1、易观方舟精细化运营分析产品Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护http:/2017-11-202数据分析驱动变革1 产品简介2 使用场景3 接入流程2017-11-203数据分析驱动变革产品简介一款精细化运营分析产品将应用自身数据结合易观第三方数据，全景画像，通过多种模型深度分析用户行为，多种方式细分用户群体，洞察人群差异，辅助运营决策，多通道有效触达用户，进一步数据分析闭环验证效果。帮助企业选择优质渠道、召回用户、用户价值提升等等，最终实现增收、节支、提效、避险。2017-11-204数据分析驱动变革易观方舟 vs

2、 其他第三方分析工具第一代第二代部分支持触达仅应用自身数据单个维度指标查询跟踪应用的整体指标情况适用查询数据触达部分支持触达，但不太方便使用仅应用自身数据较丰富的维度，但不能下钻较深度分析，发现潜在问题细分人群有效触达，数据闭环验证结合第三方数据全景用户画像多维度AdHoc实时查询、任意节点下钻分析深度分析用户行为，洞察人群差异分析结果直接触达，闭环验证场景2017-11-205数据分析驱动变革核心方法论：用户生命周期管理获取新用户流失用户活跃用户召回用户核心用户流失新用户分析活跃用户分析召回用户分析唤醒激活流失流失召回营销渠道效果评估提高ROI用户分层，提高转化流失预警，延长生命周期分析用户

3、去向特征分析，提高用户价值提升体验，延长生命周期发现关键行为，提升留存划分用户群体，分析用户行为，工具有效触达，指标闭环衡量AcquisitionActivationRetentionConversion（Revenue）Engagement目标手段2017-11-206数据分析驱动变革解决的问题在合适的时间 找到合适的人 用合适的渠道 做合适的事儿精细化201610+个模型分析运营全过程实时查询、实时下钻1 行为分析用户行为、属性、模型多种方式细分人群2 用户分群连接第三方运营服务，应用内消息、邮件、短信个性化触达4 用户触达第三方数据补充全景画像、辅助决策3 运营决策精细化2017-11-

4、207数据分析驱动变革应用场景根据使用行为划分用户层级追踪流失用户去向召回流失用户用户生命周期建立业务关键路径发现流失和转化用户差异提升关键路径转化转化分析对比不同渠道不同用户发现ROI高的渠道寻找优质渠道渠道分析发现用户使用的关键行为提升用户活跃度提升用户留存、活跃度留存分析2017-11-208数据分析驱动变革应用场景1：寻找优质渠道市场推广“小鸣有限的推经费，该花在什么渠道上？哪个渠道带来的新增用户多？哪个渠道的异常用户占比过高？哪个渠道的留存用户更高？哪个渠道的转化效果更好？2017-11-209数据分析驱动变革应用场景1：寻找优质渠道查看不同渠道的新增用户趋势查看不同渠道的活跃用户趋

5、势2017-11-2010数据分析驱动变革应用场景1：寻找优质渠道发现不同渠道的留存情况2017-11-2011数据分析驱动变革应用场景1：寻找优质渠道查看不同渠道的用户质量正常用户？疑似用户？异常用户？通过刷量算法，识别作弊用户对比发现优质渠道2017-11-2012数据分析驱动变革应用场景2：提升关键路径转化产品经理“小汪如何提升关键路径的转化率？哪个用户群体转化率低？转化和流失用户群体差异是什么？哪个步骤的转化低？页面坑位没有有效管理？关键路径产品体验差？变化策略后如何验证有效？2017-11-2013数据分析驱动变革应用场景2：提升关键路径转化查看关键路径不同版本的转化率保存流失用户进

6、一步在其他模块分析某个步骤用户的特征2017-11-2014数据分析驱动变革应用场景3：召回流失用户用户运营“大喵如何有效召回流失用户？哪些用户连续30天都没有登录？流失的用户都去了哪儿？流失用户对比活跃用户的特征是什么？通过什么渠道能有效召回？2017-11-2015数据分析驱动变革应用场景3：召回流失用户通过用户生命周期模型发现流失用户2017-11-2016数据分析驱动变革应用场景3：召回流失用户发现流失用户的领域偏好2017-11-2017数据分析驱动变革应用场景3：召回流失用户发现流失用户使用其他APP的偏好APP去向2017-11-2018数据分析驱动变革应用场景3：召回流失用户发

