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DataFinder+DataTester构建用户增长闭环
过去 ， 慢慢买APP对新用户从APP下载到完成注册 ， 再到核心功能使用的全链路 ， 缺少直观洞察并分析的手段 ， 因此在评估APP推广渠道的投入产出比方面也较难制定客观衡量标准 。
这一情况 ， 在使用DataFinder后被彻底改变 。
通过DataFinder提前在用户全生命周期各核心节点完成行为洞察部署 ， 并记录用户是从哪一条推广渠道进入 ， 又进入到了哪一个环节——并可为运营岗位员工提供从“点击”动作开始到“下载” ， 再到“APP激活”的行为转换漏斗 ， 让整条用户流转链路更清晰可视化 ， 同时也能更直观地发现漏斗过程中哪一环节的用户流失率最高 ， 需要及时进行相关路径或引导文案优化 。
在用户完成APP激活之后 ， DataFinder还被运用在洞察APP内各核心功能的使用情况上——以每小时为单位 ， 精准洞察APP内各核心功能的使用情况 ， 以此评估新用户核心诉求及对APP的黏性 。
“除此之外 ， ”刘清清表示 ， “后续我们还将继续关注DataFinder能够为我们带来的行为分析、用户留存等信息 ， 并以此为依据综合评估不同推广渠道的投入产出比 。 ”
而DataTester的应用场景则更为多样 。
据了解 ， 慢慢买APP曾经自研过一套A/B测试工具 ， “A/B测试其实一直是我们公司内部倡导的工作模式 ， 自研的工具能够有效控制流量分配 ， 但缺乏系统性的数据分析能力 。 ”在刘清清看来 ， 每一场实验都需要借助数据分析师的能力完成报表输出 ， 效率太低 。
因此 ， 当DataTester产品进入视野之后 ， 慢慢买APP果断“断舍离”了自研的道路 ， 现阶段DataTester已被慢慢买广泛应用于业务层面的实验开展 。
而在与DataFinder产品耦合层面 ， 刘清清表示 ， DataTester也能基于DataFinder在用户使用APP全旅程过程中定位到的具体问题点后 ， 面临如何优化时 ， 通过结合业务层面的策略开启A/B实验 ， 以此来验证具体哪一种优化手段最能保障用户体验 ， “从一定程度上来说 ， 两款产品的配套使用 ， 能够形成用户增长的完整闭环 。 ”
除了DataFinder和DataTester ， 截至目前 ， 火山引擎还推出了客户数据平台CDP、智能数据洞察DataWind等多款数据产品 ， 且持续升级迭代 ， 据悉DataFinder和DataTester近日已双双完成4.0版本升级 。
慢慢买APP、得到APP、陕西旅游集团、服装品牌Levi's等互联网、文旅、零售在内的多个行业头部企业 ， 均已率先体验火山引擎数据产品套件提供的数智能力 ， 并在数据建设、智能分析、用户洞察、A/B实验等多样业务场景获得实效 。
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