火山引擎增长营销产品季刊涵盖「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。
季度更新，接下来让我们来看看Q2季度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
「融合分析」功能正式上线
功能介绍
融合分析功能，是 DataFinder 提供的一种可结合行为、用户、活动、业务等多方数据源，形成营销全链路的效果分析的全新模块。
- 分析工具支持接入活动、业务明细等多渠道的线上与线下数据，让用户能够拥有基于全量的数据分析结论，实现营销效果分析的闭环体验。
- 看板支持跨产品多维度的分析图表，让用户能够一览营销与用户的全生命周期，不再需要进入各单品查看报告拼接报告。
融合分析功能自私有化4.9.0版本开始支持，后续随版本发展将会逐步丰富产品功能，当前4.9.0版本的融合分析功能包含如下特性：
- 支持的分析工具包括事件分析、转化分析两类分析工具。购买融合分析功能后您可以在对应分析工具中直接查看分析来自客户数据平台 VeCDP 的数据。
- 支持在数据看板中创建自定义图表，即直接基于客户数据平台 VeCDP 的数据进行图表创建与展示，实现多维数据的看板统一。
应用场景
- 构建销售漏斗：留资-到店-转化-维保等各阶段的转化效果，寻找到影响销量核心卡点。
- 掌握客户旅程：各营销活动影响下客户跨渠道的交互路径，寻找最有效的营销链路。
- 订单来源归因：线下销售订单与线上渠道的贡献度分配，衡量数字化营销的业务贡献。
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「采集上报华为鸿蒙系统数据」功能正式上线
功能介绍
DataFinder 的数据接入能力新增支持采集华为鸿蒙系统（HarmonyOS）数据，并支持将采集到的数据上报至DataFinder 数据库中，直接用于数据分析，至此 DataFinder 的数据接入 SDK 支持的客户端覆盖 IOS、Android、Web、HarmonyOS 等主流客户端。
应用场景
DataFinder 新增支持 HarmonyOS SDK，为鸿蒙应用开发者提供数据分析支持，助力企业理解用户行为，提升用户体验和业务增长。SDK 具备开放兼容、多场景覆盖、简洁易懂等特点，为鸿蒙生态带来新的机遇。
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火山引擎A / B测试 DataTester
「客群实验」功能正式上线
功能介绍
DataTester新增支持客群实验，在创建A/B实验时支持选择不同客群进行对比。对应配置了客群对比的实验，后续在查看实验报告时即可看到不同客群的优势实验版本及各个客群的实验组/对照组的指标数据详情，包括各实验版本下的客群优胜概率、各客群实验版本的优胜概率等基础实验结果数据，也包含方差分析表等更为专业的实验报告数据。
应用场景
通常在营销触客场景会有对比不同圈选人群的需求，来帮助业务运营人员在不同场景下选择更加匹配的人群，优化营销触达和转化效率。DataTester的客群实验可满足在实验创编环节中加入多个客群，用于分析客群与实验版本组合的优劣。
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火山引擎智能数据洞察DataWind
「指标查询」功能正式上线
功能介绍 ：
指标查询是一种覆盖业务指标取数查询、可视化分析以及订阅推送等环节的指标智能分析与业务协作的产品能力。其支持与DataLeap指标平台组合使用。DataLeap 指标平台负责指标建设与管理，DataWind 的指标查询负责指标消费，即 DataLeap 指标平台中的指标口径可以在 DataWind 中进行透传，联合起来为客户构建一站式的指标平台，解决指标维度开发不规范、指标维度无法复用、指标维度缺乏标准口径参考和说明、难以进行跨数据集取数等一系列的指标问题。指标查询主要面向产品、运营、销售、财务、人事等一线业务用户，兼具简单易用与统一规范的特征，帮助企业实现业务指标的统一管控与智能分析。
