京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
GrowingIO 2017增长大会 助企业实现业务高增长
流量红利逐渐褪去,涨势艰难的流量入口与日渐高昂的获客成本,是每个公司都在面临的严峻挑战。在这样的背景下,用户增长对于企业来说就显得更加艰巨且重要。市场、产品和运营应该如何实现数据驱动,获得更大的增长?
由国内领先的用户行为数据分析产品 GrowingIO 主办,增长领域一年一度的行业顶尖盛会,“ GrowingIO 2017 增长大会 ”10 月27 日在北京金茂万丽酒店举办。现场吸引700多名包括大中型企业代表、互联网新兴增长公司、GrowingIO 客户和合作伙伴、 媒体、政府代表及20位荣获 GrowingIO 增长英雄的嘉宾到达现场。
本届大会以“ 成为下一位首席增长官 ”为主题,立足前沿,传播国内外更先进、更科学的增长理念与实践。从增长理论、中美趋势、行业热点、最佳实践等方面展开深入分享,受到参会者的热情反馈和高度评价。
新定义增长
其中重磅嘉宾 LinkedIn 增长与产品国际化全球副总裁 Aatif Awan 分享了 LinkedIn 从到5亿背后数据驱动的秘密。
GrowingIO 张溪梦详细讲解了传统产品营销漏斗与新兴增长模型之间的核心区别。他认为,传统产品营销漏斗是以流量为起点不断做除法,新兴的增长模型是从核心价值出发不断做乘法,而首席增长官兴起的背后是增长视角与数据驱动模型的演进,并发布国内首个系统阐述数据驱动增长变革理论、方法、案例和实践的《首席增长官》一书。
与此同时,GrowingIO 2017年度增长英雄颁奖仪式圆满落下帷幕,此次颁奖揭晓了在互联网金融、电商、新零售、社交直播、大众出行、航空旅游等诸多行业中,数据增长模式、创新实践广受认可的的获奖企业名单,包括陌陌、映客、摩拜、海尔顺逛、爱钱进、春秋航空、滴滴企业版、链家、自如等共计20家。
据了解,作为目前国内前沿的数据增长奖项,GrowingIO 基于增长体系、数据应用创新、数据增长情况等运营相关数据综合分析,进行梳理与分类,得出最终获奖名单。
本次获奖的企业中除多家科技创新企业外,不少是通过互联网思维和数据驱动等重新定义传统行业的企业。当下中国企业正处在产业升级、数字化转型的阶段,借助于创新能力的提升,传统企业也能够提高运营效率并提供更高价值的产品和服务。
张溪梦表示,“获奖企业代表着在持续变革、充满机遇与挑战的时代,依然增长强劲、颠覆传统增长模式的新兴创新公司。GrowingIO 希望能够用更先进的数据分析产品以及更科学的咨询服务帮助企业决策者、创业团队更好的运营产品、企业,让数据驱动成为企业数字化转型、产品升级、用户体验改善的核心增长引擎。"
GrowingIO 作为基于用户行为的新一代数据分析产品。首推国内领先的“分析工具+运营咨询+持续增长”数据服务体系,帮助企业构建数据运营闭环。依托于快速部署无埋点技术,实时采集全量行为数据,搭建完整的数据监控体系,高效管控与运营核心业务指标,帮助企业探索业务发展新路径。
GrowingIO 专注于互联网、金融、零售、通信等行业,目前服务6000多家企业客户,帮助企业挖掘更多商业价值。凭借灵活的数据分析产品、卓越的海量数据处理能力,专业的商业咨询服务以及完善的增长培训体系,为行业客户打造企业级智能数据分析解决方案。
更懂增长 发布新品
GrowingIO 产品 VP 刘绍波进行了新品发布,从更懂用户增长、更懂广告效果、更懂企业级客户三个层面详述了 GrowingIO 新品理念。
跟传统用户行为分析产品不同,GrowingIO 更注重与业务相结合,更懂用户增长。如新推出的新留存,可快速对比多达20个功能留存,并同时提出功能价值矩阵,不仅可以快速对比不同功能不同留存,快速找到让用户留下来的功能。并通过用户激活,让更多用户顺利地体验此核心功能。
第二,在广告效果监测上,GrowingIO 可以打通用户广告数据和用户行为数据,除监测广告的的浅层转化效果外,全面覆盖整个用户周期,深度剖析投放广告是否带来业务指标的真正提升。GrowingIO 的广告监测产品致力于帮助客户做到更为立体全面的评估拉新效果。除去广受投放人员关注的反作弊机制外,全面覆盖主流渠道,支持多维交叉深度分析、数据支持日志导出等。
第三,GrowingIO 在最近一年服务了很多大型企业级客户,如海尔、中国移动等运营商、零售、垂直金融等各行业龙头及千万 DAU 的互联网客户。针对大型企业客户,GrowingIO 升级全新服务。
首先从安全和连接上,GrowingIO 企业版提供了更加全面的权限管理体系,包括功能权限、资源权限和数据权限三种权限控制方式;并按照标准化、低门槛、松耦合的满足企业个性需求的方式,提供更丰富的API接口,可以实现对接企业内部其他系统,实现用户行为数据与业务数据之间互联互通,用户行为数据与用户属性数据统一整合,最终实现多维数据在企业内部的流动与增值。
与此同时,基于企业级客户增长模式更多元的需求,通过 GrowingIO 特有的数据采集方式来支撑不同阶段的业务增长需求。对于创新业务,需要快速迭代、快速试错,采用无埋点方式,可以低成本、高效率的采集并分析用户行为数据,来支持早期的增长需求;当创新业务逐渐发展,业务比较成熟时,也可通过 GrowingIO 埋点方案将用户行为数据与已经积累的业务数据相融合,来支撑业务的持续增长。
GrowingIO数据采集方案不单单是收集业务数据的一种手段,在采集的同时,通过事件级变量、页面级变量、应用级变量、转化变量以及用户变量五种方式,建立了一套分析体系,将业务数据同行为数据有机的结合在了一起,满足更丰富的分析场景,形成企业高价值数据资产,来支撑业务高速增长这一核心目标。
GrowingIO 同时提供增长解决方案、行业最佳实践以及分析咨询的服务,帮客户建立健全增长团队、充分运用增长方法论中的各种增长手段,最终通过产品与业务的紧密结合,实现企业业务的高速增长。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11