1. 背景

提升业务侧埋点数据分析能力，形成体系化的数据分析方法论，积累大量的业务需求总结痛点形成体系，根据不同的分析视角，体现不同的数据指标来刻画产品，为业务进行赋能。

2. 调研目标

业务侧埋点数据分析能力提升：通过实现实时性和灵活性的提升，让业务侧能够更好地利用埋点数据进行分析。
数据分析方法论体系化：建立完整的数据分析方法论，促进业务和数据的深度融合。
不同分析视角的数据指标提取：提供可量化的多维度指标，满足不同分析视角的需求。

3. 行业优秀案例分析

3.1. 神策数据分析平台

3.1.1.1. 设计哲学

神策数据分析平台采用了一种用户中心的设计哲学，它在于不仅仅提供数据的收集与报告，而是通过深入挖掘用户行为数据来驱动产品的迭代和营销的优化。

3.1.1.2. 应用范围

它特别适用于对用户行为理解需求高、数据实时性要求严格、以及需要定制化报告的中大型企业和快速成长的互联网公司。

3.1.1.3. 核心能力

数据采集与处理：具备强大的数据采集能力，能够捕获细粒度的用户行为数据，并通过实时处理提供即时分析。
用户分群与细分：支持基于用户属性和行为的高度细分，允许企业定义特定的用户群体，以进行更有针对性的分析和营销。
事件驱动分析：以事件为中心的数据模型可以让企业围绕用户行为构建分析模型，这对于理解用户如何与产品互动至关重要。

3.1.1.4. 独特优势

高度定制化：神策提供的定制化报告和分析视图，允许企业根据自身业务需求定制数据展示，从而获得更加深入的业务洞察。
灵活的数据模型：不同于其他平台可能提供的固定数据模型，神策允许企业自定义数据模型，适配复杂多变的业务场景。

3.2. 友盟数据分析平台

3.2.1.1. 设计哲学

友盟+的设计哲学强调易用性和一站式服务，它旨在为移动应用开发者提供一个简单直观的平台，用以追踪和分析用户行为。友盟+的服务设计遵循了降低数据分析门槛的原则，使得即使是没有深入数据分析背景的用户也能轻松上手，快速从数据中获得洞见。

3.2.1.2. 应用范围

友盟+特别适合于初创公司、中小型企业，以及希望通过一个综合平台管理多个数据服务的开发者。它为移动应用提供了包括用户行为分析、市场推广效果跟踪、应用崩溃报告等在内的多种功能，满足了市场上大多数常见的数据需求。

3.2.1.3. 核心能力

数据采集与处理：提供全面的移动应用数据采集，包括用户行为、设备信息、应用崩溃日志等能够处理和分析大量数据，为开发者提供关于用户行为的基本指标和趋势。
用户分群与细分：支持对用户进行自动分类和自定义分群，以便更好地进行目标市场分析。提供基于用户行为和设备使用情况的细分，帮助开发者理解和针对特定用户群体。
事件驱动分析：提供事件追踪功能，允许开发者自定义事件以追踪用户与应用的互动。对常见的用户行为（如应用下载、启动、注册、购买）进行事件分析，帮助开发者优化用户流程。

3.2.1.4. 独特优势

一站式数据服务：友盟+整合了多个服务功能（如数据分析、推送服务、广告效果追踪等），简化了开发者的操作流程。提供了一个统一的控制台，从而使得管理多个应用和服务变得更加容易。
易用性和低门槛：提供图形化界面和预设的分析模板，降低了数据分析的复杂性。友盟+的快速集成和直观报告使得即使是非专业人士也能轻松理解和使用。

4. 调研成果

4.1. 落地难点分析

4.1.1. 数据采集的全面性与精确性

难点：确保数据采集既全面又精确，同时不影响用户体验。
分析：平衡性能和数据详细度，避免应用性能下降和数据不足。

4.1.2. 实时数据处理与分析的挑战

难点：实时处理大量数据，同时保证系统稳定和响应速度。
分析：需要强大的后端支持和数据流处理机制。

4.1.3. 用户分群与细分的复杂性

难点基于用户行为和属性进行高度细分。
分析需要先进的算法和充分的数据支持。

4.1.4. 数据分析方法论的体系化

难点：建立适应不同业务场景的数据分析方法论。
分析：跨部门合作，形成通用且灵活的分析框架。

4.1.5. 多维度指标的提取与应用

难点：提取有意义的多维度指标。
分析：深入理解业务需求，从大数据中提取关键指标。

4.1.6. 平台的易用性与普及性

难点：使非专业人士也能轻松使用数据分析平台。
分析：平衡专业功能和用户友好界面的设计。

4.1.7. 定制化报告与灵活的数据模型

难点：提供高度定制化的报告和灵活的数据模型。
分析：平台需具备高度的可配置性和扩展性。

4.2. 结合调研联想实际业务

4.2.1.1. 漏斗分析

用户注册到付费转化漏斗：追踪新用户从注册到成为付费用户的转化路径，识别中途流失的关键环节。

4.2.1.2. 事件分析

用户互动事件跟踪：分析用户点赞、评论、分享等互动行为，了解哪些内容更能引发用户参与。
直播活跃度分析：追踪直播间的活跃事件，如观众进入和离开的时间点，互动打赏频率等。

