【MSV-004】ボディコンどれい 橘ますみ</a>1992-02-06h.m.p&$SAMM45分钟 数据分析居品对比：谷歌分析和神策数据

Google Analytics（GA）固然恒久占据商场主导地位【MSV-004】ボディコンどれい 橘ますみ1992-02-06h.m.p&$SAMM45分钟，但新兴的数据分析平台如神策数据（SensorsData）凭借其立异的事件启动模子和一站式职业，正在寂静改变企业处理和分析用户数据的花样。本文真切比较了这两种器具在多个方面的才气，匡助读者了解各自的上风及适用场景，从而作念出更适合我方业务需求的聘请。

在数据分析领域，Google Analytics（GA）和神策数据（SensorsData）都是备受艳羡的处置决策。

在以前的二十年里，GA 一直是这个领域的王者，在商场上有着普通的用户基础。筹商词，跟着数字营销的发展和企业里面居品等多团队需求的变化，GA 面对着诸多挑战。尤其是转移竖立的普及和秘籍律例的严格，使得传统 Web 页面分析和商场营销分析难以欢叫当代企业的需求。

比较之下，神策数据接受事件启动模子（event-based model），大约及时接入并处理多平台活动数据，为企业提供全面的用户视角，成为了好多企业的首选。本文将从十个方面详备比较这两种器具，记忆神策数据的上风。

01 不啻于商场，是跨团队的分析平台

GA 行动扶植 Google 投放获客的器具，主要面向以网站获客为主的商场营销团队，固然 Google 收购了 Firebase 用于转移应用分析和探索类分析才气，但分析才气较为基础，数据的整合和场景的相接也存在挑战。企业每每需要颠倒的器具和工夫来整合多平台数据，加多了使用的复杂性和老本。

神策数据是为居品、运营、商场、分析师、束缚者等跨团队职业的一站式数据分析平台，提供十余个居品分析模子，如事件分析、漏斗分析、留存分析、归因分析、用户旅途分析等，匡助企业全面了解用户活动；还不错聚会企业里面的订单、商品、门店等策动数据，构建绝顶活动数据自身的策动分析才气，用数据启动居品的握续优化和用户增长。

在神策分析平台上，企业不错松驰观测不同渠说念和平台的数据，构建无缺的客户旅程视图，进行精确的用户细分和群组分析。同期，平台还提供丰富的勾通功能，如分享讲演和概览看板，匡助团队高效协同使命，快速作念出数据启动的决策。

02 自助分析（Self-Service Analytics）

GA 是一款初学相对容易，但真切分析操作比较复杂的器具，进行高档查询或讲演需要使用 BigQuery 等器具，对工夫才气条款较高。此外，GA 远程灵验的勾通功能，主要依赖静态讲演和姿色板，团队分享、数据订阅等协同类功能不及，为止了团队间的及时勾通和数据分享。此外，GA 并非统统分析都可作念到及时。

神策数据自助分析和勾通器具设想友好，支握用户无需编写复杂的 SQL 查询即可生成可视化的数据知悉，况兼统统的数据接入和知悉都是及时的，这意味着企业大约立即看到用户活动变化，并飞速作念出响应。举例，一家金融科技公司应用神策数据及时辰析用户在其应用中的活动旅途，发现用户在开户的程序时常退出。居品团队飞速调动了用户界面设想的问题，改善了用户体验，提高了用户转换率。

03 场所的准确性（Accuracy of Metrics ）

GA 在际遇筹备数据范畴较大时，会强制进行数据抽样。这种作念法固然大约减少筹备负荷，但无法保证场所筹备收尾的准确性，尤其在数据量较大时，抽样舛误可能显耀影响决策的正确性。

神策数据皆备支握精确筹备，即使在海量数据的筹备查询时也能保证明时性和准确性。通过精确筹备花样【MSV-004】ボディコンどれい 橘ますみ1992-02-06h.m.p&$SAMM45分钟，神策数据大约提供准确的场所收尾，为企业的决策提供强有劲的支握。此外，神策数据也支握抽样筹备的可选功能，客户不错在对数据准确性条款不高的分析场景中主动聘请抽样筹备，无邪欢叫多变的分析需求。

04 实用的 AB Testing

Google 最近关闭了其免费西宾平台 Google Optimize，GA 用户需要寻找新的现实处置决策并进行集成，加多了使用的复杂性和老本。

神策数据领有 AB Testing 居品才气，企业不错凯旋在平台内进行AB测试和用户活动及时辰析。通过无缝集成的现实和分析功能，匡助企业快速考证和优化居品和营销计谋，提高用户转换率和业务增长。

05 ID 谐和筹商 （ID-mapping）

GA 在跨竖立用户识别方面存在一定的局限性。尽管 GA 最新版块支握用户 ID 的功能，但功能和决策的熟识度不高，因为 ID 筹商的实施难度大，GA 远程这方面的支握和名目教授。

金瓶梅

神策数据具备强大的 ID-mapping 才气，不错支握及时的跨竖立、跨平台、跨渠说念的谐和识别用户。通过 ID-mapping 工夫，企业不错全面跟踪用户在不同竖立和平台上的活动，构建客户惟一档案，酿成无缺的用户画像。截止 2024 年，神策数据照旧为数百家企业得胜实施了 ID-mapping 的名目，累积了丰富的多 ID 筹商的名目实施和职业教授。

06 客户分群（Customer Segmentation）

GA 在客户分群方面存在一定局限性：只支握 UI 界面的端正分群，且端正配置的无邪性不及，每每无法欢叫综合化的分群需求；其他的分群花样需要导出数据到 BigQuery 来竣事，竣事花样复杂，亚洲欧美日韩门槛较高。

