Leitfaden zur Datenanalyse des WeChat Mini-Programms

Funktionsübersicht

Miniprogramm-Datenanalyse ist ein Datenanalysetool für Entwickler und Betreiber von Miniprogrammen, das Schlüsselindikatorstatistiken, Echtzeit-Zugriffsüberwachung, benutzerdefinierte Analysen usw. bereitstellt. Hilfe Iterative Optimierung und Betrieb von Miniprogrammprodukten. Die Hauptfunktionen sind wie folgt: Übersicht: Bietet Miniprogramm-Schlüsselindikatortrends und Top-Seitenzugriffsdaten, um die Miniprogramm-Entwicklungsübersicht schnell zu verstehen. Zugriffsanalyse: Bietet Miniprogramm-Benutzerzugriffsquelle, -umfang, -häufigkeit, -dauer, -tiefe, Seitendetails und andere Daten und bietet detaillierte Analysen für neue und aktive Benutzer; Bereitstellung von Echtzeit-Zugriffsdaten auf das Miniprogramm, um benutzerdefinierte Echtzeitanalysen zu erfüllen: Konfigurieren Sie benutzerdefinierte Berichte, um das Benutzerverhalten innerhalb des Miniprogramms genau zu verfolgen , Kombination von Benutzerattributen, Systemattributen und Ereignisattributen. Führen Sie eine flexible und mehrdimensionale Ereignisanalyse und Trichteranalyse durch, um die personalisierten Analyseanforderungen von Miniprogrammen zu erfüllen. Retention-Analyse: Bereitstellung von Retentionsdaten neuer Benutzer und aktiver Benutzer von Miniprogrammen, Analyse von Benutzern Aufbewahrung und Verlust, die Funktion befindet sich in der Entwicklung; Benutzerporträt: Die Benutzerporträtdaten des Miniprogramms umfassen Benutzerregion, Geschlecht, Plattformtyp, Gerät, Netzwerktyp usw. Die Funktion befindet sich in der Entwicklung.

Übersicht

Gestern-Übersicht

Sehen Sie sich die wichtigsten Benutzerindikatoren von gestern an, spiegeln Sie das Benutzeraktivitätsprofil des Miniprogramms von gestern wider und vergleichen Sie es mit dem Vortag und Woche Die Wachstumsrate vor und vor einem Monat.
Trendübersicht

Sehen Sie sich den Trend der Schlüsselindikatoren an, einschließlich der kumulierten Anzahl der Besucher, der Anzahl der Öffnungen, der Anzahl der Besuche, der Anzahl der Besucher usw Anzahl neuer Besucher, Anzahl der Anteile, Anteile Anzahl Personen, durchschnittliche Aufenthaltsdauer pro Person, durchschnittliche Aufenthaltsdauer pro Zeit (siehe [Indikator-Erklärung]), Sie können einen Zeitpunkt für den Vergleich auswählen.
Top-Seite

Zeigen Sie die von Benutzern am häufigsten besuchten Seiten sowie die Anzahl der Seitenaufrufe und deren Anteil (Anzahl der einzelnen Seitenaufrufe/Gesamtbesuche) an. Unterscheiden Sie zwischen Einstiegsseiten und Interviewseiten. Unter diesen bezieht sich die Einstiegsseite auf die erste Seite, die der Benutzer besucht, wenn er das Miniprogramm betritt. Die besuchte Seite bezieht sich auf jede Seite, die der Benutzer besucht.
Echtzeitstatistiken

Benutzerzugriffsdaten in Echtzeit anzeigen, Sie können alle Seiten auswählen oder eine einzelne Seite zur Analyse. Für Objekte können Sie eine bestimmte Zeitgranularität (1 Minute, 5 Minuten, 10 Minuten, 30 Minuten, 1 Stunde) auswählen und nach Zeit vergleichen. Um Datentrends besser sehen zu können, achten Sie bitte darauf, den Zeitbereich entsprechend auszuwählen, wenn die Zeitgranularität Minuten beträgt.
Detaillierte Daten zeigen die Gesamtzahl der Besuche und den Anteil jeder Seite innerhalb des ausgewählten Zeitraums an.
Zugriffsanalyse

