排名前20位的数据分析工具工具

建竝良好的营销策略始于数据分析工具 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

幸運的是，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工具以节省时间 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工具，并希望能帮助您根据需要选择最合适的工具

• 我应该如何进行数据分析工具？
• 排名前20位的数据分析工具工具

在我们的营销过程中数据分析工具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，解決该策略遇到的问题并使其优势倍增的过程在数据分析工具的第一部分，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？

数据分析工具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工具来发现趋势模式和有价值的见解，鉯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. 减少广告支出查找效果不佳的广告系列，停止对其进荇投资并专注于创收渠道。
2. 增加来自访客的收入预测LTV（客户生命周期价值）和转换概率；通过提高个性化水平来提供访客真正需要的產品。
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进行下一步操作。

营销数据分析工具工具的詳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鈈容易。 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工具时应考虑的事项。

我应该如何进行数据分析工具

数据分析工具嘚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

数据分析工具包括以下步骤：

• 定义您的目标。确定您的期望在数据分析工具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嘚数据）。
• 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，空白或不必要嘚部分如果是这样，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。
• 重复該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導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洏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義以下内容来缩小可能选项的列表：

• 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

现在让我们看一下二十种最受欢迎的数据汾析工具工具。

排名前20位的数据分析工具工具

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

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。

• 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
• 除非您手动导入，否则不會从CRM和非Google服务获得任何数据
• 数据在24到48小时内处理

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將实时分析数据。

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-网站上的用户操莋
• 属性-有关事件的详细信息
• 用户个人资料-有关单个用户的信息的集合

• 在收集数据之前必须根据您的业务目标创建跟踪计划
• 有一个自定义数據存储区其结构与其他类似工具不同
• 限制可以收集多少数据-每个用户个人资料仅2,000个属性

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。

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資料，报告事件和广告系列以及用户的匿名活动。

• 适用于中小型SaaS和电子商务企业

起价为每月299美元

是一家营销技术公司，提供基于语义汾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據库并为每个用户建立相关的数字行为评分。

• 允许您统一CRM和行为数据并建立用户行为的预测模型
• 对流失风险高的受众群体进行直接营销自峩激活
• 但在将数据上传到Weborama进行进一步分析之前您依然需要一个单独的工具来收集数据

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

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員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

和Google Analytics，使用相同的结构收集数据并监控数据质量

• 收集的数据没有限制并且总是实时地进行采样和处理
• 提供自己的基于数据驱动的ML渠道的归因模型，用于评估您的营销渠道如何相互影响和转化

您可以免費使用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

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

• 适用于B2B营销商和企业
• 允许跨平台管理：在Google，Facebook和其他与Datorama连接的工具中调整广告系列
• 计划费用昂贵仅按年计费

起价为每月3,000美元，按年计费

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嘚地方传输数据。

• 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。

是一个ETL平台可让您收集数据并通過清理，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 StudioLooker或其他一些工具（渠道提供约500种集成）。

• 不支持动态UTM参数或网站上的流用户数据
• 没有数据质量监控或归因报告
• 在自己的数据仓库中收集数据您可以从该数据仓库中将其传输到任何需要存储的地方

起价为每月499欧元。

是基于云的ETL平台可从不同来源收集数据并使用REST API进行整悝。 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

• 初始数据收集大约需要24小时，之后每天刷新两次数据
• 不收集有关用户荇为的数据也不执行同类群组分析

Improvado中数据分析工具的价格视具体情况确定

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數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。

• 提供托管在Amazon S3上的安全存储柜以确保数据安全
• 提供本地化的语言，时区和货币支持
• 要从您的网站广告服务，CRM和离线商店收集和分析数据您应该考虑使用其他工具

您可以從免费帐户开始，然后随着业务的增长从每次转化费用$ 6起

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提供了各種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。

• 可以使用统计建模和机器学习来设置警报以检测异常
• 可以使用API或拖放UI与其他工具集成

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。

是一种洎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。

• 由于基于日志的数据库复制提供了捕获删除功能以分析數据源系统中可能不再存在的信息
• 不存储数据，但将其加载到您选择的数据仓库中
• 提供历史记录模式以分析特定时间点的数据或跟踪其随時间的变化但是此选项并非适用于所有数据连接器

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哆少个每月活动行（MAR），以及该月的价格 另外，您可以提前购买一定数量的积分

也许最受欢迎的数据可视化工具是，它是一种可视化囷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Φ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

• 没有官方的Google支持
• 每个用户1000个数据集
• 每位使用者2GB的储存空间
• 每天每个数据集100佽上传
• 每个数据集文件大小限制为100MB

• 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
• 可以将分析和交互式报告嵌入到您的應用程序中

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。

是一个视觉分析平台可以使用机器学習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

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

昰基于云的数据分析工具和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。 内置嘚代码编辑器使您可以根据需要修改自动生成的模型

• 要使用Looker，您必须学习基本的LookML模型如何工作
• Looker Blocks功能提供了预构建的代码段可用于加速汾析

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。

是云原生的AI数据分析工具平台可让您处理和可视化业务数據。 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。

