場景一：活動流量及時評估
通常，當一場拉新活動上線后，天級或者小時級的流量監測較為粗糙，運營人員無法通過更細致的波動節點準確定位例外根因，決策的滯后調整可能會導致活動效果的大打折扣，以分鐘為顆粒度的流量分析，能夠準確判斷出當前應用內新增用戶的波動趨勢，幫助運營準確判斷活動效果的最佳時刻，對于后期活動優化具有借鑒意義，
*資料來源于測驗環境，非真實資料
場景二：新版本效果調優
用戶日益變更的產品使用訴求推動著迭代行程的進一步加快，及時的資料反饋能夠幫助運營科學衡量新版本的表現和市場反饋，舉個例子，對于游戲而言，當新版本發行后，玩家對素材的接受程度將直接影響流水收益，實時的資料看板，可一覽玩家對新版本的接受程度，對于例外波動，及時調優并通過運營手段干預，可以降低每次新版本的上線風險，
*資料來源于測驗環境，非真實資料
場景三：實時了解用戶特征
用戶的應用內旅程是否與產品設計相吻合？新增用戶在機型、城市分布等屬性上是否與拉新目標一致？想要了解當前時間段內用戶的高頻應用內行為？實時概覽都可以做到，
“用戶分析”詳細展示了當前用戶的實時屬性分布，卡片式的呈現方式，讓用戶在渠道、應用版本等屬性分布上的特點更加直觀，
*資料來源于測驗環境，非真實資料
“事件分析”可以讓您了解當前用戶的高頻應用內行為，為Push和應用內訊息的推送找到最佳互動時機，
*資料來源于測驗環境，非真實資料
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