场景一：流动流量及时评估
通常，当一场拉新流动上线后，天级或者小时级的流量监测较为毛糙，经营人员无奈通过更粗疏的稳定节点精确定位异样根因，决策的滞后调整可能会导致流动成果的大打折扣。以分钟为颗粒度的流量剖析，可能精确判断出以后利用内新增用户的稳定趋势，帮忙经营精确判断流动成果的最佳时刻，对于前期流动优化具备借鉴意义。
*数据来源于测试环境，非实在数据
场景二：新版本成果调优
用户日益变更的产品应用诉求推动着迭代过程的进一步放慢，及时的数据反馈可能帮忙经营迷信掂量新版本的体现和市场反馈。举个例子，对于游戏而言，当新版本发行后，玩家对素材的接受程度将间接影响流水收益。实时的数据看板，可一览玩家对新版本的接受程度，对于异样稳定，及时调优并通过经营伎俩干涉，能够升高每次新版本的上线危险。
*数据来源于测试环境，非实在数据
场景三：实时理解用户特色
用户的利用内旅程是否与产品设计相吻合？新增用户在机型、城市散布等属性上是否与拉新指标统一？想要理解以后时间段内用户的高频利用内行为？实时概览都能够做到。
“用户剖析”具体展现了以后用户的实时属性散布，卡片式的出现形式，让用户在渠道、利用版本等属性散布上的特点更加直观。
*数据来源于测试环境，非实在数据
“事件剖析”能够让您理解以后用户的高频利用内行为，为Push和利用内音讯的推送找到最佳互动机会。
*数据来源于测试环境，非实在数据
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