7、现流失用户使用其他APP的偏好APP去向2017-11-2019数据分析驱动变革应用场景3：召回流失用户编辑符合用户特征偏好的内容通过应用内消息电子邮件多种方式向流失用户发送通知召回2017-11-2020数据分析驱动变革应用场景4：提升用户留存、活跃度用户运营“小喵如何才能延长用户生命周期？哪个阶段的用户留存率降低了？新增用户回访时是否发生关键行为？有哪些用户连续一周没有回访了？采取什么样的动作能让他们回来？2017-11-2021数据分析驱动变革应用场景4：提升用户留存、活跃度观察不同行为的留存情况2017-11-2022数据分析驱动变革应用场景4：提升用户留存、活跃度总览方舟功能模块看板

8、图表分群运营2017-11-2024数据分析驱动变革图表多模型多维度实时查询分析，任意节点下钻分析人群特征围绕着运营中的各个环节提供多种分析模型更多模型持续开发中APP使用路径页面路径深度用户画像用户生命周期用户粘性付费分析RFM模型2017-11-2025数据分析驱动变革渠道分析哪个渠道的新增用户多？哪个渠道的留存用户更高？哪个渠道的转化效果更好？哪个渠道的异常用户占比过高？从用户质量、用户留存、用户生命周期等多维度衡量渠道质量，识别作弊渠道，把有限经费投入到更优质的渠道2017-11-2026数据分析驱动变革事件分析用户更喜欢使用哪些功能？新上线的功能是否受用户欢迎？不同特征的用户对同一功

9、能使用是否有差异？精细化分析不同事件的用户行为对比不同使用环境的影响对比不同人群的行为差异2017-11-2027数据分析驱动变革留存分析通过留存率评估产品基本的健康度自定义初始行为、回访行为分析用户对不同功能的使用粘性细分不同属性、不同人群分析留存的相关性2017-11-2028数据分析驱动变革转化漏斗建立业务关键转化漏斗分析判断哪个环节需要重点提升转化率低是因为当前改版出了问题？页面坑位没有有效管理？某个渠道并未带来转化？细分不同使用环境、不同人群判断，进一步下钻分析流失人群特征2017-11-2029数据分析驱动变革基础用户画像从用户使用的终端设备、地理位置、网络状态、人口特征等多个角度

10、做出用户基础画像2017-11-2030数据分析驱动变革领域偏好第三方数据增补全景画像细分对比不同群体偏好差异2017-11-2031数据分析驱动变革APP偏好发现用户对不同APP的偏好及使用情况辅助寻找合适的推广媒介2017-11-2032数据分析驱动变革所有图表都支持多维查询，多用户群体对比，下钻分析丰富的查询维度N个自定义事件属性20+事件通用属性20+用户属性多个用户群体对比深入的行为分析所有图表任意节点都可以下钻分析用户特征2017-11-2033数据分析驱动变革分群通过用户行为、属性精细化划分人群使用行为打开关闭APP、使用频次、使用时长、使用哪些事件使用设备设备品牌、型号、分辨率

11、、网络类型等使用偏好领域偏好，爱好摄影？旅游达人？人口特征性别，年龄、职业2017-11-2034数据分析驱动变革运营连接第三方运营服务用户分群有效触达，数据闭环验证应用内消息推送 邮件 短信连接极光推送、小米推送、百度推送、Sendcloud等第三方运营服务商2017-11-2035数据分析驱动变革触达用户的使用场景特卖促销推送个性化促销商品；个性化人群；即时性eg：针对女性用户推化妆品等流失用户召回根据用户相关属性字段中的邮箱和手机号，对用户进行召回用户关怀根据用户相关属性字段中的生日、性别、用户等级等，对用户进行关怀定时更新提醒定时漫画更新提醒；所有用户；18:30互动引流中国新歌声投票

