Google Analytics（GA）雖然長期占據市場主導地位，但新興的數據分析平臺如神策數據（SensorsData）憑借其創新的事件驅動模型和一站式服務，正在逐漸改變企業處理和分析用戶數據的方式。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勢及適用場景，從而做出更適合自己業務需求的選擇。

在數據分析領域，Google Analytics（GA）和神策數據（SensorsData）都是備受關注的解決方案。

在過去的二十年里，GA 一直是這個領域的王者，在市場上有著廣泛的用戶基礎。然而，隨著數字營銷的發展和企業內部產品等多團隊需求的變化，GA 面臨著諸多挑戰。尤其是移動設備的普及和隱私法規的嚴格，使得傳統 Web 頁面分析和市場營銷分析難以滿足現代企業的需求。

相比之下，神策數據采用事件驅動模型（event-based model），能夠實時接入并處理多平臺行為數據，為企業提供全面的用戶視角，成為了許多企業的首選。本文將從十個方面詳細比較這兩種工具，總結神策數據的優勢。

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，數據的整合和場景的銜接也存在挑戰。企業往往需要額外的工具和技術來整合多平臺數據，增加了使用的復雜性和成本。

神策數據是為產品、運營、市場、分析師、管理者等跨團隊服務的一站式數據分析平臺，提供十余個產品分析模型，如事件分析、漏斗分析、留存分析、歸因分析、用戶路徑分析等，幫助企業全面了解用戶行為；還可以結合企業內部的訂單、商品、門店等經營數據，構建超越行為數據本身的經營分析能力，用數據驅動產品的持續優化和用戶增長。

在神策分析平臺上，企業可以輕松查看不同渠道和平臺的數據，構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作功能，如共享報告和概覽看板，幫助團隊高效協同工作，快速做出數據驅動的決策。

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，對技術能力要求較高。此外，GA 缺乏有效的協作功能，主要依賴靜態報告和儀表板，團隊分享、數據訂閱等協同類功能不足，限制了團隊間的實時協作和數據共享。此外，GA 并非所有分析都可做到實時。

神策數據自助分析和協作工具設計友好，支持用戶無需編寫復雜的 SQL 查詢即可生成可視化的數據洞察，并且所有的數據接入和洞察都是實時的，這意味著企業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據實時分析用戶在其應用中的行為路徑，發現用戶在開戶的步驟頻繁退出。產品團隊迅速調整了用戶界面設計的問題，改善了用戶體驗，提高了用戶轉化率。

03 指標的準確性（Accuracy of Metrics ）

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

神策數據完全支持精準計算，即使在海量數據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，神策數據能夠提供準確的指標結果，為企業的決策提供強有力的支撐。此外，神策數據也支持抽樣計算的可選功能，客戶可以在對數據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。

神策數據擁有 AB Testing 產品能力，企業可以直接在平臺內進行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，幫助企業快速驗證和優化產品和營銷策略，提高用戶轉化率和業務增長。

05 ID 統一關聯 （ID-mapping）

GA 在跨設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 關聯的實施難度大，GA 缺少這方面的支持和項目經驗。

神策數據具備強大的 ID-mapping 能力，可以支持實時的跨設備、跨平臺、跨渠道的統一識別用戶。通過 ID-mapping 技術，企業可以全面追蹤用戶在不同設備和平臺上的行為，構建客戶唯一檔案，形成完整的用戶畫像。截止 2024 年，神策數據已經為數百家企業成功實施了 ID-mapping 的項目，積累了豐富的多 ID 關聯的項目實施和服務經驗。

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 界面的規則分群，且規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據到 BigQuery 來實現，實現方式復雜，門檻較高。

神策數據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。企業可以根據用戶的基礎信息、行為數據、設備類型等多個維度進行精細化分群，從而實現更精準的營銷策略和個性化服務。例如，一家電商企業可以根據用戶在網站、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，提高轉化率和客戶滿意度。

同時，神策數據的細分方式非常豐富，不僅支持 UI 界面的規則分群模式，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計的 EQL 細分方式（Entity Query Language），進一步降低了復雜分群的實現難度，讓企業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，這意味著企業在 GA 中無法直接創建和管理客戶標簽，限制了企業進行精準營銷和客戶管理的能力。

神策數據具備實時的客戶標簽加工能力，支持可視化的自助式創建標簽，提供了十幾種創建方式，滿足不同標簽化的場景需求。通過這種方式，企業可以構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的個性化營銷策略執行提供精準的人群支持，確保企業能夠為客戶提供個性化的互動體驗。

08 數據隱私和安全合規

GA在數據隱私方面面臨較多質疑，尤其是在數據收集和使用方面。盡管 Google 不斷改進其隱私措施，但仍有多個國家和地區對其合規性表示擔憂，具體面臨的問題有如下幾個方面：

1. 數據傳輸與存儲不符合 GDPR：盡管 GA 努力使最新版（GA4）更加符合 GDPR，但由于用戶數據仍然傳輸到美國的服務器，這使得這些數據可能受到美國政府的監控。多個歐洲國家的數據保護機構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據傳輸到Google 服務器后進行，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”協議的失效，GA 缺乏合法的數據傳輸框架，多個歐洲國家的數據保護機構對其使用提出限制。
4. 用戶數據隱私用于廣告投放：Google 可以使用收集到的數據進行廣告投放，這引發了用戶隱私侵犯的擔憂。許多消費者對 GA 如何使用其數據感到不安，并認為這構成了隱私侵害。

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

09 平臺開放性（OpenAPI）

GA 的第三方集成能力主要集中在 Google 自家的產品上，比其他工具的集成更為復雜。如果企業希望對 GA 上的數據進行二次開發利用，必須導出到 BigQuery，需要付出更高的成本。如果不購買 BigQuery，GA 上的數據只能存儲 14 個月，也無法使用 SQL 或其它手段來處理數據，數據的價值被“鎖定”和“限時”了。

神策數據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。企業可以通過簡單的配置實現數據的快速集成和傳輸，提高數據利用率和業務決策效率。神策數據還提供了豐富的 API 接口，一體化的數據集成和永久存儲能力大大方便了企業根據具體需求進行深度集成和數據應用。此外，神策數據支持數據雙向映射技術（ZeroCopy），即任何支持 Iceberg 外表的數據系統都可以直接訪問神策中的數據，無需導出/導入，本身只存儲一份，從源頭上消弭了數據 diff，進一步為企業節省了數據成本，提升了數據應用的效率。

10 客戶支持和服務（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，企業無法獲得埋點等相對精細的服務支持，導致數據接入的準確性不能保證，影響整體項目的質量。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。

神策數據為每個客戶提供端到端的專業服務，涵蓋項目的評估、架構設計、實施和“護航”服務四個階段：

1. 評估階段：基于 2000 多家客戶的服務經驗，評估并制定適合的解決方案；
2. 架構設計階段：專家團隊根據業務目標和技術架構，提供高效、成本效益高的演進式架構設計；
3. 實施階段：由專業交付團隊負責，角色分工明確，幫助客戶快速從產品投資中獲得業務收益。
4. 護航服務階段：針對具體業務增長需求，提供行業經驗豐富的專家，協助客戶完成特定場景的實際操作，提升團隊的行業經驗和產品能力。這些服務確?？蛻粼陧椖恳巹?、實施和評估階段獲得全面支持，助力業務成功。

選擇合適的數字分析平臺是企業的一個重要的決策，需要產品、市場和數據等多個團隊共同評估和體驗。例如自助分析能力是現在數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；如何更好的發揮數據的價值，專業的服務也是不可或缺的。