神策分析怎麼解決問題
上一篇裡，我們看到神策分析可以為不同業務角色的問題分析過程給予支援。
這裡，我們以電商行業為例，介紹神策分析如何幫助產品、營運、管道投放的業務人員快速進行數據分析。
1. 標準電商核心流程
電商用戶通常會經歷以下核心行為流程：
- 啟動 App
- 開始瀏覽首頁
- 點擊並瀏覽商品詳情頁
- 看到合適的商品，將商品加入購物車
- 有購買意向，提交訂單
- 決定付款，支付訂單
產品核心流程可描述為：
啟動 App - 瀏覽首頁 - 瀏覽商品詳情頁 - 加入購物車 - 提交訂單 - 支付訂單
2. 電商行業常見數據分析問題
在電商行業的具體工作中，管道投放業務人員關注各管道獲客的數量及質量，營運人員關注如何進行用戶分群並進行針對性的營運，產品關注各核心流程轉化及各功能的用戶體驗。
我們將主要分析需求列舉如下：
- 各推廣管道獲取新客數量如何？哪個管道獲客能力最強？
- 不同管道來源用戶從 App 啟用到支付訂單的過程中的表現是否有差異？
- 對於支付環節流失的用戶，流失的原因可能是什麼？
- 面對支付流失用戶，我可以怎麼做？
- 如何才能全面監控各管道更新的數量及質量情況？
下面我們來逐一了解如何獲得以上問題的答案。
3. 神策分析解決方案
3.1. 查看各管道來源的新客數量及比重
首先，我們希望了解各管道的獲客數量的能力，進而結合投放成本計算 ROI 。
在神策分析中，我們可以這麼做：
查看新客總數，同時按照日期、管道等維度拆分下鑽
查看各管道獲取新客數量佔整體獲客數量比例
3.2. 查看各管道用戶的核心流程轉化率
查看各管道新客的核心流程總轉化率及各步驟間的轉化率，尋找總轉化率提升空間
3.3. 多維度分析各管道來源用戶的支付行為表現
上一個問題中，我們看到了各管道用戶向產品預期的目標行為的轉化率。同時，我們也希望獲得更多數據來評估管道獲客質量。
查看各管道來源用戶從 App 啟動到支付訂單的轉化時間
查看各管道來源用戶從支付訂單金額人均值分佈以及支付訂單金額總值分佈，判斷管道對用戶消費能力的影響
3.4. 分析用戶在支付環節流失的原因
支付行為通常是電商產品設定的目標用戶行為，但在這個環節不可避免地存在大量用戶流失。我們希望了解在支付環節流失的用戶他們的後續行為是什麼？支付行為是否收到其他環節的干擾？
神策支援查看特定用戶群的歷史行為序列，找到提交訂單行為，對此之後的行為進行人工標註，以推測後續未進行支付環節的原因。
3.5. 分析各管道來源用戶活躍情況
我們希望了解各管道來源用戶的活躍程度，以及目標行為——支付訂單行為發生的頻率。
查看各管道用戶的活躍情況
查看各管道用戶的支付訂單行為的頻率
3.6. 獲得流失用戶名單
我們希望獲得流失用戶名單，針對特定人群實現精準行銷。 神策支援將特定用戶裝置 List 同步到Line，向流失用戶進行 App 內的精準推播，以期重新激發挽回流失。
3.7. 全面監控管道獲客的數量及質量
如果管道的業務人員希望全面監控管道的工作效果，但是不想每次一一重新設定指標，神策支援將分析結果增加到概覽，使業務分析人員無需設定快速獲得所關注的指標現狀。
這樣，就能建構一個管道分析的概覽，幫助你快速的了解管道效果現狀。
這個案例幫助你快速了解一個簡單的分析場景，其中涉及到了事件分析、漏斗分析、留存分析、分佈分析、間隔分析...等神策分析模型，你可以進一步探索更多功能。如果希望了解進階場景，可以前往行業實踐了解更多使用場景和進階使用技巧。
以上數據均為模擬數據，可前往電商 Demo 體驗。在下一篇將會解答“神策分析的數據從哪裡來”這個問題 。
