界作 by SoloCore
全部解决方案

数据与决策智能

产品增长分析

看见用户从哪里来、在哪流失,以及哪项改变值得验证。

定义关键行为与身份,建立漏斗和队列分析、反馈入口、实验记录和异常提醒,让产品决策基于可复查证据。

讨论方案范围
数据运行模型

定义、来源与决策记录

按业务范围组合

参考运行场景

用典型对象、责任和下一动作说明这类系统如何工作,不代表已上线产品。

当前决策视图

分群与漏斗分析

业务对象状态来源下一动作
事件、身份与指标设计待核验业务系统识别真正影响转化和留存的环节
漏斗、留存、路径与分群分析等待业务系统建立持续实验与学习机制
反馈、实验与行动复盘等待业务系统识别真正影响转化和留存的环节

字段、权限与集成按项目确认

可以改变什么?

事件、漏斗、留存、反馈和实验形成同一条产品学习循环。

  • 识别真正影响转化和留存的环节
  • 建立持续实验与学习机制

可复用模块

  • 产品与隐私分析

    漏斗、路径、转化和留存观察

  • 决策看板

    分层指标、异常、解释和行动队列

  • 市场研究

    来源快照、研究摘要和机会判断

  • 表单与文档流

    受控记录、文档包和完成凭证

  • 证据账本

    可引用证据、冲突和批准状态

这些情况熟悉吗?

  1. 01

    公司没有统一的管理看板,关键数字只能临时向各部门收集。

  2. 02

    不同团队对同一指标使用不同口径,会议时间都花在核对数字。

  3. 03

    报表展示了变化,却没有进入原因调查、责任分配和改进动作。

我们可以构建什么

  1. 01

    事件、身份与指标设计

  2. 02

    漏斗、留存、路径与分群分析

  3. 03

    反馈、实验与行动复盘

证据与边界

客户案例

Content2Page

把结构化内容与图片转为可校验、预览、审核、排队和发布的 SEO 落地页。

主链路已在本地实现;生产切换仍依赖 CMS、存储和通知凭据。

方案预演

SocialPulse

多平台社交数据采集与 AI 分析实验,用于验证本地化情报和桌面交付路径。

平台采集稳定性、授权边界、数据标准化和生产监控尚未完成。

如何运行

  1. 01

    行为观察

    采集关键事件、来源和用户上下文。

  2. 02

    路径与流失

    比较分群、路径、漏斗和留存差异。

  3. 03

    反馈证据

    将问卷和访谈绑定到真实行为。

  4. 04

    实验与学习

    记录假设、变化、结果和下一步。

示例系统

产品增长中心

参考实现用于看见业务对象、状态和工作链路;它不冒充客户案例。

增长循环

方案预演

行为观察
路径与流失
反馈证据
实验与学习

进行中

采集关键事件、来源和用户上下文。

团队知道总访问量,却不知道用户为什么转化或流失。

可按业务边界定制

从当前问题开始,不需要先选择技术。

说明现状、角色、已有数据和第一项需要实现的结果,我们会判断复用、集成与定制边界。

以这个问题开始