API 分析如何驱动业务增长与决策优化

业务分析是一种使用数据和统计分析帮助企业做出更好决策的实践。它涉及通过分析数据来识别趋势、模式和关系，并利用这些信息帮助企业优化运营、营销和战略决策。

商业分析的价值显而易见。数据驱动的决策能够帮助企业衡量绩效、了解客户，并最重要地推动业务增长。随着越来越多的企业依赖 API 作为数字供应链，有更多的数据可供企业进行衡量和分析。然而，很多企业因未充分利用 API 业务分析，甚至根本未使用它们，而错失良机。

部分原因在于 API 市场发展迅速。一些公司还在探索如何将 API 产品化和货币化，更不用说如何从中收集洞见。然而，领先的企业不仅通过 API 货币化，还越来越多地使用 API 业务分析工具，以更好地理解用户行为并推动额外增长。

需要区分的是 API 业务分析和业务分析 API。

什么是 API 业务分析？

API 业务分析是指基于 API 数据提供的业务洞察，涵盖收入、采用率、客户成功等核心业务指标。通过了解这些数据，可以深入了解业务的健康状况。还可以识别可促使采取主动行动的数据趋势，并预测提升 API 产品参与度的方法。

什么是业务分析 API？

业务分析 API 允许通过 API 调用直接提取有关产品的业务信息，涵盖从实时数据可视化、预测建模到指标报告的多种功能。常见的业务分析 API 产品包括 Google 的 Analytics API、Salesforce 的 Analytics API 和 Sendgrid 的 API。Sendgrid 的业务分析 API 允许检索电子邮件营销活动的相关信息，例如已打开或点击的电子邮件数量，从而有助于改善客户引导。

为什么 API 业务分析很重要？

API 业务分析对于企业来说非常重要，原因包括：

追踪业务增长
利用客户数据完善用户画像，更好地了解 API 的用户
识别趋势和异常，主动发现问题
找出可提升客户参与度和推动收入增长的改进领域

重要的 API 业务分析指标

了解 API 业务分析指标的示例有助于理解其重要性。API 分析既涵盖了以应用工程为中心的指标（如每分钟请求数和平均延迟），也包括以产品为中心的指标（如用户参与度、保留率和加入速度）。API 业务分析则更关注与收入、采用率和客户成功相关的指标，通过这些趋势提供对核心业务绩效的洞察。例如，按 API 使用情况查看前 10 位客户与按收入查看前 10 位客户就是两种不同的分析方式。

这也是 API 分析平台至关重要的原因。作为 API 分析和监控提供商，它能够提供 API 业务分析，支持产品驱动的增长、创新和 API 货币化。它可以跟踪每个请求（包括请求和响应的有效负载），支持通过任何参数进行查询，涵盖从工程指标到 API 使用、增长、保留和消耗的所有内容。

正如弗朗西斯·培根爵士在 1597 年首次提出的“知识本身就是力量”这句话所言，对 API 数据和业务健康状况的洞察为企业提供了巨大的战略扩展和增长机会。

API 业务分析提供商

API 优先分析工具在 API 业务分析方面提供了丰富的功能，但还有其他一些工具和提供商专注于商业智能，主要属于应用程序性能监控 (APM) 工具阵营，包括以下几种：

DataDog

DataDog 的指标围绕服务器和服务建模，主要针对 DevOps 和站点可靠性团队的需求，关注基础设施和技术运营的健康状况。确保基础设施正常运行并保持高效非常重要，DataDog 是市场上最受欢迎的基础设施和应用程序监控工具之一。

New Relic APM

New Relic 是另一种传统的 APM 工具，主要用于监控网站和基础设施的健康状况。它包括内存使用情况、每分钟请求数等基础设施指标，以及 Apdex 分数、延迟等应用程序级别的运行状况。与 DataDog 类似，New Relic 的指标围绕服务器和服务建模，提供对基础设施运行状况的洞察。

Kibana

Kibana 是工程师最常用的开源日志可视化工具之一，是 ELK 堆栈（Elasticsearch Logstash Kibana）的一部分，具有快速设置的优势。Kibana 非常适合高基数日志数据分析，但支持的可视化类型较为有限。其主要用途是提供日志搜索和对原始事件数据的简单分析，而不是真正的 API 监控工具。对于调试用途来说可能已经足够，但 Kibana 无法执行诸如渠道和保留分析等流行的业务指标。

原文链接：API Business Analytics