产品界面示意图
应用场景 ：
DataWind指标查询与DataLeap指标平台组合使用，能够建设起统一、快捷、安全、高效的一站式数据指标管理平台，业务团队与数据团队能够敏捷协作，指标能够被业务团队高效消费，充分发挥指标价值，助力管理层实现有数可依、决策科学。部分高频业务应用场景举例如下：
- 银行业绩指标管理：业务团队或者管理团队可以基于指标数据，搭建统一的业绩指标进度监控的看板，专注于核心业绩指标的完成情况，直接连接从总行经营管理到分支行一线营销的业务指标闭环。
- 数字营销指标管理：整合多渠道营销指标，实现线上线下业务融合，提高指标数据的时效性，通过业务主题定义，满足业务多样化的指标分析需求，提升分析效率，衡量营销效果。
- 供应链全周期订单指标管理：接入从生产、仓储到运输等活动的订单流程效率指标，塑造更加透明的可视化信息流，消除信息孤岛，降低沟通成本，提升交付效率。
- 会员数字化运营指标管理：从会员的全生命周期构建统一指标，通过指标查询与订阅告警功能，及时关注每一环节的指标异动，从而匹配运营策略，助力企业搭建会员数字化运营指标体系。
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「DataFinder主题数据集」功能正式上线
功能介绍：
DataFinder主题数据集，是指 DataWind 从营销全链路分析的角度出发，为企业客户提供的内置DataFinder的数据，进而实现用户行为数据与交易订单数据等业务数据打通的能力，用户缩短数据获取路径，快捷实现数据消费。
应用场景：
- 构建用户全链路分析体系： 将DataFinder的用户行为数据集与业务数据相结合，实现用户行为到转化的全链路分析，最终搭建核心大盘数据看板；
- 经营管理整合分析：整合人群管理数据、行为数据、营销效果、业务订单等数据，在 DataWind 中进行整合分析，从管理视角进行汇总呈现，搭建管理洞察仪表盘。
特性简介：
- 支持DataFinder的数据直通：用户购买DataFinder后，DataFinder的核心数据会以主题数据集的方式在 DataWind 中内置。用户无需复杂数据接入操作，可直接在DataWind中使用内置的数据集。
- 支持不同类型数据集轻松关联分析：用户可基于增长营销系列产品的数据集，以及自定义的数据集（如其他业务系统的数据、飞书表格数据等）进行关联分析，无需进行复杂的SQL处理或ETL处理。
- 支持通过 ID-Mapping 服务快捷实现数据关联匹配：在同时采用VeCDP主题数据集的情况下，用户在关联分析过程中，如遇数据集间出现 ID 类型不一致的情况，特别是用户自定义数据集与增长营销系列产品数据集之间出现 ID 类型不一致的情况，可通过 ID-Mapping 一键转换服务，便捷地实现增长营销系列产品数据的关联匹配，无需改动数据或进行其他操作。
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火山引擎客户数据平台 VeCDP
「可视化建模任务概览」功能正式上线
功能介绍
可视化建模功能模块中新增「任务概览」功能，允许用户监控和分析任务运维的情况，在这里，用户可以查看任务实例的运行状态和统计信息，掌握任务状态包括：运行成功、运行失败、运行中、排队中以及已终止；同时，该功能看板中还提供了任务的开始时间，以及任务运行时长的分布情况，帮助用户直观的了解任务执行的效率。
应用场景
该功能主要面向数据工程师和分析师等用户，当系统同时运行多个数据处理任务时，通过该功能，他们可以快速了解哪些任务正在顺利进行，哪些任务遇到了问题，以及哪些任务正在等待资源分配，对于确保数据处理流程的顺畅和及时发现并解决问题至关重要。此外，在运维团队中，该功能可以帮助团队成员监控系统的健康状态，优化资源分配，并提高整体的运维效率。
