数字分析工具的 3+1 分类【选对了】

数字分析解决方案市场目前正在经历一些根本性的变化。 谷歌刚刚宣布将于明年停止 Universal Analytics（也称为“更好的”谷歌分析），而市场正朝着无cookie 跟踪、服务器端实施的方向发展，同时努力遵守GDPR和其他新法规.

其中许多趋势迫使公司重新考虑他们对数字分析解决方案的选择，以符合法律要求或面向未来的分析实践。 但是，并非所有数字分析工具都是相同的。 事实上，近年来已经揭示了四种不同类别的工具。 公司常常不自觉地选择工具类别，而不是仅仅选择工具。

本文旨在展示和解释不同类别的解决方案，同时为您提供每个类别中工具的一些示例。

在文章的最后，您还会发现在选择类别甚至特定工具时应该问自己的一些重要问题。 您将能够自信地为您的业务选择正确的类别，并挑战您可能面临的先入为主的假设。 让我们动起来吧。

类别#1：市场领导者

按安装：谷歌分析

按成熟度：Adobe Analytics

类别 #2：快速发展的付费解决方案

类别 #3：开源 DIY 解决方案

奖励类别：类似 Netflix 的 DIY 工具栈

类别#1：市场领导者

第一类数字分析解决方案仅包含两个工具：

• 工具成熟度的市场领导者。 Adobe Analytics 是当前市场上最成熟的工具。
• 安装基础的市场领导者。 Google Analytics 是该类别中领先的数字分析工具。

它说明了这一类别中的工具不止一种，因为它表明最常用的解决方案并不总是功能最丰富或最成熟的工具。 让我们分别看一下这两种工具。

谷歌分析

谷歌分析是迄今为止市场上最知名的解决方案。 对于许多从事数字体验或从事数字体验的人来说，它是数字分析的代名词。 其庞大的安装基础很大程度上是由允许任何人开设账户并开始收集数据的免费基础层驱动的。 免费 Google Analytics 版本的一些限制，例如数据采样或每月有限数量的事件，可以通过购买付费版本来缓解。

付费版本对大型网站特别有吸引力。 它可以帮助避免采样数据这个特别烦人的问题，并且还允许每月超过 1000 万次点击。 最重要的是，付费版本带来了更高级的报告功能，例如来自混合来源或自定义表格的汇总。 由于基础版是免费的，付费客户的比例相对较低，使得付费版在统计上有些反常。

虽然有些人将 Google Analytics 视为一个独立的解决方案，但尤其是免费版本应该被视为Google Ads 的扩展。 该产品的很大一部分是针对营销用例量身定制的，而对其他应用程序的可定制性很少。 例如，Google Analytics 提供了一些有用的营销功能，例如：

• 获取源报告
• Google Ads 广告系列和指标
• Google 搜索关键字和指标
• 一些高级页面性能报告

由于这些内置报告，许多营销主管将谷歌分析视为他们唯一需要的工具。 虽然这很容易让人知道页面上发生了什么，但除了流量获取之外，没有很多可定制的信息可用。

为了分析更复杂的业务问题，甚至允许仪表板，许多公司将 Google Analytics 与 Big Query 和 Data Studio 结合起来。 这允许涵盖更多用例，但为任何非分析用户引入了很高的进入门槛，并且在数据民主化方面可能会阻碍敏捷性。

虽然更复杂的用例存在一些潜在障碍，但每次比较都应该提到围绕 Google Analytics、Big Query、Data Studio 和 Google Tag Manager 的庞大而充满活力的社区。 像 Simo Ahava 这样的行业领导者会定期贡献出色的内容来为客户创造价值。 由于 Google 跟踪代码管理器的模板系统，很容易从社区成员对产品的投入中获利。

土坯分析

Adobe Analytics是市场领先的数字分析工具类别中的另一种解决方案。 虽然它在企业应用领域广为人知，但并不是数字分析社区之外的每个人都听说过它。 虽然没有可用的免费层，但该工具的成本甚至比 Google Analytics 的付费版本还要低。

