数据治理指组织对数据的可用性、完整性和安全性的整体管理，数据治理的重要性在于数据治理是所有数据应用的根基，其好坏直接影响所有数据应用的价值。但数据治理面临多方挑战，如数据传输、数据准确性、设备兼容性等带来的数据采集技术上的挑战，用户隐私与安全挑战，组织结构与部门隔阂带来的配合挑战，以及业务持续迭代中带来的挑战。健全的数据治理计划需要明确的权责划分、明确的程序和执行程序的计划，数据治理的过程要贯穿到整个业务迭代的过程中，并以产品化、组件化的思路来解决，不能依赖于人工，且是一个持续而长久的过程。
神策数据副总裁张涛指出，环境改变了，问题也会跟着变，过去风行的 AARRR 模型不一定适于今天的问题解决，现在企业需动态的评判模型可用性，并创新性地指出 AARRR 模型适应新形势的使用方式，此外，还指出单纯的用户增长技巧已经见顶，需要从产品价值增值的角度去更长远的思考产品增长的问题。
用户体验可以分为“操作”与“反馈”两大部分进行量化，操作就是用户是如何点击使用的，反馈是指产品加载、报错等界面反馈的性能。操作步长、操作耗时是交互分析的关键变量，通过转化用户与流失用户的操作深度，分析产品流程交互体验的阻塞点，提升产品转化。另外，通过用户侧的产品性能埋点，以“报错”为例，分析报错对业务转化的影响以及优化思路，最后介绍了预警体系的搭建方法。
神策数据业务咨询师王媛媛现场指出跨端的用户行为数据建设的目标是通过全「端」用户行为数据整合与分析，最大化数据应用价值，并介绍了企业在建设时需关注的三个重点为统一模型、打通标识、采集数据，亟待解决的痛点为：「端」到「端」关联丢失、同个用户系统多角色难区分、统一用户多标识选择难，并结合某在线教育平台的获客转化和某新零售体验店 O2O 运营的两个案例进行了详解。最后，她预测未来企业的发展趋势为线上与线下场景紧密联结，「端」越来越丰富。
神策数据业务咨询师闫丽君针对常见的三大分群问题结合实际案例给出了一针见血的解决方案。针对不会分群的问题，她介绍了明确的分群思路与用户图谱巧妙结合的技巧，并深入运营活动分群、新用户首购、视频产品用户活跃三大场景进行全面剖析；针对会分群，但无数据的问题，她指出企业可以善用已有数据，从核心行为触发完善数据采集，并详解快速完善数据的三个方法；针对会分群，但数据获取慢的问题，她指出可加强数据的实时性及平台的易用性助力企业实现高效分群。
从策略、流程、评估、全局总览 4 大方面分析运营在实际工作中所遇痛点，并从数据驱动的角度出发，解释如何从“可评估、可追踪、可分析、可优化”4 大方面将运营可“视”化，并以实际业务为例，分析如何将活动的历史数据、用户的行为和属性数据、商品的销售数据、活动的实时数据等真正地并做到可“视”化。