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支持版本： 该功能自V1.23.0版本开始支持
「Webhook管理」功能正式上线
功能介绍
Webhook是一种API概念，与传统的客户端轮询请求不同，Webhook采用服务器推送机制，即当后端有更新时，会自动将信息发送到客户端。这种机制显著降低了下游系统轮询服务器的压力，提高了数据同步的效率和实时性。
通过VeCDP提供的【Webhook管理】功能，用户通过创建Webhook订阅来实现下游系统对客户数据平台特定模块消息的即时感知和响应。在该功能中，用户可以进行Webhook的创建、配置、测试和监控，确保消息能够准确、及时地送达。
应用场景
Webhook管理功能在多种业务场景中都非常有用，尤其是需要实时数据更新和响应的场合。例如，在企业内部，当CRM系统中客户信息发生变更时，Webhook可以实时通知销售团队更新客户跟进状态，确保信息的一致性和及时性，通过Webhook，企业可以实现多个系统间的无缝对接和数据同步，提高业务流程的自动化水平和响应速度。
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支持版本： 该功能自V1.23.0版本开始支持
重点功能课堂
火山引擎增长分析 DataFinder
「广告监测」功能升级
功能介绍
DataFinder的广告监测可对接丰富的广告渠道，回收全渠道的广告投放数据，并结合DataFinder采集到的用户行为数据，对广告投放进行推广收益分析、推广活动分析等多种维度的效果分析，助力您评估各渠道的广告投放效果，不断优化投放策略，真正把钱花在刀刃上。
近期DataFinder进一步拓展了支持对接的广告渠道，并整体优化升级了广告推广收益分析功能：
- 广告渠道拓展：除巨量、腾讯、百度等主流媒体渠道外，新增支持对接bilibili、知乎、网易有道、荣耀、Bing、爱思助手、网易云音乐，至此广告分析当前已支持广告投放渠道17家。
- 推广收益分析：使用推广收益分析可帮您分析各渠道带来的用户在后续产生的收益情况，同时结合渠道侧花费数据情况，帮您分析各渠道投放 ROI ，分析渠道流量质量。
应用场景
广告投放策略分析优化：
- 评估分析在各渠道投放的广告究竟带来多少新增用户数，以便优化后期的投放策略；
- 分析各渠道新用户的后续留存、付费情况如何，以便来评估新增用户的质量；
- 获取投放收益数据和成本数据，计算出投放ROI，并通过分析优化投放目标人群，进一步提升ROI。
使用说明：当前仅支持SaaS环境，帮助文档
火山引擎A / B测试 DataTester
「指标管理」功能全面优化升级
功能介绍
实验指标对于实验的解读和分析非常重要，DataTester指标组管理能够对指标进行统一创建和管理，支持创建事件指标、留存指标、漏斗指标以及数仓指标，指标算子全面，过滤条件添加灵活，运算规则简单，可以管理设置指标为核心指标、关注指标和必看指标，同时可以对指标设置报警任务。
指标管理为DataTester的通用功能，免费支持的为「事件指标」「漏斗指标」和「留存指标」的创建和管理；「数仓指标」为收费模块。
应用场景
- 实验报告分析：检测实验是否出现显著，在实验报告中进行不同维度下核心指标、关注指标的拆解分析，从而帮助业务人员进行运营数据洞察，敏捷决策；
- 实验报警提醒：通过对核心指标设计报警任务，当指标有明显波动变化时，可以及时提醒实验人员关注处理。
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火山引擎智能数据洞察 DataWind
多角度归因分析，助力洞察核心业务指标变动原因
智能数据洞察提供了自动化归因与洞察报告生成的能力——归因决策，帮助用户深度洞察复杂指标的变动由哪些因子影响，从而判断业务策略是否有效，如何推进下一步决策。
应用场景：