对于营销分析用例，Adobe Analytics 可以提供 Google Analytics 的所有功能，甚至更多。 由于可用的连接器和集成范围广泛，即使是 Google 搜索关键字或 Google Ads 数据等非 Adob ​​e 数据也可用于构建报告和仪表板。 得益于深度的可定制性，这些功能不仅限于营销分析，还涵盖了产品分析用例。

了解如何使用 Adob​​e Analytics Data Feed 构建精细的营销报告

除了一般功能外，Adobe Analytics 的一项创新与市场上的其他竞争产品不同：主用户界面，称为Analysis Workspace 。 Analysis Workspace 允许整个公司在一个共享环境中工作，该环境涵盖日常报告、仪表板以及深入研究和数据科学用例。 它提供了在整个公司范围内扩展的业界最佳协作功能，以真正独特的方式将营销、产品和分析结合在一起。

不利的一面是，Adobe Analytics 的灵活性和可定制性通常导致人们认为它是一个笨重且复杂的工具。 尤其是与 Google Analytics 相比，Adobe Analytics 在您第一次实施时会感觉有点“空虚”。

同样，谷歌通过类似报告的界面提供了更多的保护，Adobe 将允许您将所有内容与所有内容结合起来，这可能会产生误导或令人困惑的结果。

除了这两个市场领导者之外，市场上还有更多的分析工具，引领我们进入下一个类别。

类别 #2：快速发展的付费解决方案

并非所有工具都能成为市场领导者。 此类别包含专业开发并出售给公司但不具备市场领导者的成熟度或安装基础的所有工具。

此类别涵盖许多不同的工具，例如Amplitude 、 Mixpanel 、 Heap等。 此类工具之间存在一些惊人的相似之处。 他们中的许多人将自己与谷歌分析区分开来，例如，强调对产品分析的关注不仅仅是营销分析。 其他人则提供与特定受众高度相关的特殊功能，例如群组分析或衡量新功能的影响。

Amplitude 等工具因专门为初创公司、产品驱动的团队和开发人员密集型环境而构建而赢得了声誉。

就像许多营销人员将 Google Analytics 视为他们唯一需要的工具一样，产品团队也可以看到第二类工具。 这一类别中的许多工具甚至超越了高级分析功能，提供会话记录、A/B 测试，甚至是用户级的类似 CRM 的数据。 虽然 Google Analytics 专注于网站，但其中许多工具优先考虑应用程序甚至跨设备用例。

另一方面，他们中的许多人缺乏营销分析产品所期望的基本功能。 从 Google Analytics 迁移的用户将立即失去与 Google Ads 或 Google Search Console 的集成，以及将流量波动与营销活动关联起来的用户友好方式。

此类工具最普遍的客户增长形式是提供免费层级，该层级受可跟踪的用户、会话或事件数量以及可用功能的限制。 这简化了产品的试用，但可能导致令人困惑的场景。 例如，关于工具的讨论只能考虑客户支付的产品层级，而将潜在的关键功能留给更高的产品层级。

与 Google Analytics 和 Adob​​e Analytics 相比，此类工具通常不附带专用的标签管理系统，如 Google Tag Manager 或 Adob​​e Launch。 如果没有将用户体验紧密集成到分析工具中，这会使工具部署到页面或应用程序变得复杂，这可能会产生技术债务，从而减慢产品开发周期。

选择此类工具时的另一个警告是可扩展性有限。 来自大公司的分析师将此类工具描述为在处理大量数据时响应不快，尤其是在数据量突然增加的情况下。

最重要的是，有限的用例和专门的界面会使整个公司难以在数据上进行协作，从而使产品或分析团队成为数据的孤立所有者。 公司最终可能会使用 Google Analytics 来获取流量，并使用单独的专用工具进行产品分析。

