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Google Analytics（GA）虽然长时间占据市场主导地位，但新兴的数据分析平台如神策数据（SensorsData）凭借其创新的事件驱动模型和一站式服务，正在逐步改变企业处理和分析用户数据的方式。本文深入比较了这两种工具在多个方面的能力，帮忙读者认识各自的优良及适用场景，从而做出更适合自己业务需求的选取。
在数据分析行业，Google Analytics（GA）和神策数据（SensorsData）都是备受关注的处理方法。
在过去的二十年里，GA 始终是这个行业的王者，在市场上有着广泛的用户基本。然而，随着数字营销的发展和企业内部制品等多团队需求的变化，GA 面临着许多挑战。尤其是移动设备的普及和隐私法规的严格，使得传统 Web 页面分析和市场营销分析难以满足现代企业的需求。
相比之下，神策数据采用事件驱动模型（event-based model），能够实时接入并处理多平台行径数据，为企业供给全面的用户视角，作为了许多企业的首选。本文将从十个方面仔细比较这两种工具，总结神策数据的优良。
01 不止于市场，是跨团队的分析平台
GA 做为辅助 Google 投放获客的工具，重点面向以网站获客为主的市场营销团队，虽然 Google 收购了 Firebase 用于移动应用分析和探索类分析能力，但分析能力较为基本，数据的整合和场景的衔接亦存在挑战。企业常常必须额外的工具和技术来整合多平台数据，增多了运用的繁杂性和成本。
神策数据是为制品、运营、市场、分析师、管理者等跨团队服务的一站式数据分析平台，供给十余个制品分析模型，如事件分析、漏斗分析、留存分析、归因分析、用户路径分析等，帮忙企业全面认识用户行径；还能够结合企业内部的订单、商品、门店等经营数据，构建超越行径数据本身的经营分析能力，用数据驱动制品的连续优化和用户增长。
在神策分析平台上，企业能够容易查看区别途径和平台的数据，构建完整的客户旅程视图，进行精细的用户细分和群组分析。同期，平台还供给丰富的协作功能，如共享报告和概览看板，帮忙团队有效协同工作，快速做出数据驱动的决策。
02 自助分析（Self-Service Analytics）
GA 是一款入门相对容易，但深入分析操作比较繁杂的工具，进行高级查找或报告必须运用 BigQuery 等工具，对技术能力需求较高。另外，GA 缺乏有效的协作功能，重点依赖静态报告和仪表板，团队分享、数据订阅等协同类功能不足，限制了团队间的实时协作和数据共享。另外，GA 并非所有分析都可做到实时。
神策数据自助分析和协作工具设计友好，支持用户无需编写繁杂的 SQL 查找就可生成可视化的数据洞察，并且所有的数据接入和洞察都是实时的，这寓意着企业能够立即看到用户行径变化，并快速做出反应。例如，一家金融科技机构利用神策数据实时分析用户在其应用中的行径路径，发掘用户在开户的过程频繁退出。制品团队快速调节了用户界面设计的问题，改善了用户体验，加强了用户转化率。
03 指标的准确性（Accuracy of Metrics ）
GA 在遇到计算数据规模很强时，会强制进行数据抽样。这种做法虽然能够减少计算负荷，但没法保准指标计算结果的准确性，尤其在数据量很强时，抽样误差可能明显影响决策的正确性。
神策数据完全支持精细计算，即使在海量数据的计算查找时亦能保准实时性和准确性。经过精细计算方式，神策数据能够供给准确的指标结果，为企业的决策供给强有力的支撑。另外，神策数据亦支持抽样计算的可选功能，客户能够在对数据准确性需求不高的分析场景中主动选取抽样计算，灵活满足多变的分析需求。
04 实用的 AB Testing
Google 近期关闭了其免费实验平台 Google Optimize，GA 用户必须寻找新的实验处理方法并进行集成，增多了运用的繁杂性和成本。
神策数据持有 AB Testing 制品能力，企业能够直接在平台内进行AB测试和用户行径实时分析。经过无缝集成的实验和分析功能，帮忙企业快速验证和优化制品和营销策略，加强用户转化率和业务增长。
05 ID 统一相关 （ID-mapping）
GA 在跨设备用户识别方面存在必定的局限性。尽管 GA 最新版本支持用户 ID 的功能，但功能和方法的成熟度不高，由于 ID 相关的实施难度大，GA 缺少这方面的支持和项目经验。
神策数据具备强大的 ID-mapping 能力，能够支持实时的跨设备、跨平台、跨途径的统一识别用户。经过 ID-mapping 技术，企业能够全面跟踪用户在区别设备和平台上的行径，构建客户独一档案，形成完整的用户画像。截止 2024 年，神策数据已然为数百家企业成功实施了 ID-mapping 的项目，累积了丰富的多 ID 相关的项目实施和服务经验。
06 客户分群（Customer Segmentation）
GA 在客户分群方面存在必定局限性：只支持 UI 界面的规则分群，且规则配置的灵活性不足，常常没法满足精细化的分群需求；其他的分群方式必须导出数据到 BigQuery 来实现，实现方式繁杂，门槛较高。
神策数据具备强大的客户分群能力，支持多维度和跨平台的用户分群。企业能够按照用户的基本信息、行径数据、设备类型等多个维度进行精细化分群，从而实现更精细的营销策略和个性化服务。例如，一家电商企业能够按照用户在网站、App等多平台的所有浏览和购买行径，将用户进行分层和分群，针对区别群体制定相应的营销策略，加强转化率和客户满意度。