在平台流量分析、用户运营分析、商品分析等业务分析场景中，业务逻辑通常复杂而抽象，专业经验、业务理解、时间与资源、数据质量等因素都会对业务分析的效果产生影响。针对这种情况，「即时归因」能够通过图表归因和探索分析功能，基于基尼系数实现临时性的探索归因或影响程度说明，即席分析简单实现；「例行归因」能够通过归因规则配置与底层归因算法，将分析工作量大大降低，直接给出异动分析、维度归因、指标归因这三种洞察报告与指标分析树。总结而言，「归因决策」可以帮助企业在复杂多维的业务归因分析的过程中，应对关联因素多、分析溯源慢等困难，以简单的规则配置和内置的归因算法洞察业务，将影响因子与影响程度直观呈现为洞察报告，兼顾时效提升与决策科学，助力企业实现数据飞轮效应。
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火山引擎客户数据平台 VeCDP
【AI算法模型】能力升级
功能介绍
支持AI算法模型能力，提供面向客户营销增长、经营管理、线索获客等场景的AI算法应用及服务，具体包含：可视化AI算法工具、AI算法服务、AI算法应用分析等。通过大数据算法挖掘，辅助客户实现更加智能、精准的数据应用，实现智能化数据应用或经营管理。
应用场景
目前模型库已覆盖多行业多场景，模型丰富度高达50余种，赋能多行业多场景，如：
- 汽车行业智能车控服务场景：随着汽车智能化的发展，车主对于个性化和智能化服务的需求日益增长。通过分析车机信号、车辆属性、车主属性等数据，可以挖掘出车主在特定场景下的行为特征，从而构建个性化的客户行为习惯模型。利用这些模型，可以为车主提供更加精准的推荐服务，如空调温度、能耗车速等，以提升驾驶体验和车辆使用效率。
- 金融行业理财产品营销场景：在理财产品营销中，银行或金融机构面临的挑战之一是如何有效地将合适的理财产品推荐给潜在客户。通过意向打分模型，金融机构可以对客户进行个性化的意向评估，从而提高营销效率和客户满意度。该模型通过分析客户的行为数据、历史交易、风险偏好等信息，计算客户的理财产品的购买意向，企业可以基于意向打分进行个性化的理财产品推荐。
- 零售消费行业中的品牌上新营销场景：通过收集用户的年龄、性别、购买频率、产品偏好和价格敏感度等数据，企业可以运用聚类模型等方式，将用户细分为不同的群体，识别出具有高消费潜力和品牌忠诚度的高价值客户。基于这些洞察，企业能够定制个性化的营销策略，如定向推广和定制化服务，以提高营销活动的转化率和客户满意度。
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案例推荐 & 技术干货
【干货】解锁产品迭代新速度：A/B测试在AI大模型时代的应用
【简介】 作为火山引擎数智平台VeDI旗下的核心产品，DataTester源于字节跳动长期的技术和业务沉淀，目前已经服务了数百家企业，助力企业在业务增长、用户转化、产品迭代、策略优化以及运营提效等环节科学决策。
在大模型时代，当A/B测试应用在AI场景中，“让每一个决策更加正确”的显性效果也会被指数级放大。查看全文>>
【干货】一文详解BI平台——火山引擎DataWind架构和实践
【简介】 DataWind 是火山引擎数智平台VeDI旗下的一站式数据分析与协作平台，本篇主要介绍DataWind三部分内容：第一，数据探索与分析；第二，数据协作与集成；第三， AI 能力融合。
目前，DataWind在字节内部支持500+业务，覆盖绝大多数员工使用需求，每天有超过80%的业务用户活跃使用，支持海量数据处理需求，千亿级数据可以实现秒级查询。查看全文>>
【干货】火山引擎A/B测试平台如何“嵌入”技术研发流程
【简介】 字节跳动内部有着非常浓厚的数据文化和实验文化，数据中台已经成为研发流程中的新基建，A/B测试也基本上是整个研发链路上的必经一环。那么如何将数据驱动有效应用在研发体系中呢？
本文基于字节的多年实践从“研发流程中无处不在的数据驱动”、“如何建立可持续的数据驱动文化”、“数据驱动的ROI”三个方面，剖析构建数据驱动的新型研发体系，充分展现A/B测试如何“嵌入”技术研发的流程及其效果。
