全端数据采集
支持 Web、App、小程序多端接入
一套 SDK 轻松覆盖全平台
Web
iOS
Android
小程序
从数据采集到洞察分析，驱动全链路数据增长
支持 Web、App、小程序多端接入
一套 SDK 轻松覆盖全平台
通过事件、漏斗分析、路径分析、留存分析
多维度洞察用户行为
实时监控应用性能与异常
保障产品稳定可靠
行业趋势与产品更新，为每一次业务决策提供新的启发。
代码贴上了，不等于统计就对了。部署后最常见的返工不是代码写错，而是没有人系统核对"到底哪些页面被统计到了、哪些漏了"。前端只关心代码有没有发布，后端只关心服务有没有起来，业务只关心转化数据好不好看，"页面范围"这件事天然落在三不管地带。本文...
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一次版本灰度结束后，数据组把留存曲线挂到经营会上：新版本的次留较旧版本低了几个百分点。这时候首先要回答的，不是"产品这一版做错了什么"，而是"这几条曲线放在一起，到底可不可比"。留存差异可能来自真实体验下滑，也可能来自版本覆盖人群、投放渠道...
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一次实验上线前的例行核对，往往不是被一个大错误卡住，而是被一连串小偏差慢慢带偏：分流比例偏了几个点、两组里新进用户占比不一样、实验周期恰好只跨了一个工作日。这些偏差单看都不致命，叠在一起就会让"改版有效"的结论站不住。本文按一次分组核对的推...
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做增长的人都听过RFM，但真到落地时，团队往往卡在同一个地方：数据散在各处，不知道先建什么标签。RFM听起来像一个现成功能，实际上它是一套分层思路，需要先把可用的行为数据凑齐。下面按落地笔记的顺序展开——先讲前置条件（数据备不齐，分层无从谈...
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在内容团队做数据分析内训时，常抛出一个问题："跳出率高，是不是就说明这个页面做得差？"抢答"是"的人不在少数。这个答案错得整齐，根源在于大家把跳出率当成了页面质量评分。事实上，跳出率只是一个行为计数，它本身不评价好坏。官网对跳出率的定义很直...
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先看一个演示场景（不指向任何真实工单或客服记录）：假设看板上的首屏加载时长看起来正常，客服却收到用户反馈说"点了菜单要等好几秒页面才出来"。这种对不上的原因在于，首屏指标记录的是用户第一次打开站点的那一段旅程，而用户抱怨的其实是进入站点之后...
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整理流失分析选题时，最常被业务方拿来的一句话是："流失这么严重，肯定是产品不好用。"这句话跳过了所有诊断环节，既冤枉了产品，也耽误了真正该解决的问题。做流失分析和医生看诊是一个道理：病人说头疼，医生不会立刻开药，而是先量体温、测血压，把那些...
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演示场景（不对应任何真实入职记录）：新人入职第一周，Leader丢下一句话——"你先熟悉一下数据，看看用户都在干嘛"。她打开后台，看到事件分析、漏斗分析、行为路径、留存分析、用户分群一排菜单，每一个点开都是陌生的图表。没有人告诉她这些按钮分...
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你是否也在经历这些？
数据分散、分析困难、问题发现滞后
真正影响增长的，往往不是没有数据，而是数据无法产生价值。
接入456数据后：
一次接入，多端数据统一采集、统一口径、统一分析，建立完整的数据视图。
接入456数据后：
事件、漏斗、路径、留存等分析能力集中在一个平台，让业务人员也能快速找到答案。
接入456数据后：
将业务分析与性能监控打通，从异常发现到问题定位，让团队更早发现、更快处理。
这三个问题能马上回答吗？
能不能看清从访问、注册、激活到付费的完整转化路径？
跨端行为能不能真正串起来，而不是三个平台三份数据？
能不能第一时间定位到具体页面、事件或异常？
一个平台，看全数据、读懂用户、发现问题，让每一次分析都更接近业务答案。
针对不同业务场景，匹配更适合的数据分析能力，让每一次数据洞察都更贴近业务目标
全方位护航数据驱动，让你更快、更准、更安心做增长
简单几行代码，快速完成接入
实时生效和采集
Web / App / 小程序数据打通
统一平台分析
多重保障与权限控制
保障企业数据安全
稳定处理海量数据
保障业务高频查询运行
7×24小时服务响应
助力业务持续增长
覆盖多元业务场景，用真实的数据洞察助力企业持续增长
灵活的版本与数据能力配置，满足不同阶段的分析与增长需求
￥99 /年起
适合初创公司