遵守数据隐私法规、保护用户数据并实施符合伦理道德的分收集质量数据析又带来了另一个挑战。企业如何才能做到这一切，同时仍然收集到可靠、高质量的数据？
谷歌的解决方案是使用预测模型
但这会用计算和猜测取代真实数据。最糟糕的是，谷歌分析甚至不允许您 数据集 使用收集到的所有数据。相反，一旦数据超过特定阈值，它就会使用所谓的数据采样技术。
实际上，这意味着 Google Analytics（分析）会使用有限的数据集来计算报告。我们之前已经详细讨论过GA4 数据采样，但对于企业来说，这里存在两个关键问题：
- 样本量太小，无法完整地展现您的数据。
- 访问您网站的访问者越多，您的报告的准确性就会越低。
对于高增长公司来说，数据采样根本无法跟上。金融营销人员普遍认识到大型科技分析收集质量数据提供商的不足。事实上，80% 的营销人员表示，他们担心谷歌和 Meta 等主要提供商的数据偏见会影响有价值的洞察。
这正是CRO:NYX Digital 在发现 Google Analytics 无法提供精准的广告活动数据 自动化工具和技术 后联系我们的原因。我们根据该公司的需求搭建了一套分析系统，并在多个广告活动中与 Google Analytics 配合使用进行测试。有一次，Google Analytics 一天内未能注册 6,837 名用户，约占 Matomo 追踪用户总数的 9.8%。
在另一个例子中，Google Analytics 在 24 小时内仅跟踪了 600 名访问者，而 Matomo 记录了近 71,000 名访问者 – 差异为 11,700%。
金融公司需要一个比 Google Analytics（谷歌分析）更可靠、更注重隐私的替代方案，以便在不危及用户安全的情况下获取高质量数据。这正是我们打造 Matomo 的原因，也是我们的客户热爱完全掌控和查看其数据的原因。
利用 Matomo 释放金融科技数据分析的全部威力
金融科技公司面临许多与数据相关的挑战，因此合规的网络分析不应该是其中之一。
使用 Matomo，您可以获得：
- 一体化解决方案，可处理传统的网络分析、行为分析等，具有强大的集成功收集质量数据能，可最大限度地减少数据孤岛的可能性
- 完全符合GDPR 、 CCPA、PIPL 等规定
- 完全拥有您的数据，以最大限度地降低因第三方疏忽造成的网络安全风险
- 保护客户隐私的方法有很多，例如 IP 地址匿名化和尊重 DoNotTrack 设置
- 能够从 Google Analytics导入数据并远离大型科技公司
- 不依赖采样的高质量数据
- 专为财务分析而构建的工具
不要让大型科技公司通过粗略的隐私政策和数据采样等违反直觉的系统来限制您的数据权力。
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