标签：分析 科学 特点 基础上 大数据 对比分析 -o 使用 元素
企业在选择用户行为分析工具时，大都不清楚如何选择适合自己业务的用户行为分析工具。笔者自己公司之前网站分析用百度统计APP分析用友盟，公司是做电商行业的，最近公司提出要精细化运营，用数据驱动业务增长，因此在10月份分别考察了国内做得比较出色的几家公司：数极客(阿里系)、神策数据(百度系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用户行为分析产品。我在选型过程中将各家公司的功能和服务对比文档进行整理，从团队背景和产品定位、数据接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次开发与数据应用、服务项目等六个主要方面深入对比数极客、神策、GrowingIO三大用户行为分析平台，希望能对有用户行为分析需求的企业在选择分析平台时有所帮助。
数极客团队：来自阿里集团淘宝网(CEO、CTO)、阿里云(首席架构师)，CEO 是产品、运营、营销背景，曾联合创业并融资近千万美元，CTO和架构师是阿里大数据方面的资深技术专家。
产品定位：用户行为智能分析平台
根据数极客官网介绍，数极客是领先的第三代互联网数据分析平台，基于AARRR用户生命周期管理模型提供全程解决方案产品，采用多维细分、同期群分析、漏斗分析、对比分析等超过十种数据分析方法为互联网经营者提供获客、活跃、留存、转化、用户行为等分析数据，提供全面开放的数据API，支持所有行业互联网平台在营销、运营、A/B测试等环节实时应用，通过精准数据分析提升营销、产品、运营的转化率，使企业经营更科学、更智能。
神策团队：百度大数据部日志分析(CEO、CTO等4人)，4人均是技术背景，CEO是百度大数据技术经理。
神策定位：灵活自定义的多维数据分析产品
神策分析（Sensors Analytics），是神策数据推出的用户行为分析产品，提供私有化部署和SaaS两种部署方式、实现基础数据采集与建模，并可作为 PaaS 平台支持二次开发；神策分析，主要针对营销渠道效果评估、精细化运营改进、产品功能及用户体验优化、辅助管理层决策等典型业务场景。
GrowingIO团队：是个明星创业团队，CEO是LinkedIN商业分析部总监，对企业数据分析系统的实现有丰富的经验。
GrowingIO定位：新一点无埋点用户行为数据分析产品
GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品，无需埋点即可采集全量、实时的用户行为数据，数据分析更精细，帮助管理者、产品经理、市场运营、数据分析师、增长黑客等提升转化率、优化网站 / APP，实现用户快速增长和变现。
团队综合实力评分：GrowingIO > 数极客 > 神策数据
用户行为数据的接入一般都采用埋点的方式，数据埋点是指网站、APP在添加了统计监控代码后，通过特定的方式将需要采集的行为指标和业务指标通过SDK传到分析平台上进行分析的过程。
一般会针对不同的业务场景和数据采集需求采用不同的数据采集方式，目前主流的埋点方式有代码埋点，可视化埋点、全埋点和后端埋点，我们看一下在数据接入方面的对比：
后端数据接入：前端埋码主要采集的是行为数据，后端埋码主要采集的是业务数据，根据场景不同来实现，比如说你想看的就是行为数据，这些数据很多时候不会存在数据表中，只能通过前端埋码来实现。
导入历史数据：数极客和神策数据均支持，导入历史数据可以激活过往数据，挖掘潜在价值。但神策支持历史数据一次性导入，数极客除了用户行为分析之外，还有商业智能BI产品，通过BI不但可以一次性导入，有更新时也会自动更新。 GrowingIO不支持导入历史数据。
广告UTM支持：UTM参数是一种URL尾部不影响URL跳转用来标记流量的一种参数。可以通过在网址上添加UTM参数来统计来自不同推广媒介在我们产品上的留存和转化；可添加到网页上的UTM参数共5个：utm_source，utm_campaign， utm_medium，utm_content，utm_term 每个参数都需要匹配一个值，该功能三家产品都支持。
来源渠道管理：通过渠道管理,可以对渠道进行追踪,数极客和GrowingIO均提供直接访问和常见搜索引擎渠道识别,此类渠道无需人工添加，神策暂不支持该功能。
