最近两年，整个社会发生了结构性改变，消费者行为碎片化、消费渠道多样化，使得消费者旅程变得无序且多样。

面对变局，以往各大企业还有不少试错成本，但疫情的持续，让他们不得不放弃粗放式增长转而寻求精细化运营。

如何对消费者旅程形成全局认知，从而找到消费者的关键价值提升场景，成为企业一大挑战。只关注线上渠道的数据显然已经不能满足企业对降本增效的迫切需求。

(相关资料图)

包括GrowingIO在内的数据分析工具服务商们必须构建起全链路数据分析能力，打通整个用户生命旅程，才能更好实现用户洞察，应对市场变化。

在11月23日的StartDT Day上，StartDT副总裁、GrowingIO联合创始人叶玎玎发布了全新升级的分析云产品矩阵。这一次，分析云产品不再只是局部优化，而是 全新迭代 。

StartDT副总裁、GrowingIO联合创始人叶玎玎

依托StartDT的全域数据能力，GrowingIO分析云产品得以建立以用户为中心的完整矩阵。整个矩阵中，数据能力中心是底座，上面是以客户数据平台（CDP）为中心点，获客分析、增长分析、智能运营、A/B测试四大产品环绕而成的双闭环结构。

同时，我们已经向用户开放了 数据能力中心和客户数据平台 ，并形成了应用模型市场，方便第三方客户定制化构建应用。未来GrowingIO还会开放更多数据，和企业共建生态，助推企业实现全量增长。

以下为GrowingIO本次重点升级的分析云产品，根据叶玎玎演讲整理而成，文末扫码可查看完整PPT，点击「阅读原文」可免费试用产品：

客户数据平台

企业一方客户全域数据平台

本次客户数据平台有四大更新，旨在帮助用户资产持续增值，全域服务快速提效。

全域用户融合

重新迭代了One ID技术，通过流批图一体的技术架构提升了One ID-Mapping的效率，并实现了以下效果：实时性、准确性、高性能、高并发、易维护、开放性。

实时性 ：从企业线上的小程序、APP，到天猫、京东等第三方平台，再到线下门店，各个渠道产生的海量数据在同步至GrowingIO的客户数据平台时可以做到秒级延迟。

准确性 ：同一用户在不同渠道上的属性不一定完全一致，而GrowingIO的One ID技术可以做到99.9%的属性识别准确率。

高性能和高并发 ：支持百亿级实时用户数据行为处理，支持客户使用不同平台的应用。比如企业客户产生的标签数据既可以分享到GrowingIO的其他产品上，也可以分享到企业一方服务的产品上。该功能旨在助力客户提高用户个性化服务。

易维护和开放性 ：开放更多数据，并提供各种组件和SDK以帮助客户简化开发流程，构建属于自己的应用。

全域低代码标签开发

叶玎玎表示，这一功能可以将过去7天才能完成的数据开发标签周期压缩至1-2小时， 「 时间节省95%」 ，同时界面简洁易上手，支持时间周期和用户属性的弹性化设置，可让客户低成本快速构建弹性标签体系，也能让业务部门进行标签的快速迭代。

全域低代 码标签开发演示

开放标签数据服务

通过接口可以把客户数据平台内的标签开放给第三方应用使用。

增强数据系统

一套产品支持多业态、多品牌独立运作，和多门店的精细化运营。

每个独立业务端可共享相同的埋点数据体系和标签体系，但使用者在查看用户标签时因为数据权限不同，得到的标签值也会不一样，这样可以最大限度地保护用户数据。

增长分析平台

一站式全域全场景分析平台

本次增长分析平台同样有四大更新，主要构建了全域用户分析模型，易用性和体验增强。

用户旅程分析

该模型脱胎于用户流转地图，是三年沉淀后的升级，也是GrowingIO最受客户好评的分析模型。

客户在进行全局业务诊断时，可以先建立能够覆盖全局的全域流转地图，再从中细化出局部流转地图。

局部流转地图的内容构成主要包括三类：

外部渠道 ：可以查看获客情况，能识别异常渠道，帮助决策者衡量渠道ROI。

平台流转 ：可评估后链路中平台分发效能如何。

裂变转化 ：主要用于分析用户的裂变行为，以及裂变过程中是否存在断点，从而在流转地图中进行细节优化。

局部流转地图之外，用户旅程分析模型中还有场景流转地图，可帮助客户在用户分析时找出新的优化点。

用户旅程分析模型配置演示

用户旅程分析模型的配置简单易上手，两小时即可完成，之后便可查看业务动态。用户流转是否畅通，哪一步存在断点，哪里需要优化，都一目了然。

实验表明，经过优化，一旦链路跑通，可为客户带来 7倍转化率 的提升和 2.4倍次日留存率 提升。

叶玎玎介绍，用户旅程分析模型还有其他用法，比如做 触点的交叉引流 。在消费场景中，企业通常会有多个小程序组成的矩阵作为运营触点触达不同的用户。这样一来，小程序间的用户流转和互相导流成为必然，因此，如何查看流量运转细节便成为企业营销的新需求。

