Google Analytics（GA）雖然長期占據(jù)市場主導地位，但新興的數(shù)據(jù)分析平臺如神策數(shù)據(jù)（SensorsData）憑借其創(chuàng)新的事件驅(qū)動模型和一站式服務(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方面的能力，幫助讀者了解各自的優(yōu)勢及適用場景，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 一直是這個領(lǐng)域的王者，在市場上有著廣泛的用戶基礎(chǔ)。然而，隨著數(shù)字營銷的發(fā)展和企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品等多團隊需求的變化，GA 面臨著諸多挑戰(zhàn)。尤其是移動設(shè)備的普及和隱私法規(guī)的嚴格，使得傳統(tǒng) Web 頁面分析和市場營銷分析難以滿足現(xiàn)代企業(yè)的需求。

相比之下，神策數(shù)據(jù)采用事件驅(qū)動模型（event-based model），能夠?qū)崟r接入并處理多平臺行為數(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。本文將從十個方面詳細比較這兩種工具，總結(jié)神策數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。

01 不止于市場，是跨團隊的分析平臺

GA 作為輔助 Google 投放獲客的工具，主要面向以網(wǎng)站獲客為主的市場營銷團隊，雖然 Google 收購了 Firebase 用于移動應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)來整合多平臺數(shù)據(jù)，增加了使用的復雜性和成本。

神策數(shù)據(jù)是為產(chǎn)品、運營、市場、分析師、管理者等跨團隊服務(wù)的一站式數(shù)據(jù)分析平臺，提供十余個產(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)營數(shù)據(jù)，構(gòu)建超越行為數(shù)據(jù)本身的經(jīng)營分析能力，用數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品的持續(xù)優(yōu)化和用戶增長。

在神策分析平臺上，企業(yè)可以輕松查看不同渠道和平臺的數(shù)據(jù)，構(gòu)建完整的客戶旅程視圖，進行精準的用戶細分和群組分析。同時，平臺還提供豐富的協(xié)作功能，如共享報告和概覽看板，幫助團隊高效協(xié)同工作，快速做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

02 自助分析（Self-Service Analytics）

GA 是一款入門相對容易，但深入分析操作比較復雜的工具，進行高級查詢或報告需要使用 BigQuery 等工具，對技術(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)報告和儀表板，團隊分享、數(shù)據(jù)訂閱等協(xié)同類功能不足，限制了團隊間的實時協(xié)作和數(shù)據(jù)共享。此外，GA 并非所有分析都可做到實時。

神策數(shù)據(jù)自助分析和協(xié)作工具設(shè)計友好，支持用戶無需編寫復雜的 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)接入和洞察都是實時的，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。例如，一家金融科技公司利用神策數(shù)據(jù)實時分析用戶在其應用中的行為路徑，發(fā)現(xiàn)用戶在開戶的步驟頻繁退出。產(chǎn)品團隊迅速調(diào)整了用戶界面設(shè)計的問題，改善了用戶體驗，提高了用戶轉(zhuǎn)化率。

03 指標的準確性（Accuracy of Metrics ）

GA 在遇到計算數(shù)據(jù)規(guī)模較大時，會強制進行數(shù)據(jù)抽樣。這種做法雖然能夠減少計算負荷，但無法保證指標計算結(jié)果的準確性，尤其在數(shù)據(jù)量較大時，抽樣誤差可能顯著影響決策的正確性。

神策數(shù)據(jù)完全支持精準計算，即使在海量數(shù)據(jù)的計算查詢時也能保證實時性和準確性。通過精準計算方式，神策數(shù)據(jù)能夠提供準確的指標結(jié)果，為企業(yè)的決策提供強有力的支撐。此外，神策數(shù)據(jù)也支持抽樣計算的可選功能，客戶可以在對數(shù)據(jù)準確性要求不高的分析場景中主動選擇抽樣計算，靈活滿足多變的分析需求。

04 實用的 AB Testing

Google 最近關(guān)閉了其免費試驗平臺 Google Optimize，GA 用戶需要尋找新的實驗解決方案并進行集成，增加了使用的復雜性和成本。

神策數(shù)據(jù)擁有 AB Testing 產(chǎn)品能力，企業(yè)可以直接在平臺內(nèi)進行AB測試和用戶行為實時分析。通過無縫集成的實驗和分析功能，幫助企業(yè)快速驗證和優(yōu)化產(chǎn)品和營銷策略，提高用戶轉(zhuǎn)化率和業(yè)務(wù)增長。

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

GA 在跨設(shè)備用戶識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，因為 ID 關(guān)聯(lián)的實施難度大，GA 缺少這方面的支持和項目經(jīng)驗。

神策數(shù)據(jù)具備強大的 ID-mapping 能力，可以支持實時的跨設(shè)備、跨平臺、跨渠道的統(tǒng)一識別用戶。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)成功實施了 ID-mapping 的項目，積累了豐富的多 ID 關(guān)聯(lián)的項目實施和服務(wù)經(jīng)驗。

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，往往無法滿足精細化的分群需求；其他的分群方式需要導出數(shù)據(jù)到 BigQuery 來實現(xiàn)，實現(xiàn)方式復雜，門檻較高。

