现如今，大家都明白数据分析能力在日常工作中的重要性。用户运营、产品迭代、网站优化、营销活动复盘……数据分析始终贯穿其中。

听了不少理论，也听了许多传说，数据分析到底该如何应用到我们的具体业务工作中？

UV、PV、跳出率；转化、复购、成交量；用户粘性、留存、参与度……面对纷繁复杂的数据指标，我们该如何根据具体业务找准数据指标？如何搭建系统的数据指标体系？如何发现用户需要的场景？如何基于数据反馈进行多部门协作？

面对如此多的疑问，有没有相关的行业数据分析模版供大家参考。正是考虑到越来越多的运营、产品、市场人员有这样需求，易观方舟于近日更新6大行业Demo（银行、证券、零售、电商、社区、教育），通过更丰富的行业用户数据运营场景，带你深度模拟数据驱动下的真实体验，帮助数据运营小白实现从0到1进阶。

易观方舟6大行业Demo，登陆易观方舟官网即可免费体验

▌新版Demo全面升级

根植于具体行业的业务实际，在大量实际用户调研基础上，结合易观多年的行业数据分析经验，易观方舟对目前6大主要行业数据运营的Demo进行了丰富迭代。新Demo在业务场景和数据维度上，也更加关注行业场景的业务实际，从数据指标搭建到业务场景转化，形成数据驱动智能用户运营的实操路线图。

以零售行业为例。

对于许多处于转型期的传统零售企业，对于如何通过数据驱动业务和用户运营，其实还是处于认知空白。零售从业者围绕着人货场的调控，对数据驱动业务成长的思路，也在发生着极大的转变。传统的进销存围更多的是绕着“需求供给的货物”，而新零售的用户运营，则围绕着从用户拉新到转化和复购的完整生命周期管理，是对“消费用户-人的管理”。

更新后的零售Demo，更深入到具体业务场景中

在易观方舟零售行业Demo中，设置了数据指标+业务场景的数据运营模式，具体包括基础业务指标、数据运营指标、产品体验指标，以及动销分析、订单归因分析、活动效果分析，还加入了当下广泛运用的推广策略病毒性营销和优惠券运营分析，更多个性化的数据运营玩法，大家可以到易观方舟自定义解锁。

进入Demo页面后，可以查看完整数据指标体系

在病毒性营销过程中，除了关注常规的UV、PV，分享用户数和次数也是基础性指标，此外，对于裂变启动的各渠道场景、裂变趋势和转化漏斗，还是具体的分享商品，都是更细颗粒的精细化运营分析，刚好帮助我们洞察用户社交心理和消费购物偏好。

今天的消费用户购买路径渠道多样化，包括搜索、电子邮件、手机、社会化媒体以及其他各种渠道。单纯将销售线索归功于于最后一次点击，就忽视了其他渠道对用户购买的贡献。对于很多零售企业来说，我们就会使用到归因模型来识别销售贡献渠道。

在零售行业Demo的订单归因分析看板中淘宝无线端推广如何数据化引流

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