火山引擎增长营销产品双月刊涵盖「增长分析 DataFinder」「A/B测试 DataTester」「智能数据洞察 DataWind」「客户数据平台 VeCDP」四款营销增长产品的功能迭代、重点功能介绍、产品联动使用案例、平台最新活动等多个有趣、有料的模块内容。
接下来让我们来看看这个双月营销增长产品有什么大事件吧~
产品迭代一览
火山引擎增长分析 DataFinder
【 事件分析 图表配置】
- 新增支持双轴图，能对双轴进行配置；
- 折线图支持累计计算的能力，生成累计图；
- 支持对查询结果进行排序，支持从名称A
Z、从名称ZA、按总值升序、按总值降序、按配置顺序五种方式；
【接通客户部门架构实现权限配置】
- Portal中支持对接企业部门组织架构
- Finder中，支持对部门直接配置权限，包括功能权限、数据权限、属性脱敏等。
【 元数据 治理增加-上报量、查询量等字段】
为了方便数据管理员查看当前项目埋点的数据上报和使用情况，数据管理-一般事件/事件属性列表页增加数据上报量、最近30天查询量（包括分析模块、看板、分群等各项功能用到当前埋点发起的查询）、上报平台（Android、iOS、web等）、是否有数据上报；
火山引擎A/B测试 DataTester
【全新的多变体可视化实验 】
多变体可视化实验（简称MVT，全称Multi-variate Visual Test）是同时AB实验一个网页的两个或更多元素的变体，以查看哪个组合产生最好的结果。
应用场景：
- 当web网站/H5/APP访问量较高时，运行多变体实验才比较有用且有效。
- 当用户有一个策略假设可以通过多种方式实现变体，但无法决定该测试哪种组合时，建议使用多变体实验验证。
【新增用户细查】
支持进行详细查看用户信息和行为流。
火山引擎智能数据洞察DataWind
【仪表盘支持从模板创建】
为了便于用户能够快速完成好看的仪表盘创建，提供了故事性与美观性兼具的官方模板以便一键加载应用，可以将模板数据一键替换为自己的应用数据集，将模板变为自己的故事仪表盘应用。
【在仪表盘内针对图表进行评论】
仪表盘内支持评论功能，用户可以针对有疑问的内容进行评论，也可以在数据上补充一些关键数据以便后续查看了解详细情况
【 飞书 协同办公能力增强】
- 针对仪表盘内的评论，相关用户也可以进行回复；如与飞书集成也会通过消息机器人推送消息给仪表盘/图表所有者、评论人等
- 完成飞书集成后，用户可以在仪表盘上一键联系所有者并针对数据问题开始咨询
- 支持开启飞书审批流，来完成权限审批
【优化数据连接交互体验，增加多种数据连接类型】
- 优化数据连接交互体验，为多个数据连接进行分类，让用户可以快速找到目标数据类型进行使用
- 新增支持接入微信公众号数据
- 新增支持接入access数据源
- 新增支持接入Databricks数据源
- 新增支持接入pulsar数据源
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新增支持接入Doris数据源
火山引擎客户数据平台VeCDP
【接入数据源功能优化】 支持将微信公众号中的数据接入CDP中使用，包括订阅公众号的用户明细数据、用户统计数据、图文统计数据，进一步丰富CDP系统内的数据，便于后续标签构建与人群圈选等应用。
【新增汽车行业标签模版】 支持轻松配置表模板，并基于标签模版快速创建相应标签，模版围绕行业高频应用场景覆盖丰富的标签维度，帮助企业落地体系化标签方案。
【行业模型新增汽车保客增换购模型】 支持通过建立模型和预测任务，预测已购买汽车用户的增购换购可能性，帮助车企提升进店率等运营指标。
重点功能课堂
火山引擎增长分析 DataFinder
一站式用户分析与运营平台
【重点功能：自主管理看板、图表、文件夹资源】
-
因业务分析场景较多，客户可能生产较多临时看板/图表进行分析。为了保证看板目录的高效整洁，支持客户在看板中心可看板、图表、文件夹进行统一管理。
- 通过看板的过去30日访问次数/人数（均为T+1日数据，自上线后开始计算），定位无流量访问的看板，进行批量删除以保持看板目录的整洁
- 通过看板目录、创建人定位看板进行授权或移交操作
- 对【看板、文件夹、图表】进行单一或批量【删除、授权、移交】。移交后，原所属人保留【编辑】权限。
火山引擎A/B测试 DataTester