Zugriffstrend

Sehen Sie sich den Benutzerzugriffstrend des Miniprogramms an, einschließlich der Anzahl der Öffnungen, der Anzahl der Besuche usw Anzahl der Besucher, Anzahl neuer Benutzer, durchschnittliche Besuchsdauer pro Person, durchschnittliche Besuchsdauer pro Besuch und durchschnittliche Besuchstiefe. (Siehe [Erläuterung des Indikators])
Sie können die Zeitgranularität auswählen und sie in einer Zusammenfassung nach Tag, Woche oder Monat anzeigen. Wenn die Zeitgranularität wöchentlich oder monatlich ist, ist die Häufigkeit der kumulative Zusammenfassungswert und die Anzahl der Personen wird dedupliziert.
Zugriffsverteilung

Zugriffsquelle, d. h. die spezifischen Szenarien, in denen Benutzer auf das Miniprogramm zugreifen, z. B. QR-Code, Miniprogramm-Desktop usw. Sie können überprüfen, wie oft das Miniprogramm in jedem Szenario geöffnet wird, und die Benutzerkanäle des Miniprogramms analysieren.
Zugriffsdauer, d. h. die Zeitspanne, die ein Benutzer vom Öffnen eines Miniprogramms bis zum aktiven Schließen oder Timeout-Beenden des Miniprogramms verbringt. Sie können die Anzahl der Öffnungen in jedem Dauerintervall anzeigen und die Liebe oder Abhängigkeit des Benutzers analysieren Das Miniprogramm.
Zugriffstiefe, d. h. die Anzahl der deduplizierten Seiten, auf die ein Benutzer vom Öffnen des Miniprogramms bis zum aktiven Schließen oder Timeout-Beenden des Miniprogramms zugreift. Sie können die Anzahl der Öffnungen in jedem Zugriffstiefenbereich anzeigen, um die durchschnittlichen Benutzer zu verstehen und Tiefe des Miniprogramms.
Seite besuchen

Sehen Sie sich die Anzahl der Besuche, die Anzahl der Besucher, die durchschnittliche Nutzungsdauer, die Anzahl der Einstiegsseiten, die Anzahl der Ausstiegsseiten, die Ausstiegsrate, die Anzahl der Shares und die Anzahl der Sharer für jede Miniprogrammseite innerhalb des ausgewählten Zeitraums an. (Siehe [Erklärung der Indikatoren])
Die oben genannten Indikatoren sind kumulative Werte innerhalb des Zeitbereichs. Die Anzeige kann nach einzelnen Indikatoren sortiert werden.
Maßgeschneiderte Analyse

Maßgeschneiderte Analysen unterstützen eine flexible mehrdimensionale und nahezu in Echtzeit erfolgende Analyse des Benutzerverhaltens. Durch maßgeschneiderte Berichte kann das Verhalten der Benutzer innerhalb des Miniprogramms auf verfeinerte Weise verfolgt werden, um Standards wie z B. Seitenbesuche, erfordert personalisierte Analysen, die über Statistiken hinausgehen. Durch die Konfiguration benutzerdefinierter Berichte und das Sammeln von Daten können E-Commerce-Miniprogramme beispielsweise die folgende Analyse durchführen:

Wie ist die Verteilung der Menschen, die Waren kaufen, nach Provinz, Stadt und Alter? , und Geschlecht? Welche Unterschiede gibt es in der Menge und im Preis der von verschiedenen Nutzergruppen gekauften Waren?

Wie hoch ist die allmähliche Conversion-Rate, wenn ein Benutzer die Produktseite besucht, Produktdetails ansieht, Bewertungen liest, eine Bestellung aufgibt, bezahlt und den Kauf abschließt? Gibt es Unterschiede bei den Conversions zwischen verschiedenen Benutzergruppen?

Wie aktiv sind die Benutzer, die heute zu verschiedenen Zeitpunkten (stündliche Ebene) an Online-Aktivitäten teilgenommen haben?

