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版权声明：本手册所有内容版权及解释权归北京诸葛云游科技有限公司所有，任何机构和个人在遵循 cc 协议（署名 / 非商业使用 / 禁止演绎）下分享本手册的内容。如需商业使用请联系北京诸葛云游科技有限公司。（Tel：4008094843）如有侵权行为，我们有权进行追诉。出品：责任编辑：韩重明、白琳编辑校对：闫璐版面设计：刘冉、李惠北京诸葛云游科技有限公司C一、数据赋能二、数据的采集逻辑1、链接标记2、嵌入 SDK3、API三、UTSE 采集模型1、什么是 UTSE ？2、UTSE 背后的多层 ID 体系3、UTSE 模型解决了什么问题四、掌握多种采集方式1、不同埋点方式的应用场景对比2、如何让采集在企业内高效协同目录TABLE OF CONTENTSPart1 / 采集.03.05.05.05.06.07.07.07.09.010.010.012为什么要阅读这本手册 ?一、八大基础分析模型1、用户模型2、事件模型3、漏斗分析模型4、热图分析模型5、自定义留存分析模型6、粘性分析模型7、全行为路径分析模型8、用户分群模型二、获取分析1、广告投放搜索广告其他数字广告2、渠道追踪基础用法高级用法3、跨应用市场追踪三、留存分析1、产品分析是基础2、用户分群3、用户分层Part2 / 分析.017.017.018.019.019.020.021.021.022.023.023.023.024.026.027.028.029.031.031.035.041TABLE OF CONTENTS一、营销 4.0：智能营销二、智能营销的前奏：数字营销三、数字营销工具 四、开放性Part3 / 数字营销.049.050.051.054TABLE OF CONTENTS为什么要阅读这本手册 ?从信息时代到数据时代，从大数据的概念到能为企业产生商业价值，近几年，我们也着实看到越来越多的企业已经有所行动并取得了阶段性成果，特别是基于企业一方数据所构建出的企业大数据，正在指导企业组织者进行战略决策以及业务人员日常决策，甚至对于一些数据、技术驱动型行业，也已经开始基于数据构建自身在行业未来的竞争壁垒。科技的发展带来了知识复杂度的不断增加，随即也对互联网从业人员的素质提升提出了更高的要求。在这份手册，我们以数据的采集、分析、营销应用为轴线，把我们对自身所处行业的洞察和实践尽可能客观地进行传达，把诸葛 io 的产品设计理念、产品价值以及客户服务经验进行总结和分享。希望能给正在阅读这本手册的你带来一些新的思考和启发。阅读这本册子，你可以：用最快的时间了解用户行为数据分析的行业发展获得对数据从采集、分析到应用的系统认知获得数据分析的基本思维并掌握一定的方法如您的公司要采购数据分析平台 , 文中提到的关键点可作为选购标准对诸葛 io 有所了解北京诸葛云游科技有限公司09 ZHUGEIO Part1 / 采集数据逐渐成为企业经营过程中的资产，越来越多的企业开始运用大数据、AI 等技术挖掘其中的商业价值。而采集是发挥数据价值的基础，也是影响数据准确性的根源，随着我们工作生活场景逐步线上化、移动设备的更新换代以及各种智能终端的不断丰富，数据来源也越来越丰富，以“用户为中心”的数据采集模型、全平台、多种采集方式的兼容并行是当前数据分析以及数据开放性应用的基础和根基。一、数据赋能二、数据的采集逻辑三、UTSE 采集模型四、掌握多种采集方式北京诸葛云游科技有限公司03 ZHUGEIO 一、数据赋能企业对数据的采集、分析、应用，目的是为了创造更大的商业价值。提高其经营效率或降低成本。企业通过对数据的挖掘、深度分析和可视化，发现业务运营中的问题，找到增长点，进而制定更科学、合理的运营策略。企业有三类数据：企业内部管理数据企业与用户之间的交互数据第三方数据，或称为外部数据数据赋能是大数据发展趋势的必然，大数据经过 20 年的发展，依然没有脱离采集、预处理、存储这样的流程。图 1：企业对数据应用的演变如上图（如图 1），我们看到每个时代企业利用数据的方式不同，从最初的“信息获取时代”，企业初步实现了从“人与人”面对面的沟通到内部 ERP 等信息化管从 信 息 获 取 到 价 值 挖 掘 时 代 ， 企 业 数 据 管 理 核 心 环 节 的 内 涵 发 生 了 质 的 变 化数据价值不断提升信息获取时代信息挖掘时代信息输出时代现象本质现象本质现象本质采集 预处理 存储 分析 可视化少量结构化数据采集数据易处理无效的数据去除少量结构化数据存储根据需要提前设置关系模型静态图表关键信息收集 降低计算成本关键信息可追溯经营活动总结理解过去大量结构化数据采集数据易处理无效的数据去除大量结构化数据存储根据需要提前设置关系模型静态图表关键信息收集 降低数据计算成本关键信息可追溯探究因果规律理解过去寻找规律全数据源采集数据易处理无效数据去除全数据源存储认知计算深度学习动态图表获得数据资产 提高数据价值密度 积累数据资产自我优化分析模型探寻未知的事物关联性快速响应变化（*图片摘自 移动信息化研究中心）北京诸葛云游科技有限公司04 ZHUGEIO 理的跨越，其中涉及到结构化的数据，此时，大多数企业所面临的困境是经营活动的总结，如：KPI 报表等。进入第二阶段信息挖掘时代，随着互联网技术的高速发展，服务客户的方式已转移到新兴媒介，随着新平台的出现势必带来海量数据积累，此时数据的存储成为更大的挑战。此外，当企业获取到完整的业务数据（销售、供应链、营销等）后，便可进行业务规律和服务流程的探索，此时企业已不满足于报表跟踪，而是需要探究数据规律、优化业务流程、提升运营效率。在第三阶段价值输出时代，即数据赋能时代 /AI 时代，随着企业数据化的实现，此阶段中企业不仅可以洞察业务规律提升效率，而且实现自动化、动态的优化营销策略等。比如：千人千面的淘宝首页，作为一家最早最大的电商企业，随着海量用户数据的积累，淘宝基于用户历史行为数据、购物偏好 / 频率 / 获客单价等数据，构建出“高清”的用户画像，从而实现千人千面界面的展示，以及精准的优惠活动 / 优惠券的推送等营销行为。随着“用户时代”的到来，拥有的数据规模、灵活性，以及收集、运用数据的能力，将决定企业的核心竞争力。北京诸葛云游科技有限公司05 ZHUGEIO 二、数据的采集逻辑企业过去会更多的关注三方数据，比如通过一些第三方渠道购买数据，但其实，对于一方数据的应用还重视不够。通过三方数据可以获得行业发展、市场现状或用户的其他属性，比如一个人的购买力和消费喜好，但如何延长用户在自身平台的生命周期价值（LTV）是企业需要通过一方数据进一步挖掘和运用的。（如图 2）图 2：三大数据采集方式企业在生产和组织管理的过程中会产生各种不同类型的数据，甚至存储在不同的环境中，按上图三大类型划分，大体可以分为：1、链接标记渠道推广 、DSP 广告平台、二维码、SEO/SEM 产生的数据大都是通过对投放链接进行参数标记实现采集。2、嵌入 SDK对于网站、App、小程序、H5 页等环境产生的数据，通常我们会通过嵌入 SDK的方式对数据进行采集。
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