GrowingIO 完成 B 轮 3000 万美元融资，首推“分析 + 运营 + 咨询”数据服务模式

10 月 25 日，GrowingIO 宣布获得 NEA、经纬中国和 Greylock 三家投资机构 B 轮融资 3000 万美元，成为行业内同等轮次融资金额最高的公司，同时发布了基于用户全生命周期分析和运营的整体产品新战略， 推出了小程序分析、可视化定义指标、用户画像、全平台用户行为数据采集、全获客渠道分析等 10 多个产品功能重大更新。

但值得注意的是，GrowingIO 此次不只是帮用户搭建一套数据平台或只是提供一套软件，而是在业内首推国内领先的 " 分析产品 + 运营实施 + 增长咨询 " 数据服务体系，提供一整套增长解决方案，帮企业落地用数据驱动业务增长。GrowingIO CEO 张溪梦（Simon Zhang）表示，未来 GrowingIO 将在产品和技术研发、增长服务落地、市场和业务创新上投入更多的资源。" 为产品、运营、增长人员，提供更加快速、高效的用户行为分析产品和服务，帮助他们提高转化和留存，打造增长引擎。"

双模分析更贴近业务

从 2015 年 5 月创立伊始 ，GrowingIO 就将 " 增长黑客 " 概念引入中国，以用户行为分析产品开始帮助客户落地增长实践。据钛媒体了解，增长黑客模型是美国增长黑客之父麦克卢尔在《增长黑客》里提出的海盗法则，即 AARRR 模型。AARRR 的五个单词分别是指 Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（收入）、Refer（传播），分别对应用户生命周期中的 5 个重要环节。

GrowingIO 围绕增长黑客模型，改变传统数据采集流程漫长、耗时耗力的弊病，依托于快速部署无埋点技术，实时采集全量行为数据，搭建完整的数据监控体系，高效管控与运营核心业务指标，为产品和用户增长提供决策支持，用数据驱动企业增长。

10 月 25 日，GrowingIO 在此基础上发布了基于用户全生命周期分析和运营的整体产品新战略， 推出了小程序分析、可视化定义指标、用户画像、全平台用户行为数据采集、全获客渠道分析活动运营分析、小程序看数助手等 10 多个产品功能重大更新。

" 从获客监测、到用户激活、再到留存和变现整个用户生命周期， GrowingIO 按照数据采集、图表监测、分析洞察、实验改进的增长闭环，提供更加丰富完善的产品功能和模块，帮助产品和运营人员快速发现问题、提出假设、实验优化，用数据来驱动增长。"GrowingIO CTO 叶玎玎表示：

除了持续改进 Web/Android/iOS 的采集能力，也新增了对于微信生态圈、支付宝小程序的采集能力等。GrowingIO 同时将支持服务端数据采集和提供更丰富的数据对接方式， 不止是交互行为数据，也包括业务行为数据，GrowingIO 支持全平台数据采集。

新增媒体监测、深度链接、二维码管理和投放映射等，覆盖全渠道数据监测，打通渠道、下载、激活、注册到产品内转化留存的用户数据，支持深度流量分析，精准评估渠道质量。

GrowingIO 增强了数据洞察能力，强化用户画像等功能支持， " 不同客户的留存行为区别、如何快速找到强留存功能，以推送给其他类似的用户分群，提升产品整体留存等这些场景应用，用户此前通常需要分享 1-2 周甚至更长时间的分析才能获取结果，在我们的新功能上，只需几步操作就能获取到。" 叶玎玎介绍。

另外依托于 GrowingIO 既有双模数据采集方案和强大的数据分析能力，GrowingIO 重磅推出的小程序分析产品，支持投放 - 行为 - 业务数据打通，助力做获客 - 转化 - 分享增长分析闭环，不仅满足基础的数据监测和分析，更能支持更深度的转化、留存分析。

比其传统的数据分析工具， GrowingIO 提供一套更为灵活和强大的分析产品。" 更快、更容易上手、更专业、更灵活、更懂增长 " 成为大多数客户选择 GrowingIO 的核心原因。

而这主要依赖 GrowingIO 的双模（无埋点加埋点采集）分析模式，满足敏捷探索以洞察未知增长点，及稳健监控以监控核心增长点的双重需求。其中无埋点全量实时采集用户行为数据，解放研发人力，减少内部沟通成本，敏捷快速支持创新迭代；埋点打通用户交互行为和业务数据，全面监控核心业务运营指标。

创立之初，GrowingIO 以无埋点技术切入市场，解决用户此前在用户行为数据采集上的工作量大，部署周期长，并且用户个性化需求无法被满足，分析灵活度不足，业务同学做数据分析强依赖产研和分析资源等痛点。 减少业务人员对产研和分析资源的依赖，自行圈选，即可按照业务需求制作指标和图表，随时分析随时优化运营策略。

作为 GrowingIO 的技术优势，并随着客户在无埋点技术的使用越来越深入，GrowingIO 不断进行技术迭代和升级，升级数据统计模型及数据模型重构，提高数据采集的稳定和准确性。并新增支持小程序、小游戏、React Native 等，发布 Chrome Web 圈选、实时调试等插件，将机器学习应用在无埋点数据匹配上，迭代圈选元素智能推荐技术，帮助用户更快、更准确的采集所需数据。

推出 " 分析 + 运营 + 咨询 " 体系的数据服务模式

相比其他企业帮用户搭建一套数据平台或只是提供一套软件， GrowingIO 此次推出国内领先的 " 分析产品 + 运营实施 + 增长咨询 " 数据服务体系，提供一整套增长解决方案，帮企业落地用数据驱动业务增长。

在服务客户的过程中，发现很多客户有很强数据驱动的需求，但过往积累的经验更多是流量运营，比较缺乏增长经验的积累。比如在基础的数据体系搭建上，仍旧处于比较初级和粗糙的状态，即便是一些体量大、较为成熟的企业，其内部也没有建立完善科学的指标体系。GrowingIO 在业内搭建了首个增长分析师团队，其分析师和技术实施团队在服务了上千家企业后，积累了丰富深厚的行业经验，提供业内领先的电商、互金、在线社交、在线教育、新零售等几大行业场景数据化解决方案。

在客户接入后，GrowingIO 服务团队会安排