前 20 名数据分析工具

建立良好的营销策略始于数据分析。 毕竟，如果不评估它的起点，你就无法改进任何东西。 幸运的是，您不必手动进行 — 有许多专门的工具可以帮助您自动化数据分析以节省时间。 在本文中，我们回顾了 20 种广泛使用的数据分析工具，并帮助您根据需要选择最合适的一种。

在营销中，数据分析是组织、解释和解释数据以回答有关营销策略的问题、解决该策略的问题并使其优势倍增的过程。 作为数据分析的第一部分，您可能会问以下问题：

• 最有效的广告渠道是什么？
• 我的网站平均每天、每周和每月有多少独立访问者？
• 我们应该关注哪些渠道来增加收入？

数据分析对于营销人员来说是必须的。 这是他们如何避免猜测并了解其营销绩效的哪些领域需要特别关注的方法。 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，从而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：

1. 减少广告支出。 找出无效的活动，停止投资，专注于创收渠道。
2. 增加访客的收入。 预测 LTV（客户生命周期价值）和转化概率； 通过提高个性化水平来提供访问者真正需要的产品。
3. 做出数据驱动的决策。 获取高质量的数据，为及时做出决策奠定坚实的基础，并确保您的下一步行动。

营销数据分析工具的详细程度和解释方法各不相同。 通常，他们专注于收集、分析或可视化数据。 尽管如此，市场上的选择还是相当多的，要找到完美的工具并不是那么容易。 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。

数据分析的主要目标是在数据中找到意义并利用这些意义来改进您的营销策略。

数据分析包括以下步骤：

1. 定义你的目标。 找出您的期望，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（有关广告活动、访问者、订单、电子邮件打开等的数据）。
2. 收集数据。 收集和合并来自不同来源的数据，然后对其进行清理、整理和组织。
3. 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。
4. 分析数据并解释结果。 构建仪表板、报告或图表，并将它们与您的主要问题和期望相关联。
5. 对数据采取行动。 根据您对数据的解释，采取可以提高绩效的措施——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。
6. 重复循环以分析数据如何随时间变化。

手动收集、清理和整理数据需要大量时间，而且人为错误的概率很高。 糟糕的数据质量可能会导致您损失 21% 的营销预算，据 Gartner 称，全球企业因此平均每年损失 1500 万美元。 您可能会花费数小时在大量数据中查找错误，但无法保证结果是准确的。 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，通过定义缩小可能选项的列表：

• 您要分析的数据类型
• 您希望借助分析实现的目标
• 您希望分析的详细程度

现在让我们来看看二十种最流行的数据分析工具。

我们准备了一份收集、分析和可视化营销数据的最佳工具列表。 对于每个工具，我们描述了它的工作原理以及它的主要特征是什么。

1.谷歌分析

谷歌分析是最流行的分析服务。 它从三个来源收集信息：用户的 HTTP 请求、cookie 以及使用 Google Analytics 跟踪代码的浏览器/操作系统上的数据。 收集数据后，它会以参数列表的形式发送到 Google Analytics 服务器。 然后 Google Analytics 分析这些参数并创建您可以在您的 Google Analytics 帐户中找到的报告。

主要特点：

• 数据收集限制——免费版本每个属性每月最多可收集 1000 万次点击； 要收集更多信息，请升级到 Google Analytics 360 或使用其他工具
• 没有来自 CRM 和非 Google 服务的数据，除非您手动导入
• 数据在 24 到 48 小时内处理

谷歌分析是免费使用的，但如果你的数据量很大，你应该升级到谷歌分析 360——起价为每年 150,000 美元。

2.混合面板

Mixpanel 是一种用户分析工具，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 来做到这一点，Mixpanel 将对其进行实时分析。 Mixpanel 使用基于事件、以用户为中心的模型来分析用户对您的产品的操作。 Mixpanel 数据模型建立在以下关键变量之上：

• 事件 — 用户在网站上的操作
• property — 关于事件的详细信息
• 用户配置文件——关于单个用户的信息集合

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
• 拥有与其他类似工具不同的具有自己结构的自定义数据存储
• 您可以收集多少数据的限制——每个用户个人资料仅 2,000 个属性

Mixpanel 为最多 100,000 名每月跟踪用户提供免费计划，无限制报告计划的起价为每月 17 美元。

3.亲吻测量

Kissmetrics 是一个商业智能平台，可让您分析用户在您网站上的行为、对受众进行分类并将数据存储在一个集中式平台中。 Kissmetrics JavaScript 库自动跟踪几个事件：访问过的站点、表单字段、广告活动命中、搜索引擎命中和页面查看。 它还允许您在注册之前跟踪客户资料、报告、事件和活动以及用户的匿名活动。

主要特点：

• 可以使用 Kissmetrics Live 功能实时跟踪数据
• 集成选项有限，无法将 Kissmetrics 与 Google 产品集成
• 适用于中小型SaaS和电子商务企业

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、用户行为和消费者洞察。 使用 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：

• 让您统一 CRM 和行为数据，构建用户行为预测模型
• 对具有高流失风险的受众进行直接营销自我激活
• 在将数据上传到 Weborama 进行进一步分析之前，需要一个单独的工具来收集您的数据

