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天云數(shù)據(jù)-ADG增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理
神策數(shù)據(jù)
天云數(shù)據(jù)-ADG增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理和神策數(shù)據(jù)哪個(gè)好用
基本概括
功能
定價(jià)
客戶規(guī)模
客戶行業(yè)
評(píng)分
點(diǎn)評(píng)
問(wèn)答
客戶案例
分類(lèi)
產(chǎn)品截圖
替代品
推薦對(duì)比
對(duì)比以下產(chǎn)品,看看哪個(gè)更適合你?
根據(jù)用戶點(diǎn)評(píng)的偏好數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品相關(guān)信息進(jìn)行比較,希望通過(guò)點(diǎn)評(píng)以及產(chǎn)品信息的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算,幫助你做出最佳的選擇,哪一個(gè)更適合你的業(yè)務(wù)需求。
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天云數(shù)據(jù)-ADG增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理
咨詢產(chǎn)品
免費(fèi)試用
神策數(shù)據(jù)
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添加產(chǎn)品
(還可添加2個(gè))
基本概括
評(píng)分情況
暫無(wú)評(píng)分
0點(diǎn)評(píng)
1.8
分
6點(diǎn)評(píng)
產(chǎn)品介紹
運(yùn)用數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核SQL解析技術(shù)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和AI技術(shù),實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的血緣分析、關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)溯源和數(shù)據(jù)之間的資產(chǎn)分析。
大數(shù)據(jù)分析和營(yíng)銷(xiāo)科技服務(wù)提供商。
所屬公司
天云融創(chuàng)數(shù)據(jù)科技(北京)有限公司
神策網(wǎng)絡(luò)科技(北京)有限公司
成立時(shí)間
2013年
2015年
融資情況
D輪
D輪融資2億美元
人員規(guī)模
201-500人
201-500人
主要客戶規(guī)模
-
中型企業(yè)(57%)
主要服務(wù)行業(yè)
-
互聯(lián)網(wǎng)(33%)
查看產(chǎn)品詳情
查看產(chǎn)品詳情
功能
商家功能
商家提供的產(chǎn)品功能信息對(duì)比
共有功能
暫無(wú)共有功能
差異功能
神策客景
神策客景
神策智能推薦
神策智能推薦
神策分析
神策分析
神策用戶畫(huà)像
神策用戶畫(huà)像
神策智能運(yùn)營(yíng)
神策智能運(yùn)營(yíng)
展開(kāi)
定價(jià)
免費(fèi)試用
不支持
不支持
定制
不支持
不支持
價(jià)格套餐
-
獲取獨(dú)家報(bào)價(jià)
-
獲取獨(dú)家報(bào)價(jià)
客戶規(guī)模
小型企業(yè)
(50人及以下)
-
16%
中型企業(yè)
(51-1000人)
-
57%
大型企業(yè)
(1000人以上)
-
27%
客戶行業(yè)
-
-
-
-
-
-
互聯(lián)網(wǎng)
33%
電商零售
10%
金融
10%
零售
10%
媒體
10%
其它
27%
評(píng)分
綜合評(píng)分
暫無(wú)評(píng)分
1.8
分
易用性
暫無(wú)評(píng)分
3.5
分
穩(wěn)定性
暫無(wú)評(píng)分
4.5
分
售后服務(wù)
暫無(wú)評(píng)分
4.0
分
點(diǎn)評(píng)
有幫助的好評(píng)
-
趙照片
運(yùn)營(yíng)
各種數(shù)據(jù)模型以及時(shí)間段比對(duì)都很貼心,還可以通透的了解到不同渠道產(chǎn)生的推送效果
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有幫助的差評(píng)
-
不喜歡站會(huì)
產(chǎn)品經(jīng)理
功能更佳復(fù)雜,操作難度大,小團(tuán)隊(duì)沒(méi)有數(shù)據(jù)分析師,用不起來(lái)。
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問(wèn)答
熱門(mén)問(wèn)答
-
神策數(shù)據(jù)多少錢(qián)一年
3個(gè)回答
與數(shù)據(jù)本身無(wú)關(guān),神策數(shù)據(jù)獲得商業(yè)價(jià)值,是對(duì)提供給顧客的產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行收費(fèi)。使用時(shí),主要有兩方面的費(fèi)用,具體費(fèi)用可直接與神策數(shù)據(jù)聯(lián)系。技術(shù)服務(wù)費(fèi)用:包括數(shù)據(jù)收集建議、數(shù)據(jù)模型建設(shè)、核心指標(biāo)分解等技術(shù)服務(wù)的費(fèi)用;根據(jù)需求的復(fù)雜程度,按年計(jì)費(fèi);需求越復(fù)雜,需要的技術(shù)服務(wù)越多,費(fèi)用就越多;產(chǎn)品授權(quán)使用費(fèi)用:包括系統(tǒng)使用授權(quán)和使用過(guò)程中相應(yīng)的技術(shù)支持和維護(hù)費(fèi)用;根據(jù)活動(dòng)數(shù)量,每年收費(fèi);接入事件越多,收費(fèi)越高。
神策數(shù)據(jù)主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是誰(shuí)
3個(gè)回答
