數(shù)極客新版發(fā)布，已擁有15種用戶行為數(shù)據(jù)分析模型

　 域名預(yù)訂/競價(jià)，好“米”不錯(cuò)過

數(shù)極客團(tuán)隊(duì)專注于用戶行為分析與互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營16年，據(jù)悉數(shù)極客是用戶行為分析領(lǐng)域目前唯一一家擁有甲方實(shí)戰(zhàn)成功經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)(多位聯(lián)合創(chuàng)始人曾在阿里集團(tuán)、國美金融、新浪等知名企業(yè)作為核心成員負(fù)責(zé)產(chǎn)品/運(yùn)營/營銷/研發(fā)工作)。

作為行業(yè)領(lǐng)先的用戶行為分析廠商，數(shù)極客也在傾力踐行增長黑客和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長策略，在同業(yè)其他廠商花費(fèi)數(shù)萬元獲取一個(gè)付費(fèi)客戶時(shí)，數(shù)極客用不到友商1%的成本獲得大量客戶，這也使得數(shù)極客可以為客戶提供更高性價(jià)比的產(chǎn)品。數(shù)極客通過專業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長和數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)提供深入咨詢和培訓(xùn)服務(wù)，幫助客戶完成在線開通服務(wù)，達(dá)成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長目標(biāo)。數(shù)極客目前擁有極高的客戶自助購買率和超過95%的續(xù)約率，數(shù)極客還將以持續(xù)穩(wěn)健與專業(yè)的服務(wù)。

自數(shù)極客創(chuàng)立以來，先后首創(chuàng)研發(fā)了：5大熱力圖分析、表單填寫行為分析、用戶行為錄屏、無埋點(diǎn)采集與前后端代碼埋點(diǎn)混合采集等數(shù)十項(xiàng)用戶行為分析模型與技術(shù)，相關(guān)產(chǎn)品功能被行業(yè)內(nèi)眾多友商跟隨，在數(shù)極客成立三周年之際，近期又對產(chǎn)品進(jìn)行了系列更新，為所有客戶提供了【15種用戶行為分析模型】與【性能提升20倍】等重大升級(jí)。

數(shù)極客 · 4大升級(jí) 持續(xù)引領(lǐng)用戶行為分析

升級(jí)一、數(shù)據(jù)分析與處理性能提升

亮點(diǎn) 1. 底層數(shù)據(jù)處理模塊性能提升20倍

數(shù)極客用戶行為分析大數(shù)據(jù)據(jù)平臺(tái)的消息處理中間件經(jīng)過采用C++重構(gòu)后，性能得到巨大提升，單線程QPS足足提升了近20倍，內(nèi)存消耗減少50%。

亮點(diǎn) 2. 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢引擎版本升級(jí)

數(shù)極客升級(jí)了底層數(shù)據(jù)查詢引擎Druid，實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定的Kafka索引服務(wù)，優(yōu)化了數(shù)十項(xiàng)數(shù)據(jù)查詢性能處理模塊，數(shù)據(jù)查詢性能提升200%，數(shù)極客作為Druid的深度用戶，為Druid開源社區(qū)提供了眾多優(yōu)化及貢獻(xiàn)。

注：Druid是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。Druid的核心設(shè)計(jì)結(jié)合了OLAP 實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)庫，時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫和搜索系統(tǒng)的創(chuàng)意，為運(yùn)營分析創(chuàng)建了統(tǒng)一的系統(tǒng)。Druid將3個(gè)系統(tǒng)中每個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵特性合并到其注入層，存儲(chǔ)格式，查詢層和核心架構(gòu)中。Facebook、Ebay、PaypalAirbnb、阿里巴巴、美團(tuán)、優(yōu)酷、知乎等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均在其核心系統(tǒng)中應(yīng)用Druid。

升級(jí)二、數(shù)據(jù)分析模型全面升級(jí)

亮點(diǎn) 1. 發(fā)布第14種用戶行為分析模型-間隔分析

數(shù)極客間隔分析模型通過任意兩個(gè)行為之間的時(shí)長間隔分析，可以掌握用戶完成轉(zhuǎn)化的效率，分析用戶體驗(yàn)是否存在問題。

例如： 用戶從首次訪問到注冊之間的時(shí)長，可以幫助我們掌握用戶注冊轉(zhuǎn)化所需的時(shí)長分布。 互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)平臺(tái)的用戶注冊到完成首次投資行為所需的時(shí)長分布。 電商平臺(tái)用戶在首次購物與第二次購物之間的時(shí)長分布。

通過掌握以上行為間隔時(shí)長數(shù)據(jù)，可以幫助我們分析用戶的關(guān)鍵行為間隔時(shí)長，結(jié)合數(shù)極客獨(dú)有的6大轉(zhuǎn)化率提升模型進(jìn)一步分析用戶體驗(yàn)存在的問題，并通過產(chǎn)品與營銷策略的優(yōu)化提以相應(yīng)縮短間隔時(shí)長，從而提升用戶的轉(zhuǎn)化效率。

