增长分析（UBA）
应用场景支持丰富的业务使用场景，激发数据的真实价值
通过留存率、转化率等指标评估不同渠道的流量质量、成本收益与获客效果，持续优化投放资源分配，提升获客 ROI。例如可识别虚假流量渠道、筛选高转化关键词，优化渠道投放策略。
通过分析用户行为数据，识别不同生命周期阶段的特征与转化机会，为分层运营和差异化营销提供决策支持。例如识别高频复购、高稳定性的核心人群，判断更合适的复购触达时机与营销周期。
追踪用户行为与转化路径，识别关键流程中的体验瓶颈，为产品优化与迭代验证提供数据支持。例如可分析首页不同资源位的流量分发效率是否符合预期，或新客首购关键路径是否存在转化瓶颈。
围绕零售业“人、货、场”中的商品、门店等经营场景开展分析，为业务增长提供更完整的数据基础。例如可分析门店销售、库存与商品结构，优化门店管理策略，提升销售额与毛利率；也可通过爆品识别、销售周期分析等方式，优化商品投放与经营动作。
- 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
客户案例来自客户的肯定
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。
产品文档&动态
常见问题
- 什么是增长分析（UBA）？
- 增长分析（UBA）是以用户行为与业务过程数据为基础，帮助企业定位增长问题、验证策略效果并支撑经营决策的分析能力。
- 无埋点和埋点采集有什么区别？
- 无埋点更适合快速覆盖与历史回看，埋点更适合精确定义关键业务事件；企业通常会组合使用。GrowingIO 于 2015 年在国内率先推出无埋点能力，这类能力有时也会被提及为“全埋点”。GrowingIO 支持“无埋点 + 代码埋点”组合采集，兼顾覆盖效率与关键事件精度。
- 是否支持私有化部署？
- 支持。GrowingIO分析云下的所有产品都支持 SaaS 与私有化部署，可根据企业在数据安全、合规、系统集成和管理要求上的差异选择合适的交付方式；如需结合具体业务场景评估部署方案，可进一步咨询。
- 能否支持实时数据统计？
- 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。
- 支持哪些数据集成？
- 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。
- 可以分析商品吗？
- 支持。 GrowingIO 支持从用户扩展到商品、门店等多主体分析，覆盖更广泛的业务场景。在商品领域，可用于铺货效率、进销存、活动选品、商品营收等分析；在门店等经营场景中，也可支持人货场匹配、门店运营等分析。