在PV、UV、DAU等比較粗糙的資料之外，如何能採集實時、全量的使用者行為資料並進一步精細化分析，為資料驅動增長做決策。
隨著現有的資料分析日益無法滿足網際網路創業公司的需求，4月19日,來自矽谷的新一代資料分析公司GrowingIO對外公佈了使用者細查、漏斗對比、使用者分群三大功能，並依靠國內首創唯一無埋點技術為使用者收集到全量、實時使用者行為資料，在網際網路精益化運營浪潮下，GrowingIO 幫助國內網際網路創業公司開啟精細分析，為產品經理、市場運營、資料分析師等提供使用者增長、提升轉化的利器。
增長黑客如何落地第一步
當國內的網際網路公司有些還在熱衷於地推、燒流量等增長方式時，另外一些網際網路公司已經開始仿效矽谷網際網路創業公司如Facebook、LinkedIn、Twitter等，開啟資料驅動、精益化運營之路。
尤其是從去年年底，增長黑客等概念在國內網際網路創業圈內開始迅速蔓延，並默默的在產品經理、市場運營、使用者增長人群中等不斷被傳播，被認為是創業公司的使用者和收入增長新祕籍。
“增長黑客的核心就是如何用資料來驅動產品迭代，迅速用低成本的方式獲得增長，”GrowingIO 創始人張溪夢認為。
張溪夢是前Linkedin 商業分析部高階總監，曾被美國 Data Science Central 評選為 “世界前十位前沿資料科學家“，在去年5月率領團隊從矽谷回國創辦新一代無埋點資料分析公司GrowingIO。
但對於國內網際網路公司而言，即便十分渴望增長，但並不知如何將增長黑客落地，想要做到資料驅動增長，但現有的資料分析工具並不支援。
如GA、百度統計、友盟資料統計與分析工具等，使用者只能看到PV、UV、DAU等基礎的資料，但是到底每個使用者在網頁或APP裡面做了什麼、點了什麼按鈕、停留多長時間等全量、實時使用者行為資料，都得需要人工埋點獲得，並且常常由於工程排期、溝通等產生漏埋、錯埋等問題，造成資料採集的遺失、錯誤等，極大阻礙了網際網路創業公司資料驅動增長的步伐。
首創資料採集無埋點
而依靠GrowingIO 強大的國內首創、全球唯一的無埋點技術，不僅可以幫助使用者實時獲取全量使用者行為資料，並極大提高了使用者在資料採集上的效率，從根本上解決網際網路創業公司資料採集難題，幫其落地增長黑客第一步。
過去想要監測點選事件等使用者行為資料時，產品經理需要提前同工程師溝通，一個一個手動設定事件程式碼，工程量巨大，平均每監測一個點選事件需要半小時。而載入了GrowingIO 幾行程式碼後，即可全量收集所有資料，每個事件只要幾秒鐘就可以出數，也不再需要工程師的參與，效率有了顯著地提高。“僅此資料採集一項，就可以幫助網際網路創業公司節省60%的成本。”張溪夢表示。
“這就是無埋點技術和有埋點技術的顯著差別，我覺得不是一個數量級的差別，而是很多數浪級的差別。非常難得有一次，在全球範圍內最領先的IT技術首先在中國生根發芽，而不是我們去複製矽谷等。GrowingIO的團隊，帶來了全球在資料分析領域最好的技術，幫助國內的網際網路創業公司能夠用資料增長驅動運營，分析清楚增長來源，放大企業真正的優勢和使用者喜愛的產品功能點。“經緯創投合夥人左凌燁在談到為什麼看好GrowingIO 時表示。
GrowingIO 產品圖
資料分析更精細
在過去四個月，GrowingIO 上線了漏斗對比、使用者細查、使用者分群等針對更精細化的資料分析功能，可以幫助使用者在全量、實時資料採集基礎上做更精準的資料分析。
如使用者之前想提高購買轉化的話，以往只能看到單個步驟的轉化率，但如何能分析更詳細的分析？哪些環節才是影響轉化的關鍵?哪些使用者在哪些關鍵環節的轉化發生了不同變化？
使用GrowingIO 的漏斗對比功能，以新註冊使用者、老使用者做不同分群，在結算到支付流程中，發現兩個不同使用者分群，在繫結銀行卡這一關鍵步驟轉化率差異最大，隨後，產品或運營便可針對這一環節優化產品，或推出鼓勵新使用者綁卡等方式，精準推送，有效提高轉化率。
產品經理、市場運營人員不僅只看到表面整體轉化率，還能看到了解轉化過程中每一處細節，幫助其在第一時間找到轉化突破點和優化點，以此改進產品體驗、調整運營策略。
GrowingIO成立不到一年來，目前已經獲得包括北森、環信、獵聘、36kr、銷售易、金斧子等大量遍佈企業服務、電商、網際網路金融行業的數百家客戶。
銷售易CEO史彥澤：“GrowingIO能讓我們瞭解每一個客戶使用銷售易的行為過程和習慣，幫助客戶成功團隊更加有的放矢地服務客戶。”