同期，神策数据的细分方式非常丰富，不仅支持 UI 界面的规则分群模式，还供给了直接 SQL 查找的客群细分能力和专门为客群细分场景设计的 EQL 细分方式（Entity Query Language），进一步降低了繁杂分群的实现难度，让企业的个性化需求能够灵活、有效、自助的满足。
07 标签加工（Customer Tagging）
GA 无供给标签加工能力，这寓意着企业在 GA 中没法直接创建和管理客户标签，限制了企业进行精细营销和客户管理的能力。
神策数据具备实时的客户标签加工能力，支持可视化的自助式创建标签，供给了十几种创建方式，满足区别标签化的场景需求。经过这种方式，企业能够构建完整的客户标签体系，让每一个客户档案得到进一步丰富。更重要的是，这些实时加工的标签能为后续的个性化营销策略执行供给精细的人群支持，保证企业能够为客户供给个性化的互动体验。
08 数据隐私和安全合规
GA在数据隐私方面面临较多质疑，尤其是在数据收集和运用方面。尽管 Google 持续改进其隐私办法，但仍有多个国家和地区对其合规性暗示担忧，详细面临的问有如下几个方面：
●数据传输与存储不符合 GDPR：尽管 GA 奋斗使最新版（GA4）更加符合 GDPR，但因为用户数据仍然传输到美国的服务器，这使得这些数据可能受到美国政府的监控。多个欧洲国家的数据守护公司认为这种做法不符合GDPR的需求，并意见寻找符合 GDPR 的替代方案。
●用户 IP 匿名化不足：GA 声叫作对用户 IP 位置进行匿名化处理，但这种匿名化仅在数据传输到Google 服务器后进行，在传输过程中 IP 位置仍以明文形式传输，不符合 GDPR 的严格需求。
●缺乏有效的法律框架：因为“隐私守护盾”协议的失效，GA 缺乏合法的数据传输框架，多个欧洲国家的数据守护公司对其运用提出限制。
●用户数据隐私用于宣传投放：Google 能够运用收集到的数据进行宣传投放，这诱发了用户隐私侵犯的担忧。许多消费者对 GA 怎样运用其数据感到不安，并认为这构成为了隐私侵害。
神策数据高度注重数据隐私和合规，供给符合 GDPR 等隐私法规的功能，并支持私有化安排模式（on-premise），从根源上处理数据跨境传输和存储带来的安全合规问题，为全世界超过上千家企业供给安全、靠谱的数据分析服务。
09 平台开放性（OpenAPI）
GA 的第三方集成能力重点集中在 Google 自家的制品上，比其他工具的集成更为繁杂。倘若企业期盼对 GA 上的数据进行二次研发利用，必要导出到 BigQuery，必须付出更高的成本。倘若不购买 BigQuery，GA 上的数据只能存储 14 个月，亦没法运用 SQL 或其它手段来处理数据，数据的价值被“锁定”和“限时”了。
神策数据供给了完全开放的平台能力，支持与多种工具和平台无缝连接。企业能够经过简单的配置实现数据的快速集成和传输，加强数据利用率和业务决策效率。神策数据还供给了丰富的 API 接口，一体化的数据集成和永久存储能力大大方便了企业按照详细需求进行深度集成和数据应用。另外，神策数据支持数据双向映射技术（ZeroCopy），即任何支持 Iceberg 外表的数据系统都能够直接拜访神策中的数据，无需导出/导入，本身只存储一份，从源头上消弭了数据 diff，进一步为企业节省了数据成本，提高了数据应用的效率。
10 客户支持和服务（E2E Professional Service）
GA的客户支持重点经过合作伙伴进行，直接支持较少，企业没法得到埋点等相对精细的服务支持，引起数据接入的准确性不可保准，影响整体项目的质量。另外，GA的学习难度很强，针对新手和普通用户而言，上手运用并不容易。企业在实施和运用 GA 时，可能必须投入更加多的时间和资源进行培训和支持。
神策数据为每一个客户供给端到端的专业服务，涵盖项目的评定、架构设计、实施和“护航”服务四个周期：
●评定周期：基于 2000 多家客户的服务经验，评定并制定适合的处理方法；
●架构设计周期：专家团队按照业务目的和技术架构，供给有效、成本效益高的演进式架构设计；
●实施周期：由专业交付团队负责，角色分工知道，帮忙客户快速从制品投资中得到业务收益。
●护航服务周期：针对详细业务增长需求，供给行业经验丰富的专家，帮助客户完成特定场景的实质操作，提高团队的行业经验和制品能力。这些服务保证客户在项目规划、实施和评定周期得到全面支持，助力业务成功。
选取合适的数字分析平台是企业的一个重要的决策，必须制品、市场和数据等多个团队一起评定和体验。例如自助分析能力是此刻数字化时代的基本需求；实时的客户细分和个性化的营销策略是今天用户所必须的极致体验；隐私比以往任何时候都更加重要；怎样更好的发挥数据的价值，专业的服务亦是不可或缺的。
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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议返回外链论坛：www.fok120.com，查看更加多
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发表于 2024-8-13 17:14:25
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