GrowingIO重磅上线用户细查，真正了解用户的真实行为轨迹！
不是粗略的PV\UV， 也不止于某些特定行为，更不是用户分群过滤， 3月19日，GrowingIO 推出真正的用户细查功能，无埋点全量收集数据，了解每一位用户的真实行为轨迹。全方位帮助企业发现问题、提出诊断，以数据而非直觉驱动决策。
一直以来，大部分人对于网站或者应用的数据分析的印象都停留在宏观层面的数据统计，例如，查看每日的活跃用户，统计每个人的访问时长，以此来判断自己产品的受欢迎程度。
另一部分数据分析产品还能在此基础上略进一步，例如，查看有多少人点了某个按钮？而这其中又有多少比例的人在点了按钮之后会继续点击某个链接？
但更深层次的精细数据，很多分析产品就无能为力了。表现在数据分析上，就是很多指标，我们只知其然，却不知其所以然；只知道转化率是30%，却不知道这三成的人为什么转化成功，七成的人为什么会转化失败。
GrowingIO新推出“用户细查”功能，这个功能能让数据以单个用户为单位串联起来，呈现出用户在网站及应用内的真实交互行为轨迹，能帮助产品运营人员迅速发现问题症结所在，为产品优化提供数据支持。
在以往，如果想要了解用户的真实行为轨迹，只能通过抽样调查的方式，邀请几位用户现场演示操作。这不仅非常耗时，而且成本巨大，样本也不一定准确。
而进入数据时代，一切都可以通过数据采集和分析的方式来进行还原，不仅可以轻松看到一位用户的行为轨迹，还可以将用户分群，按不同的群体来观察用户的行为模式，找到典型的用户使用习惯。
GrowingIO的无埋点数据采集方式是用户细查能真实还原用户行为的基础。
目前市场上，也有少数数据分析产品提供了“用户细查”功能，如Mixpanel等。但他们的埋点数据采集方案并不能做到全数据采集，因此只能在细查中呈现出提前设定好的事件，例如点击“购买”按钮之类的关键事件。
但对于使用者来说，最关心的问题是那些没有点击“购买”的用户，他们都做了些什么因此没有购买呢？那些点击了“购买”的用户，他们有哪些共通的行为特征呢？这些问题，都只有无埋点、全数据的采集方式才能回答。
例如，某在线旅游平台的购买转化率一直在60%左右波动，想要降低流失率却不知该如何下手。
如何通过GrowingIO来找到转化率低得原因呢？
首先使用GrowingIO的“用户分群”功能，将点击了“购买”按钮但最终未能成功提交订单的用户筛选出来，然后通过用户细查功能观察用户在在购买流程中的交互行为，最终发现了一批典型用户，他们拥有类似的行为模式：由于该旅游平台的产品设计，用户在订单页无法修改选项，所以这些用户在下单后，会到产品页反复多次修改，再提交订单，最后失去耐心离开。
在这个例子中，通过细查功能，产品运营人员能直接观察到用户的行为轨迹，从而发现产品设计中被忽略的部分，找到关键症结，对症下药进行产品优化。
从指标到分群到细查，GrowingIO呈现了从宏观到微观的数据分析结果，为互联网企业提供了理解问题、发现问题、验证问题到解决问题的一站式方案，希望能帮助更多企业实践精细化运营，实现数据驱动增长。
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