官方网站上没有 Weborama 服务的定价。 您必须联系代表以获取当前价格。

5. OWOX BI

OWOX BI 是一个一体化的营销分析平台，可在一个地方自动收集来自多个在线和离线来源的数据——例如谷歌分析或谷歌 BigQuery——营销人员和分析师可以使用它。 OWOX BI 合并、清理和组织从广告服务、网站、Google Analytics、CRM、线下商店和其他来源收集的数据。 然后，您可以使用它根据模板中的这些数据创建报告，或者使用自定义指标构建您自己的报告，以衡量什么在您的营销中最有效。 OWOX BI 的一大优势在于，您无需编写代码或了解 SQL，您可以在简单的报表构建器中使用自然语言构建任何您想要的报表。

主要特点：

以与 Google Analytics 相同的结构收集数据并监控数据质量

• 可以与其他营销工具（例如 Google Analytics 和 Google BigQuery）集成，并且可以将您的计算导入可视化服务或 BI 工具，例如 Google Sheets、Looker、Tableau、Power BI 和 Data Studio
• 对收集的数据没有限制，并且始终未采样和实时处理
• 提供自己的数据驱动的基于 ML 漏斗的归因模型，可评估您的营销渠道如何相互影响和转化

您可以通过免费计划开始使用 OWOX BI。 付费计划每月 42 美元起，您可以申请满足您特定需求的计划。

6.达托拉马

Datorama 是一个人工智能驱动的商业智能和分析平台，具有内置的报告、洞察力和目标完成的自动预测。 它在一个集中的平台上收集和合并营销数据，分析不同渠道和活动的数据，并根据结果构建报告。

主要特点：

• 适用于 B2B 营销人员和企业
• 允许跨平台管理：调整 Google、Facebook 和其他连接到 Datorama 的工具中的活动
• 计划很昂贵，而且只按年计费

起价为每月 3,000 美元，按年计费。

7.超度量

Supermetrics 是一个基于云的 ETL 平台，它使用 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 允许您自动报告数据并将数据传输到您想要的位置。

主要特点：

• 不提供数据质量监控和归因报告
• 可以将Supermetrics连接到Google Data Studio，很方便
• 提供多种集成，包括与 Google Analytics 和 Google Ads 等数据源的集成

起价为每月 39 美元，具体取决于您选择的集成和功能。

8.漏斗

Funnel 是一个 ETL 平台，可让您收集数据并通过清理、映射和分组来自动处理数据。 基于这些处理过的数据，您可以使用您选择的关键指标创建报告和仪表板，并将收集到的数据发送到数据仓库、Google Data Studio、Looker 或其他一些工具（Funnel 提供大约 500 个集成）。

主要特点：

• 不支持动态 UTM 参数或来自网站的流式用户数据
• 没有数据质量监控或归因报告
• 将数据收集在自己的数据仓库中，您可以将其传输到任何需要存储的地方
• 可以将Funnel连接到Google Data Studio，很方便

起价为每月 499 欧元。

9.即兴表演

Improvado 是一个基于云的 ETL 平台，它从不同来源收集数据并使用 REST API 对其进行排列。 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，解释后的数据要么进入外部数据存储（Google BigQuery、Redshift、PostgreSQL 等），要么进入内部 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
• 可以将 Improvado 与其他营销工具一起使用，例如 Google Analytics 和 Salesforce
• 没有免费试用期
• 不收集用户行为数据，也不进行同期群分析

Improvado 中数据分析的定价是根据具体情况确定的。

10.AppsFlyer

AppsFlyer 是一款移动营销分析工具，可让您创建动态群组、留存和原始数据报告以及自定义仪表板和实时警报。 使用 AppsFlyer，您可以实时跟踪付费移动媒体资源的表现及其自然活动。

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
• 提供本地化语言、时区和货币支持
• 要从您的网站、广告服务、CRM 和线下商店收集和分析数据，您应该考虑使用其他工具，例如 OWOX BI

您可以从免费帐户开始，然后随着业务的发展从每次转化 6 美元起支付。

11. Adob​​e 分析

Adobe Analytics 允许您基于在线和离线来源实时合并和分析客户旅程数据。 Adobe Analytics 提供各种类型的分析，例如临时（自定义）、同类群组和流量分析，让您可以跟踪用户旅程中最重要的方面。

主要特点：

• 可以设置警报以使用统计建模和机器学习来检测异常
• 可以使用 API 或拖放式 UI 与其他工具集成
• 不提供免费试用

即使您可以比较 Adob​​e Analytics 的计划定价（Select、Prime 和 Ultimate），您仍然必须联系 Adob​​e 代表以获取贵公司的确切价格。

12.菲特兰

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

主要特点：

• 由于数据库的基于日志的复制，提供了捕获删除功能来分析数据源系统中可能不再存在的信息
• 不存储数据，而是将其加载到您选择的数据仓库中
• 提供历史模式以分析特定时间点的数据或跟踪其随时间的变化，但此选项不适用于所有数据连接器