12、互动提醒；所有用户；20:302017-11-2036数据分析驱动变革第三方服务的接入2017-11-2037数据分析驱动变革消息的创建和规则的设置2017-11-2038数据分析驱动变革消息/营销自动化消息/营销自动化自动化消息是激活新客户的关键，同时保持现有客户的参与度。像消息自动回复一样，自动推送消息是根据您定义的规则和预定义触发器来给客户发送信息的。自动化的广告系列是基于用户行为位置，上次激活时间，操作系统，设备类型，应用版本和您自己的自定义标签，来发送广告消息的。自动化消息最适用于新用户激活、挽回流失的用户、增加用户粘性和忠诚度。2017-11-2039数据分析驱动变革消息个性化消息

13、个性化发送动态个性化的相关用户信息的消息。使用动态消息传递，以同样的方式创建具有合并字段的电子邮件，您现在可以使用推送消息执行相同操作。结果是更好的推广活动。目前我们支持三种类型的可以填充动态内容的自定义字段，包括数字字段，字符串字段和日期字段。2017-11-2040数据分析驱动变革深度链接深度链接将推送通知或应用内消息链接到您的应用程序中的特定页面，屏幕或部分。推送通知通常会将用户带到您应用的上海品茶。通过深度链接，您可以将用户发送到您的应用程序深入的内容。我们还可以通过浏览器将应用程序唤醒或者链接到应用程序中的特定页面。2017-11-2041数据分析驱动变革消息推送效果的跟踪活动促销人群打

14、开消息购买打开消息人数购买人数2017-11-2042数据分析驱动变革看板根据使用场景/用户角色灵活自定义可按照使用场景来创建，例 用户获取 用户转化 活动效果 不同场景下关注不同指标2017-11-2043数据分析驱动变革看板根据使用场景/用户角色灵活自定义可按照角色来创建，例 CEO看板 产品经理看板 市场推广看板 不同角色添加关注不同指标2017-11-2044数据分析驱动变革技术架构优势毫秒级高吞吐高可用易扩展可视化分布式Hadoop平台Hadoop平台数据接入（Kafka、Sqoop、Flume、RestfulAPI）数据层接入层数据源服务层渠道分析转化分析用户画像用户留存移动端PC

15、端业务系统合作伙伴外部数据StormPresto实时数据处理RedisESHBaseHDFS数据存储TensorFlowRMRSpark离线数据处理外部数据/内部数据可视化平台数据管理资源管理可视化开发任务管理流程调度数据服务数据治理元数据管理指标体系数据质量数据安全数据审计l 实现经典的Lambda架构，同时支持流式和批量数据处理，支持离线和实时计算l 提供规范的数据加工流程，并且为任务和流程都提供了标准工具和模板l 实现全流程的端到端的数据质量管理和监控l 统一API服务；降低依赖，系统升级无感知l 自动化部署；支持PAAS和私有化注册登录集成SDK发布应用Step 1：注册登录Step

16、2：添加应用Step 3：明确分析需求，梳理埋点需求Step 4：邀请工程师集成SDKStep 5：验证埋点的正确性和完整性Step 6：设置需要接入的运营服务Step 7：发布应用如何接入？目前支持Android、iOS、H5、Web应用，小程序规划中详情请查看 http:/ 必不可少必不可少部署方式业务人员在页面点选需要前端工程师协助埋点历史数据回溯可以埋点前数据不可回溯事件属性数据采集只能采集到用户交互数据，不支持采集属性数据，如果需要仍然需要埋点辅助可以添加多个事件属性，比如点击支付事件，可以添加支付订单、订单金额、支付方式等等适用企业基础的指标监测追求精细化运营，有多维度深入分析的需求总结：1、埋点和无埋点没有绝对的优劣，取决于业务分析需求；2、无埋点并非完全不加代码，仍然需要埋基础代码；3、无埋点更准确的叫法应该是可视化事件部署；4、无埋点适用于只是查看基础指标的分析需求，对于追求精细化运营的企业来说，数据采集不全面的无埋点并不能解决问题。