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不止于用户分析,全方位挖掘业务增长潜能!

Source:GrowingIO 微信公众号Updated: 2026-4-19更新摘要说明

当企业希望把数据分析从用户行为延伸到商品、门店、订单等更多经营主体时,单一用户分析已难以满足需求。本文介绍 GrowingIO 多主体分析平台如何覆盖人、货、场等全场景业务分析,并为数据分析与精细化运营提供更统一的视角。

摘要

在数字化浪潮中,企业如何洞悉市场脉动,实现业务的持续增长?

5月28日召开的2024 StartDT Day数智科技大会暨产品发布会带来全新升级的明星产品XBA——即多主体分析,全场景覆盖、人人都可用的业务增长分析平台。


2024 StartDT Day数智科技大会暨产品发布会以“用数据 简单点”为主题,全新升级的GrowingIO XBA成为了焦点,它标志着数据分析从用户行为分析向全场景业务分析的转变。XBA,即多主体分析,以XEI多主体模型为核心,全面覆盖人、货、场三大主体的业务分析场景,满足零售企业全域、自助的分析洞察需求。

利用XBA,可帮助零售企业,通过对商品、门店的数据分析,提升商品铺货效率、库存周转率、门店坪效人效等指标。在其它领域如制造业,也可利用XBA实现对OTC(order to cash)全链路的分析,定位瓶颈环节,优化供应链可靠性,提升履约能力。

叶玎玎表示:“分析云的使命是帮助企业提升数据驱动能力,实现更好的增长。”XBA的推出,正是这一使命的体现,它将数据分析的门槛降低,使得更多企业能够轻松实现数据驱动的业务增长。

一、GrowingIO XBA

1. 不止于用户分析,助力业务增长

随着市场的发展,在实际业务场景中,分析主体逐渐从「用户」主体延伸到「所有」主体,暴露出以下问题:

  • 用户行为分析产品对“非用户”场景支持不足

零售行业中,用户行为分析最大价值体现在存量用户精细化运营上,但业务增长只靠用户资产增长是远远不够的。商品和门店的管理、经营效率也很大程度上决定了总营收、毛利率的高低。但当前市面上所有用户行为分析产品,并不能很好的支持“非用户”场景。

  • BI产品自助分析受限,数据流转效率低

当前很多用户退而求其次选择BI产品,而BI产品缺少自助分析能力,所有指标、看板、分析场景的更新,都强依赖分析师、数据开发工程师等资源,数据流转效率低。

XBA支持创建除“用户”之外的其它分析主体,每个分析主体可以独立上报事件、构建指标,也可创建标签和群组,灵活通过过滤或者对比来实现各种分析场景。

例如分析商品时,可以围绕“商品销售”、“商品退货”等事件构建销售指标;也可以围绕“商品入库”、“商品滞销”等事件构建库存管理指标;可以根据商品SKU的热销程度打热度标签,并且查看不同热度SKU的销售、退货情况或者库存周转情况。

正如叶玎玎在发布会上说:“过往,UBA 和 BI 是互为补充工具,UBA 做面向用户的用户增长分析,BI 做数据报表监控。今天,XBA 将比 UBA 具有更多的场景分析能力,面向多主体的业务增长分析,在业务 KPI 监控和业务场景分析上,XBA 将具有更多的灵活性和潜力。”


2. 简化分析流程,赋能业务人员

XBA继承了UBA优良传统。

第一,沿用标准对象建模(XEI数据模型),为企业省去数仓建设成本;

第二,XBA提供丰富的多主体分析模型,不依赖高阶分析师,业务人员也可自助高效分析业务,减少数据开发、分析师等资源,极大缩短周期。


以「商品」为例,构建「商品」分析主体,只需简单四步,即可开启洞察。

01 构建分析主体

构建「商品」分析主体,设定对应的主体属性,例如商品一级分类、商品库存数等。


02 创建关联主体

创建一个“事件属性”关联「商品」主体,作为「商品」主体与事件的桥梁。


03 构建埋点事件

构建埋点事件,完成数据上报,例如“商品入库”、“商品销售”等。


04 开启分析

进入事件分析,切换「商品」主体进行分析即可。

二、客户实践

01 乳制品巨头:门店管理智能化,效益提升

某国内乳制品巨头客户通过XBA实现完整的门店分析,了解和洞悉门店销售、产品结构及库存情况,帮助管理者做出科学决策,实现效益最大化。 XBA帮助客户构建了以“门店”为分析主体的全套指标体系,包括门店特征、门店销售、门店消费者、门店陈列、门店效能、门店库存六大场景,并通过数据洞察做了一系列优化,取得显著的效果。

例如,对比业绩好与不好的门店进行对比,发现开设在不同区域类型的门店受欢迎的商品SKU类型有显著的差异,针对不同类型门店的售卖SKU组合进行调整后整体库存周转率有了显著的提升。


02 制造业客户:订单全链路洞察,效率跃升

某制造业行业客户借助XBA建立了围绕订单全生命周期的详细洞察,实现商机到订单转换率、订单履约及时率的提升。

XBA帮助客户构建了以“订单”为分析主体的八大分析场景,包括订单链路、订单调整、订单转化、订单跟踪、订单滞留、订单时效、订单履约和订单漏斗。

例如,在订单链路分析中,帮助该客户定位到整个分析供应链节点处理效率的瓶颈环节;在订单滞留分析中,通过设置预警阈值,对于滞留超时订单进行预警提醒。

结语

GrowingIO XBA,作为2024 StartDT Day数智科技大会暨产品发布上的明星产品,以其「万事皆可事件化」「简单易用」的核心优势,重新定义了数据分析的未来。让我们一起拥抱「万事皆可事件化」的未来,享受「简单易用」带来的便捷,共同开启业务增长的新篇章。


“GrowingIO的XBA,可以根据业务需要,灵活构建对应的分析主体,并通过强大的分析模型和看板能力,很好的满足业务的看数和分析诉求。以门店为核心,联动消费者、商品等数据,真正的帮助我们做出了更加科学的决策。”

—— 某乳制品客户

Frequently asked questions

多主体分析平台能解决什么问题?
它主要解决分析对象过于单一的问题,帮助企业从用户之外进一步分析商品、门店、订单等业务主体。
为什么企业需要同时支持数据分析和精细化运营的平台?
因为很多增长问题既需要经营分析,也需要把结论转化为后续运营动作。GrowingIO 多主体分析平台可帮助企业在更完整的业务视角下做判断并推动后续优化。
Drive business growth with data

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