通过不同渠道用户的留存率和转化率双维度评估渠道的成本收益和用户质量。持续优化投放资源分配，提升获客ROI。 例如通过留存率和转化率识别虚假流量渠道、或识别最佳转化关键词，优化投放渠道。
通过分析客户的行为数据，为不同的生命周期阶段的差异化营销提供数据决策支持。 例如找出购买频率高、稳定性强的复购群体的魔法数字，或确定复购和转化的最佳营销周期。
追踪用户行为和转化链路，识别流程瓶颈，为产品优化决策提供数据支持，用数据验证迭代效果。 例如首页不同资源位的流量分发效率是否符合预期、新客首购核心行为流转化是否遇到瓶颈等。
可覆盖零售业“人、货、场”全域分析，为用户资产、业务双增长提供坚实的数据基础。 例如通过分析门店的销售、库存、商品结构等，优化门店管理策略，提高销售额和毛利率。或通过爆品识别、销售周期分析，优化商品投放策略，最大化销售潜力。
- 双模行为数据采集
代码埋点，数据精准灵活；无埋点圈选，业务人员即可操作，即圈即用
- 多源数据接入
支持市面上所有常用数据库、支持丰富的平台数据对接（微信、淘宝、天猫等）
- 丰富的数据分析及可视化
10 余种分析模型（漏斗、留存、归因、间隔、分布等）+ 多种场景分析模型（LTV、KPI、复购分析），搭配丰富的可视化能力和灵活的看板，满足所有分析需求
- 低门槛分析
所有分析模型均为点选式操作，彻底摒弃了数据建模、数据表结构等专业内容，业务人员直接上手，简单易用
- 智能洞察解读
搭配 AI 智能解读，可根据数据统计结果自动洞察结论和建议
- 标准 XEI 数据模型构建
无需数据工程师、全程低代码，拖拉拽即可完成采集加工，小时级呈现
- 灵活强大的看板能力
拖拉拽即可灵活搭建看板，秒级出数；企业级协作权限管控，让对的人看到对的数
GrowingIO 帮助汉光百货打通站外、站内用户行为数据与交易数据，建立起用户全生命周期分析运营模式。通过优化流量分配，辅助产品决策和商品运营等方式，全面帮助汉光更好地运营私域流量，充分发挥汉光百万级粉丝消费潜力。
GrowingIO 帮助汉光百货打通站外、站内用户行为数据与交易数据，建立起用户全生命周期分析运营模式。通过优化流量分配，辅助产品决策和商品运营等方式，全面帮助汉光更好地运营私域流量，充分发挥汉光百万级粉丝消费潜力。
支持市面上所有常见平台的数据采集，包括Android、iOS、Web、小程序（微信、支付宝、百度、抖音、QQ 、淘宝、快手、京东、快应用）以及众多混合框架（Flutter、React Native、HamonyOS）采集；服务端包括Java、PHP、Python。 支持市面所有常见数据库数据导入。
支持，采集数据实时上报、用户数据实时融合打通、数据看板分钟粒度查看。
支持，GrowingIO推出多主体分析功能，以支持更广泛的业务分析场景。 在商品领域，可以做铺货效率、进销存、活动选品、商品营收等分析。 除了商品领域，还可以做人货场匹配、门店运营等其它领域的分析。
埋点和无埋点是两种用户行为数据采集的方式，各有利弊。 埋点是通过代码开发和部署，实现精准的用户行为数据采集，适用于数据精准度要求高的业务分析或监控场景。 无埋点的特点是用很低的研发成本全量采集用户行为。同时，向业务人员提供可视化方式进行用户行为定义，缩短数据准备周期，提升分析效率。但同时也牺牲了数据准确性，适用于不要求绝对准确，但要求偏移量稳定的趋势分析。例如页面改版前后转化率是否有提升？转化率绝对值是否精准不重要，重要的是是否有提升。 GrowingIO2015年在国内首推无埋点能力，当前市面上所说的全埋点，本质上也是无埋点。