数据分析已经成为企业必需的基本能力，业务的开展也越来越离不开分析工具的参与。随着技术的发展，分析工具也逐步演进为可覆盖多维度、多场景的平台化产品，比如分析云。

先进的分析云不仅能输出静态的数据洞察，还能结合智能算法预测数据变化，并支持科学的试验以链接决策与行动，让业务的每一步都变得更加高效。

神策数据《分析云价值解读与场景实践》白皮书从企业业务全场景出发，拆解企业在数据分析中的六大痛点，详解分析云七大功能及应用，分别对品牌零售、电商、汽车、融媒、证券、游戏、企业服务七大行业进行案例解读，并给出分析云选型建议与应用前瞻。

我们希望各行业、各职能的读者，都能通过本白皮书，掌握分析云在赋能业务决策进而推动业绩增长上的价值；同时结合《营销云价值解读与场景实践》白皮书，实现感知、决策、行动、反馈的全链路数字化运营闭环，帮助企业实现数据驱动。

接下来将选取本白皮书中的七大行业案例，带大家一览分析云在不同行业、不同企业的实践：

1.某餐饮品牌：洞察全域会员数据表现，客群分层精细化运营促转化

某连锁餐饮品牌通过分析云洞察全渠道会员的数据表现，构建了会员生命周期体系：潜客-新客-活跃客-忠诚客-衰退客。对比餐饮行业总体水平后，该品牌发现新客比例过高，且未能很好地转化为活跃客和忠诚客，于是将运营的主要目标确定为“促成新客复购”。

通过分析云的数据洞察，该品牌发现 6 天内是会员复购的高峰期，且每个 6-7 天的倍数时间间隔，均为复购小高峰。基于上述数据规律，筛选近半年所有的“新客”，及已经完成首次购买的顾客，制定精准的触达策略，如下图。该触达策略使得该品牌在一个月内活跃客比重提升了 2 个百分点。

2.某电商平台：开展科学坑位运营，赋能产品侧流量精细化运营

某 C2C 电商平台接入分析云后，对不同运营坑位的收入贡献情况进行归因分析，发现在“首页”坑位中，没有花费运营精力的“商品列表页”在导流上排第 5 位，这无疑将成为一个新的“增长点”。

于是，运营人员对商品列表位置进行进一步的下钻分析，发现 TOP 10 的贡献量非常突出，因此决定进一步优化和管理该位置——计划在此位置展示热销单品，进一步提升商品列表页的销量。运营人员以人工置顶的方式，将从报表中挑选出的 10 个商品放到前 10 位。

调整后，商品列表贡献收入在 1 月 2 日历史首次超过 20 万，翌日超过 25 万。此外，商品列表单日平均贡献收入和占比均有明显提升。后续运营团队计划将该模块的推荐调整为基于规则自动推荐，按商品成交转化率、商品价格、商品品类组合考虑选择待推荐商品，从而促进整体成交额的提升。

3.某汽车品牌：优化车主 App 绑车流程，提升客户体验与转化

某汽车品牌发现使用车主 App 的实际用户数较少，业务人员想弄清楚到底是推广做得不到位，还是 App 产品承接做得不好。通过内部讨论，决定从两个方面进行分析和评估，分别是入口吸引力和流程体验。

通过分析云发现从“我的爱车页”和“绑车状态页”两个入口点击进入的绑定成功率最高，“用户车辆页”反响平平，“品牌页扫码”入口绑定成功率极低。后续开展进一步的下钻分析，把点击过“品牌页扫码”入口的用户筛选并分析，发现绑定成功率为 20%，高于平均水平。基于此分析结果，产品人员对首页进行了改版设计，在品牌页顶部直接空出空间，用于引导用户认证车主。

持续监测一个月后发现，品牌页入口的用户点击量呈直线上升，改版效果尤为明显，但同时也发现整体绑车率并无明显提升。

于是，通过漏斗分析进一步观察绑车流程中每个步骤的数据表现，发现从第二步跳转到第三步的转化率较低；然后将此过程中的流失用户再进行用户路径分析，从结果发现用户“点击车辆绑定”与“进入上传资料页面”的跳出率达 70.41%。

