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。
双月更新，您可通过关注公众号、点击文末阅读原文添加小助手微信加入社群获取产品动态~
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
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留存分析支持指标保存
- 支持对常用的留存分析的指标进行保存，方便后续快速查看；
- 如果需要对指标中的起始事件、回访事件二次添加过滤条件，也可以对指标的配置进行展开；
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归因分析配置区改造
- 高级分析-归因分析的配置区界面进行了改造升级，整体风格与事件分析、留存分析等保持一致；
- 支持使用文内分群、分析主体切换等新能力；
- 菜单栏优化
1）「高级分析&用户」合并至「分析工具」；
2）「数据管理」升级为一级入口，提供数据接入、管理等功能
3）侧边栏支持折叠收起
- 支持更加灵活的界面体验，通过开放平台可以对DataTester产品的主题色进行配置，用户可自定义按钮及文字的颜色
- 在使用智能运营时，可以对不同通道独立设置频控，例如对极光推送通道和个推推送通道分别进行不同的频控设置
火山引擎智能数据洞察DataWind
- 新增支持抖音短视频、公共日历数据与星座数据，在业务分析维度中增加多维度补足；支持火山引擎DataFinder数据采集数据接入，实现用户行为数据与业务数据的交叉分析；
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GIS地图支持轨迹图
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仪表盘表格上可以自定义是否展示维度/指标字段
火山引擎客户数据平台VeCDP
- 新增分群资产概览功能，用户可以在分群列表页浏览当前的分群数量、分群状态以及分群热度top3和高频用户top3，分群资产一目了然。
- 新增隐私安全功能模块，支持对敏感数据字段进行脱敏规则配置，保障数据使用的安全性。
- 系统支持将公共数据（星座数据、日历数据）接入CDP中使用，丰富CDP中的数据维度。
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： 数据管理列表页面易用性升级 」
面向场景：埋点使用情况统计和埋点治理，用户可在列表中快速查看埋点数据上报情况和使用频次排名，及时清理无用、冗余埋点。
元数据管理一般事件、事件属性、用户属性页面进行以下升级：
1）支持查看事件昨日上报量级（前一日上报入库条数，仅支持统计事件）、近30天查询量（事件和属性均支持统计最近30天在Finder平台的查询次数，包括看板、所有分析模块）、上报平台（用于统计哪些端上报过该事件或属性）、是否有数据上报（历史上是否有数据上报）、登记来源、登记人。
2）支持批量导出、批量禁用、批量不显示、批量删除功能。
导出：将勾选的字段导出到excel文档
禁用：禁用后数据表将不再存储该数据，历史数据仍保留
不显示：不影响数据上报和存储，但页面上无法选配该数据
删除：删除本条元数据，适用于误登记的场景，已经上报过数据的无法删除
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： 智能发布（Feature Flag） 」
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场景：
- 研发场景：新功能发版可采用灰度放量，先让小部分用户体验功能，观察数据反馈，确保功能稳定后再逐步扩大发版；在A/B实验中功能效果胜出，可直接将A/B实验参数固化为配置，通过智能发布实现快速的全量上线；提供一站式配置托管，可集中管理多端多环境的配置参数；
- 运营场景：支持多种方式灵活圈选自定义人群和设置策略、流量比例实现不同人群的差异化运营策略；支持定制发布计划，可自定义设置活动的上线和下线时间，无需蹲点人工操作；
- 运维场景：完善的技术指标体系，赋能产品迭代的全生命周期，帮助洞察产品性能健康度，提升运维效率；帮助判断Feature使用情况，清除无效代码，实现App包体积优化；可针对不同功能或者服务设置对应的降级预案，出现问题时快速启动降级预案，保障高可用性；
- 质量保障场景：可在智能发布中登记常用测试名单，新的改动发布前优先加入测试名单，轻松高效进行功能测试；基于技术指标和业务指标的数据监控能力，可实现智能预警，出现问题快速回滚降低风险；当出现问题时，各项数据分析和异常提示，并进行多维下钻，帮助快速定位原因；
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优势：
- 营销：智能定向，千人千面，数据洞察。 丰富的定向圈人能力，可以实现包括落地页 、 活动策略 、 产品功能 甚至产品流程的千人千面。
- 稳定：360° 全方位上线保护。 APM底层直接赋能，接入包括崩溃、错误、性能问题的所有指标，支持 Feature 级甚至变体级别的上线监控，确保第一时间发现问题并定位问题，将发布风险降至最小。
- 高效：多角色衔接，加速迭代。 版本上线异常时，可轻松实现 Feature 级的回滚，而非针对版本的直接下架，不影响已下载新版本的客户体验，也不影响其他正常功能的上线。
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功能操作：
- 第一步：登录DataTester后，进入Feature Flag。
