数据分析产品比拟：谷歌分析和神策数据,数据防泄漏。

在数据剖析领域，Google Analytics（GA）和神策数据（SensorsData）都是备受关注的办理方案。

在过去的二十年里，GA 一贯是这个领域的王者，在市场上有着广泛的用户根本。
然而，随着数字营销的发展和企业内部产品等多团队需求的变革，GA 面临着诸多寻衅。
尤其是移动设备的遍及和隐私法规的严格，使得传统 Web 页面剖析和市场营销剖析难以知足当代企业的需求。

比较之下，神策数据采取事宜驱动模型（event-based model），能够实时接入并处理多平台行为数据，为企业供应全面的用户视角，成为了许多企业的首选。
本文将从十个方面详细比较这两种工具，总结神策数据的上风。

01 不止于市场，是跨团队的剖析平台

GA 作为赞助 Google 投放获客的工具，紧张面向以网站获客为主的市场营销团队，虽然 Google 收购了 Firebase 用于移动运用剖析和探索类剖析能力，但剖析能力较为根本，数据的整合和场景的衔接也存在寻衅。
企业每每须要额外的工具和技能来整合多平台数据，增加了利用的繁芜性和本钱。

神策数据是为产品、运营、市场、剖析师、管理者等跨团队做事的一站式数据剖析平台，供应十余个产品剖析模型，如事宜剖析、漏斗剖析、留存剖析、归因剖析、用户路径剖析等，帮助企业全面理解用户行为；还可以结合企业内部的订单、商品、门店等经营数据，构建超越行为数据本身的经营剖析能力，用数据驱动产品的持续优化和用户增长。

在神策剖析平台上，企业可以轻松查看不同渠道和平台的数据，构建完全的客户旅程视图，进行精准的用户细分和群组剖析。
同时，平台还供应丰富的协作功能，如共享报告和概览看板，帮助团队高效协同事情，快速做出数据驱动的决策。

02 自助剖析（Self-Service Analytics）

GA 是一款入门相对随意马虎，但深入剖析操作比较繁芜的工具，进行高等查询或报告须要利用 BigQuery 等工具，对技能能力哀求较高。
此外，GA 缺少有效的协作功能，紧张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敷，限定了团队间的实时协作和数据共享。
此外，GA 并非所有剖析都可做到实时。

神策数据自助剖析和协尴尬刁难象设计友好，支持用户无需编写繁芜的 SQL 查询即可天生可视化的数据洞察，并且所有的数据接入和洞察都是实时的，这意味着企业能够立即看到用户行为变革，并迅速做出反应。
例如，一家金融科技公司利用神策数据实时剖析用户在其运用中的行为路径，创造用户在开户的步骤频繁退出。
产品团队迅速调度了用户界面设计的问题，改进了用户体验，提高了用户转化率。

03 指标的准确性（Accuracy of Metrics ）

GA 在碰着打算数据规模较大时，会逼迫进行数据抽样。
这种做法虽然能够减少打算负荷，但无法担保指标打算结果的准确性，尤其在数据量较大时，抽样偏差可能显著影响决策的精确性。

神策数据完备支持精准打算，纵然在海量数据的打算查询时也能担保实时性和准确性。
通过精准打算办法，神策数据能够供应准确的指标结果，为企业的决策供应强有力的支撑。
此外，神策数据也支持抽样打算的可选功能，客户可以在对数据准确性哀求不高的剖析场景中主动选择抽样打算，灵巧知足多变的剖析需求。

04 实用的 AB Testing

Google 最近关闭了其免费试验平台 Google Optimize，GA 用户须要探求新的实验办理方案并进行集成，增加了利用的繁芜性和本钱。

神策数据拥有 AB Testing 产品能力，企业可以直接在平台内进行AB测试和用户行为实时剖析。
通过无缝集成的实验和剖析功能，帮助企业快速验证和优化产品和营销策略，提高用户转化率和业务增长。

05 ID 统一关联 （ID-mapping）

GA 在跨设备用户识别方面存在一定的局限性。
只管 GA 最新版本支持用户 ID 的功能，但功能和方案的成熟度不高，由于 ID 关联的履行难度大，GA 短缺这方面的支持和项目履历。