从积极的方面来说，较小的公司规模和安装基础使得这些工具在尝试新产品功能时可能更具创新性和敏捷性。 他们对核心受众的高度关注和很少的用例使他们能够对客户需求和行业的新创新做出快速反应。

尤其是这些工具的大客户通常可以直接访问开发这些工具的产品团队。 这使客户更容易强调他们对可能更快成为现实的新产品功能的愿望。 供应商和客户在开放的 Slack 渠道中直接沟通以提供指导或发现错误并不罕见。

类别 #3：开源 DIY 解决方案

在我们的第三类数字分析工具中，我们可以找到您的 IT 部门在搜索上述解决方案的替代解决方案时可以在 Google 上找到的所有工具。

此类别中的一些流行工具是 Matomo、Open Web Analytics 和 Post Hog。 与上一个类别一样，这些工具在成熟度或安装基础上都不是市场领导者。 公开可用的源代码将它们与之前的类别区分开来，通常提供一个自托管工具的选项，以替代之前的 SAAS 产品。

自托管意味着您的公司是您数据的唯一所有者和处理者。 您不必与第三方供应商或其他外部来源共享数据。

通过内部部署，数据隐私完全取决于您对数据的处理方式。 当您可以自行采取所有谨慎措施时，您不必依赖第三方供应商的 GDPR 合规性。

除了自托管版本，一些供应商和社区还创建了托管选项 允许该工具的托管实例。 对于那些意识到托管自己的分析工具所带来的重大可用性责任的公司来说，此选项可能很有吸引力。

然而，这些公司中的许多人都对任何响应速度足够快的应用程序的托管成本迅速上涨感到惊讶。 虽然 Google Analytics 的付费版本允许每月大约 10 亿次点击，每年 150,000 美元，但 Matomo 的托管每年只需 175,000 美元，每月点击量仅为 1 亿次。

考虑到用户界面和可用报告，许多工具都深受 Google Analytics 的启发。 就像谷歌分析一样，他们非常专注于分析网站 但缺乏分析移动应用程序或连接设备的功能。 由于他们专注于第一方数据，他们通常缺乏一些我们已经习惯于谷歌分析的非常基本的功能。

今天出于隐私考虑而从 Google Analytics 迁移的公司将会失望地发现与 Google Ads 等营销工具的集成很少，而且通常非常基本的活动跟踪功能。

Open Web Analytics 是该类别另一个重要限制的一个很好的例子：不确定的长期支持。 由于这些工具通常是由没有义务的爱好者社区开发的，因此无法保证在一年后仍会得到支持。 由于缺乏社区参与，尤其是较小的项目可能会在宣布后不久就夭折。 就像前一类工具一样，属于这一类的工具通常不提供管理实现的方法，例如标签管理系统。

该组的一个积极方面是在第一方服务器上托管完整的分析堆栈的明确优势。 甚至一些无 cookie 的解决方案也可用，它们将自己定位为额外的 GDPR 兼容。

然而，不断变化的法律环境使法律合规成为一个快速发展的目标，因此公司应该仔细评估他们的选择，而不是仅仅基于 GDPR 合规而跳上看似合规的解决方案。

最后一句警告：虽然您的 IT 部门可能会发现在公司服务器上托管分析工具是一项有趣的挑战，但他们应该意识到随之而来的重大责任。 托管这样的工具意味着确保始终可以从世界各地收集数据。 一旦流量水平超过某些阈值，提供响应式数据库以及因此为分析师和业务用户提供可用的前端体验就成为一项艰巨且昂贵的任务。

奖励类别：类似 Netflix 的 DIY 堆栈

近年来出现了复制Netflix等数字原生公司所建立的东西的趋势。 通过个性化和迭代测试专注于卓越的用户体验，产品通常设计有一个全球事件源，其中包含每个用户交互并被汇集到各种激活渠道。

