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數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)必需的基本能力,業(yè)務的開展也越來越離不開分析工具的參與。隨著技術(shù)的發(fā)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(chǎn)品,比如分析云。
先進的分析云不僅能輸出靜態(tài)的數(shù)據(jù)洞察,還能結(jié)合智能算法預測數(shù)據(jù)變化,并支持科學的試驗以鏈接決策與行動,讓業(yè)務的每一步都變得更加高效。
神策數(shù)據(jù)《分析云價值解讀與場景實踐》白皮書從企業(yè)業(yè)務全場景出發(fā),拆解企業(yè)在數(shù)據(jù)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(yè)服務七大行業(yè)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(yè)、各職能的讀者,都能通過本白皮書,掌握分析云在賦能業(yè)務決策進而推動業(yè)績增長上的價值;同時結(jié)合《營銷云價值解讀與場景實踐》白皮書,實現(xiàn)感知、決策、行動、反饋的全鏈路數(shù)字化運營閉環(huán),幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動。
接下來將選取本白皮書中的七大行業(yè)案例,帶大家一覽分析云在不同行業(yè)、不同企業(yè)的實踐:
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1.某餐飲品牌:洞察全域會員數(shù)據(jù)表現(xiàn),客群分層精細化運營促轉(zhuǎn)化
某連鎖餐飲品牌通過分析云洞察全渠道會員的數(shù)據(jù)表現(xiàn),構(gòu)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(yè)總體水平后,該品牌發(fā)現(xiàn)新客比例過高,且未能很好地轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)洞察,該品牌發(fā)現(xiàn) 6 天內(nèi)是會員復購的高峰期,且每個 6-7 天的倍數(shù)時間間隔,均為復購小高峰。基于上述數(shù)據(jù)規(guī)律,篩選近半年所有的“新客”,及已經(jīng)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(nèi)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(chǎn)品側(cè)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(fā)現(xiàn)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(fā)現(xiàn) TOP 10 的貢獻量非常突出,因此決定進一步優(yōu)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?shù)姆绞?將從報表中挑選出的 10 個商品放到前 10 位。
調(diào)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(xù)運營團隊計劃將該模塊的推薦調(diào)整為基于規(guī)則自動推薦,按商品成交轉(zhuǎn)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(yōu)化車主 App 綁車流程,提升客戶體驗與轉(zhuǎn)化
某汽車品牌發(fā)現(xiàn)使用車主 App 的實際用戶數(shù)較少,業(yè)務人員想弄清楚到底是推廣做得不到位,還是 App 產(chǎn)品承接做得不好。通過內(nèi)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(fā)現(xiàn)從“我的愛車頁”和“綁車狀態(tài)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(xù)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(fā)現(xiàn)綁定成功率為 20%,高于平均水平?；诖朔治鼋Y(jié)果,產(chǎn)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(xù)監(jiān)測一個月后發(fā)現(xiàn),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(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)表現(xiàn),發(fā)現(xiàn)從第二步跳轉(zhuǎn)到第三步的轉(zhuǎn)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(jié)果發(fā)現(xiàn)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(zhuǎn)化率約為 70%,與最后一步的轉(zhuǎn)化率不相上下。
基于此結(jié)果,該汽車品牌優(yōu)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(qū)之間的公告欄上。調(diào)整后發(fā)現(xiàn),從“上傳材料信息”到“材料信息驗證成功”之間的轉(zhuǎn)化率明顯上升約 27%,整體的綁車成功率也上升至 36.7%。
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(chǎn)品不斷迭代升級,各類增值業(yè)務陸續(xù)推出,行業(yè)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(chǎn)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(nèi)容編排優(yōu)化。
5.某頭部證券企業(yè):夯實數(shù)據(jù)基礎,讓數(shù)據(jù)價值釋放
數(shù)據(jù)作為證券金融科技發(fā)展的關(guān)鍵抓手,其核心在于將流動的數(shù)據(jù)沉淀為資產(chǎn)并真正服務于業(yè)務釋放價值。
選型合適的分析云產(chǎn)品之后,該證券企業(yè)的業(yè)務團隊做了如下行動:在數(shù)據(jù)采集與打通方面,實現(xiàn)行為數(shù)據(jù)與業(yè)務數(shù)據(jù)的實時打通,交易數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)等有效整合;實時洞察業(yè)務流程各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵指標;及時進行客戶活躍與客戶異常分析。
6.某游戲企業(yè):診斷疑難雜癥,有效提升用戶留存
某游戲企業(yè)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(fā)現(xiàn)旗下手游的活躍用戶群體中留存用戶相對穩(wěn)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(nèi)容有極其顯著的相關(guān)關(guān)系。
該結(jié)論給了該游戲公司的產(chǎn)品團隊、運營團隊帶來了很大的啟發(fā),不只對該款手游之后的版本設計、版本優(yōu)化提供了非常好的數(shù)據(jù)參考,還對旗下其他游戲產(chǎn)品的更新迭代具有科學的指導意義。
7.某企業(yè)服務企業(yè):圍繞全生命周期運營的數(shù)據(jù)探索
獲取一個 B 端客戶前期需要市場、銷售、客戶成功、技術(shù)支持等多部門跟進,需要大量人力、技術(shù)成本等作為支持,某種程度而言,分析云已成為降低企業(yè)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(tǒng)工程,每一環(huán)都如多米諾骨牌般影響著客戶的使用感受。To B 企業(yè)數(shù)據(jù)治理方案的科學性對后續(xù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)流的閉環(huán)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(wǎng)、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(xù)市場投放的效果評估。
其次,針對私域流量的數(shù)據(jù)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(chǎn)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(shù)(步驟)流程等。
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