排名前20位的数据分析工具

建立良好的营销策略始于数据分析。毕竟，如果没有归因分析，就无法知道结果因何而来，也就无法改善任何事情。

SUGA出海数字化小组

幸运的是，您不必手动进行操作——有许多专门工具可以帮助您自动进行数据分析以节省时间。在本文中，SUGA苏嘉数字化开发小组就我们使用经验，总结了20种广泛使用的数据分析工具，并希望能帮助您根据需要选择最合适的工具。

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什么是数据分析？

什么是数据分析？

在我们的营销过程中，数据分析其实是一个翻译和解答过程——解释并根据数据回答有关营销策略的问题，解决该策略遇到的问题并使其优势倍增的过程。在数据分析的第一部分，您可能会问以下问题：

• 什么是最有效的广告渠道？
• 我的网站平均每天，每周和每月有多少不重复访问者？
• 我们应该关注哪些渠道来增加收入？

数据分析是每个营销工作的必要部分。通过这种方式，他们可以避免猜测，并查看需要特别关注其营销业绩的哪些方面。营销人员可以使用数据分析来发现趋势，模式和有价值的见解，以调整广告活动并获得更多收入。

通过正确分析数据，您可以实现以下营销目标：

减少广告支出。查找效果不佳的广告系列，停止对其进行投资，并专注于创收渠道。

营销数据分析工具的详细程度和解释方法各有各的不同，通常专注于收集，分析或可视化数据。尽管如此，市场上的选择数量仍然很大，要找到理想的工具并不容易。为了帮助您缩小列表范围，我们建议您在选择数据分析工具时应考虑的事项。

我应该如何进行数据分析？

数据分析的主要目标是在数据中找到躲在背后的“真相”，并使用此含义来改善您的营销策略。

数据分析包括以下步骤：

• 定义您的目标。确定您的期望，在数据分析的帮助下指定您想回答的问题，并确定您需要收集哪些数据（有关广告系列，访问者，订单，电子邮件公开等的数据）。
• 收集数据。从不同来源收集和合并数据，然后清理，整理和组织数据。
• 确保数据质量。确保您的数据没有错误，空白或不必要的部分。如果是这样，进一步的解释将不可信。
• 分析数据并解释结果。构建仪表盘，报告或图表，并将它们与您的主要问题和期望相关联。
• 处理数据。根据您对数据的理解，采取可改善业绩的措施-重新分配预算，调整出价，创建新的细分受众群或关闭无效的广告系列。
• 重复该循环以分析数据随时间的变化。

PS：手动收集，清理和整理数据需要花费大量时间，并且人为错误的可能性很高。不良的数据质量可能会导致您的营销预算损失21％，据Gartner统计，由于这个原因，全世界的企业每年平均损失1500万美元。您可能要花费数小时来查找大量数据中的错误，而不能保证结果将是准确的。为了节省时间并确保数据准确，您需要使用专门的工具执行自动分析。

在选择工具之前，我们建议您通过定义以下内容来缩小可能选项的列表：

• 您要分析的数据类型
• 您希望通过分析实现的目标
• 您想要在分析中提供的详细程度

现在让我们看一下我们

排名前20位的数据分析工具

我们准备了一系列最佳工具，用于收集，分析和可视化营销数据。对于每种工具，我们都将描述其工作方式及其主要特征。

收集和分析数据的工具

1.Google Analytics

Google Analytics是最受欢迎的分析服务。它使用Google Analytics跟踪代码从三个来源收集信息：用户的HTTP请求，Cookie和浏览器/操作系统上的数据。

收集数据后，它将作为参数列表进入Google Analytics服务器。然后，Google Analytics会分析这些参数，并创建可在您的Google Analytics帐户中找到的报告。

主要特点：

数据收集的限制——免费版本每月每个属性最多可收集1000万次点击；收集更多信息，需要升级到Google Analytics 360或使用其他工具

2.Mixpanel

Mixpanel是一个用户分析工具，可让您跟踪用户行为。您可以通过将数据从服务器发送到Mixpanel来进行，Mixpanel将实时分析数据。

Mixpanel使用基于事件的，以用户为中心的模型来分析产品的用户操作。Mixpanel数据模型基于以下关键变量构建：

事件-网站上的用户操作

主要特点：

在收集数据之前必须根据您的业务目标创建跟踪计划

Mixpanel为每月多达100,000个跟踪用户提供免费计划，而无限报告计划为付费版，价格为每月17美元起。

3.Kissmetrics

Kissmetrics是一个商业智能平台，可让您分析用户在网站上的行为，对受众进行分类并将数据存储在一个集中式平台中。

Kissmetrics JavaScript库会自动跟踪多个事件：访问的网站，表单字段，广告系列匹配，搜索引擎匹配和页面浏览。它还允许您在注册之前跟踪客户资料，报告，事件和广告系列以及用户的匿名活动。

