微软中国官方商城是微软官方用来销售电脑、手机等数码产品及微软旗下软件产品的在线商城。
在线商城运营总监 Dave 希望能够通过 Ptengine 帮每位运营人员更容易的利用数据，让增长缓慢的在线商城销售额，可以有所突破。
Dave 在接受我们采访时，兴奋地谈到，“我认为团队的价值在于员工，赋能员工就是提升团队价值和影响力！Ptengine 让我的团队学会了运用数据，沉睡的数据被挖掘出来，产生了意想不到的价值。”
截止到2019年6月，微软在线商城已经持续购买 Ptengine 及服务 3 年了。从一开始仅一个部门使用，到现在的全体员工都在使用，这个过程经历了无数次激动人心的增长故事。
从仅几个人使用 Ptengine 到部门的每位员工都在使用，大家在不知不觉中，将数据和洞察运用到了日常的工作中。人和数据的充分融合，带来了持续、健康的在线商城业绩增长。
微软商城如何备战“双十二” ？
运营团队的挑战
电商营销，唯快不破。双十二前夕，电商们又要开始一个个难眠夜了。
Dave处理不同商品的基本原则是：关注度高的产品，保持高价以增加利润，关注度低的产品，大幅度降价刺激消费。
但是，如何提前知道用户的关注度呢？
Dave所在的在线运营部门，汲取之前促销活动的教训，必须先回答出这个问题：如何提前评估每款产品的需求，确认最佳价格，并通知其他部门备货量？
预热期不只预热，还能 “刺探敌情”
一般商城活动推广页需要至少预热10天，并在这期间，制定备货数量，且优惠价格也要在这个时间段内确认。
Dave 希望知道每件商品的实际需求，从而决定是否降价，降多少？这些是这次活动的成败关键。
例如，12月6号的时候，怎么知道首推的 Surface Pro 预计能卖掉几台？
产品人员的提议
学淘宝设个收藏夹，用星号添加，根据商品的收藏数量判断其受关注。下图为添加收藏夹的设计。
但是站在 Dave 的角度上，页面加入这个星星，用户体验不友好，另外做这个星星，需要花技术人员好几天时间。
技术人员的提议
在每个产品里面添加事件监测跟踪代码，在 Omniture里生成报表，最后呈现出来的，是以下这个报表。
图为技术人员的 Omniture Coding 方案。
不幸的是，获取这个结果需要运营人员等待很长时间，程序员部署代码、输出数据结果等工作也需要花费人力成本；但推广人员需要很快知道哪些是爆品，进而有针对性地投放。
Dave 的提议
使用 Ptengine ，不需要代码特殊设置，通过点击热图，实时、直观的查看所有商品的点击情况。商品热度一目了然，决策很容易统一。
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（为保护客户数据，此处隐去具体页面点击数量和百分比）
根据所有商品的平均点击水平，大家一起确定了热门和冷门商品的标准，然后，对热门产品增加库存，对冷门产品进行打折促销。
收益
运用Ptengine，之前只有在复盘时才会用到的预热期数据，成了“现场指挥官”。而且，给出了正确的行动指南。
这个举措，让我们在双12期间的销量，竟然反超了双11 的水平。
给营销加足马力，追加更精准投放
战鼓已经敲响，双 12 倒数第 5 天，流量在稳步增加。Dave 利用这个最后的促销时机 ，打算给“战鼓”最后的一击。
他针对主推的几款产品做了更深入地分析，发现不同广告来源的用户，对产品的兴趣点有显著差异。
于是，他迅速改变信息流广告的投放内容，针对每个渠道的特点，在促销前 3 天，追加了一波差异化的广告。果然，成本不变，流量翻倍！
既增加互动，还不烦扰用户？
微软商城有一个长期沉睡的服务——微软产品的系列保险服务。
Dave 发现了这个无人问津的商品后，做出大胆假设：竞争品牌的同类服务很受欢迎，但是我们的却大相径庭，很可能是因为之前没有做过任何推广，下单用户根本不知道这个服务的存在。
但是，Dave 仅仅依靠假设去调动 IT 资源，不仅沟通成本高，而且效果验证周期很长。
恰巧，Dave 在体验 Ptengine 最新升级版的用户名单中。他通过最新的自定义设置，将提示保险服务的推送发给刚购买完特定产品的用户，Dave 制作的推荐引擎展示效果如下图。
效果如何呢？直接看Dave的反馈。
（ 为保护客户隐私，此处隐去了 Dave 的微信名，请根据卡通微信头像脑补 Dave 的笑容 ）
节省的时间成本：原本一个月的工程，现在1小时搞定了。
提升的转化率：这个互动提醒，让购买率翻了一倍。
所以，既增加互动，还不烦扰用户，也是能够做到的——在对的场景，给用户需要的信息！
大家都用，才能有用
Dave 不仅在自己部门普及 Ptengine 的使用，这个产品已经被整个中国官方商城的员工广泛使用了。
“ 我们之所以喜欢这个产品，有一个很重要的原因是，它的使用门槛很低，功能却可以维持强大。团队里，在用专业数据分析软件的只有两个人；但是没有在用 Ptengine 的，可能不到两个人吧。”
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