神策数据具备强大的客户分群才气，支握多维度和跨平台的用户分群。企业不错凭证用户的基础信息、活动数据、竖立类型等多个维度进行综合化分群，从而竣事更精确的营销计谋和个性化职业。举例，一家电商企业不错凭证用户在网站、App等多平台的统统浏览和购买活动，将用户进行分层和分群，针对不同群体制定相应的营销计谋，提高转换率和客户开心度。

同期，神策数据的细分花样绝顶丰富，不仅支握 UI 界面的端正分群模式，还提供了凯旋 SQL 查询的客群细分才气和特意为客群细分场景设想的 EQL 细分花样（Entity Query Language），进一步镌汰了复杂分群的竣事难度，让企业的个性化需求不错无邪、高效、自助的欢叫。

07 标签加工（Customer Tagging）

GA 莫得提供标签加工才气，这意味着企业在 GA 中无法凯旋创建和束缚客户标签，为止了企业进行精确营销和客户束缚的才气。

神策数据具备及时的客户标签加工才气，支握可视化的自助式创建标签，提供了十几种创建花样，欢叫不同标签化的场景需求。通过这种花样，企业不错构建无缺的客户标签体系，让每个客户档案得到进一步丰富。更紧迫的是，这些及时加工的标签能为后续的个性化营销计谋奉行提供精确的东说念主群支握，确保企业大约为客户提供个性化的互动体验。

08 数据秘籍和安全合规

GA在数据秘籍方面面对较多质疑，尤其是在数据收罗和使用方面。尽管 Google 延续改造其秘籍要领，但仍有多个国度和地区对其合规性暗示担忧，具体面对的问题有如下几个方面：

数据传输与存储不相宜 GDPR：尽管 GA 勇猛使最新版（GA4）愈加相宜 GDPR，但由于用户数据仍然传输到好意思国的职业器，这使得这些数据可能受到好意思国政府的监控。多个欧洲国度的数据保护机构以为这种作念法不相宜GDPR的条款，并建议寻找相宜 GDPR 的替代决策。用户 IP 匿名化不及：GA 宣称对用户 IP 地址进行匿名化处理，但这种匿名化仅在数据传输到Google 职业器后进行，在传输经过中 IP 地址仍以明文花样传输，不相宜 GDPR 的严格条款。远程灵验的法律框架：由于“秘籍保护盾”左券的失效，GA 远程正当的数据传输框架，多个欧洲国度的数据保护机构对其使用提议为止。用户数据隐自用于告白投放：Google 不错使用收罗到的数据进行告白投放，这激发了用户秘籍侵扰的担忧。好多花费者对 GA 奈何使用其数据感到不安，并以为这组成了秘籍侵害。

神策数据高度嗜好数据秘籍和合规，提供相宜 GDPR 等秘籍律例的功能，并支握非凡化部署模式（on-premise），从根源上处置数据跨境传输和存储带来的安全合规问题，为天下高出上千家企业提供安全、可靠的数据分析职业。

09 平台洞开性（OpenAPI）

GA 的第三方集成才气主要聚积在 Google 自家的居品上，比其他器具的集成更为复杂。若是企业但愿对 GA 上的数据进行二次开辟应用，必须导出到 BigQuery，需要付出更高的老本。若是不购买 BigQuery，GA 上的数据只可存储 14 个月，也无法使用 SQL 或其它妙技来处理数据，数据的价值被“锁定”和“限时”了。

神策数据提供了皆备洞开的平台才气，支握与多种器具和平台无缝一语气。企业不错通过浅薄的配置竣事数据的快速集成和传输，提高数据应用率和业务决策效果。神策数据还提供了丰富的 API 接口，一体化的数据集成和弥远存储才气大大便捷了企业凭证具体需求进行深度集成和数据应用。此外，神策数据支握数据双向映射工夫（ZeroCopy），即任何支握 Iceberg 外在的数据系统都不错凯旋造访神策中的数据，无需导出/导入，自身只存储一份，从源流上消弭了数据 diff，进一步为企业从简了数据老本，擢升了数据应用的效果。

10 客户支握和职业（E2E Professional Service）

GA的客户支握主要通过合作伙伴进行，凯旋支握较少，企业无法赢得埋点等相对综合的职业支握，导致数据接入的准确性不可保证，影响举座名看法质地。此外，GA的学习难度较大，关于生人和普通用户而言，上手使用并不松驰。企业在实施和使用 GA 时，可能需要参加更多的时间和资源进行培训和支握。

神策数据为每个客户提供端到端的专科职业，涵盖名看法评估、架构设想、实施和“护航”职业四个阶段：

评估阶段：基于 2000 多家客户的职业教授，评估并制定适合的处置决策；架构设想阶段：巨匠团队凭证业务场所和工夫架构，提供高效、老本效益高的演进式架构设想；实施阶段：由专科委用团队肃肃，脚色单干明确，匡助客户快速从居品投资中赢得业务收益。护航职业阶段：针对具体业务增长需求，提供行业教授丰富的巨匠，协助客户完成特定场景的内容操作，擢升团队的行业教授和居品才气。这些职业确保客户在名目有蓄意、实施和评估阶段赢得全面支握，助力业务得胜。

聘请合适的数字分析平台是企业的一个紧迫的决策，需要居品、商场和数据等多个团队共同评估和体验。举例自助分析才气是目下数字化期间的基本条款；及时的客户细分和个性化的营销计谋是今天用户所需要的极致体验；秘籍比以往任何时候都愈加紧迫；奈何更好的施展数据的价值，专科的职业亦然不可或缺的。

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 左券

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