主要特点：

可以通过Kissmetrics Live功能实时跟踪数据

起价为每月299美元。

4.Weborama

Weborama是一家营销技术公司，提供基于语义分析引擎的行为定位服务和广告分析。

借助Weborama BigFish语义AI平台，您可以分析网站对话，用户行为和消费者见解。

借助Weborama BigSea数据集，您可以创建消费者数据库并为每个用户建立相关的数字行为评分。

主要特点：

允许您统一CRM和行为数据并建立用户行为的预测模型

Weborama服务的定价在官方网站上不可用。您必须联系代表以获得当前价格。

5.OWOX BI

OWOX BI是一个多合一的营销分析平台，可以在一个地方（例如Google Analytics（分析）或Google BigQuery）从多个在线和离线来源自动收集数据，市场营销人员和分析师可以在其中使用它。OWOX BI合并，清理和整理从广告服务，网站，Google Analytics，CRM，离线商店和其他来源收集的数据。

然后，您可以使用它基于模板中的此数据创建报告，或者使用自定义指标构建自己的报告，以衡量哪种方法最适合您的营销。

OWOX BI的一大好处是，您无需编写代码或不懂SQL，就可以在一个简单的报表构建器中使用自然语言来生成所需的任何报表。

主要特点：

和Google Analytics，使用相同的结构收集数据并监控数据质量

可以与其他市场营销工具（例如Google Analytics和Google BigQuery）集成，并且可以将计算结果导入可视化服务或BI工具（例如Google Sheets，Looker，Tableau，Power BI和Data Studio）

您可以免费使用OWOX BI。付费计划从每月42美元起，您可以要求定制一个计划来满足您的特定需求。

6.Datorama

Datorama是一个由AI驱动的商业智能和分析平台，具有内置的报告，意见导向和对目标完成的自动预测。

它在一个集中式平台中收集和合并营销数据，分析不同渠道和活动中的数据，并根据结果构建报告。

主要特点：

适用于B2B营销商和企业

起价为每月3,000美元，按年计费。

7.Supermetrics

Supermetrics是基于云的ETL平台，可使用API收集和分析您的营销数据，并将其发送到存储或您选择的可视化，报告或BI工具。Supermetrics允许您自动执行报告并在需要的地方传输数据。

主要特点：

不提供数据质量监控和归因报告

起价为每月39美元，具体取决于您选择的集成和功能。

8.Funnel

Funnel是一个ETL平台，可让您收集数据并通过清理，映射和分组自动处理它。

基于此处理后的数据，您可以使用选择的关键指标创建报告和仪表板，并将收集的数据发送到数据仓库，Google Data Studio，Looker或其他一些工具（渠道提供约500种集成）。

主要特点：

不支持动态UTM参数或网站上的流用户数据

起价为每月499欧元。

9.Improvado

Improvado是基于云的ETL平台，可从不同来源收集数据并使用REST API进行整理。接下来，它通过合并表，进行计算和修改数据结构来分析数据。然后，解释后的数据将进入外部数据存储（Google BigQuery，Redshift，PostgreSQL等）或内部Improvado数据库。

主要特点：

初始数据收集大约需要24小时，之后每天刷新两次数据

Improvado中数据分析的价格视具体情况确定

10.AppsFlyer

AppsFlyer是一种移动营销分析工具，可让您创建动态队列，保留和原始数据报告以及自定义仪表板和实时警报。借助AppsFlyer，您可以实时跟踪付费移动媒体源的效果及其自然活动。

主要特点：

提供托管在Amazon S3上的安全存储柜，以确保数据安全

您可以从免费帐户开始，然后随着业务的增长从每次转化费用$ 6起。

11.Adobe Analytics

Adobe Analytics使您可以基于在线和离线资源实时合并和分析有关客户旅程的数据。Adobe Analytics提供了各种类型的分析，例如临时（自定义），同类群组和流程分析，使您可以跟踪用户旅程中最重要的方面。