摆脱猜测，用科学的实验衡量决策收益
「重点功能：经验库」
A/B实验经验库功能上线后，企业能够自主筛选、高效调用以往A/B实验的数据及详情，并查阅 DataTester 以经验报告形式做的抽象和总结。该功能让 DataTester 从单纯支持A/B实验的数据工具平台，升级成为了企业业务信息沉淀的系统，可以帮助企业不断迭代优化A/B实验的设计与效果。
在 DataTester 的经验库中，用户可以通过检索多类标签，查看业务历史上A/B实验的目标群体、实验策略、实验结论：
- 实验信息：支持检索实验名称、实验描述、实验版本名称、创新人等信息；
- 运行时间：支持对运行时间、开始时间、停止时间进行时间范围筛选；
- 展示指标：支持输入需要所需查询的任意数据指标，如点击率、转化率、DAU等；
-
目标受众：支持筛选实验目标人群包，可按公共属性和用户分群等维度进行筛选。
以具体的应用场景举例，假设业务运营有一个目标：期望增加产品在“北上广深”的女性用户群体的使用活跃度。那么业务运营首先要了解在过往，产品针对“北上广深”的女性群体做过哪些运营动作，在A/B测试中，哪些运营动作成效显著，哪些效果不好。
在 DataTester 的经验库中，业务运营人员可以选择目标受众为“女性”标签，再选择城市标签为“北京、上海、广州、深圳”；此时，即可查看以往针对上述人群的有效果的实验有哪些。
如果想进一步拆分针对上述人群中与“使用活跃度”有关的实验，那么可以在指标选取上更加细分和灵活。例如可选取“新增用户数”指标，来查看往期试验中，提升了目标群体日活的实验；与此同时还可选取“订购”指标，查看往期试验中提升了目标群体消费情况的实验。
这样一个满足业务运营所需条件的往期实验就全部筛选出来了。运营人员可以详细的查看和分析往期实验的数据，在此基础上继续设计深化新的A/B实验策略。
DataTester 的A/B实验经验库，让企业的每一次A/B实验都不再是各自独立的个体，而能够层层递进，每一次都在上一次的实验效果基础上进一步调优，可以帮助企业减少“重复造轮子”的情况，大幅提升效率。
火山引擎智能数据洞察DataWind
一站式数据分析与协作平台
「重点功能：AI+ BI 低门槛建模让数据挖掘不再高不可攀」
普通业务用户在使用BI工具的时候，有一些复杂需要二次分析的操作，为了不阻塞业务希望能自行加工快速完成，但是不会SQL操作难度大；
专业算法团队在做数据挖掘时，数据分析及可视化则会呈现相对割裂的现象；
专业数仓团队面对相同主题的数据内容，又会面临“重复建设，使用和管理时相对分散”的问题。
为了解决这些问题，DataWind的可视化建模功能结合了AI+ BI 的数据加工能力，并且降低了使用门槛， 用户可通过可视化拖、拉、连线操作，将复杂的数据加工建模过程简化成清晰易懂的画布流程，各类用户按照所想即所得的思路完成数据生产加工，从而降低数据生产获取的门槛。
画布中支持同时构建多组画布流程，一图实现多数据建模任务的构建，提高数据建设的效率，降低任务管理成本；另外，画布中集成封装了超过40种数据清洗、特征工程算子，覆盖初阶到高阶的数据生产能力，无需Coding完成复杂的数据能力。
特征工程算子（13）机器学习算子（22） 自然语言处理 算子 （3）
AI算子参数配置 AI模型训练效果
详情可以戳：https://mp.weixin.qq.com/s/lvg7H9rDBvJ0Z2CF4b--5g
火山引擎客户数据平台VeCDP
算法模型助力数据智能
「重点功能：用户流失预警模型」
在商业社会中客户留存率的增长会带动公司利润的增长，企业需要不断加强客户群体建设和提高客户与企业的粘度，及时发现即将流失客户，延长客户生命周期，因地制宜采取措施挽留客户。
火山引擎客户数据平台(VeCDP)提供可视化建模及行业模型能力，基于算法和模型的能力识别高流失风险人群，帮助运营人员制定个性化运营策略，并联动下游的营销自动化(MA)系统，多渠道智能化地触达目标客户群体，最大化延长用户生命周期，及时挽回客户。
案例推荐
【简介】随着游戏出海以及私域流量运营的挑战，游戏企业对数据分析的使用需求和依赖度进一步提高。而在游戏研发立项、验证、开发、测试、上线和运营等阶段A/B测试均能发挥重要作用。
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