上篇中，我们已了解神策分析针对企业“数据工作效率低”的痛点提供了解决方案。其中包含，业务人员无需请求产品/数据工程师的支持，即可自主获取数据、分析解决问题。
下面我们就具体角色及问题来说明神策分析的作用。
协助各角色实现自助分析
神策分析可支持产品、运营、渠道投放、技术等各角色业务人员的数据分析工作，并对以下问题的分析评估提供解决方案。
支持产品进行功能评估提升转化率
产品角色作为产品规划者，重点关注产品的流程设置和功能设计是否给予用户良好的使用体验，并确保用户充分体验产品的核心价值。 产品面对的实际问题包含以下：
- 如何评估功能效果
- 如何评估内容热度
- 如何提升核心流程转化
- 如何优化产品体验
- 如何评估功能留存情况
- 如何优化新手引导提升留存
支持运营进行用户分群实现精准营销
运营角色重点关注用户构成现状及变化，并从用户行为角度剖析用户的活跃程度、流失情况。针对不同用户分群设置策略给予激励，以提升产品的核心关键指标。 运营面对的实际问题包含以下：
- 如何评估用户构成情况
- 如何提升用户次留
- 如何评估新/老用户留存表现
- 如何评估不同坑位对推广效果的影响
- 如何评估活动运营对用户活跃程度的影响
支持渠道把控拉新的“量”与“质”
渠道角色重点关注渠道拉新的数量及质量，比较不同渠道投放的 ROI 。
渠道投放面对的实际问题包含以下：
- 如何评估各渠道拉新数量
- 如何评估渠道推广引入新用户质量
- 不同渠道引入用户在后续行为表现上是否存在差异
为数据采集技术人员提供解决方案
技术角色重点关注如何快准细全地完成数据的采集及接入，充分理解业务人员的分析需求，协同完成产品的指标增长任务。
技术面对的实际问题包含以下：
- 如何采集数据
- 如何全端做数据埋点
- 如何导入已有的历史数据
- 如何提升效率、避免重复性开发，减少研发投入
下一篇中，我们将以电商行业为例，展示神策分析如何通过各种分析功能协助产品、运营、渠道投放同事快速了解现状，定位问题。