在刚刚过去的StartDT Day数智科技大会上，StartDT副总裁、GrowingIO联合创始人叶玎玎发布了分析云的全新使命：通过简单易用的增长平台帮助客户建立数据文化，实现更好的增长。
基于新的使命，分析云总结了客户进化过程中高频出现的三大经典场景，并全新迭代了解决方案（产品+服务），以陪伴客户实现高效增长。
场景一：全域整合分析
数字化转型初期，流量红利还在，私域渠道正式出现，企业也开始成立相关部门进行单点尝试和探索。
作为数字化服务商，GrowingIO在服务中和企业的市场部、会员运营部、电商运营部、私域部门等各大创新部门均有频繁沟通。
如今精细化运营成为大势所趋，企业数字化转型由点扩散到面，整合线上线下各个渠道的数据进行全域分析成为新的数字化需求。
问题也随之而来：线下有客流，但是数据采集难；公域的营收占比高，但是限制颇多；私域数据维度丰富，但是用户量不够大。解决这些问题，需要多个IT系统和业务部门的协同，在公司内部构建好数据文化，这也是未来这类公司的核心竞争力。
依托数据云的能力和专业的数据实施服务，GrowingIO从局部到整体、从单点到全域，重新梳理和升级了数据规划。
一方面，GrowingIO具备全域数据采集能力，并在持续关注平台政策，对各渠道数据应采尽采。
比如当天猫、京东、抖音有新的数据能力开放出来时，GrowingIO会及时采集这些数据补充到企业的数据系统中，帮助客户进行数据文化建设。
另一方面，GrowingIO具备全域分析能力，本次发版再次迭代了分析模型，新增首复间隔分析、页面流分析，并增强了已有分析模型的能力，使模型更加弹性。
贴合业务场景的同时，GrowingIO不断降低产品使用门槛，让非分析师也能轻松高效进行数据分析，以提升转化率和客户满意度，降低运营成本。
在该场景中，GrowingIO可以帮助企业客户实现从数字化规划到数据采集、应用，再到策略构建的整个闭环。“平台收紧数据和收割流量都是不可逆的趋势，全域整合能力的构建、组织数字化能力的建设，对企业来说宜早不宜迟，早一天开始，就早一天积累数据能力，未来会发展成核心竞争力。”叶玎玎补充道。
场景二：数据驱动会员运营
当渠道红利消失，企业获客成本逐渐走高，拉新越来越困难，如何挖掘沉寂用户的价值成为流量高效增长的新手段。以往，企业常用的促活手段是推动用户储值，或者消费赚积分兑换，然后用RFM模型进行用户价值分层分析促活效果。
但很多企业并不知道如何根据分层优化运营策略，当RFM模型显示发生储值行为的用户正在减少，那新的激活策略是什么？
对此，GrowingIO推出了进阶版的RFM模型，即在之前RFM模型基础上，基于用户生命周期（LTV）分析建立的三维用户分层模型。在RFM模型的最近一次消费、消费频率、消费金额基础上，把用户按照新用户、活跃用户、沉寂用户来做分层，更有针对性地设定运营目标和运营策略，激活新用户、召回沉寂用户，将他们最终变成活跃用户。
进阶版RFM模型
而活跃用户又会被分成三类：潜力型用户、价值型用户和优质型用户，再设置不同的运营目标，把潜力型用户变成价值型用户，把价值型用户变成优质型用户。
在清晰看到用户分层和明确运营目标后，企业可以通过分析洞察实现该模型使用价值的最大化。
比如对“魔法数字”和“消费习惯”洞察。前者可以通过GrowingIO新推出的分析模型“首复间隔分析”（即首次和N次的间隔）来实现。比如在下单场景中可以了解用户消费几次会形成稳定的购买习惯，以及每次购买的间隔是多久，从而帮助业务人员抓住新用户转化为忠诚用户的黄金营销期，促进更多新用户在更短时间内完成转化。消费习惯的洞察则与用户购买偏好和首转习惯有关，比如对用户购买偏好进行分析可以了解企业直播下单的波峰、波谷，从而判断在何时推送用户权益促进购买；对首转习惯进行分析可以清晰了解用户从访问到第一次下单的全路径，业务人员可以根据该路径制定拉新策略，缩短用户首购时间。
场景三：增长实验——科学管理优化
所谓数据驱动，本质是帮助企业进行科学的管理优化，即每一次运营策略的制定与迭代都要以数据表现为依据，从数据中看到优化点，从而实现增长。
这个过程需要经过多次增长实验的积累，才能实现量变产生质变。GrowingIO希望在帮助客户构建数据文化的过程中，通过不同的增长实验构建科学的数据体系，让客户具备可复制、可优化的决策能力。
对此，GrowingIO拓展了咨询体系，从过去聚焦私域渠道和单一的端，拓展到可以基于企业级的复杂需求构建一整套集团数据体系，适用包括上述场景一和场景二在内的多个业务场景。
比如可以提供ABC类咨询服务和增长工作坊的培训，从数据采集到洞察分析再到指标体系搭建和组织数据能力的构建，进行全方位服务，提升企业的数据驱动能力。
生成式AI正在改变数据行业，未来，分析云也会在智能化方向进行持续探索，以数据为根基，在DT时代帮助企业加速完成业务数字化到业务数据化的进化。
