我们了解到，在数字化产品（如APP、游戏等）及依赖数字营销推广的行业中，都极其需要高效的数据分析来推动增长，而在这个过程中，开发者会面临各种各样的难题，如：
1️⃣ 频繁地切换工具
随着业务扩展，团队需应对多样化的数据需求：调优阶段需用户行为分析提升留存；推广阶段整合归因与渠道花费数据；变现阶段接入收益数据；后期处理 CPS 结算等复杂场景，每天在几个工具间来回切换，缺乏全局视角或灵活工具，阻碍业务高效推进。
2️⃣ 复杂的跨部门协调
数据分析过程需要多个部门协作，如技术、运营、市场等。不同部门的数据需求和工作节奏不一致，导致沟通成本高、数据流转慢，从而延缓业务决策速度。
3️⃣ 难于真正用数据去驱动决策
即使收集了来自多种来源的数据，如用户行为日志、营销归因数据、渠道花费记录和广告变现收益等，开发者仍可能因数据孤岛问题或分析工具限制，难以将这些分散的数据整合为清晰的用户行为链路，更难从中提炼出可靠的决策依据。
4️⃣ 高昂的生命周期成本
在产品初期，开发者通常依赖第三方工具探索业务模式，但随着隐私和灵活性需求增加，会转向自建数据中台。这个过程需要大量投入，不仅涉及人力、物力和财力，还常因技术设计、系统集成等问题不断试错，延长建设周期，影响业务响应效率。
DataTower.ai 存在的初衷就是为所有开发者带来真正属于他们的数据分析工具，帮助开发者轻松打造出色产品并推动用户增长。DataTower.ai 不仅能够满足开发者从数据采集到分析的全方位需求，还可以在开发者有自建数据中台需求时，提供开源和开放的实际落地方案，如开源社区、开放平台（插件中心、应用中心、模版中心、OPEN API、开发平台等），来支持个性化搭建，同时确保业务隐私得到有效保护，使DataTower.ai 成为一个可靠且具有可持续性的基础平台。
我们的核心目标用户
1️⃣ 产品团队
- 角色：开发者、产品经理/运营、数据分析师
- 需求：
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- 行为分析：需要细粒度的用户行为数据，优化产品功能、用户留存和增长策略；
- 全链路数据洞察：希望快速看到从用户获取到变现的全链路数据；
- 数据可视化：无需 SQL 的情况下，直观呈现单个用户全旅程数据，洞察用户行为。
2️⃣ 技术团队
- 角色：后端开发工程师、数据工程师
- 需求：
- 可扩展性：需要支持多源数据接入的灵活解决方案；
- 开放性：易于二次开发和系统集成，适应不同企业规模；
- 数据处理能力：实时处理海量数据，减少系统维护负担。
3️⃣ 增长团队
- 角色：用户增长、营销人员、运营团队
- 需求：
- 买量数据分析：追踪广告效果，优化投放策略；
- 预算分配：精细化渠道分析，提升ROI；
- 变现优化：精细化变现数据分析，提高变现效率。
4️⃣ 高管团队
- 角色：CEO、CTO、CMO等高层
- 需求：
- 根据综合的业务数据视图，制定整体的战略与方向；
- 降低数据工具使用成本；
- 平衡数据工具使用中涉及的隐私合规及效率问题。