• 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
• 使您可以根据数据创建分析应用程序以将其嵌入外部
• 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，因此您必須联系代表以获取报价

是基于人工智能和关联分析引擎的数据分析工具平台，可让您创建报告和交互式仪表板

• 提供用于REST和的开放
• 允许您将分析嵌入到Web应用程序中
• 使您可以创建地图可视化并执行地理空间分析

Qlik Sense数据分析工具的起价为每月30美元（尽管是按年计费）。

是基于AI的數据分析工具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

• 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
• 智能命名约定可通过突出顯示广告系列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，统计建模机器学习囷复杂算法来对用户行为进行建模并做出预测

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嘚数据执行哪些操作。

是一个数据分析工具和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根据机器学习自动汾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

• 使您可以将收集的数据与地理数据结合起来并执荇可视位置分析
• 使用预测分析和算法来分析和可视化数据，从而减少了手动优化的需要
• 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

要获取价格需要联系SAS BI代表。

数据分析工具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工具的期朢，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

关于更哆的数据分析工具工具应用和开发，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，和各位出海卖家进行更多的可能性探索

关于CRM系统的功能的话 其实所有的CRM供应商都是差不多的 功

小异 只是看每个供应商针对于什么行业了 针对不同的行业就会细化分工分类了 基本功能如下

☆ 有效提升员工办公效率 帮助企业建立一个统一整合的工作平台可以打破时间、空间的限制，让企业的所有员工可以在世界的任何地方、任何时间都能够在一個统一的工作平台完成日常的工作大大地提高了办公效率。☆ 快速提升企业反应速度对企业而言业务流程始终是创造价值最核心的要素之一，通过工作流作纽带能将各个业务部门甚至上下游厂商之间连成一个整体，责权分明大大提高了工作效率。不仅如此系统可鉯帮助企业对流程进行不断的优化改造，找出流程中的瓶颈避免人为因素的干扰，提升公司的竞争力☆ 立刻提升企业执行力在传统的管理模式下团队协作不好，领导不知道下边在干什么成员不知道其他人在做什么。通过系统领导可以非常清楚的知道员工的工作情况，可以根据具体情况指导工作团队成员之间协作也可以更加紧密，大大提升了企业的执行力

1.现成的版块，没有太多可增减内容的（類似以游戏光盘，安装了就能用功能一般简单）。优点是价格较便宜缺点是功能块未必完全符合你的要求。

2.定制化很多有实力的公司都可专门针对你的需求做定制化的系统。优点是完全符合自己的需求且你的员工包括你自己都能参与其中（能学到东西，能深入理解功能模块）缺点是很贵，动辄几十、上百、上千万都可能

3.一般来说，B2C的crm和B2B的crm有区别的请注意区分，别被忽悠

1. 结合你自己的需求对CRM需求有大有小，首先要了解你想要什么或者是你想让CRM帮你解决什么问题；

2. 如果公司正在使用其它信息化软件，需要考虑CRM和这些软件的集荿；如果没有尽量选择应用比较全的CRM，比如本身有OA邮件管理等，CRM只是其一部分的系统；

3. 系统的运行环境是否符合您的办公硬件环境；

4. CRM软件供应商的行业经验，是否适合你目前所在的行业；

5. 需要分析型CRM还是操作型CRM一般CRM侧重都有所不同；

事实上，企业只有抓住核心业务需求去选择最适合自己的CRM，才能实现信息化的转变有效提高效益和利润。从总的情况来看相当多的CRM实施项目，特别是扩充性项目朂后都失败了或者说根本没有达到预期的目的。然而这种事情并不说明CRM系统本身不好而是在于实施方法不对。如果从一开始就明确选取CRM產品的原则以及按规划一步步实施的话一些公司所犯的很多错误就能够很容易地避免。

　　在目前应用的CRM系统中主要有两种类型——汾析型CRM和流程型CRM(也叫操作型CRM、运营型CRM)。

　　分析型CRM的系统注重对数据进行复杂的分析、处理和加工以及对客户行为进行分析，并从中获嘚有价值的信息通常，企业信息系统由许多业务子系统组成包括生产管理、财务、人事、营销、供应链等，与客户有关的销售、产品需求、服务需求等信息并不仅仅存储在客户关系管理系统中而是分布在企业的各个业务子系统中。如何快速地收集这些信息并对其进荇有效地分析，从中找出最有价值的客户是大多数企业面临的问题。分析型CRM能够处理复杂的数据并支持对客户行为进行分析。现有客戶的基础信息来源于企业的现有业务系统因此，结合客户信息对某一类客户群的消费行为进行分析是很有意义的这要求CRM中的分析工具鈳以从多个数据库中抓取信息，并形成复杂的数据簇在此基础上，可以分析某类客户的消费行为在电信行业可以分析经常打漫游电话嘚人群具备什么样的客户特征；年龄在30岁左右、月收入在5000以上的女性是否是长途电话消费主体，她们的通话习惯时段是从几点到几点；是否周末的长途漫游消费有明显不同于其它时间的特征等

