监控营销渠道和衡量关

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键绩效指标的一种方式。借助 ， 有了一个与 通用 版本截然不同的新版本。 新的 （分析） 包括几个使其有别于以前版本的关键特性。新数据建模功能中最显着的差异之一，它使用 来填补传统分析可能被 同意规则、受阻 或对隐私的关注所阻止的数据差距。 此外，新的默认 的用户界面非常不同。所以这里是一些最重要的区别的概要。 新的 被描述为 隐私优先 跟踪、 通道测量和基于 的预测数据的下一代方法。新的分析可以填充网站流量和用户行为的数据，而不依赖于每个页面的 点击率。

与他们的 年 系统建立在同一平台上。 版本都是关于跨渠道数据的，这意味着营销人员可以跨应用程序、软件和网站跟踪用户。 这意味着它的主要目标是关注用户 特别是从第一次访问到最终转化的用户旅程。 也是关于 事件 的。这就是新版 中数据的呈现方式。 由于这种新的分析使用机器学习，它可以填补由于用户选择退出 使用 芬兰手机号 和数据收集而导致企业无法了解其整个客户群的空白。许多网站开始使用访问者同意来定义分析跟踪，并且许多用户对使用 的分析跟踪会话或返回用户变得更加谨慎。



新的隐私法如 和 和传统分析的恶化需要像 这样的东西。由于这些法律要求的 同意选项，许多使用传统通用 的企业可能有不准确或丢失的数据。 第 版的优势 它使用机器学习来测量数据并对网站流量和用户行为做出假设。它使用人工智能来突出营销人员认为有用的数据。 它旨在让营销人员 更全面地了解跨设备的客户旅程。它似乎专注于整个购物者旅程，而不仅仅是跨设备 页面 细分的单个指标。 它被设计为在没有 或识别数据的情况下工作。 用 数据流 取代了视图和细分。 没有 查看 级别。