一款非常强大的数据分析工具「GrowingIO」

谈到数据分析工具,目前我们主流在用的都是统计功能,而非分析。但实际百度统计已经有了高级分析功能,遗憾没有多少人在用,且功能也并不完善。而cnzz,也就是友盟更偏向app了。

谈到数据分析工具,国人更多的会想到的是百度统计、cnzz(现为友盟),其实再早还有51la统计,酷统计等等。但这些工具目前我们主流在用的都是统计功能,而非分析。但实际百度统计已经有了高级分析功能,遗憾没有多少人在用,且功能也并不完善。而cnzz,也就是友盟更偏向app了。而一直以来很强大的google统计(简称ga),功能虽然强大到我们无法估量,但学习成本太高,又要翻墙,国内的学习资料也并不多。导致了很多人并不善于使用它。那现在我在用的数据分析工具是什么呢?如下我来针对性说明。

我一直在用的统计工具是:GrowingIO

GrowingIO是基于用户行为的新一代数据分析产品,提供全球领先的数据采集和分析技术。企业无需在网站或app中埋点,即可获取并分析全面、实时的用户行为数据,以优化产品体验,实现精益化运营,用数据驱动用户和营收的增长。

GrowingIO的强大在于它的可视化埋点,也就是不需要单独加一些事件的代码处理,就能够统计某个按钮被点击的数据。做到这一步可以延展到漏斗分析、事件分析上,使我们进行多维度的分析工作。

在使用上也是比较简单的,而且GrowingIO做了很多的教程文档、视频、文章等供你学习参考。

GrowingIO支持:app、网站、小程序等多终端的分析使用,并且这些场景还能互相联通。

在范畴的角度上介绍了这么多,我们下面看看他具体的功能。

无埋点

所谓无埋点,上面已经说了,就是不需要对某个按钮进行代码部署的操作,就能进行数据的监控。举一个场景的例子,我们针对首页的注册按钮、注册页面的输入用户名、密码、确认密码、验证吗、立即注册按钮都进行的设置,然后不仅可以查看每一个按钮的用户点击数据,还可以做成漏斗单独的进行监控流失率,如访问首页的有10000人,在首页点击注册的有100人,填写用户名的有60人,输入密码的有50人,最终注册成功的有25人。这样就可以分析是哪一步导致用户流失更大,从而分析原因解决问题。

如下是来自前点融网 CTO 孔先生对该工具的评价:通过 GrowingIO 无埋点技术,减少了团队在数据采集和可视化工作中 2/3 的时间,大幅提高数据分析团队的效率。

漏斗分析

精细化拆解用户行为 支持多维度下钻分析

广告监测工具

打通广告渠道数据与用户行为、业务数据 实现用户全生命周期数据监测分析

打通广告渠道数据与用户行为、业务数据,实现用户全生命周期数据监测分析:全面打通产品内外数据,整合用户全生命周期数据。不止于广告数据监测,更能多维度下钻,真正助力营销效果提升,全方位提高广告投放ROI。

全面对接各大主流广告投放平台,广告效果实时整合精准展现

全面对接各大主流广告投放平台,广告效果实时整合精准展现:覆盖主流投放平台,数据统计更准确,包括今日头条 、广点通、UC、百度原生、微信广告平台等,直接生成核心数据报表,实时呈现。

结合站内外数据建立多维度反作弊模型,高效过滤虚假流量:基于站内行为数据和站外投放数据,建立多维度反作弊模型,全方位识别虚假流量。支持基于 IP、设备指纹的作弊行为识别;多维度用户行为数据分析、下钻;开放作弊规则自定义等。

用户分群和细查

精准划分不同用户群体 让用户运营「投其所好」

精准划分不同用户群体,让用户运营「投其所好」:分析不同群体的各项行为指标,洞察用户群体核心特点,勾勒用户行为画像,根据不同特点制定精细化运营方案,真正做到有的放矢。

全程追踪用户行为 还原用户在产品内真实路径

全程追踪用户行为,还原用户在产品内真实路径:通过用户细查的用户活跃度趋势图、访问轨迹、用户属性、事件详情,清晰地还原用户在产品内每一次点击、浏览行为,结合用户设备、属性数据深入分析。

排查异常流量数据 精准定位产品体验「怒点」

排查异常流量数据,精准定位产品体验「怒点」:根据用户行为路径判别异常数据,找出虚假作弊流量,评估渠道质量,剔除爬虫数据,定位产品内 bug 等体验怒点。

如上是我整理的一些比较好用的功能,当然不仅仅有这些功能,还有留存分析、转化分析、多维度事件等等很多,详情可以访问官网进行查看:www.growingio.com

除了这个工具外,像ptmind、神策数据也都是比较好用的分析工具,这三个都是针对不同方向的,功能上会在不同点上有突出。你可以自行了解一下。但我推荐并不代表他是最强的,只能说是最适合我的需求的,你也需要根据自己需求现状进行选择,不要盲从!

今天就分享到这,有问题可以在下面的评论区进行评论,我会第一时间回复你,谢谢!

原创文章:《一款非常强大的数据分析工具「GrowingIO」》,作者:赵彦刚。不经允许,请勿转载,如若转载,请注明出处:https://zhaoyangang.cn/?p=1303

(2)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2018 年 6 月 6 日 18:48
下一篇 2019 年 1 月 3 日 12:11

相关推荐

赵彦刚进行回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

评论列表(4条)

  • 米读小说的头像
    米读小说 2020 年 7 月 29 日 10:41

    这个是好东西,感觉淘宝里面的点击数据也是这个原理!如获至宝,但是又不知道从哪下手!

  • 赵彦刚的头像
    赵彦刚 2018 年 12 月 22 日 00:22

    博客刚改版,测试一下评论