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Google Analytics（GA）雖然長(zhǎng)期占據(jù)市場(chǎng)主導(dǎo)地位，但新興的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)如神策數(shù)據(jù)（SensorsData）憑借其創(chuàng)新的事件驅(qū)動(dòng)模型和一站式服務(wù)，正在逐漸改變企業(yè)處理和分析用戶數(shù)據(jù)的方式。本文深入比較了這兩種工具在多個(gè)方面的能力，幫助讀者了解各自的優(yōu)勢(shì)及適用場(chǎng)景，從而做出更適合自己業(yè)務(wù)需求的選擇。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，Google Analytics（GA）和神策數(shù)據(jù)（SensorsData）都是備受關(guān)注的解決方案。

在過去的二十年里，GA 一直是這個(gè)領(lǐng)域的王者，在市場(chǎng)上有著廣泛的用戶基礎(chǔ)。然而，隨著數(shù)字營(yíng)銷的發(fā)展和企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品等多團(tuán)隊(duì)需求的變化，GA 面臨著諸多挑戰(zhàn)。尤其是移動(dòng)設(shè)備的普及和隱私法規(guī)的嚴(yán)格，使得傳統(tǒng) Web 頁(yè)面分析和市場(chǎng)營(yíng)銷分析難以滿足現(xiàn)代企業(yè)的需求。

相比之下，神策數(shù)據(jù)采用事件驅(qū)動(dòng)模型（event-based model），能夠?qū)崟r(shí)接入并處理多平臺(tái)行為數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供全面的用戶視角，成為了許多企業(yè)的首選。本文將從十個(gè)方面詳細(xì)比較這兩種工具，總結(jié)神策數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。

01 不止于市場(chǎng)，是跨團(tuán)隊(duì)的分析平臺(tái)

GA 作為輔助 Google 投放獲客的工具，主要面向以網(wǎng)站獲客為主的市場(chǎng)營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)，雖然 Google 收購(gòu)了 Firebase 用于移動(dòng)應(yīng)用分析和探索類分析能力，但分析能力較為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的整合和場(chǎng)景的銜接也存在挑戰(zhàn)。企業(yè)往往需要額外的工具和技術(shù)來整合多平臺(tái)數(shù)據(jù)，增加了使用的復(fù)雜性和成本。

神策數(shù)據(jù)是為產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、分析師、管理者等跨團(tuán)隊(duì)服務(wù)的一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，提供十余個(gè)產(chǎn)品分析模型，如事件分析、漏斗分析、留存分析、歸因分析、用戶路徑分析等，幫助企業(yè)全面了解用戶行為；還可以結(jié)合企業(yè)內(nèi)部的訂單、商品、門店等經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建超越行為數(shù)據(jù)本身的經(jīng)營(yíng)分析能力，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品的持續(xù)優(yōu)化和用戶增長(zhǎng)。

在神策分析平臺(tái)上，企業(yè)可以輕松查看不同渠道和平臺(tái)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建完整的客戶旅程視圖，進(jìn)行精準(zhǔn)的用戶細(xì)分和群組分析。同時(shí)，平臺(tái)還提供豐富的協(xié)作功能，如共享報(bào)告和概覽看板，幫助團(tuán)隊(duì)高效協(xié)同工作，快速做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

02 自助分析（Self-Service Analytics）

GA 是一款入門相對(duì)容易，但深入分析操作比較復(fù)雜的工具，進(jìn)行高級(jí)查詢或報(bào)告需要使用 BigQuery 等工具，對(duì)技術(shù)能力要求較高。此外，GA 缺乏有效的協(xié)作功能，主要依賴靜態(tài)報(bào)告和儀表板，團(tuán)隊(duì)分享、數(shù)據(jù)訂閱等協(xié)同類功能不足，限制了團(tuán)隊(duì)間的實(shí)時(shí)協(xié)作和數(shù)據(jù)共享。此外，GA 并非所有分析都可做到實(shí)時(shí)。

