場景一：活動流量及時評估
通常，當一場拉新活動上線後，天級或者小時級的流量監測較為粗糙，運營人員無法通過更細緻的波動節點準確定位異常根因，決策的滯後調整可能會導致活動效果的大打折扣。以分鐘為顆粒度的流量分析，能夠準確判斷出當前應用內新增使用者的波動趨勢，幫助運營準確判斷活動效果的最佳時刻，對於後期活動優化具有借鑑意義。
*資料來源於測試環境，非真實資料
場景二：新版本效果調優
使用者日益變更的產品使用訴求推動著迭代程式的進一步加快，及時的資料反饋能夠幫助運營科學衡量新版本的表現和市場反饋。舉個例子，對於遊戲而言，當新版本發行後，玩家對素材的接受程度將直接影響流水收益。實時的資料看板，可一覽玩家對新版本的接受程度，對於異常波動，及時調優並通過運營手段干預，可以降低每次新版本的上線風險。
*資料來源於測試環境，非真實資料
場景三：實時瞭解使用者特徵
使用者的應用內旅程是否與產品設計相吻合？新增使用者在機型、城市分佈等屬性上是否與拉新目標一致？想要了解當前時間段內使用者的高頻應用內行為？實時概覽都可以做到。
“使用者分析”詳細展示了當前使用者的實時屬性分佈，卡片式的呈現方式，讓使用者在渠道、應用版本等屬性分佈上的特點更加直觀。
*資料來源於測試環境，非真實資料
“事件分析”可以讓您瞭解當前使用者的高頻應用內行為，為Push和應用內訊息的推送找到最佳互動時機。
*資料來源於測試環境，非真實資料
登入AppGallery Connect，“我的專案”入口，選擇對應專案，通過“華為分析——概覽——實時概覽”即刻呈現。¬
瞭解更多詳情>>
訪問華為開發者聯盟官網
獲取開發指導文件
華為移動服務開源倉庫地址：GitHub、Gitee
關注我們，第一時間瞭解 HMS Core 最新技術資訊~