Fivetran 定价基于消费，每信用额度 1 美元起。 这意味着每个月，Fivetran 都会计算您在该月使用了多少月活跃行 (MAR) 以及该月的价格。 或者，您可以提前购买一定数量的积分。

13.谷歌数据工作室

也许最受欢迎的数据可视化工具是 Google Data Studio——一种可视化和报告工具，允许您设置数据连接器来收集、过滤和比较数据，设置自动交互式仪表板，并与同事共享报告。 此外，您可以在 Explorer 中创建可视化——一个单独的空间来详细探索收集的数据。

主要特点：

• 可以连接来自其他 Google 帐户的数据：Google Sheets、Analytics、BigQuery 等。
• 没有官方的谷歌支持
• 上传数据量限制：
• 每个用户 1000 个数据集
• 每位用户 2GB 存储空间
• 每个数据集每天 100 次上传
• 每个数据集 100MB 文件大小限制

Google 数据洞察可免费使用。

14.微软 Power BI

Microsoft Power BI 是一种报告工具，可让您收集和可视化数据、构建个性化报告并与您的同事安全地共享它们。 Microsoft Power BI 提供 120 多个免费连接器和云数据源，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，用于在可视化方面进行协作
• 与 Excel 等其他 Microsoft 产品类似的功能 - 例如，自助式 Power Query 体验
• 可以将分析和交互式报告嵌入到您的应用程序中

如果您使用共享处理环境，则每位用户每月 9.99 美元起，专用云每月起价 4,995 美元。

15.画面

Tableau 是一个可视化分析平台，可使用机器学习收集和分析您的数据。 借助 Tableau，您可以使用拖放功能创建可视化，并采用基于 AI 的统计建模。

主要特点：

• 部分基于其核心查询语言 VizQL，可将仪表板和可视化组件转换为查询并减少手动优化的需要
• 提供适用于 iOS 和 Android 的移动应用程序
• 允许您集成自己的安全协议

起价为每位用户每月 70 美元。

16.旁观者

Looker 是一个基于云的数据分析和 BI 平台，它在自动生成的 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。 如果需要，内置代码编辑器可让您修改自动生成的模型。

主要特点：

• 可以使用 Salesforce、Sharepoint、Confluence、PowerPoint 和其他工具嵌入来自 Looker BI 的见解
• 要使用 Looker，您必须了解基本 LookML 模型的工作原理
• Looker Blocks 功能提供了可用于加速分析的预构建代码片段

Looker 定价完全是自定义的，取决于您的具体情况、用户数量和部署规模。

17.思感

Sisense 是一个云原生 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来与您的队友协作。

主要特点：

• 提供定制的芯片内技术以使用快速 CPU 缓存而不是速度较慢的 RAM
• 允许您根据数据创建分析应用程序以将它们嵌入外部
• 为云数据团队、BI 和分析团队以及产品团队提供单独的软件包

Sisense 具有自定义定价，因此您必须联系代表以获取报价。

18. Qlik 感知

Qlik Sense 是一个基于人工智能和关联分析引擎的数据分析平台，允许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）、流媒体平台（例如 Apache Kafka 和 Confluent）、数据仓库（例如 Exadata 和 Teradata）等。

主要特点：

• 为 REST 和提供开放 API。 网
• 允许您将分析嵌入到您的 Web 应用程序中
• 让您创建地图可视化并执行地理空间分析

Qlik Sense 数据分析的起价为每月 30 美元，但按年计费。

19.逆境

Adverity 是一种基于 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。 您可以使用营销报告模块创建报告、仪表板和可视化，并使用 AI 来查找数据中的模式和趋势。

主要特点：

• 可以连接到附属网络、网络跟踪工具、离线文件、电视观众计量系统和其他数据源
• 智能命名约定允许您通过突出显示活动名称的差异并建议您手动更新它们来避免报告中的错误
• 使用增强分析模块来分析数据，应用数据挖掘、统计建模、机器学习和复杂算法来建模用户行为并进行预测

逆境不提供固定价格。 价格取决于您需要集成多少个来源、您希望拥有多少个帐户以及您希望对收集的数据执行哪些操作。

20. SAS商业智能

SAS 商业智能是一个数据分析和 BI 平台，允许您收集数据并使用您选择的关键指标创建交互式报告和仪表板。 SAS BI 基于机器学习自动分析您的数据，并自动突出显示可视化报告中最重要的部分，以帮助您找到有用的见解。

主要特点：

• 允许您将收集的数据与地理数据相结合并执行可视化位置分析
• 使用预测分析和算法来分析和可视化数据，减少手动优化的需要
• 可以设置机器人以更轻松地揭示见解或将机器人连接到外部服务

要获取贵公司的定价，请联系 SAS BI 代表。

数据分析是改进营销策略的第一步。 市场上有各种各样的工具可以为您完成所有工作，我们提供了最广泛使用的工具来帮助您缩小搜索范围。 下一步是什么？

要找到完全符合您需求的内容，请定义您对数据分析的期望、所需的详细程度以及您将分析的数据类型。 结合收集、分析和可视化数据的工具，以在质量、便利性和成本方面实现最佳结果。

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