神策數(shù)據(jù)自助分析和協(xié)作工具設(shè)計(jì)友好，支持用戶無(wú)需編寫復(fù)雜的 SQL 查詢即可生成可視化的數(shù)據(jù)洞察，并且所有的數(shù)據(jù)接入和洞察都是實(shí)時(shí)的，這意味著企業(yè)能夠立即看到用戶行為變化，并迅速做出反應(yīng)。例如，一家金融科技公司利用神策數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析用戶在其應(yīng)用中的行為路徑，發(fā)現(xiàn)用戶在開戶的步驟頻繁退出。產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)迅速調(diào)整了用戶界面設(shè)計(jì)的問題，改善了用戶體驗(yàn)，提高了用戶轉(zhuǎn)化率。

03 指標(biāo)的準(zhǔn)確性（Accuracy of Metrics ）

GA 在遇到計(jì)算數(shù)據(jù)規(guī)模較大時(shí)，會(huì)強(qiáng)制進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣。這種做法雖然能夠減少計(jì)算負(fù)荷，但無(wú)法保證指標(biāo)計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，尤其在數(shù)據(jù)量較大時(shí)，抽樣誤差可能顯著影響決策的正確性。

神策數(shù)據(jù)完全支持精準(zhǔn)計(jì)算，即使在海量數(shù)據(jù)的計(jì)算查詢時(shí)也能保證實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。通過精準(zhǔn)計(jì)算方式，神策數(shù)據(jù)能夠提供準(zhǔn)確的指標(biāo)結(jié)果，為企業(yè)的決策提供強(qiáng)有力的支撐。此外，神策數(shù)據(jù)也支持抽樣計(jì)算的可選功能，客戶可以在對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求不高的分析場(chǎng)景中主動(dòng)選擇抽樣計(jì)算，靈活滿足多變的分析需求。

04 實(shí)用的 AB Testing

Google 最近關(guān)閉了其免費(fèi)試驗(yàn)平臺(tái) Google Optimize，GA 用戶需要尋找新的實(shí)驗(yàn)解決方案并進(jìn)行集成，增加了使用的復(fù)雜性和成本。

神策數(shù)據(jù)擁有 AB Testing 產(chǎn)品能力，企業(yè)可以直接在平臺(tái)內(nèi)進(jìn)行AB測(cè)試和用戶行為實(shí)時(shí)分析。通過無(wú)縫集成的實(shí)驗(yàn)和分析功能，幫助企業(yè)快速驗(yàn)證和優(yōu)化產(chǎn)品和營(yíng)銷策略，提高用戶轉(zhuǎn)化率和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

05 ID 統(tǒng)一關(guān)聯(lián) （ID-mapping）

GA 在跨設(shè)備用戶識(shí)別方面存在一定的局限性。盡管 GA 最新版本支持用戶 ID 的功能，但功能和方案的成熟度不高，因?yàn)?ID 關(guān)聯(lián)的實(shí)施難度大，GA 缺少這方面的支持和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

神策數(shù)據(jù)具備強(qiáng)大的 ID-mapping 能力，可以支持實(shí)時(shí)的跨設(shè)備、跨平臺(tái)、跨渠道的統(tǒng)一識(shí)別用戶。通過 ID-mapping 技術(shù)，企業(yè)可以全面追蹤用戶在不同設(shè)備和平臺(tái)上的行為，構(gòu)建客戶唯一檔案，形成完整的用戶畫像。截止 2024 年，神策數(shù)據(jù)已經(jīng)為數(shù)百家企業(yè)成功實(shí)施了 ID-mapping 的項(xiàng)目，積累了豐富的多 ID 關(guān)聯(lián)的項(xiàng)目實(shí)施和服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。

06 客戶分群（Customer Segmentation）

GA 在客戶分群方面存在一定局限性：只支持 UI 界面的規(guī)則分群，且規(guī)則配置的靈活性不足，往往無(wú)法滿足精細(xì)化的分群需求；其他的分群方式需要導(dǎo)出數(shù)據(jù)到 BigQuery 來實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)方式復(fù)雜，門檻較高。

神策數(shù)據(jù)具備強(qiáng)大的客戶分群能力，支持多維度和跨平臺(tái)的用戶分群。企業(yè)可以根據(jù)用戶的基礎(chǔ)信息、行為數(shù)據(jù)、設(shè)備類型等多個(gè)維度進(jìn)行精細(xì)化分群，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略和個(gè)性化服務(wù)。例如，一家電商企業(yè)可以根據(jù)用戶在網(wǎng)站、App等多平臺(tái)的所有瀏覽和購(gòu)買行為，將用戶進(jìn)行分層和分群，針對(duì)不同群體制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略，提高轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度。