幾乎與神策同時(shí)期成立的第三方大數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái)GrowingIO、諸葛IO看起來(lái)亦頗具實(shí)力,尤其是GrowingIO,團(tuán)隊(duì)成員不乏LinkedIn、eBay等互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)公司的背景。 神策數(shù)據(jù)的CEO兼創(chuàng)始人桑文鋒將諸葛IO視為神策的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,這家曾讓他焦慮過(guò)的公司,由一名華科大90后創(chuàng)業(yè)者孔淼創(chuàng)建,率先在國(guó)內(nèi)推出了精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。對(duì)于兩家公司的差異,孔淼曾表示,神策一直主打的是私有化部署,而諸葛IO一開(kāi)始就從SaaS(“軟件即服務(wù)”的簡(jiǎn)稱(chēng),Software-as-a-Service)切入,后來(lái)也加入了私有化部署。所謂“私有化部署”,指的是部署在客戶自己的服務(wù)器上,這樣一來(lái),數(shù)據(jù)不會(huì)從公司流出,也就避免了數(shù)據(jù)安全問(wèn)題。神策的產(chǎn)品的創(chuàng)新在于它既滿足客戶在用戶行為分析方面的通用分析需求,也可以按照行業(yè)特性進(jìn)行深度定制。
神策和growing io的區(qū)別
3個(gè)回答
神策數(shù)據(jù)的三大優(yōu)勢(shì): 第一、可私有化部署。不僅滿足SaaS公有云部署,更支持私有化部署模式,打造屬于企業(yè)專(zhuān)屬的數(shù)據(jù)平臺(tái),打消數(shù)據(jù)安全顧慮。 第二、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集與建模。多種埋點(diǎn)方式支持客戶端、服務(wù)器日志(WebServer Log)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)(Database)、第三方服務(wù)、歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入等全端數(shù)據(jù)采集,無(wú)死角的數(shù)據(jù)采集是一切分析的前提。 第三、PaaS平臺(tái)深度開(kāi)發(fā)。完全開(kāi)放的數(shù)據(jù)接入,實(shí)時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù),無(wú)縫對(duì)接內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng),滿足靈活多變的深度分析需求。 除此之外,通過(guò)神策分析,用戶可以實(shí)現(xiàn)用戶分群與多維度分析:通過(guò)用戶分群,進(jìn)行目標(biāo)市場(chǎng)的細(xì)分,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化和差異化用戶運(yùn)營(yíng)。企業(yè)運(yùn)營(yíng)或產(chǎn)品人員輕松上手事件、漏斗、留存、訪問(wèn)等分析模型,靈活組合、秒級(jí)響應(yīng),探索不同業(yè)務(wù)中的關(guān)鍵行為,洞察指標(biāo)背后掩藏的問(wèn)題。 growing IO的優(yōu)點(diǎn): 第一、部署代價(jià)低。無(wú)埋點(diǎn)采集將解放工程師的生產(chǎn)力,讓寫(xiě)代碼的人專(zhuān)注于寫(xiě)代碼,而不是干埋點(diǎn)這種“費(fèi)力不討好又沒(méi)有技術(shù)含量“的事情; 第二、統(tǒng)計(jì)全面。無(wú)埋點(diǎn)采集意味著絕大多數(shù)行為都被track了,想分析什么,倉(cāng)庫(kù)里都能調(diào); 第三、分析效率比較高。常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表、行為漏斗模型都有,也可以自定義統(tǒng)計(jì)。
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客戶案例
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浙商銀行
銀行
10000人以上
浙商銀行攜手神策數(shù)據(jù),數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升客戶體驗(yàn)
飛鶴奶粉
零售
1001-5000人
飛鶴奶粉&神策數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)加速落地
知識(shí)星球
專(zhuān)業(yè)服務(wù)
11-50人
神策數(shù)據(jù)合作知識(shí)星球:付費(fèi)轉(zhuǎn)化率提升 150%
查看更多
分類(lèi)
共有分類(lèi)
暫無(wú)共有分類(lèi)
特殊分類(lèi)
數(shù)據(jù)治理
數(shù)據(jù)管理平臺(tái)(DMP)
數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
用戶行為分析
產(chǎn)品截圖
截圖對(duì)比
1/3
1/4
替代品
EQS企業(yè)合規(guī)平臺(tái)
問(wèn)卷星
AISHU愛(ài)數(shù)-AnyBackup Family 8
元年智答
逸迅科技-XGov企業(yè)數(shù)據(jù)治理工具
友盟
推薦對(duì)比
天云數(shù)據(jù)-ADG增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理和AgencyAnalytics哪個(gè)好用?
神策數(shù)據(jù)和億信華辰哪個(gè)好用?
天云數(shù)據(jù)-ADG增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理和LiveRamp Safe Haven哪個(gè)好用?
神策數(shù)據(jù)和Alteryx中國(guó)-數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化平臺(tái)哪個(gè)好用?
天云數(shù)據(jù)-ADG增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理和神策數(shù)據(jù)哪個(gè)好用?
神策數(shù)據(jù)和Zignal Labs哪個(gè)好用?
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神策數(shù)據(jù)和Oracle Analytics Cloud哪個(gè)好用?
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神策數(shù)據(jù)和SAP Analytics Cloud哪個(gè)好用?
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