iOS渠道统计：通过调用trackinstallation在iOS APP中集成并初始化后，当APP启动就可以通过调用trackinstallation将设备中的渠道属性写入到属性中，目前数极客和神策数据支持该功能。
混合开发APP接入：对于混合开发的APP数据计入，数极客和神策数据支持接入，有比较成熟的框架，GrowingIO暂时处于测试阶段。
无埋点采集：全埋点实际上是对前端所有的用户行为数据全部采集，不需要技术支持，产品运营同学数据分析时只需要按需可视化提取就可以进行多维度交叉分析，数极客和GrowingIO均支持，神策暂不支持。
可视化埋点：在添加了SDK的页面，产品、运营、营销的同学在页面上直接点选所见即所得采集想要分析的指标，可视化埋点不需要技术支持，是采集相对简单的指标的一种高效埋点方式，数极客和GrowingIO的方案比较成熟，也可以试用体验。
代码埋点：是指将采集的代码部在用户触发行为的代码位置，当用户有行为触发时，记录用户触发行为和行为产生的业务指标。例如，通过代码采集用户触发提交订单行为时，提交订单人数次数，提交订单的金额，订单号，支付方式等指标。
埋点管理 : 对于数据指标体较复杂的产品，不同类型的埋点指标较多，如何能高效的管理埋点，避免漏埋误埋就很重要了。数极客GrowingIO的埋点管理支持搜索、编辑、删除等管理操作。
事件导入时效性：把用户的行为抽象成事件，当用户触发事件后会向平台发数据，发数据的时效性在网速正常的情况系，神策和数极客都是1分钟内，GrowingIO是1小时，在大数据分析时代，数据分析的实时性是选择分析平台时比较重要的一个方面。
导出数据文件：在数据导出方面数极客支持的格式最多（CSV，Excel，TXT，SQL，JSON，XML）能满足各种数据导出分析的需求。神策和GrowingIO目前只是简单的格式导出。
数据处理评分： 数极客 >神策数据 > GrowingIO
目前截止到2018年1月份，神策、数极客GrowingIO均可以支持的功能： 指标四则运算、用户流向分析、用户流向分析、基础漏斗分析、用户属性分析、用户行为序列。我们通过通过以下的对比表详细看下：
高级细分漏斗：在创建了自定义漏斗后，可以支持按照用户属性、会话属性、自定义属性、用户分群对漏斗进行横向解构，找到影响漏斗转化的核心因素，从而提升转化率。
指标四则运算：数极客可以对的默认事件、自定义事件、可视化埋点事件的指标通过四则运算全面盘活，可以根据业务需求创建适用更多分析场景的绝对指标和相对指标。
事件分析：在用户行为分析中，一般都把行为抽象为事件，神策和数极客支持代码埋点能通过灵活的多维事件交叉分析推广营销、运营、产品方面的行为指标和业务指标。
细分漏斗对比：在业务模型中，漏斗通过横向解构可以将业务流程拆解为更细的流程从而发现流程中转化的漏点，细分漏斗其实是一种横向结构，通过用户属性维度将漏斗进行拆解，例如拆解所属城市，可以看到每个城市的转化情况，从而找到漏斗的在所属城市的漏点。细分漏斗功能三家都支持，但神策和GrowingIO仅支持维度值的两两对比，数极客在这块没有维度值的限制。
高级漏斗分析：高级漏斗功能能看到漏斗每一步的流入和流失细节，该功能暂时只有数极客支持。
用户流向分析：用户流向分析也就叫传统路径分析，可以分析用户从进入产品后整体的流动情况，用来分析优化产品体验流程，该功能三家都支持。
智能路径分析：智能路径用来分析用户到达目标路径所有的路径组合中关键的路径，通过对关键路径创建漏斗，分析优化关键路径的分析方法。神策暂不支持，其他两家支持。
表单分析：互联网产品中表单随处可见，但要优化表单的填写体验，就需要从字段层面分析用户的填写行为，该功能是数极客平台的特色功能，能从表单转化率，表单放弃率，填写时间，重填率等指标分析表单的体验，帮助我们优化表单的体验，从而提升表单的转化率。
用户构成分析：数极客和GrowingIO都支持用户构成分析，神策数据暂时不支持该功能。
活跃分析：数极客的留存可以创建所有事件的日活、周活、月活，同时还可以按照不同维度进行拆分。
留存分析：数极客的留存可以创建所有事件行为的日留存、周留存、月留存，同时还可以按照不同维度进行拆分。