- 第二步：创建Feature，依次输入基本信息内容、设置变体内容、发布受众等内容。
- 第三步：创建Feature成功后，可以查看Feature有关的信息，确定是否开启状态以及发布状态，进行回滚操作，查看Feature的全生命周期，以及进行权限管理。
👉详情参考：https://www.volcengine.com/docs/6287/65495
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： 权限审批支持 飞书审批 流 」
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场景： DataWind支持通过飞书审批流，让用户可以自主向资源所有者申请权限，所有者审批同意之后，申请人即可获得所申请资源的对应权限。
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优势 ： 在数据授权应用场景中，降低数据使用的门槛，缩短数据/IT人员的数据授权上的时间。
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实现效果：
- 申请人无仪表盘查看权限，点击仪表盘上的申请权限，开始申请仪表盘权限
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提交之后，申请人与权限审批人会收到消息提醒
申请人
审批人
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收到提醒之后，权限审批人即可快速操作是否同意授权
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申请人在审批人操作之后，也会收到申请通过/拒绝的消息通知
- 如果审批通过，则申请人去DataWind上查看该资源，则可以在所申请权限范围内使用该资源
- 如果审批不通过，则申请人还是之前没有该资源权限的状态
👉详情参考：https://www.volcengine.com/docs/4726/160883
火山引擎客户数据平台VeCDP
连接上下游系统，助力企业营销增长
「 功能模块：营销应用与 OpenApi 」
- 场景： VeCDP作为面向业务增长的客户全域数据中台，通过标准化的产品能力帮助企业整合数据资产，以数据驱动增长。在实际使用中，客户往往希望进一步拓展更多的应用场景，实现与上下游系统在数据、能力等层面的对接，赋能更多业务系统，带来更高的业务价值。
- 优势 ： VeCDP与火山引擎营销套件产品联动，为客户提供一站式数字与营销解决方案，同时提供强大的开放能力，通过前后端开放能力、配置化能力帮助企业客户实现更多营销及运营等应用场景的拓展。
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功能操作： 以联动广告平台为例，用户可以在VeCDP中圈选目标人群包，推送到巨量引擎广告平台，完成精准广告投放。
-第一步：打开「开发者管理后台」，使用需要授权的账户进行登录，登录后填写注册开发者相关信息在「应用管理」-「基础应用」中选择巨量引擎应用，点击新建应用，完成应用申请审核后，获取到APP_ID、Secret和授权url等密钥信息。
-第二步：登录CDP-[项目中心]-[广告账户管理]，添加巨量引擎账号并填写对应信息，完成账号绑定与授权。
- 第三步：登录CDP-[用户分群]，创建目标人群包，完成后在[营销应用]-[分群包推送任务]-“创建推送任务”，将目标人群包推送到巨量引擎。
- 第四步：登录巨量引擎广告投放平台，点击【资产】-【自定义人群包】-人群包列表，找到推送的人群包，并完成后续广告投放。
👉详情参考：https://www.volcengine.com/docs/6356/112516
活动回顾
【活动】第七期 火山引擎 数智平台 VeDI 「增长课堂」直播活动
【简介】分享主题为《新商业新市场，新营销带来新增长》，本期分享主要会聚焦在业务的营销场景下，数据具体能带来的价值，共有四位数字化营销专家带来了关于“新时代新营销”的精彩分享。
【活动回放】关注字节跳动数据平台视频号，点击「直播回放」搜索后观看。
【资料领取】火山引擎增长课堂第七期PPT（填写问卷，免费领取）：https://www.wjx.cn/vm/eBlfImZ.aspx#
案例推荐&技术干货
【干货】 火山引擎 技术工具分享：用AI完成数据挖掘，零门槛完成 SQL 撰写
【简介】火山引擎智能数据洞察产品DataWind 全新上线可视化建模能力！不仅可以零门槛完成SQL数据处理，不会算法也可做数据挖掘，构建复杂算法模型。还可以完成多场景、多任务建设，管理不再分散，让数据发挥更大的价值。
【干货】 火山引擎 DataTester ：5个优化思路，构建高性能A/B实验平台
【简介】指标查询的产品高性能是DataTester的一大优势。作为产品最复杂的功能模块之一，DataTester的指标查询能够在有限资源的前提下，发挥出最极致的A/B实验数据查询体验，而在这背后是多次的技术方案的打磨与迭代。
本文将分享DataTester在查询性能提升过程中的5个优化思路。
【干货】火山引擎A/B测试的统计原理与技术实现
【简介】想要获得一个 A/B 实验系统，需要做些什么事情？火山引擎团队会把这些事情分成四个部分。首先得有一个可靠的实验系统。其次，通过实验系统采集数据，从而观测用户在不同的策略下的反应。再次，采集到数据之后，借助统计学知识，对各组的结果进行分析，以得到正确的实验结论。最后，通过精细的治理和运维，来保证实验始终正常运行。
本文将围绕下面五点展开：A/B 实验系统平台概览、灵活的执行组件、高效的数据建设、科学的统计分析、精细的治理运维。