使用这种设置的公司通常会以高度定制的方式使用开源组件（与完整的开源分析系统相比）。 他们可能会使用Snowplow收集数据 在用户的客户端中，将服务器登录到Kafka中，将数据存储在 AWS 的S3中并使用 AWS Redshift对其进行分析 或完全定制的可视化工具。

由于这种非常技术性和复杂的设置，分析团队通常由操作和开发完整工具堆栈所需的熟练数据科学家或数据工程师组成。 这些团队还负责向工具添加新的分析功能，包括查询和可视化。

像 Netflix 这样的先进公司通常围绕他们正在构建的内容拥抱一种非常开放的文化。 这种开放性激发了许多不太先进的公司尝试和复制 在投资、团队规模或技能水平方面没有做出必要承诺的情况下，他们正在做什么。 面对失败的项目和失望的利益相关者，这些公司然后愤愤不平地退回到更适合其用例的现成解决方案。

值得注意的是，任何自定义解决方案都有可能大大减慢重要的数据驱动计划。 对于过于复杂的系统，即使是最平凡的分析也可能需要专家的参与和数周的准备时间，其次是与其他团队争夺优先级。

虽然这些数据先进的公司在当今生产中拥有一些最复杂的数据处理管道，但声称这些公司只使用他们内部构建的解决方案是不正确的。 以 Netflix 为例：他们的主网站使用自定义分析解决方案，而品牌页面使用 Google Analytics 。

因此，虽然内部解决方案可能完全适合复杂的产品分析，但它可能缺乏网站或产品其他部分所需的营销分析或日常报告和分析功能。

如何选择合适的数字分析工具？

既然我们已经了解了 3+1 类别的分析工具，那么最重要的问题是：什么是适合您业务的工具？ 要弄清楚这一点，你应该问自己几个问题：

• 在接下来的几年里，谁将每天处理我公司的数据？

您的专门分析团队可能会处理当今的大部分数据。 然而，数据驱动的公司已经强制决策者使用分析工具本身的数据。 这需要一个自助服务优先的环境，在该环境中可以在工具中进行真正的协作。

• 哪些非营销用例对您的公司很重要？

虽然谷歌分析可能足以解决您的营销问题，但它无法满足任何更复杂或以产品为中心的分析。 但是，使用 Adob​​e Analytics 等适用于营销和产品的工具对于实现营销和产品绩效的共同责任至关重要。

• 你需要多快 迭代您的营销或产品执行？

依靠需要数据科学家调整数据管道、构建新查询并将它们集成到仪表板的工具需要数天或数周的时间，并且会削弱您快速迭代和按时进行调整的能力。 实际上，由于支持数据民主化的工具，大多数更改对于任何人来说都应该是快速且容易实施的。

• 您在判断和维护这些用例所需的分析工具方面的信心水平如何？

超越您今天的业务范围并决定将在未来多年维持您的业务的工具可能非常具有挑战性。 您可能还需要投资合适的团队来构建和执行 数据战略将真正加速您的日常业务。

• 谁会影响您业务中工具的选择？

相当多的公司没有认真对待责任，仅仅依靠团队可能习惯的东西或营销机构为方便而提出的建议。 您需要坚持一个连贯的长期战略，否则您可能会发现自己每年都在更换工具。

• 您是否考虑过总体拥有成本和运营成本？

一些许可成本的节省可能伴随着对额外工具的巨额投资，更大的团队来操作和维护工具，以及更慢的创新和微调步伐。 所有这些都会带来更成熟的解决方案可能不需要的直接或间接财务后果。

那么，谁应该选择哪种工具呢？ 让我们来看看一些典型的公司和他们应该选择的工具：

最后，选择正确的工具可能是一项艰巨而复杂的挑战。 切换现有工具是一个漫长而痛苦的过程，但考虑到上述问题是可以避免的。 希望本文为您提供了一个方向和一些重要的问题，可以询问您自己的团队和工具供应商。