魔法数字：魔法数字是通过数据分析可以找到影响产品指标的关键行为指标，比如Facebook发现当用户关注用户数超过5个后次日留存会大幅提升。该功能是GrowingIO独家的特色功能。
事件分布分析：将用户行为抽象成事件后，通过事件分布分析可以看到行为触发人数按照不同时间粒度的分析，未产品优化决策提供支持。该功能数极客和神策均支持，GrowingIO暂不支持。
页面与页面组分析：对于PC和APP端可以按照页面、页面组、指定页面对所有的页面进行分析。数极客的页面组基本上可以满足所有场景页面组分析需求，支持头匹配、未匹配，包含、正则表达等多种规则创建页面组。
错误分析：当用户访问我们的产品时，如果有请求错误，请求超时，数极客的错误分析可以分析出错页面，错误详情、错误时间等指标，帮助技术同事第一时间掌握产品性能体验访问的问题，帮助从细节方面提高产品的转化率。该功能也是数极客的特色功能。
用户分群：第三代用户分群通过用户属性、时间属性、行为属性精细定位用户分群，通过精细定位的用户分群，可以进行精细化运营，精准营销等用户运营策略。
分群用户画像：在我们通过分群工具筛选出来用户，
用户属性分析：添加采集数据的SDK后，分析平台可以默认采集到用户属性、会话属性、渠道属性、推广属性等，三平台均支持用户自定义上传用户属性。根据用户属性可以对所有的业务指标和行为指标进行多维度的细分。是所有细分功能的基础。
用户行为序列：用户行为分析平台可以查看所有用户行为序列，了解用户的
流失分析：通过用户行为模型预测用户流失，搭建用户流失模型，该功能暂时只有神策可以支持。
行为预测：基于用户行为历史数据预测用户行为趋势，该功能暂时只有神策数据可以支持。
跨屏分析：用户用户id可以在多个设备打通分析，该功能只有数极客可以实现。
智能路径分析：智能转化路径分析，根据所选择的目标事件，自动分析完成目标事件所经过的路径组合，使用好智能路径可以简化转化漏斗设置，提高分析效率。
表单分析：从用户进入表单页面起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程中，有多少人开始填写表单，填写表单用时，填写表单遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终转化效果，数极客可以从字段层面对以上指标进行数据分析优化，从而提升表单的转化率。
用户分群画像分析：数极客可以对创建的用户分群进行多维度画像分析，企业可以对指定的用户群进行多维度画像分析，为运营策略优化提供数据分析支持。
事件分布分析：可以对用户触发的所有行为进行分布分析，了解用户行为偏好分析。
自定义活跃留存分析： 数极客的自定义活跃留存可以按照用户行为抽象出来的事件自定义创建各种用户留存、活跃。
定量分析工具评分： 数极客 >神策数据 > GrowingIO
定性分析工具作为用户行为分析系统中辅助定量分析不可获取的一部分，最大的特点是能将用户行为可视化，清晰直观的展示用户的行为数据。我们来看下三平台在定性分析模块的功能对比。
热图分析：热图分析是通过热力图的形式直观表达用户的页面访问深度、点击、停留、滑动
的等行为，是一种定性的用户行为分析产品。常见的热图有链接点击热图、浏览热图、注意力热图、页面点击热图、分屏热图。
链接点击图：链接点击图可以直观地展示用户的点击交互情况和每个页面元素的点击量、点击占比，同时可按不同访问设备、不同时间和用户维度进行热图细分分析，从此轻松掌控用户所有点击交互分析。
浏览热图：用户在浏览网站时，鼠标移动和眼球移动有84%到88%的相关性，浏览热图是通过采集用户鼠标滑动轨迹形成的热图，滑动越多的地方颜色热度越高。
注意力热图：通过注意力热图，掌握用户停留时长较热的区域，注意力热图可以帮助我们了解用户浏览时的思考和停留的时间，比如，当用户在购物车页面的提交订单按钮停留时间较长时，产品经理可以结合订单分析功能去分析用户停留的原因，解决用户的疑虑，从而提高购买转化率。
点击热图点：击热图是根据用户的点击数量来绘制热图，被点击多的区域会更亮，反之越暗。
分屏热图：将每一屏的浏览用户数和比例直观的展现出来。因此在产品功能、页面内容的展示方面，可以根据分屏热图进行优化，提高重要信息的曝光度。
视频回放：视频回放是通过视频回放形式再现用户整个会话的每一个点击、滑动、输入等操作行为的定性分析工具，让产品运营同学能清晰了解衡量用户在app、web、H5上的交互情况，便于企业深入了解用户，优化产品体验。