主要特点：

可以使用统计建模和机器学习来设置警报以检测异常

即使您可以比较Adobe Analytics（Prime版和Ultimate版）的计划价格，您仍然必须联系Adobe代表以获取确切价格。

12.Fivetran

Fivetran是一种自动化的数据集成和分析ETL工具，可让您在一个平台上合并来自多个来源的数据。

主要特点：

由于基于日志的数据库复制，提供了捕获删除功能以分析数据源系统中可能不再存在的信息

Fivetran的定价基于消费，起价为每学分1美元。

这意味着Fivetran每个月都会计算您在一个月中使用了多少个每月活动行（MAR），以及该月的价格。另外，您可以提前购买一定数量的积分。

数据可视化工具

13.Google Data Studio

也许最受欢迎的数据可视化工具是Google Data Studio，它是一种可视化和报告工具，可让您设置数据连接器以收集，过滤和比较数据，设置自动交互式仪表板以及与同事共享报告。

另外，您可以在资源管理器中创建可视化效果-一个单独的空间，可以详细浏览收集的数据。

主要特点：

可以连接来自其他Google帐户的数据：Google Sheets，Google Analytics，BigQuery等。

Google Data Studio是免费使用的

14.Microsoft Power BI

Microsoft Power BI是一种报表工具，使您可以收集和可视化数据，构建个性化报表并与同事安全地共享它们。Microsoft Power BI提供了120多个免费的连接器和云数据源，例如Salesforce，Azure SQL数据库，Excel和Dynamics 365。

主要特点：

适用于Android，iOS和Windows Mobile的免费桌面和移动应用程序，可在可视化方面进行协作

如果使用共享处理环境，则价格为每位用户每月9.99美元起，专用云的价格为每月4,995美元起。

15.Tableau

Tableau是一个视觉分析平台，可以使用机器学习来收集和分析您的数据。使用Tableau，您可以使用拖放功能创建可视化效果，并采用基于AI的统计模型。

主要特点：

部分基于其核心查询语言VizQL，它将仪表板和可视化组件转换为查询，并减少了手动优化的需求

起价为每位用户每月70美元。

16.Looker

Looker是基于云的数据分析和BI平台，可在自动生成的LookML模型中收集和合并来自各种来源的数据。Looker允许您设置警报，动态仪表板和可视化。内置的代码编辑器使您可以根据需要修改自动生成的模型。

主要特点：

可以使用Salesforce，Sharepoint，Confluence，PowerPoint和其他工具嵌入Looker BI的见解

Looker定价完全是自定义的，并且取决于您的特定情况，用户数量和部署规模。

17.Sisense

Sisense是云原生的AI数据分析平台，可让您处理和可视化业务数据。它提供了许多拖放工具和交互式仪表板，可与您的队友进行协作。

主要特点：

提供定制的片内技术，以使用快速的CPU缓存而不是RAM，后者速度较慢

Sisense具有自定义定价，因此您必须联系代表以获取报价。

18.Qlik Sense

Qlik Sense是基于人工智能和关联分析引擎的数据分析平台，可让您创建报告和交互式仪表板。Qlik支持各种环境，包括云（例如Azure和AWS），流平台（例如Apache Kafka和Confluent），数据仓库（例如Exadata和Teradata）等。

主要特点：

提供用于REST和的开放API.net

Qlik Sense数据分析的起价为每月30美元（尽管是按年计费）。

19.Adverity

Adverity是基于AI的数据分析和报告工具，可让您使用数据集成模块自动收集和合并营销数据。

您可以使用市场营销报告模块创建报告，仪表板和可视化，并使用AI查找数据的模式和趋势。

主要特点：

可以连接到会员网络，Web跟踪工具，脱机文件，电视观众计量系统和其他数据源

Adverity不提供固定价格。价格取决于您需要整合的资源数量，想要拥有的帐户数量以及要对收集到的数据执行哪些操作。

20.SAS Business Intelligence

SAS Business Intelligence是一个数据分析和BI平台，可让您收集数据并创建具有所选关键指标的交互式报告和仪表板。

SAS BI根据机器学习自动分析您的数据，并自动在可视报告中突出显示最重要的部分，以帮助您找到有用的见解。

主要特点：

使您可以将收集的数据与地理数据结合起来并执行可视位置分析

要获取价格，需要联系SAS BI代表。

结论数据分析是改善营销策略必不可少的第一步。市场上有各种各样的工具可以为您完成所有任务，我们提供了使用最广泛的工具来帮助您缩小搜索范围。下一步是什么？

要找到最适合您需求的内容，请定义您对数据分析的期望，所需的详细程度以及要分析的数据类型。

结合收集，分析和可视化数据的工具，以在质量，便利性和成本方面达到最佳结果。

关于更多的数据分析工具应用和开发，我们可以在群组进行更多的讨论，SUGA苏嘉希望在出海数字化这个方向，进行更多的可能性探索。

（来源：JaronTam）

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