4.2.1.3. 留存分析

新老用户留存对比：比较新用户与老用户的留存率，分析不同群体的用户行为和偏好。
直播间留存分析：衡量用户在直播间的停留时间，识别提升用户粘性的关键因素。

4.2.1.4. LTV分析

社交影响力与LTV：分析用户的社交影响力如何影响其生命周期价值，以指导社交功能的优化。
直播打赏LTV分析：统计直播打赏行为对用户生命周期价值的贡献，用以制定激励策略。

4.2.1.5. 分布分析

直播内容分布：分析不同类型直播内容的观看分布，找出最受欢迎的内容类型。
社区活跃度分布：对社区中的活跃度分布进行分析，了解用户在社区内的活跃时间和频率。

4.2.1.6. 用户路径

社交互动路径：追踪用户在社交功能中的行为路径，如添加好友后的互动序列。
直播用户转化路径：分析用户如何从观众转变为参与者（如发言、打赏），进而成为直播的忠实粉丝。

4.2.1.7. App点击分析

功能模块点击热图：使用热图分析哪些社交和直播功能模块吸引了更多点击。
引导流程优化：通过追踪用户在App内的点击流程，优化引导策略，提升用户体验。

4.2.1.8. 归因分析

活动归因：分析不同活动对用户增长和活跃的贡献。
直播间推荐归因：了解用户是如何发现直播间的，比如通过搜索、推荐或社交分享。

4.3. 短期可落地的方案

4.3.1.1. 留存分析

4.3.1.1.1. 用户活跃留存分析

新用户活跃次日留存
新用户活跃三日留存
新用户活跃七日留存
新用户活跃三十日留存

4.3.1.1.2. 激活用户留存分析

用户首次充值后次日留存
用户首次充值后三日留存
用户首次充值后七日留存
用户首次消费后次日留存
用户首次消费后三日留存
用户首次消费后七日留存

4.3.1.1.3. 质量留存分析

近三日高价值用户留存
近七日高价值用户留存
近三十日高价值用户留存

4.3.1.1.4. 场景留存分析

XXX活动期间用户活跃留存
XXX活动期间用户充值留存
XXX活动期间用户消费留存

4.3.1.2. App点击分析

XXX关键功能/页面的展示次数
XXX关键功能/页面的点击次数
XXX关键功能/页面的点击率

4.3.1.3. 用户路径分析

4.3.1.3.1. 应用入口路径分析

分析用户最常用跳到充值界面/直播间的入口，例如通过首页/特定活动页面/搜索等进入充值/直播间入口的分析

4.3.1.3.2. 关键行为的转化路径分析

比如根据用户从打开APP到用户充值/消费的一个完整转化路径是什么，例如打开App > 进入直播间 > 查看主播个人主页 >发弹幕 >充值/消费

4.3.1.4. 归因分析

4.3.1.4.1. 多渠道归因分析

评估不同的渠道用户付费行为的分析，例如FaceBook、TikTok渠道的对应的用户 ARPPU 是多少，转化率又是多少
成本效益归因分析，例如FaceBook、TikTok渠道对应的用户营销成本与产生的收益之间的关系，以确定最佳的 ROI

4.3.1.4.2. 活动效果归因分析

分析XX活动用户的参与度与群体特征，以此评估活动效果，例如XX活动用户点击量与转化率是多少，成功转化的群体分布有哪些

5. 计划开展

5.1. 数据集成和平台建设

开发或选用分析平台：根据业务需求选择合适的数据分析平台，或开发定制化解决方案。
建立数据仓库：集成各类数据源，如用户行为、交易数据、社交媒体反馈等，建立一个统一的数据仓库。

5.2. 用户界面和报告系统

交互式仪表板：为非技术用户提供易于理解的可视化数据仪表板。
定期报告：自动化生成定期报告，帮助团队跟踪关键指标和趋势。

5.3. 培训和知识共享

内部培训：组织定期的数据分析培训和研讨会，提升团队成员的数据素养。
知识库建设：创建和维护一个内部知识库，分享最佳实践、案例研究和分析模板。

5.4. 实验和持续优化

A/B测试：运行A/B测试来验证不同策略和功能的效果。
持续优化：基于分析结果和市场反馈，持续优化数据采集和分析流程。

5.5. 数据驱动的业务决策

策略制定：利用分析结果来制定营销策略、产品迭代计划和用户增长策略。
决策支持系统：建立数据驱动的决策支持系统，帮助管理层做出更明智的业务决策。

深度调研：激活埋点数据分析的潜力