資料科學

以資料科學模型瞭解用戶的行為原因

讓 Mixpanel 透過資料模型進一步進行用戶行為分析,這些模型可識別行為相關性,並在重要指標發生變化時提醒您。發現造成 KPI(關鍵指標)起伏的驅動力,讓您可以採取適當的行動。

Signal report showing how user behaviors correlate to goal events, such as plan upgrades
訊號

探索導致特定目標的行為

顯示與您的目標相關的用戶行為,例如購買、追加銷售或更高的留存率,但將數學運算工作留給 Mixpanel。執行實驗以查看實際導致目標的原因,讓您瞭解要重新建立或排列優先順序的事項。

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因果影響分析

評估您產品上市是否成功

不只提供與進階因果模型的相關性。影響報告使用傾向比對來考慮外部因素,讓您瞭解功能推出是否影響了用戶行為。

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按需漏斗分割

顯示熱門轉化驅動因素

只要按一下,即可發現哪些特定用戶分割(例如推薦者 = LinkedIn,或瀏覽器 = Firefox)正在帶動漏斗中的轉化率起伏。Mixpanel 會梳理每個屬性和值,讓您可以發現特定用戶轉化與否的原因。

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產品的未來方向
可能隱藏在您的數據裡

利用Mixpanel更加了解您的用戶。

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