趣學車簽約神策資料，資料賦能學車“新體驗”
近日，全國性網際網路駕校連鎖品牌趣學車簽約神策資料，趣學車希望通過專業的大資料分析工具神策分析挖掘資料價值，優化學車體驗，提高駕培效率，讓學車更“有趣”。
以“讓天下沒有難考的駕照，成為馬路殺手的殺手”為使命的趣學車成立於 2015 年 7 月，通過高質量的自營培訓服務，創立了一系列以使用者為核心的服務標準，樹立了駕培行業的服務標杆。目前已開通 30 個城市的業務，服務覆蓋上千萬大學生。
趣學車產品合夥人張澤濤表示，與神策資料合作是通過對業界口碑、技術實力、使用者行為分析專業性三點綜合評估多方對比後的最終選擇，目前主要希望神策資料實現以下兩方面的價值：
一、整合資料資源，優化使用者體驗
趣學車一直致力於提供更優質的學車服務，更好的學車體驗，不僅有線上 App 和微信服務端，也有完整的線下培訓服務體系，但傳統的資料工具很難支援多端資料的打通和深入分析。
神策分析的多種埋點方式支援客戶端、伺服器日誌(WebServer Log)、業務資料庫(Database)、第三方服務、歷史資料匯入等全端資料採集，能有效幫助趣學車打通多端資料，消除資訊孤島，保證了使用者資料的統一性，同時九大資料分析模型也為使用者行為深度分析打下堅實基礎。
二、使用者行為深度分析，為決策賦能
作為一個綜合性網際網路駕校，趣學車的使用者可以劃分為三類，分別是學員、教練、駕校，平衡好這三類使用者的關係至關重要。
神策分析的九大資料分析模型可支援趣學車靈活分析學員的學習情況、教練的教學情況、駕校的使用情況。趣學車通過使用者行為的深度分析來輔助 KPI 考核和產品迭代的科學決策，如下：
KPI 考核，如趣學車通過漏斗模型可分析每個學員的學習進度，通過關注學員的學車時長，來考量培訓的時長和成本，同時作為重要指標考核教練和產品經理的工作。
產品迭代，如趣學車的運營人員發現小程式的轉化沒達到預期，後續通過資料分析發現是一個按鈕的點選過低導致，運營人員最終通過神策資料進行 A/B 測試後提高了點選率和轉化率。
趣學車與神策資料合作至今，產品合夥人張澤濤做出如下評價：
“我們一直希望通過趣學車的努力能做到讓學員輕鬆簡單地拿到駕照，這離不開學員、教練和駕校三方的良好整合，基於使用者行為的研究，是趣學車目前精進的重要方向。神策資料的創始團隊是百度出身，在合作期間也看到了神策資料對技術的考究以及服務的專業性，未來希望通過神策資料進一步挖掘資料的價值，讓‘學車’更簡單有趣。”
更多幹貨和案例，可以關注“神策資料”和“使用者行為洞察研究院”公眾號瞭解~ 