定性分析后了解到，用户进入上传资料页的第一步为“上传身份证”，这一步骤可能存在很大问题，比如用户在使用 App 时未带身份证。同样，从另一个角度进行验证，即从“成功上传身份证正面”开始后的车辆绑定成功转化率约为 70%，与最后一步的转化率不相上下。

基于此结果，该汽车品牌优化流程体验，将提醒车主准备资料的信息以公告的形式展示在首页 Banner 和 Icon 区之间的公告栏上。调整后发现，从“上传材料信息”到“材料信息验证成功”之间的转化率明显上升约 27%，整体的绑车成功率也上升至 36.7%。

4.南方新媒体：直面痛点本身，是迈向成功的“入场券”

尽管广东 IPTV（粤 TV）的用户量已超 1600 万，产品不断迭代升级，各类增值业务陆续推出，行业盈利空间巨大。但是在复杂的收视场景、用户多样的观看偏好、种类繁多的推广活动下，还是遇到了用户贡献价值相对较低、产品迭代存在瓶颈、运营人员工作繁重、用户喜好难以琢磨等问题。

但通过分析云，许多问题即可迎刃而解。比如在对《哪吒之魔童降世》2 月 6 日用户点播的用户行为路径进行查询时，可以清晰地看出用户是从哪些推荐位进入到电影点播，当电影栏目推荐位比例高于推荐首屏推荐位，说明该电影更合适的受众是电影频道用户而非全体用户，轻松指导下一步的内容编排优化。

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5.某头部证券企业：夯实数据基础，让数据价值释放

数据作为证券金融科技发展的关键抓手，其核心在于将流动的数据沉淀为资产并真正服务于业务释放价值。

选型合适的分析云产品之后，该证券企业的业务团队做了如下行动：在数据采集与打通方面，实现行为数据与业务数据的实时打通，交易数据、资产数据等有效整合；实时洞察业务流程各环节的关键指标；及时进行客户活跃与客户异常分析。

6.某游戏企业：诊断疑难杂症，有效提升用户留存

某游戏企业通过分析云的用户分群模型将活跃用户按照不同维度进一步细分：活跃留存用户群、活跃新增用户群、活跃回流用户群。通过一系列分析发现旗下手游的活跃用户群体中留存用户相对稳定，新增用户的活跃受版本影响较小，而回流用户的活跃度与版本内容有极其显著的相关关系。

该结论给了该游戏公司的产品团队、运营团队带来了很大的启发，不只对该款手游之后的版本设计、版本优化提供了非常好的数据参考，还对旗下其他游戏产品的更新迭代具有科学的指导意义。

7.某企业服务企业：围绕全生命周期运营的数据探索

获取一个 B 端客户前期需要市场、销售、客户成功、技术支持等多部门跟进，需要大量人力、技术成本等作为支持，某种程度而言，分析云已成为降低企业级服务客单价（ARPA）的利器。

在全面应用分析云的过程中，客户全生命周期运营是个系统工程，每一环都如多米诺骨牌般影响着客户的使用感受。To B 企业数据治理方案的科学性对后续实现数据流的闭环搭建格外重要。首先，通过分析云定位流量来源，流量获取通常包括自建渠道（官网、公众号、视频号、EDM）、投放渠道（SEM、信息流广告）、线下渠道（沙龙、地推）等，标记流量渠道信息，方便后续市场投放的效果评估。

其次，针对私域流量的数据治理。比如可以通过全埋点采集不同页面的浏览情况、页面名称（标题）、文章（视频、白皮书）的点击浏览等，也可以通过代码埋点留资入口的点击、表单填写的入口来源、表单填写的流程、表单提交是否成功等。之后，采集用户在产品上的试用情况，如不同页面的浏览情况、自动采集按钮的点击情况、核心功能的使用次数（步骤）流程等。

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