神策数据具备强大的 ID-mapping 能力，可以支持实时的跨设备、跨平台、跨渠道的统一识别用户。
通过 ID-mapping 技能，企业可以全面追踪用户在不同设备和平台上的行为，构建客户唯一档案，形成完全的用户画像。
截止 2024 年，神策数据已经为数百家企业成功履行了 ID-mapping 的项目，积累了丰富的多 ID 关联的项目履行和做事履历。

06 客户分群（Customer Segmentation）

GA 在客户分群方面存在一定局限性：只支持 UI 界面的规则分群，且规则配置的灵巧性不敷，每每无法知足风雅化的分群需求；其他的分群办法须要导出数据到 BigQuery 来实现，实现办法繁芜，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。
企业可以根据用户的根本信息、行为数据、设备类型等多个维度进行风雅化分群，从而实现更精准的营销策略和个性化做事。
例如，一家电商企业可以根据用户在网站、App等多平台的所有浏览和购买行为，将用户进行分层和分群，针对不同群系统编制定相应的营销策略，提高转化率和客户满意度。

同时，神策数据的细分办法非常丰富，不仅支持 UI 界面的规则分群模式，还供应了直接 SQL 查询的客群细分能力和专门为客群细分场景设计的 EQL 细分办法（Entity Query Language），进一步降落了繁芜分群的实现难度，让企业的个性化需求可以灵巧、高效、自助的知足。

07 标签加工（Customer Tagging）

GA 没有供应标签加工能力，这意味着企业在 GA 中无法直接创建和管理客户标签，限定了企业进行精准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，供应了十几种创建办法，知足不同标签化的场景需求。
通过这种办法，企业可以构建完全的客户标签体系，让每个客户档案得到进一步丰富。
更主要的是，这些实时加工的标签能为后续的个性化营销策略实行供应精准的人群支持，确保企业能够为客户供应个性化的互动体验。

08 数据隐私和安全合规

GA在数据隐私方面面临较多质疑，尤其是在数据网络和利用方面。
只管 Google 不断改进其隐私方法，但仍有多个国家和地区对其合规性表示担忧，具体面临的问题有如下几个方面：

神策数据高度重视数据隐私和合规，供应符合 GDPR 等隐私法规的功能，并支持私有化支配模式（on-premise），从根源上办理数据跨境传输和存储带来的安全合规问题，为环球超过上千家企业供应安全、可靠的数据剖析做事。

09 平台开放性（OpenAPI）

GA 的第三方集成能力紧张集中在 Google 自家的产品上，比其他工具的集成更为繁芜。
如果企业希望对 GA 上的数据进行二次开拓利用，必须导出到 BigQuery，须要付出更高的本钱。
如果不购买 BigQuery，GA 上的数据只能存储 14 个月，也无法利用 SQL 或其它手段来处理数据，数据的代价被“锁定”和“限时”了。

神策数据供应了完备开放的平台能力，支持与多种工具和平台无缝连接。
企业可以通过大略的配置实现数据的快速集成和传输，提高数据利用率和业务决策效率。
神策数据还供应了丰富的 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根据详细需求进行深度集成和数据运用。
此外，神策数据支持数据双向映射技能（ZeroCopy），即任何支持 Iceberg 外表的数据系统都可以直接访问神策中的数据，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本钱，提升了数据运用的效率。

10 客户支持和做事（E2E Professional Service）

GA的客户支持紧张通过互助伙伴进行，直接支持较少，企业无法得到埋点等相对风雅的做事支持，导致数据接入的准确性不能担保，影响整体项目的质量。
此外，GA的学习难度较大，对付新手和普通用户而言，上手利用并不轻松。
企业在履行和利用 GA 时，可能须要投入更多的韶光和资源进行培训和支持。

神策数据为每个客户供应端到真个专业做事，涵盖项目的评估、架构设计、履行和“护航”做事四个阶段：

选择得当的数字剖析平台是企业的一个主要的决策，须要产品、市场和数据等多个团队共同评估和体验。
例如自助剖析能力是现在数字化时期的基本哀求；实时的客户细分和个性化的营销策略是本日用户所须要的极致体验；隐私比以往任何时候都更加主要；如何更好的发挥数据的代价，专业的做事也是不可或缺的。

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