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数据分析数据运营加速器( 二 )


定位问题后 ， 发现需要测试调优的地方则主要通过手工设计好各种测试方案 ， 然后找技术小伙伴协助完成推广活动测试 ， 至于产品调优测试 ， 以及涉及到流量切割的其他测试内容 ， 只能再采购一个第三方测试产品完成 。
看到这里你肯定认为笔者对“快速”二字是不是有什么误解？别急 ， 笔者要介绍的是通过新的工具数据漫游者来实现“快速”落地 ， 其给我最大的感受是 ， 其快速便捷性体在跨部门的合作上 ， 特别是当推广渠道与运营活动都非常密集的情况下 ， 通过数据漫游者一款工具就可以解决数据流转与多部门协作的问题 。
其一站式增长服务 ， 首先体现在其产品功能上 ， 通过统一的底层数据设计 ， 整合数据发现者、数据优化师和智能运营等产品 ， 打通用户行为分析数据、A/B 实验数据、智能运营数据等多环节数据 ， 让每个工具都不再孤立存在 ， 消除数据流转信息差 ， 进而简化从数据收集到观测分析 ， 再到调整优化过程 。
数据分析数据运营加速器
本文插图
其次 ， 其一站式服务体现在业务覆盖上 ， 基于其产品功能 ， 数据漫游者能有效的覆盖市场、运营、产品研发的数据运营需求 ， 利用统一的数据接口定义 ， 将不同渠道来源的用户从进入产品开始 ， 就打上了其唯一标签 ， 是通过什么渠道 ， 什么活动来的 ， 有何种行为特征？然后运营又可以根据这些用户特征 ， 对其进行更为精准的策略测试与探索 ， 并且持续跟踪观测；产品侧也可以结合这些特征进行下钻分析 ， 更为精准地锁定产品问题 ， 产出迭代策略 。 因为有统一的数据 ， 致使市场、运营、产品研发同学能够对同一批用户进行各阶段的无缝跟踪 ， 进而实现全流程的调优与改进 。
除此之外 ， 因为其在SAAS服务和私有化部署的灵活方案选择 ， 以及账号角色权限创建分配方面 ， 通过事件、指标、看板等不同数据粒度权限分配 ， 通过管理角色和数据粒度权限的交叉配合 ， 解决了团队之前使用工具权限划分不够细致而导致1人需多账号的问题 。 与此同时 ， 在与数据漫游者合作对接中 ， 其客户成功一跟到底的服务也让我体会到了一站式服务的体验 。
数据分析数据运营加速器
本文插图
数据能否驱动增长？能否实现快速增长？一方面在于企业现有的数据团队基础 ， 另一方面则在于选择的工具是否合适 。 好的工具能更充分的利用数据 ， 是让数据应用在企业内部更高效的流转的“加速器” 。


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