模块进行下钻,替代传统的“维度拆解→添加过滤条件”的繁复下钻步骤,体验更丝滑。
按照新的流程,业务人员只要将鼠标放在想下钻的模块即可直接选择下钻维度“性别”,即可获得分析结果。不但免去了他们的学习产品的时间成本,也极大节省了分析时间。
事件分析外,GrowingIO分析云对其他分析模型均进行了弹性设计,将产品做得更加简单易用,让普通业务人员实现数据分析产品的使用自由,向“人人都是分析师”迈进。
未来,我们会将弹性设计加入更多产品和功能中,从细节入手提高产品使用效率,在企业预算收紧的现状下,帮助更多一线业务人员具备分析能力,促进业务增长。
创立于2015年,GrowingIO是国内领先的一站式数据增长引擎方案服务商,属StartDT奇点云集团旗下品牌。以数据智能分析为核心,GrowingIO通过构建客户数据平台,打造增长营销闭环,帮助企业提升数据驱动能力,赋能商业决策、实现业务增长。
GrowingIO专注于零售、电商、保险、酒旅航司、教育、内容社区等行业,成立以来,累计服务超过1500家企业级客户,获得LVMH集团、百事、达能、老佛爷百货、戴尔、lululemon、美素佳儿、宜家、乐高、美的、海尔、安踏、汉光百货、中原地产、上汽集团、合创汽车、理想汽车、招商仁和人寿、飞鹤、红星美凯龙、东方航空、滴滴、新东方、喜茶、每日优鲜、奈雪的茶、永辉超市等客户的青睐。
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