神策資料丨7 大分析雲案例，揭開 232 億美元市場的祕密

資料分析已經成為企業必需的基本能力，業務的開展也越來越離不開分析工具的參與。隨著技術的發展，分析工具也逐步演進為可覆蓋多維度、多場景的平臺化產品，比如分析雲。 先進的分析雲不僅能輸出靜態的資料洞察，還能結合智慧演算法預測資料變化，並支援科學的試驗以連結決策與行動，讓業務的每一步都變得更加高效。

神策資料《分析雲價值解讀與場景實踐》白皮書從企業業務全場景出發，拆解企業在資料分析中的六大痛點，詳解分析雲七大功能及應用，分別對品牌零售、電商、汽車、融媒、證券、遊戲、企業服務七大行業進行案例解讀，並給出分析雲選型建議與應用前瞻。

我們希望各行業、各職能的讀者，都能通過本白皮書，掌握分析雲在賦能業務決策進而推動業績增長上的價值；同時結合《營銷雲價值解讀與場景實踐》白皮書，實現感知、決策、行動、反饋的全鏈路數字化運營閉環，幫助企業實現資料驅動。

 

接下來將選取本白皮書中的七大行業案例，帶大家一覽分析雲在不同行業、不同企業的實踐：

1.某餐飲品牌：洞察全域會員資料表現，客群分層精細化運營促轉化

某連鎖餐飲品牌通過分析雲洞察全渠道會員的資料表現，構建了會員生命週期體系：潛客-新客-活躍客-忠誠客-衰退客。對比餐飲行業總體水平後，該品牌發現新客比例過高，且未能很好地轉化為活躍客和忠誠客，於是將運營的主要目標確定為“促成新客復購”。

通過分析雲的資料洞察，該品牌發現 6 天內是會員復購的高峰期，且每個 6-7 天的倍數時間間隔，均為復購小高峰。基於上述資料規律，篩選近半年所有的“新客”，及已經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，賦能產品側流量精細化運營

某 C2C 電商平臺接入分析雲後，對不同運營坑位的收入貢獻情況進行歸因分析，發現在“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”。

於是，運營人員對商品列表位置進行進一步的下鑽分析，發現 TOP 10 的貢獻量非常突出，因此決定進一步優化和管理該位置——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的方式，將從報表中挑選出的 10 個商品放到前 10 位。

調整後，商品列表貢獻收入在 1 月 2 日曆史首次超過 20 萬，翌日超過 25 萬。此外，商品列表單日平均貢獻收入和佔比均有明顯提升。後續運營團隊計劃將該模組的推薦調整為基於規則自動推薦，按商品成交轉化率、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：優化車主 App 綁車流程，提升客戶體驗與轉化

某汽車品牌發現使用車主 App 的實際使用者數較少，業務人員想弄清楚到底是推廣做得不到位，還是 App 產品承接做得不好。通過內部討論，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。

通過分析雲發現從“我的愛車頁”和“綁車狀態頁”兩個入口點選進入的繫結成功率最高，“使用者車輛頁”反響平平，“品牌頁掃碼”入口繫結成功率極低。後續開展進一步的下鑽分析，把點選過“品牌頁掃碼”入口的使用者篩選並分析，發現繫結成功率為 20%，高於平均水平。基於此分析結果，產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，用於引導使用者認證車主。

持續監測一個月後發現，品牌頁入口的使用者點選量呈直線上升，改版效果尤為明顯，但同時也發現整體綁車率並無明顯提升。

於是，通過漏斗分析進一步觀察綁車流程中每個步驟的資料表現，發現從第二步跳轉到第三步的轉化率較低；然後將此過程中的流失使用者再進行使用者路徑分析，從結果發現使用者“點選車輛繫結”與“進入上傳資料頁面”的跳出率達 70.41%。

定性分析後瞭解到，使用者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，比如使用者在使用 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”開始後的車輛繫結成功轉化率約為 70%，與最後一步的轉化率不相上下。

基於此結果，該汽車品牌優化流程體驗，將提醒車主準備資料的資訊以公告的形式展示在首頁 Banner 和 Icon 區之間的公告欄上。調整後發現，從“上傳材料資訊”到“材料資訊驗證成功”之間的轉化率明顯上升約 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”

儘管廣東 IPTV（粵 TV）的使用者量已超 1600 萬，產品不斷迭代升級，各類增值業務陸續推出，行業盈利空間巨大。但是在複雜的收視場景、使用者多樣的觀看偏好、種類繁多的推廣活動下，還是遇到了使用者貢獻價值相對較低、產品迭代存在瓶頸、運營人員工作繁重、使用者喜好難以琢磨等問題。

但通過分析雲，許多問題即可迎刃而解。比如在對《哪吒之魔童降世》2 月 6 日使用者點播的使用者行為路徑進行查詢時，可以清晰地看出使用者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於推薦首屏推薦位，說明該電影更合適的受眾是電影頻道使用者而非全體使用者，輕鬆指導下一步的內容編排優化。

 

5.某頭部證券企業：夯實資料基礎，讓資料價值釋放

資料作為證券金融科技發展的關鍵抓手，其核心在於將流動的資料沉澱為資產並真正服務於業務釋放價值。

選型合適的分析雲產品之後，該證券企業的業務團隊做了如下行動：在資料採集與打通方面，實現行為資料與業務資料的實時打通，交易資料、資產資料等有效整合；實時洞察業務流程各環節的關鍵指標；及時進行客戶活躍與客戶異常分析。

6.某遊戲企業：診斷疑難雜症，有效提升使用者留存

某遊戲企業通過分析雲的使用者分群模型將活躍使用者按照不同維度進一步細分：活躍留存使用者群、活躍新增使用者群、活躍迴流使用者群。通過一系列分析發現旗下手遊的活躍使用者群體中留存使用者相對穩定，新增使用者的活躍受版本影響較小，而回流使用者的活躍度與版本內容有極其顯著的相關關係。

該結論給了該遊戲公司的產品團隊、運營團隊帶來了很大的啟發，不只對該款手遊之後的版本設計、版本優化提供了非常好的資料參考，還對旗下其他遊戲產品的更新迭代具有科學的指導意義。

7.某企業服務企業：圍繞全生命週期運營的資料探索

獲取一個 B 端客戶前期需要市場、銷售、客戶成功、技術支援等多部門跟進，需要大量人力、技術成本等作為支援，某種程度而言，分析雲已成為降低企業級服務客單價（ARPA）的利器。

在全面應用分析雲的過程中，客戶全生命週期運營是個系統工程，每一環都如多米諾骨牌般影響著客戶的使用感受。To B 企業資料治理方案的科學性對後續實現資料流的閉環搭建格外重要。首先，通過分析雲定位流量來源，流量獲取通常包括自建渠道（官網、公眾號、影片號、EDM）、投放渠道（SEM、資訊流廣告）、線下渠道（沙龍、地推）等，標記流量渠道資訊，方便後續市場投放的效果評估。

其次，針對私域流量的資料治理。比如可以通過全埋點採集不同頁面的瀏覽情況、頁面名稱（標題）、文章（影片、白皮書）的點選瀏覽等，也可以通過程式碼埋點留資入口的點選、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。之後，採集使用者在產品上的試用情況，如不同頁面的瀏覽情況、自動採集按鈕的點選情況、核心功能的使用次數（步驟）流程等。