深挖「事件」價值，讓數據說話！

對於(yú)採集、沉澱下來的數據，品牌該如何層層剖析、達到賦能營銷的目的呢？帷幄「 Analytics 」便成爲瞭(le)一座釋放數據價值、撬動品牌增長的橋梁——能夠抓住關鍵「事件」，支持事件分析、漏鬥分析、歸因分析、成分分析等多種分析模型，幫(bāng)助品牌快速獲取某行爲事件的發生對企業所産(chǎn)生的隐藏價值以及影響程度。

事件，是對用戶行爲的一個描述。用戶在産(chǎn)品上的所有行爲都可以抽象爲一個用戶在某時、某地以某種方式完成瞭(le)某件具體的事情。

比如一個電商平台，每天都在數萬上億地發生著(zhe)用戶注冊(cè)
、浏覽商品、支付訂單等事件；再比如一位用戶出門用餐，需要經曆選擇餐廳、排隊取号、進店落座、評價服務、結賬買單等事件。

萬變(biàn)不離(lí)其宗，事件主要包含五大元素，即who、when、where、what、how。

• Who：參(cān)與事件的主體，如設備(bèi)指紋、OpenID、email、mobile等。

• When：事件發(fā)生的實際(jì)時間。

• Where：事件發生的地點(diǎn)，如合規採(cǎi)集的地理位置信息。

• What：針對此事件用戶所做的具體内容。比如對於(yú)「商品支付」事件，則包括商品ID、商品名稱(chēng)、商品類目、購買數量、實際支付金額、優惠金額、付款方式等。

• How: 即用戶從(cóng)事這個事件的方式。用戶使用的設備(bèi)、 平台、渠道來源等。

知名電商公司X，策劃瞭(le)一系列營銷活動，並(bìng)根據活動效果不斷進行優化和調整。然而實際營銷活動中流量成本不斷攀升，如何低成本快速獲客提升 ROI，成爲瞭(le)一大棘手難題
：

• 流量成本越來(lái)越貴(guì)，花更多的錢買和原來(lái)一樣的流量，甚至更糟糕 ；

• 獲(huò)客成本逐步攀升，ROI 難(nán)以衡量、難(nán)以提升；

• 沒有數據(jù)的評估，無法綜合、全面評估營銷活動(dòng)表現。

在以上種種需求場(chǎng)景之下，運營人員若無法快速獲取活動效果相關數據，便很容易造成活動策略調(diào)整延誤，增加本不必要的時間成本。帷幄「 Analytics 」提供事件分析、歸因分析、漏鬥分析等一系列高級分析能力，助力企業快速吃透數據、賦能業務：

1）全鏈(liàn)路分析渠道表現(xiàn)提升ROI

随著(zhe)用戶購買旅程逐漸全渠道化，有時轉化較低的渠道不一定質量更差。想要追根溯源，就要用上歸因分析。帷幄「 Analytics 」提供首次點擊歸因、最終點擊歸因、線性歸因、算法歸因、基於(yú)位置歸因等模型，便於(yú)從不同的用戶購買旅程視角，衡量渠道價值 。

2）快速找到最适合企業(yè)自身的裂變(biàn)玩法

以頭部電商平台爲例，淘寶、京東、拼多多等新客獲取成本整體都處於上升趨勢。面對越來越高的獲客成本，企業也越來越關注營銷的 ROI。帷幄「 Analytics 」支持通過自定義指标、分組和篩選及多種可視化圖表對用戶行爲進行多維分析。便於快速獲取用戶變化趨勢、維度對比等各種細分問題。

側重實體門店的服裝零售品牌 K ，需要對線下門店進行規劃和管理，希望 Whale 帷幄能幫(bāng)助企業精準記錄每個時間段、每個門店的客流量，便於(yú)運營人員洞察用戶的消費喜好和習慣，改善店内布局、商品陳列，提升消費者體驗，撬動業績增長。

1）線上線下融合分析

企業一般擁有線上、線下多種推廣渠道，用戶購買旅程已從「單渠道」逐漸轉變爲「全渠道」。帷幄「 Analytics 」緻力於(yú)讓線上、線下數據有機融合，打破以往隻看線下數據的單一性和局限性，幫(bāng)助門店運營最大限度地發掘商品的銷售潛力， 及時調整促銷策略提高動銷率與 GMV。

2）各門(mén)店客流數據(jù)精準把控

當(dāng)品牌 K 的運營人員需要分析一個或多個目标事件，帷幄「 Analytics」便可以提供強大的支持，並(bìng)予以多種計算方式以供選擇，如總次數、總人數、人均次數、按具體維度求和 / 求去重數等。

當對數據信息的聚合分析能力得到提升，品牌的長遠生命力也随之煥發。具備(bèi)多種分析模型的帷幄「 Analytics」能有效助力品牌科學化地洞察用戶的深層規律，並(bìng)據此做出理論推導，賦能實踐，從而助力品牌不斷地在調整、優化商業決策，實現長遠的品牌增長。