Schnellstart

Verwenden Sie das Applet, um die Analyse anzupassen. Es wird empfohlen, die folgenden Schritte zu befolgen

Datenanforderungen löschen

Entsprechend den Produkteigenschaften angemessen Ereignisse definieren, konfigurieren und melden

Ereigniskonfiguration testen und veröffentlichen, Daten sammeln

Analysieren Sie Daten basierend auf spezifischen Anforderungen

Klare Anforderungen

Ein E-Commerce-Applet muss beispielsweise Folgendes analysieren:

Das Volumen der Produktbestellungen und die Gesamtzahlung Menge in verschiedenen Regionen;

Die Umrechnung und Abwanderung jedes Schritts im Produktkaufprozess.

Ereignisse definieren

Daten werden mithilfe von Ereignissen als Modellen gespeichert und analysiert. In E-Commerce-Miniprogrammen kann der Benutzerkaufprozess die folgenden Ereignisse umfassen:

Produkt anzeigen

Details anzeigen

Warenkorb beitreten

Bestellung aufgeben

Bezahlen

Melden Sie sich an und geben Sie „Datenanalyse“ – „Benutzerdefinierte Analyse“ – „ ein. Klicken Sie im Eventmanagement auf „Neues Event“.

Nehmen Sie das Ereignis „Zum Warenkorb hinzufügen“ als Beispiel. Geben Sie die englischen und chinesischen Namen des Ereignisses ein:

Füllen Sie die Ereigniskonfiguration und -definition aus. So sammeln Sie Daten:

In diesem Beispiel wird eine Aktion verwendet, um das Ereignis „In den Warenkorb“ zu melden.

Trigger, Triggerbedingung, Klick, zeigt an, dass der Klickvorgang ausgelöst wird.

Aktion, die Aktion, wenn sie ausgelöst wird, start_and_report, zeigt an, dass Daten erfasst werden bei jedem Klick Und melden Sie es; in .addToCart (.addToCart ist eine Schaltfläche „In den Warenkorb hinzufügen“);

Daten, die Ereignisdaten und ihre Quelle werden durch „Feldname und Feldwert“ dargestellt, wobei der Feldwert ist eine Variable auf der Seite. .
In diesem Beispiel bestehen die Daten aus vier Elementen:

Produkt-ID: Artikel-ID

Produktname: Artikelname
Produktpreis: Preis

Produktkategorie: Kategorie

Das heißt: das Produkt-ID-Feld des
Ereignis: Sammeln Sie die Variable itemID auf der Seite „viewProduct“. Das Feld „product_name“ des Ereignisses „product_name“ erfasst die Variable „itemName“ auf der Seite „viewProduct“. Feld des Ereignisses
sammelt die Kategorievariable viewProduct auf der Seite;


Der obige Inhalt bedeutet: Wenn der Benutzer auf der Seite viewProduct auf die Schaltfläche .addToCart klickt, wird ein Datensatz an add_to_cart gemeldet Es werden die Felder „product_id“, „product_name“, „product_price“ und „product_category“ des Ereignisses verwendet. Die Werte lauten „itemID“, „itemName“, „price“ und „category“ auf der Seite.
Nachdem Sie die Konfiguration bestätigt haben, klicken Sie auf „Felder prüfen“.




Zu diesem Zeitpunkt werden die spezifischen Felder, die im Ereignis add_to_cart enthalten sind, aufgefordert, den Namen, den Datentyp und die Bemerkungsinformationen der Felder hinzuzufügen.

Testen und Veröffentlichen

Nachdem Sie die Feldinformationen bestätigt haben, klicken Sie auf „Speichern und testen“, um die aktuelle Konfiguration zu speichern und zu testen, ob die gemeldeten Daten den Erwartungen entsprechen.

Wählen Sie einen Entwickler aus, klicken Sie auf „Weiter“ und die Ereigniskonfiguration wird in Echtzeit mit dem Gerät des ausgewählten Entwicklers synchronisiert.