同時(shí)，神策數(shù)據(jù)的細(xì)分方式非常豐富，不僅支持 UI 界面的規(guī)則分群模式，還提供了直接 SQL 查詢的客群細(xì)分能力和專門為客群細(xì)分場(chǎng)景設(shè)計(jì)的 EQL 細(xì)分方式（Entity Query Language），進(jìn)一步降低了復(fù)雜分群的實(shí)現(xiàn)難度，讓企業(yè)的個(gè)性化需求可以靈活、高效、自助的滿足。

07 標(biāo)簽加工（Customer Tagging）

GA 沒有提供標(biāo)簽加工能力，這意味著企業(yè)在 GA 中無(wú)法直接創(chuàng)建和管理客戶標(biāo)簽，限制了企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷和客戶管理的能力。

神策數(shù)據(jù)具備實(shí)時(shí)的客戶標(biāo)簽加工能力，支持可視化的自助式創(chuàng)建標(biāo)簽，提供了十幾種創(chuàng)建方式，滿足不同標(biāo)簽化的場(chǎng)景需求。通過這種方式，企業(yè)可以構(gòu)建完整的客戶標(biāo)簽體系，讓每個(gè)客戶檔案得到進(jìn)一步豐富。更重要的是，這些實(shí)時(shí)加工的標(biāo)簽?zāi)転楹罄m(xù)的個(gè)性化營(yíng)銷策略執(zhí)行提供精準(zhǔn)的人群支持，確保企業(yè)能夠?yàn)榭蛻籼峁﹤€(gè)性化的互動(dòng)體驗(yàn)。

08 數(shù)據(jù)隱私和安全合規(guī)

GA在數(shù)據(jù)隱私方面面臨較多質(zhì)疑，尤其是在數(shù)據(jù)收集和使用方面。盡管 Google 不斷改進(jìn)其隱私措施，但仍有多個(gè)國(guó)家和地區(qū)對(duì)其合規(guī)性表示擔(dān)憂，具體面臨的問題有如下幾個(gè)方面：

1. 數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)不符合 GDPR：盡管 GA 努力使最新版（GA4）更加符合 GDPR，但由于用戶數(shù)據(jù)仍然傳輸?shù)矫绹?guó)的服務(wù)器，這使得這些數(shù)據(jù)可能受到美國(guó)政府的監(jiān)控。多個(gè)歐洲國(guó)家的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)構(gòu)認(rèn)為這種做法不符合GDPR的要求，并建議尋找符合 GDPR 的替代方案。
2. 用戶 IP 匿名化不足：GA 聲稱對(duì)用戶 IP 地址進(jìn)行匿名化處理，但這種匿名化僅在數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾oogle 服務(wù)器后進(jìn)行，在傳輸過程中 IP 地址仍以明文形式傳輸，不符合 GDPR 的嚴(yán)格要求。
3. 缺乏有效的法律框架：由于“隱私保護(hù)盾”協(xié)議的失效，GA 缺乏合法的數(shù)據(jù)傳輸框架，多個(gè)歐洲國(guó)家的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)構(gòu)對(duì)其使用提出限制。
4. 用戶數(shù)據(jù)隱私用于廣告投放：Google 可以使用收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行廣告投放，這引發(fā)了用戶隱私侵犯的擔(dān)憂。許多消費(fèi)者對(duì) GA 如何使用其數(shù)據(jù)感到不安，并認(rèn)為這構(gòu)成了隱私侵害。

神策數(shù)據(jù)高度重視數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)，提供符合 GDPR 等隱私法規(guī)的功能，并支持私有化部署模式（on-premise），從根源上解決數(shù)據(jù)跨境傳輸和存儲(chǔ)帶來的安全合規(guī)問題，為全球超過上千家企業(yè)提供安全、可靠的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

