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加速協作體驗 諸葛io看板功能升級

大數據
不同于傳統統計工具,諸葛io關注用戶全生命周期流程,幫助客戶捕獲顆粒度極細的用戶數據,并使之相互關聯,多維度交叉分析出有效信息,促使產品及業務有針對性的優化。

進入數據時代,能跑在互聯網時代超車道上的企業,一定對他們的用戶有著深刻的認識和理解。互聯網發展至今,數據對企業客戶的重要性已經上升到戰略層面。數據情況和趨勢需要時常關注,因此集成各項核心數據指標的可視化“看板”再方便不過了。

不同于傳統統計工具,諸葛io關注用戶全生命周期流程,幫助客戶捕獲顆粒度極細的用戶數據,并使之相互關聯,多維度交叉分析出有效信息,促使產品及業務有針對性的優化。數據分析從行業、角色、部門和場景都具有差異化,面對這些細分角色細分場景的分析側重點,諸葛io平臺可以自定義若干“看板”。日常工作中通常需要關注多個維度的數據指標,看板功能可以將經常關注的數據指標提煉出來,設置到專屬看板上,方便隨時查看,無需每次進行查詢。管理層、產品經理、市場、運營、分析師……不同的角色可以設置不同看板,每個人可以建立屬于自己的個人看板,關注自身最在意的數據指標變化;也可以多個人建立協作看板,將共同的指標設為協同看板。

“訂閱”式個性化數據平臺

在任何一個企業或團隊里,不同角色、不同部門、不同崗位的人,需要關注的指標是不盡相同的。下圖是個簡單的示例。



我們可以看到,不同的行業和不同的角色,關注的數據指標也不盡相同,比如內容資訊類的客戶關注的是閱讀量、人均閱讀數、有多少新用戶看到了內容、分享/點贊的用戶量如何等等;而金融類的產品更關注訂單轉化、復購率、高訂單的產品等等。在角色上,不同的職能關注的指標也不盡相同。



以在線教育領域為例,企業CEO需要關注整體「活躍用戶數」,「在線聽課人數」,「成單量」等指標,有助于CEO快速了解公司產品情況,為公司戰略決策提供數據支持。

產品部門,需要關注「購買路徑各步驟轉化率」,「改版功能重復使用率」「聽課相關功能體驗」等指標,通過看板可以了解到用戶的使用情況,幫助產品改善功能,提升用戶體驗。

運營部門,需要關注「聽課有獎活動參與人數」,「課程搜索轉化率」,「各路徑成單量」,等指標,通過看板可以清楚看到做了有獎活動的新增效果,以及活動后的用戶活躍度度等情況,為運營部門的活動效果總結提供支持。

市場部門,需要關注「新增用戶」,「各渠道新增用戶數」,「各渠道新增用戶留存」等指標,了解到某次各個渠道市場推廣的效果情況,為市場部門的下次重點投放渠道提供依據支持。
總之,讓CEO對產品所切入的市場判斷更準確,讓市場推廣人員精細化評估渠道質量,讓產品設計人員準確評估用戶行為路徑轉化、產品改版優良、某一新功能對產品的影響幾何,讓運營人員做精準營銷并且評估營銷結果等。

此外,同一部門的不同角色也有不同的關注數據指標,比如同樣在產品部門,負責不同功能的產品經理,細分指標也有所不同,諸葛io提供極細的顆粒度,細微的偏差也可以輕松捕捉到。
諸葛io的新看板,支持圖表修改,滿足日常數據的一般性分析(如新增、活躍、留存、核心漏斗的監測分析,也包括對各部門日常業務的數據監測)和探索性分析(如,監測每日增長,分析異常情況)靈活設置“你的”專屬看板;此外,看板已***支持調整圖表尺寸大小,讓使用體驗更舒適。

加速協作,提升看板使用效率

諸葛io提供三種權限的共享體驗:僅自己可見、指定成員可見、應用內所有成員可見,以及三種默認分類:所有看板、我創建的、分享給我的,以此獲得更好的多人協作體驗。
創建看板的人會成為看板的擁有者;如果只想自己用或指定幾個人使用,可以將看板設置為“僅自己可見”或“指定成員可見”。應用內所有成員可見即該應用下的所有成員均可查看并編輯的看板,適合全公司人共同使用,相應的數據可以設置為最基礎的數據指標。僅自己可見是只能個人查看的看板,避免眾多看板扎堆出現的現象,從而提高看板的使用效率。而指定成員可見是創建者添加共享成員后的看板,可分別設置編輯或查看的權限,便于關注共同的數據、有統一目標的同部門或跨部門的不同成員實現相互協作。

諸葛io APP上線 數據驅動 隨時、隨地

諸葛io APP實現了移動端隨時隨地查看“看板”,一手掌握數據波動。不論你休假在家,還是出差途中,不方便在PC端查看數據時,可以在App中實時跟蹤數據情況,輕松駕馭數據趨勢,在應用中心或AppStore搜索諸葛io都能找到。

結語

“看板”僅作為諸葛io數據分析中方便用戶查看、了解數據情況的功能,作為國內首款數據智能決策平臺,諸葛io更多強大的用戶洞察能力體現在多維度及多種功能組合下的數據分析中。同時,諸葛io提供顧問式的數據驅動服務:從定制化的企業咨詢、精細化埋點方案梳理及培訓、數據指標體系構建、用戶分層模型應用、用戶獲取及營銷渠道監測方案制定,以及根據客戶自身用戶特點著力提升業務成效的高級用戶行為分析、用戶留存關鍵影響因素分析、用戶核心價值相關性分析等,為成為“你身邊的數據驅動教練”不斷砥礪前行。

責任編輯:鳶瑋 來源: 諸葛io
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