小结：在定性分析功能方面，数极客的热图应该是目前市面上热图最多的一家，GrowingIO
支持连接点击图和页面点击热图。
视频回放功能是数极客的行为分析系统的一大亮点功能，虽能清晰直观回溯用户的行为，但视频暂时不能聚合，如何能解决这个问题，视频回放的功效会更大。
总体来讲定性分析方面 数极客>GrowingIO>神策
不同的企业对于用户行为分析有不同的需求。例如大部分企业都会考虑在引入第三方分析系统后是否支持二次开发，是否能在原有系统基础上满足一些定制化需求。
对于二次开发与扩展方面功能对比：
指标预警：指标自动告警是对异常指标进行自动监控告警的功能，通过指标告警不仅可以随时监控注册量，注册转化率，跳出率等行为指标，成交量、成交金额这样的指标同样可以实时进行监控。目前GrowingIO不支持该功能。
自动化运营：自动化运营是基于采集的行为指标并设置运营触发机制进行自动化运营的工具。目前只有数极客支持该功能。
Push推送服务：该功能是可以基于用户行为，在APP端自定义push进行运营的工具，该功能目前三家均支持该功能。
私有化部署： 私有化部署是将整个系统部署在客户本地的一种服务模式。数极客和神策数据支持私有化部署的方式。GrowingIO暂不支持。
二次开发：数极客和神策数据均可以支持在原有系统上进行二次开发。
权限管理：能按数据平台不同业务模块不同职能部门对权限进行细分。
数极客支持按照功能、应用、数据等多个层级进行权限自定义配置，可以选择让某些用户只看某些功能，某些应用，包括只能查看某些指标。
GrowingIO支持按照功能、数据进行权限细分，同时支持对用户进行分组。提供了高度自定义的权限方式，方便用户管理用户项目内部的所有数据，以及用户。保障高度的数据安全的同时，帮助用户和用户的组织实现更好的协作。
神策：神策提供的用户管理一共可以分为三种不同的类型，分别是管理员、分析师和普通账号，同时支持对角色进行数据和功能的授权。
在权限管理方面：数极客>GrowingIO>神策数据
A/B测试：
A/B测试是三家行为分析平台数极客独有一个功能。A/B 测试是一种通过数据分析科学优化产品的方法，为同一个优化目标制定两个或多个方案（比如两个不同样式的分享button），随机选择两部分用户，让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的点击率、转化率、活跃留存等指标，找到最优的产品决策方案。
产品带的痛点：
“后验”主义产品验证，如未达到预期，回滚导致开发成本高，客户流失风险高；
大部分产品经理依靠直觉去决策，但实际情况是我们想的不一定是用户想的；
听用户说什么不如看用户做什么，通过严谨的用户行为数据分析，是可靠的产品驱动方法；再厉害的PM也跑不过一半的A/B测试；
传统的开发流程，上线需要排期，开发迭代效率低，AB测试不需要发版，直接可以快速验证方案。
用科学的数据分析指导我们产品决策才是产品增长的核心
数据应用方面评分： 数极客 > 神策数据 > GrowingIO
在服务项目方面，均提供产品说明文档，常见问题FAQ等。
在线客服：
神策数据：神策数据服务流程：方案咨询、需求梳理、事件设计、数据接入验证、产品使用
数极客：有问题可以随时通过数极客官方微信客服咨询，回复速度一般在3分钟内。除了正常的梳理需求、需求梳理、数极客为付费用户提供增长指标体系、数据分析现场培训、一对一服务、数据指标诊断服务、增长解决方案。
GrowingIO：提供现场产品培训，在线的数据分析、增长黑客学院。
服务项目评分： 数极客 > 神策数据 > GrowingIO
通过以上产品、服务、二次开发等多方面的对比，可以得到以下结论：
由于我们公司更关注数据在产品运营方面的应用，不想在技术数据接入方面投入过多的人力，同时希望通过数据分析产生实际的效果，经过仔细对比、选型之后，最终采用了数极客，目前使用2个月，数极客提供了一对一的分析师服务，用提升下单转化率作为试点，手把手的帮我们将转化率提高了近1/3，BOSS对效果也比较满意(每天新增百万级别的销售收入)。
标签：分析 科学 特点 基础上 大数据 对比分析 -o 使用 元素
原文地址：http://blog.51cto.com/13590224/2066464
