現代數據平台的用法示例：

零售業

• KPI關鍵績效指標摘要：KPI 摘要可用於跟踪關鍵績效指標，例如收入、轉化率、平均訂單價值和其他指標。 此分析可以幫助零售商確定其業務的趨勢和需要改進的領域。
• 銷售分析：銷售分析可以幫助零售商了解哪些產品賣得好，哪些產品賣得不好。 這些信息可用於優化定價、庫存管理和產品選擇。
• 應用內/網絡之旅：分析客戶的應用內或網絡旅程可以幫助零售商識別客戶體驗中的痛點，並優化其用戶界面和設計以提高轉化率。
• 跳出率分析：跳出率分析可以幫助零售商了解客戶為何離開網站而不進行購買。 這些信息可用於確定網站設計、內容和整體用戶體驗方面需要改進的領域。
• 轉化率分析：轉化率分析可以幫助零售商了解有多少訪客轉化為客戶，以及哪些因素影響他們的購買決定。 這些信息可用於優化定價、促銷和網站設計，以提高轉化率。
• 通道/深層鏈接分析：渠道和深度鏈接分析可以幫助零售商了解哪些營銷渠道和活動為其網站帶來了最多的流量和收入。 這些信息可用於優化營銷支出並提高投資回報率。
• 戰役成效分析：活動分析可以幫助零售商了解哪些營銷活動最能有效地推動流量和銷售。 此信息可用於優化營銷支出並提高投資回報率。
• 下載分析：下載分析可以幫助零售商了解有多少客戶正在下載他們的移動應用程序以及他們如何使用該應用程序。 此信息可用於優化應用程序設計和用戶體驗，以提高參與度和轉化率。

物流行業

• 收入分析：按服務類型、客戶和地區分析收入，以確定增長趨勢和機會。
• 成交量分析：按服務類型、客戶和地區分析發貨/貨運量，以跟踪需求並優化資源。
• 運營商表現：分析承運商績效數據以跟踪準時交貨、貨件損壞和其他指標，以確保承運商提供的服務質量。
• 貨運成本分析：分析運輸和物流成本，以確定節省成本的機會並提高盈利能力。
• 發貨跟踪：分析發貨狀態，減少發貨延誤，提高客戶滿意度。
• 供應鏈可視性：為客戶提供供應鏈的端到端可見性，包括庫存水平、發貨狀態和運輸詳細信息。
• 路線優化：分析歷史運輸數據和交通模式，以優化送貨路線並最大限度地降低運輸成本。
• 客戶細分：分析客戶數據，根據客戶的運輸偏好、訂單頻率和其他因素對客戶進行細分，從而定制服務和營銷工作以滿足他們的需求。
• 風險管理：分析有關天氣模式、自然災害和其他風險的數據，以主動管理風險並減輕供應鏈中的潛在中斷。
• 倉庫效率：分析倉庫數據以優化倉庫佈局、減少處理時間並提高生產力。
• 可持續性分析：分析碳排放、燃料消耗和其他可持續性指標的數據，以確定減少環境影響和提高供應鏈可持續性的機會。
• 清關效率：分析清關流程數據以優化效率並縮短交貨時間。
• 保險理賠分析：分析保險索賠數據，以確定保險流程的趨勢和改進機會。

社群聆聽

• 情緒分析
• 配置監控
• 發文分怖
• 關鍵字選單

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