近日，火山引擎发布了数智平台VeDI，在DataFinder 最新的4.0版产品中，推出了针对零售行业的数据分析场景模板。零售行业企业均可在其中选择合适的分析场景，一键生成贴合业务的数据指标体系和看板，实现从“数据采集”到“数据分析”的全链路贯通。

对企业而言，数字化转型是一项复杂的工作。它意味着要有合理全面的数据采集方案，从将各类数据进行统一快速接入，并从繁多的数据中采集到有效信息；要有完善的指标体系，通过精确的量化解读业务的方向。整条链路搭建门槛高、费工时、耗人力。

DataFinder的「场景模板」功能解决了这项痛点。它全面总结了字节成立以来的数据分析方法，并融合火山引擎服务数百家外部客户的经验，将零售业具有通用价值的数据分析体系进行了抽象，预置为产品的底层数据模板，使得零售企业可以结合个性化设置直接调用。

举例而言，目前，线上的零售平台通常会采用轻量级App或小程序的展示形式，受限于页面可展示内容的局限性，存在大量的商品不被曝光的情况。对线上零售平台而言，在有限的页面长度及浏览时间内，提高商品展示位（运营位）的转化效率尤为重要。

那么如何有效利用数据，提升商品展示位（运营位）的下单转化效率呢？

在 DataFinder 提供的「场景模板」功能中，针对这一场景，设有特定的指标分析体系模板。

从指标看板中获取到数据信息后，零售行业可以进行多个方向的运营优化动作，如：

1. 定位转化率较低的运营位：通过数据能够直接定位到转化率低于全站转化率的运营位，可以直接针对它们采取优化措施，如更换主题或更换运营位UI/UX等措施；

2. 定位转化率最好的商品：通过「场景模板」中的数据监测，找到种草效果最好、下单转化率最高的热销商品，定期做热销商品榜单，并对热销商品倾斜推广展示资源。

像这样的行业数据场景模板，DataFinder 中设有58套
涵盖泛互联网、金融、汽车、大消费、政府等行业

以数据驱动决策的企业，是能快速聚焦核心目标，并将其逐层拆解为可量化的数据，在数据中不断解读到信息和价值的企业。火山引擎希望通过 DataFinder的「场景模板」能力，将字节跳动多年来的“数据驱动增长”方法论进行产品化输出，把数据驱动能力赋能给更多的企业。

通过 DataFinder的「场景模板」体系，企业可“一键生成”个性化数据分析体系，完整地拥有数据采集、指标定义、指标分析、报表展示的能力，大幅降低数据基础建设的投入成本和时间周期。

目前 DataFinder 已经服务了包含中国移动、长沙电视台、美的、上海家化、凯叔讲故事、公牛、慢慢买等在内的几百家内外部优秀客户，正在帮助多个行业企业推进数字化转型。