关于常用第三方统计平台比较

前言

为什么要做数据分析?

  • 可以有效避免自己想当然的做事情,用客观数据分析出来的结果来堵住主观臆想的黑洞
  • 可以为决策提供有说服力的支撑
  • 可以看到决策之后的效果和问题并为下次决策提供方向
  • 可以更好的改进产品,提升用户体验

常用的第三方统计平台优缺点分析

1.友盟+

  • 2010年4月在北京成立,是中国最专业、最有数据凝聚力的移动开发者服务平台。
  • 2013年4月,被阿里收购。
  • 第三方全域大数据服务提供商,通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据,打造全域数据平台。
  • 提供全业务链数据应用解决方案,包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等,帮助企业实现数据化运营和管理。
  • 优点
    • 除了数据统计,还提供推送服务,社会化分享,用户反馈,功能十分强大
  • 缺点
    • 在APP开发的时候需要用户手动埋点,增、删、改代码特别麻烦,工作量大
    • 另外,友盟已经确认被阿里收购了,如果不介意公司的数据被阿里知道,那就选择友盟

  • 相关链接
    • 数据分析第一步--做好数据埋点
    • 友盟官网
    • 友盟iOS集成文档

2.TalkingData

  • TalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。
  • 优点:
    • 界面清晰,不会像友盟看着那么累
    • 支持直接在报表后台中设定追踪点并自动部署追踪代码的“灵动事件”;
    • 可以基于统计数据对不同的用户人群完成精准推送营销
    • 不光可以使用TalkingData提供的推送通道,还可以与个推、极光等推送平台组合使用,让以往的粗放推送达到实时精准化,并实时查阅效果数据。
  • 缺点:
    • 手动埋点,工作量大
    • 收集错误报告信息,如果使用TalkingData SDK自动捕获异常会损耗用户流量,而主动传送错误信息给SDK目前仅Android SDK提供此功能
    • 不支持cocoapods集成
    • 没有crash统计

  • 相关链接
    • 知乎:统计应用数据,talkingdata和友盟选择哪一个以及原因?
    • talking data 官网
    • talking data集成文档

3.GrowingIO

  • GrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品,具有无埋点的数据采集技术,可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据,进行实时的用户行为数据分析,用于优化产品体验,实现精益化运营。
  • 优点:不需要埋点
  • 缺点;不埋点是指让数据分析师不需要去埋点,但实际开发过程中,需要开发者去设置个每个点的名称,并且他们的数据上传非常非常频繁,网站轮询,感觉像bug,不停的循环。
  • 如果UI发生变化,可能导致无法准确地统计已圈选的元素,所以还需要手动为界面元素设置固定的唯一ID,代码量也不小

  • 相关链接
    • GrowingIO官网
    • GrowingIO帮助文档
    • 知乎:GrowingIO 如何做到不必埋点即可采集到齐全的用户行为点击流数据?

4. Sensorsdata(神策数据)

  • 与GrowingIO类似,也是基于用户网络行为,采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口,同时与 MapReduce 和 Spark等计算引擎无缝融合,随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。
  • 优点:
    • 提供了可视化埋点的解决方案
    • 支持多种语言的SDK
    • API功能丰富
  • 缺点:
    • 公司刚开始起步不久,没有市面上的大公司成熟

  • 相关链接
    • 数据采集与埋点
    • 开发文档
    • 神测数据官网

总结

  • 仅仅是分析UV、PV、点击量等基本指标,可以选择代码埋点或者可视化埋点等前端埋点方案;
  • 精细化分析核心转化流程,则可能需要利用后端 SDK 或者 LogAgent 接入后端日志;
  • 活动/新功能快速上线迭代时的效果评估,则可以利用可视化埋点快速完成;
  • 对客服服务质量的考核,或者不同快递在不同省份运送不同品类产品的速度的比较,则需要使用后端 SDK 来对接第三方系统以便导入数据。
  • 一个产品首次使用 Sensors Analytics时,初期采用可视化埋点方案,快速完成部署,以便快速评估分析效果,做出快速决策;而对可视化埋点得到的数据,在分析解读后,再针对性地逐步采用其它数据采集方案,获取更详尽、更全面的数据分析结果。



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