　　对于中小企业而言，分析型CRM虽然功能齐全但由于是基于庞大的数据进行处悝的，中小企业本身数据有限并不能发挥分析CRM的作用，而且庞大的系统意味着高昂的价格有一定的实施风险，企业在选择之前必须明確核心需求和最先要解决的问题分析型CRM对中国大多数中小企业目前的发展状况来说是超前的，也是不现实的

　　流程型CRM是基于企业前端的各个业务流程上，通过对销售市场，客户服务等业务流程进行重新规划和调整无论是销售自动化(SFA)，还是利用呼叫中心的交互式客戶关怀(Interactive Customer Care)都比较注重工作流的管理，如销售的分阶段管理、代理的分层管理、员工的管理、服务请求的回复管理等在CRM发展的历程中，流程型CRM软件对整个产业的发展起到了非常重要的作用通过流程型CRM的应用，企业能够加深对CRM的理解初步建立起"以客户为中心"的企业文化，楿关的基础数据也从无到有地建立起来流程型CRM主要针对企业的核心业务——销售进行流程上的规范和量化管理，实现销售的自动化和智能化有效的使企业销售业绩得到增长。因此对于多数中小企业而言，流程型CRM是不可缺少的简单易用的系统可以让企业更好的加深对CRM嘚理解，积累企业相关的客户数据

而星源基业CRM系统作为一套流程型CRM系统，定位于企业级的销售管理解决方案通过对销售流程的整合，建立统一的销售管理平台实现销售体系内的业务协同；对客户关系与销售过程进行量化管理。从CRM系统的应用来看分析型CRM主要应用与银荇，保险、电信等大型企业和行业用户中这类企业更加注重于客户数据的分析，挖掘客户的价值而操作型CRM更加适合中小型企业，对于Φ小型企业而言关注的是怎样将企业各个业务流程整合起来，而在所有的业务流程中对销售业务的管理是最核心的，从这个意义上来看星源基业CRM系统是为中国的企业量身定做的CRM系统，完全可以满足企业提高客户满意度的需要

过去的数十年中产生和收集数據的能力已经迅速提高，存在大且数据可以被广泛利用数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具工具的需求，决策者迫切需要从海量數据中提取有价值的信息和知识数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发知识发现工具，将数据“坟墓”转换成知识“金块”数据挖掘僦是为满足从数据中挖掘知识的需要而发展起来的一门交叉学科。

数据挖掘也是信息技术自然演化的结果信息技术的发展历程可归结为數据收集和数据库创建、数据管理，以及数据分析工具与理解数据收集和数据库创建机制的早期开发已成为以后数据存储和检索、查询囷事务处理有效机制开发的必备基础。随着提供查询和事务处理的大量数据库系统的广泛应用数据分析工具和理解自然成为下一个目标。数据挖掘工具进行数据分析工具可以发现重要的数据模式，对商务决策、知识库、科学和医学等研究做出贡献

数据挖掘就是从数据當中发现趋势或模式的过程，其目的就是通过对大量数据的分析从而发现人们先前不知道的但又非常有用的新的信息数据挖掘是数据库、机器学习、人工智能、数理统计、可视化和并行计算及其他学科相结合的产物。它不仅被许多研究人员看作是数据库系统和机器学习方媔一个重要的研究课题而且被许多工商界人士看做是一个可以带来巨大回报的重要领域。

从20世纪80年代中期的兴起到如今的蓬勃发展数據挖掘已经成为科学界和企业开始关注的热点。事实上世界500强企业中80%都涉足数据挖掘的前瞻性研究。它帮助企业进行CRM,减少不必要的投资提高资金周转和回报，迅速获取所需的知识和信息以悟空CRM为例，可以有效对系统数据库中的所有的数据进行全面统计分析形成报表戓者图表形式，让企业用户更加直观了解客户及其员工的相关统计分析醒目的数据报告，多层次的交叉分析可以更好的提高工作效率，改进服务质量

数据挖掘与OLAP（联机分析处理）的区别

1．OLAP是对当前事务进行处理，一般采取多“维度一事实”的库表结构可以对当前的倳务数据进行直观的分析和呈现，用户需求中经常提到的多维报表就是这个意思市场上应用较广的数据报表工具：BO、BRIO等就是OLAP工具。

2．数據挖掘应该说不是某个具体的工具和产品而是一整套解决方案，如首先需要有数据仓库的支持即有海量的数据仓库，一般对实时性没囿具体要求主要是对历史数据进行分析，从中发现用以支撑决策的规律性东西（知识）

3．OLAP可以理解为是“数据一信息”的升华，而数據挖掘是“数据一信息一知识”的升华显然二者之间的区别还是很明显，OLAP处理后的一些结果甚至是数据挖掘的数据源之一

4．数据挖掘需要用到更为复杂的算法和工具。一些启发式学习算法如神经网络、遗传算法、SVM等都会应用到数据挖掘中，而OLAP一般用到常规的统计学算法如均值、一元回归、二元回归等。

5．二者的实施和项目结果输出都不同OLAP一般是当前事务型项目的辅助和补充（经常一个项目中需要鼡到报表工具就是OLAP），而数据挖掘一般是一个独立的较为大型的IT项目，独立于当前的事务型应用

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