GrowingIO

电商的业务挑战
  • 难于搭建数据指标体系

    缺少指标体系搭建方法论、埋点实施繁杂、数据不准确,导致大量电商企业难于发展自己的数据驱动能力。

  • 难以定位精准用户

    如何构建可以落地精细化运营、指导业务业务增长的用户画像?这需要建立在大量用户行为数据积累与对用户深刻理解的基础

  • 获客成本过高

    流量成本逐渐提升,企业需要严格把控获客 ROI,如何以有限投放预算实现业务价值最大化?

  • 用户大量流失,转化率低

    花费高昂成本获取的用户却没有转化、快速流失,了解用户站内行为路径及每一步的转化与流失是每个电商企业关注的核心问

电商用户行为流程图
电商增长解决方案

预置最佳实践看板,高效搭建数据体系

  • 总结数百家电商服务最佳实践,预置 11 套推荐数据模板,降低数据规划门槛,快速将业务进展量化为数据指标。

  • 自动生成可直接交付工程人员的埋点数据方案,且业务人员可以自助校验数据准确性,数据方案实施时间缩短 60% 以上。

全量行为分析,动态用户画像

  • 全量用户行为分析数据,画像更立体、更全面,并支持渠道来源、地域等几十个维度拆解,不同分群用户的行为差异一目了然。

  • 利用动态实时用户画像,精准筛选目标用户、个性化推送消息,形成定位问题-数据分析-精准触达-及时优化的数据运营闭环。

打通用户行为与业务数据

  • 打通用户行为与业务数据,评估不同推送 / 活动 / 渠道的业务贡献,辨别虚假流量。

  • 跟踪渠道来源,精准对接各大主流广告平台,一键生成报表,节省图表制作时间,投放效果与转化目标一目了然。

全站流量归因,量化贡献占比

  • 追踪搜索、不同楼层/坑位、列表页、内容社区等流量归因、分发效率,量化站内功能营收贡献占比。

  • 智能展示用户高频使用路径,一键定位高转化功能,洞察流失原因,优化用户体验。

客户证言

“GrowingIO 数据质量稳定、分析功能强大,帮助 MatchU 在产品设计和迭代、商品运营等层面做到了真正的数据驱动业务增长,同时为领导层决策提供了有力的数据支撑。”

蔚馨 / MatchU 联合创始人

他们正在使用 GrowingIO 落地增长