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Sensors AI Win Case：Cheetah Mobile

Cheetah Mobile 借助 Sensors AI 提升多产品增长分析与运营响应效率​

一、客户背景：多产品、多市场运营下，增长团队面临探索性分析效率与运营响应速度双重挑战​

Cheetah Mobile 是移动互联网和 AI 科技领域的企业客户，业务覆盖消费级移动应用、数字化服务及 AI 相关产品，在多个市场服务大量用户。随着产品矩阵与区域运营规模持续扩大，产品、增长和商业化团队需要持续关注用户获取、活跃、留存、转化、商业化表现以及活动效果。

在传统分析流程中，业务团队主要依赖预设看板和分析师支持。看板能够监控固定 KPI，但面对“为什么某个渠道留存下降”“哪个用户群体转化更高”“近期活动是否带来了高质量用户”“哪些用户适合进入下一轮运营动作”等连续追问时，仍需要人工准备分析口径、拆解指标、筛选人群并输出解释。

该场景主要面临三类挑战：

  • 探索性分析周期长：业务用户依赖分析师或预设看板回答追问，一个典型分析需求从提出问题到获得初始答案通常需要 1-2 个工作日，约 8-16 个工作小时。
  • 增长运营链路割裂：从用户行为洞察到分群、活动策略和产品实验，中间需要反复人工分析和业务确认，活动迭代通常需要 2-3 天。
  • 分析结果验证成本高：如果 AI 回答不能绑定客户自己的指标、人群和事件 schema，业务团队难以判断答案是否可信，也难以直接用于增长决策。

典型痛点案例：某产品线在一次活动后出现新用户次日留存波动。过去团队需要分析师分别查看渠道、留存、漏斗和活动数据，再与增长团队讨论原因；在高频活动迭代场景下，这种方式难以支撑快速试错。

二、Sensors AI 产品优势能力：自然语言分析 + 行为洞察生成 + 增长运营动作承接​

神策数据为 Cheetah Mobile 构建了基于 Sensors AI + Amazon Bedrock 的 AI 辅助产品分析与增长运营能力，使业务团队能够通过自然语言直接访问客户行为数据，并将洞察转化为可执行的增长动作。

  1. 自然语言探索分析：将 8-16 小时的初始分析等待压缩到分钟级

业务用户可直接提出围绕留存、用户路径、活动效果、渠道质量和商业化表现的问题。Sensors AI 会检索 Sensors Analytics 中的事件、用户属性、漏斗、留存、人群和活动数据，并基于客户已有指标体系生成业务可读解释。相比过去依赖人工报表，业务团队可在 10-15 分钟内获得 AI 辅助初始分析结果，并继续追问细分人群或异常原因。

  1. 数据 grounding 与结果验证：AI 洞察可回链到源指标和看板

Sensors AI 不以通用问答方式孤立生成答案，而是将回答 grounding 到客户自己的数据模型、指标定义和分析看板。AI 生成的解释可以回链至 Sensors Analytics 的源指标、人群或看板，业务团队可在采取行动前验证结论，从而降低“看起来合理但无法复核”的风险。

  1. 增长运营响应：从行为模式总结到分群和活动建议

增长团队可使用 Sensors AI 总结用户行为模式、识别目标人群、发现优化机会，并形成后续分群、活动或产品实验建议。过去从洞察到活动策略通常需要 2-3 天；引入 Sensors AI 后，分群发现和策略讨论可缩短到 30-45 分钟，并支持当天迭代。

依托亚马逊云科技 Bedrock 实现生成式 AI 能力全面进阶：Amazon Bedrock 以安全托管模式提供基础模型能力，支持自然语言理解、推理、摘要和解释生成。Sensors AI 将 Bedrock 的生成式 AI 能力与客户行为数据、指标体系和运营流程结合，为多产品、多市场的增长分析场景提供稳定、可验证、可扩展的 AI 分析底座。

三、解决方案价值​

该方案通过两个核心 KPI 体现业务影响：探索性分析效率和增长运营响应速度。

KPI 1：探索性分析效率

  • 基线：业务用户依赖分析师或预设看板回答追问，典型探索性分析需求通常需要 1-2 个工作日，约 8-16 个工作小时。
  • 目标：将获得初始分析答案所需时间至少减少 50%。
  • 实际结果：Sensors AI 支持业务用户通过自然语言问题获得 AI 辅助解释，并在 10-15 分钟内形成初始答案，初始分析周期缩短 90% 以上；用户可基于 Sensors Analytics 看板验证结果。
  • 测量方式：对比分析需求周期、自助 AI 分析会话数量、看板验证记录，以及产品和增长团队反馈。

KPI 2：增长运营响应速度

  • 基线：将行为洞察转化为分群或活动决策需要反复人工分析，活动迭代通常需要 2-3 天。
  • 目标：提升分群发现和活动迭代速度，使增长团队可以更快响应用户行为变化。
  • 实际结果：增长团队可通过 Sensors AI 总结行为模式、识别目标人群并推荐后续分析方向，分群发现时间缩短到 30-45 分钟，活动准备周期从 2-3 天缩短到当天可迭代，增长运营响应速度提升 70% 以上。
  • 测量方式：分群创建记录、活动策划时间戳、AI 辅助人群分析次数，以及产品和增长运营团队反馈。

通过该方案，Cheetah Mobile 的产品和增长团队不再只依赖固定看板与人工报表，而是能够围绕用户行为持续追问、快速验证并形成运营动作。Sensors AI 在提升分析效率的同时，也帮助客户建立了可复制的 AI 分析改进闭环：收集用户反馈、完善指标和 schema 描述、优化 Prompt、回链看板验证，并逐步扩展到更多产品线和增长场景。