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应用市场

通过分析云开箱即用的行业应用模型,将企业的业务水平提升至新的台阶,为企业和品牌实现精准的商业投放和科学的用户运营决策。

用户旅程分析应用

展现客户全域用户流量分布,洞察转化路径,发现业务突破点和断点,助力运营效率提升。


实时洞察用户旅程流转

预置 OSM、UJM 分析画布,通过实时数据洞察,指导业务优化,诊断全域流转地图,助力客户找到转化断点,挖掘用户全生命周期价值。


提升企业数据智能运营能力

自定义画布可供客户运营及分析师团队根据需求自由配置,通过简单“拖”“拉”“拽”完成数据流转地图绘制,实时数据“一键”导入,完美响应各数据流转分析场景需求,从全局到细节洞察企业运营状况,解决企业运营数据汇报难题。


用户流失预警模型

在用户流失前,利用 AI 分析用户特性及行为数据判断流失风险,帮助企业及时采取措施挽留用户。



AI 定义流失周期,用数据决策

多久不来的客户算流失?哪些用户更可能被召回?用户流失预警模型用 AI 能力解答这些问题。通过分析企业历史数据,对用户流失进行诊断性分析,辅助企业定义用户流失周期并及时预警。


构建流失预测算法,快速探查未来流失可能

支持全量用户流失概率评估,支持周期性监测,可直接输出流失预测人群包,为进一步精准运营提供基础。


联动智能营销,策略精准触达

用户流失预警模型计算结果可结合LTV等分析模型,对于流失概率大、价值高的用户制定挽留策略,并可联动 MA 营销自动化实现营销策略精准触达。


用户复购预测模型

解构易复购群体特征,用更少的投放,获得更高的收益。 


分析易复购群体特征,协助企业精准运营

什么样的客户更容易复购?用户复购预测 AI 模型结合商业数据分析,解构复购客户群体关键特征,助力企业解答运营关键问题,提升精细化运营能力。


有效提升存量客户复购,扩大企业营收

通过训练复购预测算法,洞察企业客户复购周期,帮助品牌识别复购概率更高的客群,并可预测他们在未来一段时间内的交易金额,辅助指导经营决策。

智能推荐模型

用 AI 算法帮助企业实现商品推荐“千人千面”。


精准广告投放

智能推荐可以依据企业促销商品特性,帮助企业智能圈选出“更有可能购买的客户”,从而实现更精准的投放。


个性化私域运营

为每一位私域客户提供定制化服务。依据算法及客户画像,智能推荐客户可能感兴趣的商品和更适合的折扣活动,帮助企业在私域运营实现“投其所好”“猜你喜欢”。


全触点智能推荐

可实现全场景、全触点、全域智能推荐,包括首页、搜索框、推荐“种草”页、弹窗、购物车场景、商品详情页推荐位、订单支付等,有效提升广告、商品等资源位转化效率。


发掘消费者购买行为 Know-How

智能推荐能够完成产品之间关联分析,配合 BI 看板,发现商品之间的潜在购买关联,比如男顾客在购买纸尿裤时往往会加购啤酒犒劳自己,方便企业制定更有效的产品促销组合。

客户证言

GrowingIO 帮助我们将仁和App、官网和官微等分散在各处的数据进行整合打通,并完成了指标体系、标签体系的搭建;逐步实现了运营场景落地,实践线上数据化营销活动。

招商仁和客户服务部总经理

GrowingIO在数据源整合、指标体系规划以及标签系统搭建等方面的能力非常强且经验丰富,帮助我们在短期内建立起高效的数据增长体系。

蛮牛健康增长团队负责人

   GrowingIO 作为一家第三方数据采集及分析平台,为我们提供了一整套数据采集、清洗整理、展现分析的一站式解决方案。如今已经无法想象诸多工作如果不通过 GrowingIO 来实现将是多么的复杂。

中原地产增长负责人

GrowingIO 帮助安踏官⽅商城完成了包括指标体系规划、渠道监测⽅案、产品优化策略在内的全套数据增⻓解决⽅案,实现了业务流程的数据驱动,⼤幅度提升了消费者的满意度和全⽣命周期价值。

安踏新零售业务部负责人

全域全场景智能易用的分析云

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