無需 SQL 即可分析
無需撰寫複雜查詢，僅透過 UI 即可立即建立所需的指標和儀表板。數據分析不再是開發團隊的專利。
60+
內建事件
MMP
整合數據的
數據分析支援
數據分析支援
即時
事件數據
收集與分析
收集與分析
與以往有何不同
分析不需要開發人員
Hive Analytics 的設計讓任何人都能處理數據。
無需日誌定義即可使用
基於事件自動收集數據，無需另行定義日誌即可直接將收集的數據用於分析。
在一處管理 KPI
將公司的關鍵指標以 Metric 集中定義，即使標準變更，所有連結的圖表和儀表板也會自動更新。
核心功能
更簡單、更快速的分析
直覺式建立圖表、漏斗、留存分析，並透過儀表板與團隊共享。
儀表板
→將圖表、漏斗、留存整合至單一頁面，建立可與全團隊共享的分析中心
團隊協作用戶活動追蹤
→查詢個別用戶的事件數據，比較分析行為模式
行為分析指標
→集中定義通用指標，自動反映至所有圖表和儀表板
指標一致性圖表
→篩選和分組事件與指標，以多種形式視覺化呈現
事件彙總漏斗
→分析逐步轉換與流失，即時識別問題區域
轉換率分析留存
→追蹤同期群用戶回訪率，獲取留存洞察
同期群分析用戶
精確掌握誰在流失
以及流失原因
結合 40 種以上的基本屬性與自訂事件，精細分類用戶並追蹤活動模式，及早發現異常徵兆。
- 透過區隔選定目標活動對象（Hive 推播·促銷整合）
- 透過用戶活動追蹤比較濫用與高消費用戶行為模式
- 確認鯨魚·海豚·輕度·免費等 6 種用戶分類類型的指標
鯨魚用戶2.1%
海豚用戶8.4%
中等用戶19.3%
免費用戶53.7%
數據
想要的數據
以想要的方式
直接定義事件與指標，與 MMP 等第三方工具整合，或將原始數據匯出至 AWS S3·GCP GCS 自由運用。
- 新增事件定義與屬性管理
- 透過 MMP 整合無需切換平台即可統合分析
- 將事件原始數據匯出至雲端儲存
MMP 整合AppsFlyer · Adjust · Airbridge
已整合
數據匯出AWS S3 · GCP GCS
設定完成
最近匯出今天 04:00 AM
完成 · 2.4 GB
立即開始分析您的遊戲數據
在 Hive Analytics 開啟團隊的數據驅動決策。