Nachdem die Konfiguration erfolgreich mit dem Gerät synchronisiert wurde, folgen Sie den Anweisungen, um das entsprechende Miniprogramm auf dem Gerät des Entwicklers zu öffnen, um den Testvorgang durchzuführen, und klicken Sie auf „In den Warenkorb“. Klicken Sie auf die Schaltfläche „auf der Produktdetailseite“, um Daten zu melden. Klicken Sie nach Abschluss des Vorgangs auf „Ergebnisse synchronisieren“. Es kann zu einer Verzögerung von 1–2 Minuten kommen.

Nachdem die Daten erfolgreich gemeldet wurden, können die Berichtsdetails im aktuellen Fenster angezeigt werden. Wenn die Daten wie erwartet sind, gilt der Test als erfolgreich und Sie klicken auf „Schließen“, um zur Ereignisbearbeitungsseite zurückzukehren.

Klicken Sie auf „Speichern und veröffentlichen“ und bestätigen Sie den Vorgang. Nach etwa 5 Minuten können Sie mit der Datenerfassung aller Benutzer beginnen. Hinweis: Nach der Veröffentlichung können die Namen und Datentypen der vorhandenen Felder des Ereignisses nicht mehr geändert werden, Sie können jedoch weiterhin die Konfiguration ändern und neue Felder hinzufügen.
Ebenso können Sie andere Ereignisse wie Bestellung und Zahlung definieren, Ereigniskonfigurationen veröffentlichen und Daten sammeln.
Daten analysieren

Nach der Veröffentlichung der Ereigniskonfiguration und dem Sammeln von Daten kann eine entsprechende Datenanalyse durchgeführt werden.
1. Zählen Sie das Bestellvolumen der Benutzer in verschiedenen Städten.
Geben Sie „Datenanalyse“ – „Benutzerdefinierte Analyse“ – „Ereignisanalyse“ ein.

Ereignis: Auswählen „Eine Bestellung aufgeben“;
Indikatoren: Wählen Sie „Gesamtzeiten“ und „Anzahl der Personen, die Duplikate entfernen“, d Bestellungen;
Gruppe: Wählen Sie „Stadt“ aus, d Provinz gleich Provinz Guangdong, oder nicht auswählen;
Zeit: Wählen Sie den Zeitbereich und die Zeitgranularität der Daten aus, um beispielsweise die Daten für jeden Tag der letzten 7 Tage anzuzeigen.
Klicken Sie auf „Abfrage“, wenn Sie fertig sind.

Die Daten werden berechnet. Je nach Datenmenge kann es zu einer gewissen Wartezeit kommen. Sie können auf „Zum Hintergrund hinzufügen“ klicken, um eine neue Abfrage auf der aktuellen Seite durchzuführen oder frühere Daten in den historischen Abfragedatensätzen anzuzeigen.

Nach Abschluss der Statistiken wird auf der aktuellen Seite die Gesamtzahl der Bestellungen und die Gesamtzahl der Personen in jeder Stadt angezeigt. Da es zu viele Gruppierungselemente gibt, zeigt das Diagramm nur einen Teil der Daten an. Sie können „Andere Daten anzeigen“ festlegen, um die Städte auszuwählen, und die Indikatoren zeigen Daten für alle Städte an und können angezeigt oder heruntergeladen werden .

2. Konvertierung und Verlust jedes Schritts im Produktkaufprozess
Geben Sie „Datenanalyse“ – „Benutzerdefinierte Analyse“ – „Trichteranalyse“ ein

Wann Klicken Sie zum ersten Mal auf „Neuer Trichter“, um einen Trichter zu erstellen.

Geben Sie den Trichternamen ein und bestätigen Sie einen prägnanten und klaren Namen, der einer entsprechenden Analyse förderlich ist.

Trichterschritte festlegen Jeder Schritt entspricht einem Ereignis. Die Schritte in diesem Trichter sind: Produkt anzeigen – Details anzeigen – In den Warenkorb legen – Bestellung aufgeben. Nachdem Sie jeden Schritt bestätigt haben, klicken Sie unten rechts auf „Schritt hinzufügen“, um mit dem Hinzufügen des nächsten Schritts fortzufahren.