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

同時，神策數(shù)據(jù)的細分方式非常豐富，不僅支持 UI 界面的規(guī)則分群模式，還提供了直接 SQL 查詢的客群細分能力和專門為客群細分場景設(shè)計的 EQL 細分方式（Entity Query Language），進一步降低了復雜分群的實現(xiàn)難度，讓企業(yè)的個性化需求可以靈活、高效、自助的滿足。

07 標簽加工（Customer Tagging）

GA 沒有提供標簽加工能力，這意味著企業(yè)在 GA 中無法直接創(chuàng)建和管理客戶標簽，限制了企業(yè)進行精準營銷和客戶管理的能力。

神策數(shù)據(jù)具備實時的客戶標簽加工能力，支持可視化的自助式創(chuàng)建標簽，提供了十幾種創(chuàng)建方式，滿足不同標簽化的場景需求。通過這種方式，企業(yè)可以構(gòu)建完整的客戶標簽體系，讓每個客戶檔案得到進一步豐富。更重要的是，這些實時加工的標簽能為后續(xù)的個性化營銷策略執(zhí)行提供精準的人群支持，確保企業(yè)能夠為客戶提供個性化的互動體驗。

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 不斷改進其隱私措施，但仍有多個國家和地區(qū)對其合規(guī)性表示擔憂，具體面臨的問題有如下幾個方面：

1. 數(shù)據(jù)傳輸與存儲不符合 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姆?wù)器，這使得這些數(shù)據(jù)可能受到美國政府的監(jiān)控。多個歐洲國家的數(shù)據(jù)保護機構(gòu)認為這種做法不符合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 聲稱對用戶 IP 地址進行匿名化處理，但這種匿名化僅在數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾oogle 服務(wù)器后進行，在傳輸過程中 IP 地址仍以明文形式傳輸，不符合 GDPR 的嚴格要求。
3. 缺乏有效的法律框架：由于“隱私保護盾”協(xié)議的失效，GA 缺乏合法的數(shù)據(jù)傳輸框架，多個歐洲國家的數(shù)據(jù)保護機構(gòu)對其使用提出限制。
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)進行廣告投放，這引發(fā)了用戶隱私侵犯的擔憂。許多消費者對 GA 如何使用其數(shù)據(jù)感到不安，并認為這構(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雜。如果企業(yè)希望對 GA 上的數(shù)據(jù)進行二次開發(fā)利用，必須導出到 BigQuery，需要付出更高的成本。如果不購買 BigQuery，GA 上的數(shù)據(jù)只能存儲 14 個月，也無法使用 SQL 或其它手段來處理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的價值被“鎖定”和“限時”了。

神策數(shù)據(jù)提供了完全開放的平臺能力，支持與多種工具和平臺無縫連接。企業(yè)可以通過簡單的配置實現(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)集成和永久存儲能力大大方便了企業(yè)根據(jù)具體需求進行深度集成和數(shù)據(jù)應用。此外，神策數(shù)據(jù)支持數(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)，無需導出/導入，本身只存儲一份，從源頭上消弭了數(shù)據(jù) diff，進一步為企業(yè)節(jié)省了數(shù)據(jù)成本，提升了數(shù)據(jù)應用的效率。

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行，直接支持較少，企業(yè)無法獲得埋點等相對精細的服務(wù)支持，導致數(shù)據(jù)接入的準確性不能保證，影響整體項目的質(zhì)量。此外，GA的學習難度較大，對于新手和普通用戶而言，上手使用并不輕松。企業(yè)在實施和使用 GA 時，可能需要投入更多的時間和資源進行培訓和支持。

神策數(shù)據(jù)為每個客戶提供端到端的專業(yè)服務(wù)，涵蓋項目的評估、架構(gòu)設(shè)計、實施和“護航”服務(wù)四個階段：

1. 評估階段：基于 2000 多家客戶的服務(wù)經(jīng)驗，評估并制定適合的解決方案；
2. 架構(gòu)設(shè)計階段：專家團隊根據(jù)業(yè)務(wù)目標和技術(shù)架構(gòu)，提供高效、成本效益高的演進式架構(gòu)設(shè)計；
3. 實施階段：由專業(yè)交付團隊負責，角色分工明確，幫助客戶快速從產(chǎn)品投資中獲得業(yè)務(wù)收益。
4. 護航服務(wù)階段：針對具體業(yè)務(wù)增長需求，提供行業(yè)經(jīng)驗豐富的專家，協(xié)助客戶完成特定場景的實際操作，提升團隊的行業(yè)經(jīng)驗和產(chǎn)品能力。這些服務(wù)確保客戶在項目規(guī)劃、實施和評估階段獲得全面支持，助力業(yè)務(wù)成功。

選擇合適的數(shù)字分析平臺是企業(yè)的一個重要的決策，需要產(chǎn)品、市場和數(shù)據(jù)等多個團隊共同評估和體驗。例如自助分析能力是現(xiàn)在數(shù)字化時代的基本要求；實時的客戶細分和個性化的營銷策略是今天用戶所需要的極致體驗；隱私比以往任何時候都更加重要；如何更好的發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，專業(yè)的服務(wù)也是不可或缺的。