「用户旅程分析模型配置完成后可让客户一站式了解各个触点的交叉引流情况，尤其是关键节点的流量路径和转化，最终赋能精细化决策。」

全量增长分析模型

随着分析云产品逐渐具备全域分析能力，GrowingIO的分析模型也从最初的8个扩展至 20个 。比如LTV分析模型可以帮助客户了解拉新用户的生命周期价值；性能分析模型可以让客户知道流失的转化是否由性能引起。

模型的细分带来的是分析的全域化，未来GrowingIO会沉淀更多分析模型，帮助客户实现更高增长。

全域分析场景

涵盖从流量运营、用户运营到体验运营的整个运营周期，也可以帮助企业不同部门基于各自目标进行优化，比如提高拉新、提高留存、提升GMV等。

全域分析场景和全量增长分析模型最大的区别在于， 全域分析的场景都是开箱即用的 。 客户只需在GrowingIO的增长分析平台中输入起始条件，便能得到基于场景的分析报表。

高级算法模型

通过AI算法模型预测用户在各类分析场景中有可能存在的断点，以帮助客户改进运营策略，更好洞察用户、提升业绩。

数据能力中心

全链数据安全合规

数据能力中心是客户数据平台和增长分析平台等产品的依托，本次有三大更新，旨在围绕全域行为事件模型，保障全链数据安全合规：

全域数据治理

支持各类SDK无缝兼容 。客户只要加载GrowingIO的SDK，各渠道的数据便可直接上报到数据能力中心，无需修改之前的埋点事件，真正做到全域数据治理。

可实现三方数据源对接，并能实时同步，生成全域行为事件模型，从而帮客户进行数据治理。

全链路数据安全合规

符合PIPL《个人信息保护法》和GDPR《通用数据保护条例》的安全合规要求。

采集合规 ：内置31类敏感数据，支持敏感数据自动发现，用技术保障安全合规。

存储合规 ：支持静态脱敏，能做到敏感数据落盘即脱敏，可用遮盖（如：给手机号码中间几位数打星）等多种脱敏方式；支持RSA、AES、DES等多种算法，可进行数据加密存储，确保运维安全、拖库安全。

使用合规 ：支持个体分析动态脱敏，不影响加工与统计。

全面审计 ：所有经过脱敏等处理后的分析云产品中的数据，都可以让管理员全面审计。

用户同意授权管理

全链路符合「告知-同意」相关规定。如果用户不同意采集数据，其数据将不会落盘；如果用户不同意个性化推荐，其数据落盘后可以统计，但是「个性化推荐」程序将不会调用。

获客分析平台

支持私有化部署

「第一次将GrowingIO的广告监测和获客渠道监测做到了私有化里，不再仅限于云上，可以和分析云其他产品打包让客户进行私有化部署。」叶玎玎解释道。

该平台打通了前链路和后链路，支持客户进行全域传播检测和全分析周期ROI，同时运用DeepLink2.0技术直达关键页面，让客户每分钱都花得更有价值。

智能运营平台

一站式全链路智能运营平台

本次智能运营平台核心升级的部分为 全场景CPM合规 。叶玎玎介绍，在运营的触达上，我们会把所有通路（短信、公众号、App）全部封掉，「但如果用户仅不同意短信触达，那么我们会只关闭短信通路，同时保持公众号和App的正常推送。」

奇点云和GrowingIO并购重组的半年里，数据云和分析云进行了 全面融合 。

数据云支持一键导入分析云数据，比如可以无损导入高质量增长分析平台（UBA）数据，做到效率倍增；分析云也可以一键导入数据云数据，真正做到了对全域数据的收集治理，分析价值倍增。

叶玎玎认为，「二者的强强联合，能让客户在进行数据分析时又快又省心，快速达到业务目标。」

未来，GrowingIO的分析云产品将继续在 「全域」 道路上深入探索，和数据云一起践行数据驱动增长。正如StartDT CEO、奇点云创始人行在所言：「向下做深技术，向上开放场景，让数据规模化、高效率地赋能商业。」