09 平臺(tái)開放性（OpenAPI）

GA 的第三方集成能力主要集中在 Google 自家的產(chǎn)品上，比其他工具的集成更為復(fù)雜。如果企業(yè)希望對(duì) GA 上的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次開發(fā)利用，必須導(dǎo)出到 BigQuery，需要付出更高的成本。如果不購(gòu)買 BigQuery，GA 上的數(shù)據(jù)只能存儲(chǔ) 14 個(gè)月，也無(wú)法使用 SQL 或其它手段來處理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的價(jià)值被“鎖定”和“限時(shí)”了。

神策數(shù)據(jù)提供了完全開放的平臺(tái)能力，支持與多種工具和平臺(tái)無(wú)縫連接。企業(yè)可以通過簡(jiǎn)單的配置實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速集成和傳輸，提高數(shù)據(jù)利用率和業(yè)務(wù)決策效率。神策數(shù)據(jù)還提供了豐富的 API 接口，一體化的數(shù)據(jù)集成和永久存儲(chǔ)能力大大方便了企業(yè)根據(jù)具體需求進(jìn)行深度集成和數(shù)據(jù)應(yīng)用。此外，神策數(shù)據(jù)支持?jǐn)?shù)據(jù)雙向映射技術(shù)（ZeroCopy），即任何支持 Iceberg 外表的數(shù)據(jù)系統(tǒng)都可以直接訪問神策中的數(shù)據(jù)，無(wú)需導(dǎo)出/導(dǎo)入，本身只存儲(chǔ)一份，從源頭上消弭了數(shù)據(jù) diff，進(jìn)一步為企業(yè)節(jié)省了數(shù)據(jù)成本，提升了數(shù)據(jù)應(yīng)用的效率。

10 客戶支持和服務(wù)（E2E Professional Service）

GA的客戶支持主要通過合作伙伴進(jìn)行，直接支持較少，企業(yè)無(wú)法獲得埋點(diǎn)等相對(duì)精細(xì)的服務(wù)支持，導(dǎo)致數(shù)據(jù)接入的準(zhǔn)確性不能保證，影響整體項(xiàng)目的質(zhì)量。此外，GA的學(xué)習(xí)難度較大，對(duì)于新手和普通用戶而言，上手使用并不輕松。企業(yè)在實(shí)施和使用 GA 時(shí)，可能需要投入更多的時(shí)間和資源進(jìn)行培訓(xùn)和支持。

神策數(shù)據(jù)為每個(gè)客戶提供端到端的專業(yè)服務(wù)，涵蓋項(xiàng)目的評(píng)估、架構(gòu)設(shè)計(jì)、實(shí)施和“護(hù)航”服務(wù)四個(gè)階段：

1. 評(píng)估階段：基于 2000 多家客戶的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，評(píng)估并制定適合的解決方案；
2. 架構(gòu)設(shè)計(jì)階段：專家團(tuán)隊(duì)根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)和技術(shù)架構(gòu)，提供高效、成本效益高的演進(jìn)式架構(gòu)設(shè)計(jì)；
3. 實(shí)施階段：由專業(yè)交付團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)，角色分工明確，幫助客戶快速?gòu)漠a(chǎn)品投資中獲得業(yè)務(wù)收益。
4. 護(hù)航服務(wù)階段：針對(duì)具體業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求，提供行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的專家，協(xié)助客戶完成特定場(chǎng)景的實(shí)際操作，提升團(tuán)隊(duì)的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品能力。這些服務(wù)確保客戶在項(xiàng)目規(guī)劃、實(shí)施和評(píng)估階段獲得全面支持，助力業(yè)務(wù)成功。

選擇合適的數(shù)字分析平臺(tái)是企業(yè)的一個(gè)重要的決策，需要產(chǎn)品、市場(chǎng)和數(shù)據(jù)等多個(gè)團(tuán)隊(duì)共同評(píng)估和體驗(yàn)。例如自助分析能力是現(xiàn)在數(shù)字化時(shí)代的基本要求；實(shí)時(shí)的客戶細(xì)分和個(gè)性化的營(yíng)銷策略是今天用戶所需要的極致體驗(yàn)；隱私比以往任何時(shí)候都更加重要；如何更好的發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，專業(yè)的服務(wù)也是不可或缺的。