通过不同渠道用户的留存率和转化率双维度评估渠道的成本收益和用户质量。持续优化投放资源分配，提升获客ROI。 例如通过留存率和转化率识别虚假流量渠道、或识别最佳转化关键词，优化投放渠道。

通过分析客户的行为数据，为不同的生命周期阶段的差异化营销提供数据决策支持。 例如找出购买频率高、稳定性强的复购群体的魔法数字，或确定复购和转化的最佳营销周期。

追踪用户行为和转化链路，识别流程瓶颈，为产品优化决策提供数据支持，用数据验证迭代效果。 例如首页不同资源位的流量分发效率是否符合预期、新客首购核心行为流转化是否遇到瓶颈等。

可覆盖零售业“人、货、场”全域分析，为用户资产、业务双增长提供坚实的数据基础。 例如通过分析门店的销售、库存、商品结构等，优化门店管理策略，提高销售额和毛利率。或通过爆品识别、销售周期分析，优化商品投放策略，最大化销售潜力。