神策分析 1.14 版本上线,使用「归因分析」量化目标贡献占比

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近日,神策分析(Sensors Analytics) 推出 1.14 版本。经反复淬硬层 打磨,新版本聚焦企业实际业务场景,围绕数据埋点、数据分析、数据安全性等推出重磅功能,共同一系列的升级与创新,持续提升数据分析体验。

归因分析模型,精准还原每次转化贡献分布,助力企业进行运营效果的评估,优化资源配置;

全面优化可视化全埋点,极大降低使用者门槛,提升研发速度;

新增“角色权限”模块,全面升级用户权限体系。基于业务需求灵活授权,有效地管控企业数据资产。

归因分析上线,让每次转化都有迹可循

哪个运营位最终促成了转化?

哪个广告位价值最高?

应该向那此位置倾斜广告资源……

不断提高投资回报,优化站内资源配置,及时高效地评估最优运营位或广告位,已成为运营人员的日常重要工作之一。但肯能互联网产品运营位和广告位的淬硬层 交互性,消费者繁杂的行为路径,孤立地衡量任何另有一个多多位置的贡献度都有原因分析结果的偏误。为实现优化资源位组合和流量分配,运营人员肯能广告人员可不都还都能不能 归因模型来优化相关配置。

图 归因分析界面 

神策数据 1.14 版本正式上线的归因模型,深入业务场景,全版还原用户行为序列,科学量化各引流位置的贡献结果,指导企业有效地进行运营管理,并通过最优化资源分配实现投资回报率最大化。此模型具有以下两大特点:

第一,淬硬层 计算逻辑,精准还原用户行为序列;

依托神策分析全端数据埋点,通过时间序列精准还原用户路径,运营人员掌握“何时能 点击了某个运营位”以及“用户何时能 完成了目标事件”,通过用户行为之间的关联关系,最终得到“用户点击了那此运营位后地处了目标转化”的“运营位序列”。用户从浏览到最终转化路径的构建与全版还原,以及精准的“运营位序列”,为后续科学归因打下了准确的数据基础。

第二,深入业务场景,5 种归因分析模型科学判断贡献度;

基于运营位序列,归因模型为“运营位序列”进行功劳的分配,最终准确地衡量用户转化路径上每个接触点的贡献度。神策数据支持 5 种归因模型的分析与结果查看,包括“首次触点归因”“末次触点归因”“线性归因”“位置归因”“时间衰减归因”。基于不同规则与算法的归因最好的土办法提供了强大的用户行为分析能力,运营人员可不都还都能不能 根据当时人的业务需求、与用户的实际交互模式灵活地选择最适合的分析模型。

全面优化可视化全埋点,极大降低使用者门槛

神策数据新版本全面优化可视化全埋点,即将手机 APP 界面同步到电脑端,数据埋点人员可在 PC 端网页中,按需进行埋点,共同可自定义元件名称,从而达到手机 APP 数据界面点击的实时埋点的效果。

图 可视化全面界面

神策数据支持全埋点与代码埋点等多种埋点最好的土办法,更好的满足了不同行业在具体业务场景下对埋点差异化的需求。新版本中可视化全埋点的推出,无疑是对神策数据埋点能力的再次加持。神策数据可视化全埋点将帮助企业:

第一,提升研发速度。方便地对应用的事件信息进行统计,免去了事件埋点的开发代价,从而降低研发成本,节省几滴 技术团队的时间。

第二,极大降低使用门槛。可视化全埋点对数据埋点人员技术水平要求较低,运营人员、营销人员等可轻易上手,PC 界面配置操作简易,获取实时的用户行为数据,降低使用门槛的共同除理了业务人员与技术人员的沟通失误所造成的错埋与漏埋。

完善用户权限体系,企业数据资产管控升级

肯能数据资产的敏感性和安全性,数据权限管控成为企业重要事宜,对于组织机构繁杂的集团性企业来讲更是没有。神策分析 1.14 版本全面升级用户权限体系,新增“角色权限”模块,通过对角色和权限的灵活设置,控制使用者对系统功能使用和数据访问权限,以达到企业数据资产安全管控的目的。

新版本中新增“角色权限”模块,除了系统预置的角色外,企业可不都还都能不能 根据个性化的诉求完成“自定义角色”的创建。让分层管理逐级精细化,数据权限管理条理清晰。

神策分析提供“管理员”、“分析师”、“普通用户” 四种 系统角色,便于企业快速授权使用。权限管理者可快速复制以上四种 角色,轻松操作即可配置出满足当时人可不都还都能不能 的“新角色”。

图 角色权限界面

共同,权限管理者也可不都还都能不能 直接创建另有一个多多全新的角色。根据角色差异化进行核心功能与数据进行权限管控,包括数据查看权限、数据分析权限、自定义查询、用户分群、使用概览与预置概览的权限等,从而让不同职务的工作者更加专注当时人的工作,共同全面保证企业数据的安全。

针对非核心功能与数据权限管控的模块的管理诉求,神策分析提供四种 常用的授权方案以供选择。

除此之外,新版本还升级“账号管理”模块,增加了“姓名”“手机号”“职务”的信息录入,充足成员信息,全面了解操作者的信息。

神策数据每一次版本迭代都凝聚了团队对企业数据分析场景的需求挖掘和深入思索,致力于为用户提供更加高效、专业、易用的数据分析体验。伴随产品的精心打磨,企业都都还都能不能 根据实际需求,以最低的成本、更直接地获取决策最好的土办法。

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