行為洞察

• 事件分析

基于事件的指標統計分析，并在分組、篩選等條件下進行下鉆分析，能夠幫助企業了解用戶使用產品的情況，進一步挖掘影響指標變化的主要因素。

• 漏斗分析

幫助企業了解用戶在行為步驟中的轉化或流失情況，進而通過優化產品或者開展運營活動提升轉化率，達成業務目標。

• 留存分析

根據業務場景以及產品階段的不同，自定義起始行為和后續行為做留存計算，協助企業分析用戶使用產品的粘性，根據留存分析結果有針對性地調整策略，引導用戶發現產品價值，留住用戶，實現用戶真實的增長。

• 分布分析

在劃分的區間內，查看某個事件指標上的用戶分布情況。常見的有查看按某個事件發生次數看人數分布、使用產品天數分布以及某個屬性值的用戶數分布等。企業可以使用分布分析進一步掌握用戶特征。

• 間隔分析

幫助企業科學地觀察用戶群體在發生指定行為事件之間的時間間隔及數據分布情況。不同數據指標如最大值、最小值和中位數等六類指標可反映產品使用路徑中的用戶體驗，并借此評估產品功能設置的合理性。

• session 分析

session分析把用戶單點行為串聯成一個整體，幫助企業對用戶在產品上一系列行為進行深度解讀。

• 路徑分析

路徑分析將用戶在產品中的使用路徑用桑吉圖呈現，展現用戶在頁面與頁面流轉中的流量走向。通過路徑分析可以幫助企業驗證產品運營策略，優化產品設計思路。

用戶洞察

• 人群洞察

人群洞察支持圈選在某一時間段內有相同的行為特征和屬性特征的用戶，對篩選出來的用戶進行精準分析和觸達

• 生命周期

將用戶按照生命周期進行劃分，幫助企業有針對性的關注、分析、運營可能流失的用戶，提升活躍用戶數量。