《2019年中国市场八大主流数字营销与运营分析工具评测报告》纷析智库出品

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《2019年中国市场八大主流数字营销与运营分析工具评测报告》
二/
这八个工具，在设计逻辑上，可以分为两个主要“阵营”。
各工
一个阵营，是以session（用户会话，过去被称为visit，即用户的访问）作为
具横 基础的数据单元构建数据报告与功能。这一阵营的工具皆从网站用户行为分析工具进化拓展而来。包括：GA、统计、国双WD、Ptengine。
作者
《2019年中国市场八大主流数字营销行为分析工具评测报告》作者为纷析智
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权
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《2019年中国市场八大主流数字营销行为分析工具评测报告》
纷析智库 #营销工具评测系列#
《2019年中国市场八大 主流数字营销与运营分析 工具评测报告》
2019年7月 出品
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目 录
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《2019年中国市场八大主流数字营销与运营分析工具评测报告》
引言 如何评测
一、 工具设计逻辑差异 二、 各工具横向对比 三、 各工具点评

向对
而另一阵营，则以event（事件）为基础数据单元构建数据报告和功能，这一
比
工具最初主要是为了应对移动端app的用户行为监测需求而建立，然后又扩展至其 他平台。包括：nEqual及策、易观方舟、神策和GrowingIO均属于这一阵营。
两个阵营各有优劣势。
由于session阵营最初是面向网站的用户行为分析，而无论什么网站，最普遍 的行为都是页面浏览，而页面浏览行为只需要部署各工具的基础监测代码就可以被 捕获，因此session阵营的工具均提供已经完全预置好各种分析报告，只需要用户 添加好基础代码或稍作额外配置，这些报告就能自动开始填充数据被人使用。因此， session阵营的工具应用门槛低，易用性好，并且对以页面为基础的用户平台非常 友好。
session起家的用户行为分析工具
不 过， session阵 营的工 具在面对 移动端 app 时，会遇 到一个问 题，那就 是 app不像网站，是不会有页面浏览的，几乎所有的用户交互，都是特定的用户行为 （而不是类似于网站上用户行为大多数只是打开另外一个新的页面），因此 session不能自动包含app上的用户行为数据。
为了更好地回答这些问题，我们选择目前市场上最主流的八个互联网营销r）、 nEqual及策、铂金智慧Ptengine、易观方舟、神策和GrowingIO进行纵向评测— —以一个中立的、站在用户的角度去评测这些工具。
选择这八个工具的最重要原因，就是它们在国内都拥有显著数量的用户群体。
1. 谷歌分析 2. 国双WebDisse方舟 7. 神策分析 8. GrowingIO
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引言
5年前，这样的评测还是难以想象的，但今天，我们看到了更多实力强劲且完
全由国人自己研发的互联网营销与运营数据分析工具。
这一变化来自于今天企业对于数据，尤其是“私域数据”的不断提升的重视程 度。中国的企业开始乐意为数据进行投资——购买工具，招聘人才。
不过，对于大部分企业而言，这些工具之间有什么样的差别，又该如何选用， 并不像各个工具提供商自己宣传的那么容易清晰分辨。或许每家工具供应商都会强 调他们功能的完善和易用，但是功能完善到什么程度？功能究竟是主打的核心功能 还是为满足市场的竞争而临时添加？是否真的易用？以及与自身业务的嵌入程度等 等问题不一而足。
向对
Event工具的另外一个弱项是必须对监测对象上的用户互动元素进行“埋点”
比
才能完成对event的监测。由于埋点是在部署完工具的基础监测代码（常被称为 SDK）才能进行的，因此实际上增加了部署的难度。
event起家的用户行为分析工具
此外，由于每个app上的event都不相同，因此工具无法事先知道这些event 之间的逻辑关系，也就无法预先提供很多的预置报告，而必须由用户在完成全部埋 点之后，再自行根据埋点和业务的情况，手动规划自己的数据报告。因此，也增加 了用户的难度。
为此，session阵营的工具均增加了一个新的数据单元，即event（事件）， 用以捕捉非页面浏览类型的用户行为数据。
因 此， session阵营 的工具 也可以 用于监 测 app上 的用户 行为， 但却是 与 session并行的两套数据逻辑。
Event阵营的工具则刚好反过来。
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二/ 各工 具横
Event工 具 主 要应 用 于 app ， 但 对 于网 站 的 监测 ， 则 要么 通 过 额外 增 加 session数据单元，要么把每一个页面的浏览也转变为event（被称为pageview event）才能对网站进行监测。因此，对于网站的监测不如session阵营的工具那 么友好。
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如何 评测表格主要分为两大部分，即核心功能和要素的部分，以及辅助功能和要素 的部分。
评测
这两大部分主要涵盖了三个方面。
首先，我们会比较这些工具在设计逻辑上的差异。设计逻辑差异决定了工具与 工具之间的先天优势和劣势。并且，设计逻辑也极大地影响了用户对它们的应用场 景。
其次，我们会比较这些工具的具体功能的差异。事实上，每一家工具都会想尽 办法与同类工具相区隔，尽管各工具的功能之间有诸多相似之处，但还是有值得辨 析的不同点。
最后，我们会比较这些工具在“软性”领域的表现，即它们的价格、提供的相 关服务，以及是否通过了数据领域的国内外标准等。
我们也对每一个工具进行单独的评述。