亮點(diǎn) 2. 發(fā)布第15種用戶行為分析模型-用戶屬性分析

使用數(shù)極客用戶屬性分析模型，可以更全面的掌握用戶屬性畫像全貌，為精細(xì)化運(yùn)營提供更精準(zhǔn)全面的用戶分布數(shù)據(jù)。

亮點(diǎn) 3. 用戶活躍粘性分析模型升級(jí)

升級(jí)后，不僅可以定義單個(gè)用戶行為的活躍用戶分組，還可以選擇多個(gè)行為事件作為活躍標(biāo)準(zhǔn)。

例如：可以設(shè)置用戶同時(shí)完成提交訂單和完成支付事件為活躍用戶。

亮點(diǎn) 4. 用戶留存分析模型升級(jí)

原有的留存分析模型僅可以選擇留存行為，升級(jí)后，可以選擇留存的起始行為和后續(xù)行為，因此可以更精準(zhǔn)的定義用戶留存特征。

例如：將起始行為和后續(xù)行為都定義為提交訂單，即可分析用戶持續(xù)購買的留存用戶數(shù)據(jù)。

升級(jí)三、數(shù)據(jù)智能應(yīng)用工具升級(jí)

亮點(diǎn) 1. 自動(dòng)化運(yùn)營工具升級(jí)

作為用戶行為分析領(lǐng)域首家發(fā)布指標(biāo)告警工具的平臺(tái)，數(shù)極客新版自動(dòng)化運(yùn)營工具，可以將多個(gè)事件設(shè)定為用戶完成的初始行為和預(yù)期行為。

例如：我們可以給注冊并且完成實(shí)名認(rèn)證，但未完成綁定銀行卡的用戶推送綁定銀行卡的運(yùn)營營銷信息推送。

亮點(diǎn) 2. 指標(biāo)告警功能升級(jí)

作為用戶行為分析領(lǐng)域首家發(fā)布指標(biāo)告警工具的平臺(tái)，新版指標(biāo)告警功能允許根據(jù)不同指標(biāo)設(shè)定不同的告警方式，如：注冊指標(biāo)可以指定微信發(fā)送給運(yùn)營負(fù)責(zé)人員，訂單銷售指標(biāo)可以指定短信方式發(fā)送給電商運(yùn)營負(fù)責(zé)人員。

升級(jí)四、多項(xiàng)產(chǎn)品細(xì)節(jié)功能升級(jí)

亮點(diǎn) 1. 全新的錯(cuò)誤信息采集和分析

針對APP數(shù)據(jù)分析，數(shù)極客獨(dú)家提供了崩潰趨勢分析和詳細(xì)錯(cuò)誤分析模塊，即可以分析錯(cuò)誤趨勢，又可查看詳細(xì)錯(cuò)誤信息，協(xié)助產(chǎn)品研發(fā)人員快速定位產(chǎn)品問題。

亮點(diǎn) 2. 更全面的設(shè)備信息采集

針對APP數(shù)據(jù)分析，數(shù)極客新增了APP激活分析和啟動(dòng)分析功能;研發(fā)了100余項(xiàng)移動(dòng)設(shè)備安全和性能信息采集，使得金融類企業(yè)的安全風(fēng)控管理更為嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)。

亮點(diǎn) 3. 更貼心的平臺(tái)管理輔助功能

為方便產(chǎn)品/運(yùn)營/數(shù)據(jù)分析等使用人員更好的使用數(shù)極客分析平臺(tái)，數(shù)極客開發(fā)了報(bào)表管理、看板管理，登錄日志查詢等功能。

關(guān)于數(shù)極客：

數(shù)極客是我國新一代大數(shù)據(jù)用戶行為分析與數(shù)據(jù)智能平臺(tái)：數(shù)極客(https://www.shujike.com)，是首款支持無埋點(diǎn)、前端埋點(diǎn)、后端埋點(diǎn)、API導(dǎo)入四種混合數(shù)據(jù)采集方式，整合分析用戶行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以自動(dòng)監(jiān)測網(wǎng)站、APP、小程序等多種渠道推廣效果分析，是增長黑客們必備的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析軟件。

數(shù)極客支持實(shí)時(shí)多維分析、漏斗分析、留存分析、路徑分析等十五種數(shù)據(jù)分析模型以及APP數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)、網(wǎng)站分析、小程序數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、用戶畫像等應(yīng)用場景，業(yè)內(nèi)首創(chuàng)了六種提升轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)分析模型，是用戶行為分析領(lǐng)域首款應(yīng)用定量分析與定性分析方法的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品;數(shù)極客基于用戶行為的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，同時(shí)提供了會(huì)員營銷和ab測試兩大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用產(chǎn)品，使得企業(yè)可以快速的提升用戶轉(zhuǎn)化率、留存率及運(yùn)營自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長。

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