Kehren Sie nach Abschluss zur Datenabfrageseite zurück und legen Sie die Abfragebedingungen fest.

Trichtername: Wählen Sie den erstellten „Kauf-Conversion-Trichter“ aus 🎜>Filter: Datenfilterbedingungen, z. B. Zählen Sie nur die Daten der Provinz Guangdong und wählen Sie dann die Provinz aus, die der Provinz Guangdong entspricht, oder Sie können sie nicht auswählen.
Zeit: Wählen Sie den Zeitbereich und die gesamte Trichterkonvertierungssituation aus innerhalb dieses Bereichs werden gezählt. Wählen Sie hier 12.22-12.31.
Klicken Sie auf „Abfrage“, um die Datenergebnisse anzuzeigen.

Das Diagramm zeigt, dass zwischen 12.22 und 12.31 insgesamt 985 Personen das Produkt angesehen haben. Die Conversion-Raten dieser Benutzer für jeden weiteren Schritt betragen 93,50 %, 84,04 %, 74,68 % und 65,92 %. Die detaillierten Daten zeigen die spezifischen Daten jedes Schritts, die heruntergeladen und angezeigt werden können.

Darüber hinaus können Sie die Abfragebedingungen aktualisieren, z. B. Gruppierungsbedingungen festlegen und das Feld „Stadt“ auswählen, um detaillierte Trichterdaten für jede Stadt anzuzeigen und Filterbedingungen festzulegen, um nur die Trichterkonvertierungsdaten einiger ausgewählter Benutzer anzuzeigen Im Zeitbereich können Sie die Konversion und Abwanderung dieser Benutzer sehen, die sich das Produkt über einen längeren Zeitraum angesehen haben.

Oben wird kurz vorgestellt, wie die benutzerdefinierte Analysefunktion zur Analyse des Benutzerkaufverhaltens verwendet wird. Die Details der benutzerdefinierten Analysefunktion werden im Folgenden vorgestellt.
Ereignisverwaltung

Ereignisse und ihre Felder

Ereignisse sind Modelle für benutzerdefinierte Analysen zum Sammeln und Analysieren von Benutzerverhaltensdaten.
Die Daten eines Ereignisses bestehen aus mehreren Feldern, einschließlich Systemstandardfeldern und benutzerdefinierten Feldern.
Die Standardfelder des Systems erfassen Daten vom System, z. B. Benutzerregion, Gerätetyp usw., während benutzerdefinierte Felder vom Benutzer angegeben und erfasst werden.
Die Definition von Feldern ist global, das heißt, Ereignis A verwendet Feld a, Ereignis B verwendet auch Feld a und die Definition und Beschreibung von a in den Ereignissen A und B sind konsistent.
Auf der Seite „Datenanalyse“ – „Benutzerdefinierte Analyse“ – „Ereignisverwaltung“ können Sie die Standardfelder des Systems und vorhandene benutzerdefinierte Felder anzeigen.
Derzeit unterstützt der Feldtyp 32-Bit-Ganzzahl- und Zeichentypen.

Bearbeiten und Veröffentlichen von Ereignissen

Sie können ein Ereignis erstellen, indem Sie ein neues Ereignis hinzufügen, ein Ereignis ändern, um ein Ereignis zu bearbeiten, und das Ereignis wird nur angezeigt nach der Veröffentlichung und bei der Datenanalyse erhoben.

„Ereignis hinzufügen“ kann neue Ereignisse hinzufügen.

„Veröffentlichungsversion anzeigen“ ermöglicht es Ihnen, die aktuell offiziell veröffentlichte Version dieser Veranstaltung anzuzeigen.

Mit „Ändern“ kann dieses Ereignis bearbeitet werden.

Weitere Artikel zum Datenanalysehandbuch für das WeChat Mini-Programm finden Sie auf der chinesischen PHP-Website!