WeChat ミニ プログラム データ分析ガイド

機能概要

ミニプログラムデータ分析は、ミニプログラム開発者と運営者向けのデータ分析ツールであり、ミニプログラム製品の反復的な最適化と運用を支援するための主要な指標統計、リアルタイムアクセス監視、カスタム分析などを提供します。 。主な機能は次のとおりです: 概要: ミニプログラムの開発概要を迅速に理解するために、ミニプログラムの主要な指標の傾向とトップページのアクセスデータを提供します。 アクセス分析: ミニプログラムのユーザーのアクセスソース、スケール、頻度、期間、深さ、ページの詳細を提供します。新規およびアクティブなユーザーのリアルタイム統計: リアルタイム監視のニーズを満たすためにミニ プログラムにリアルタイムのアクセス データを提供: ミニ プログラム内のユーザーの行動を詳細に追跡するためのカスタム レポートを構成します。ユーザー属性、システム属性、イベント属性を組み合わせて、ミニ プログラムのパーソナライズされた分析ニーズを満たす柔軟で多次元のイベント分析とファネル分析を実行します。ミニ プログラムの新規ユーザーとアクティブ ユーザーの保持データを提供し、ユーザーを分析します。ユーザーのポートレート: 提供されるミニ プログラムのユーザー ポートレート データには、ユーザーの地域、性別、プラットフォームの種類、デバイス、ネットワークの種類などが含まれます。この機能は開発中です。

概要

昨日の概要

昨日の主要なユーザー指標を表示し、昨日のミニ プログラムのユーザー アクティビティ プロファイルを反映し、1 日前、1 週間前、1 か月前の成長率を比較します。
トレンド概要

累積訪問ユーザー数、開封数、訪問数、訪問者数、新規訪問者数、シェア数、シェア人数、1人あたりの平均滞在時間、平均滞在時間（【指標説明】参照）から、時間を選択して比較することができます。
トップページ

ユーザーが最も訪問したページ、ページ訪問数と割合(単一ページ訪問数/総訪問数)を表示し、入口ページと訪問ページを区別します。このうち、エントリ ページとは、ユーザーがミニ プログラムに入るときに最初に訪問するページを指します。訪問済みページとは、ユーザーが訪問するすべてのページを指します。
リアルタイム統計

リアルタイムのユーザーアクセスデータを表示します。分析オブジェクトとしてすべてのページまたは単一のページを選択でき、特定の時間粒度（1分、5分）を選択できます、10分、30分、1時間）と時間別に比較できます。データの傾向をより適切に表示するには、時間粒度が分である場合、時間範囲を適切に選択することに注意してください。
詳細データには、選択した期間における総訪問数と各ページの割合が表示されます。
アクセス分析

アクセス傾向

ミニプログラムのユーザーアクセス傾向を表示します。これには、開封数、訪問数、訪問者数、新規ユーザー数、1人あたりの平均訪問時間が含まれます。 、平均訪問時間、平均訪問深度です。 ([インジケーターの説明]を参照)
時間の粒度を選択して、日、週、または月ごとに表示できます。時間粒度が週次または月次の場合、回数は累積集計値となり、人数は重複排除されます。
アクセス配布

アクセスソース、つまり、QRコード、ミニプログラムデスクトップなど、ユーザーがミニプログラムにアクセスする特定のシナリオ。各シナリオでミニ プログラムが開かれた回数を確認し、ミニ プログラムのユーザー チャネルを分析できます。
アクセス期間、つまり、ユーザーがミニ プログラムを開いてからアクティブに終了するか、ミニ プログラムを終了してタイムアウトするまでの滞在時間の長さ。各期間の開始回数を表示して、ユーザーのミニ プログラムへの愛情または依存度を分析できます。プログラム。
アクセスの深さ、つまり、ミニ プログラムを開いてからアクティブに閉じるか、ミニ プログラムを終了してタイムアウトするまでにユーザーがアクセスした重複排除されたページの数。各アクセスの深さの範囲で開いたページの数を表示して、一般ユーザーの分布を把握できます。ミニ プログラムの深いユーザー。
ページにアクセス

選択した時間範囲内の訪問数、訪問者数、平均使用時間、入口ページ数、出口ページ数、離脱率、シェア数、各ミニプログラムページを共有している人数を表示します。 (【インジケーターの説明】を参照)
上記のインジケーターは時間範囲内の累積値です。表示はインジケータごとに並べ替えることができます。
カスタマイズされた分析

カスタマイズされた分析は、柔軟な多次元のほぼリアルタイムのユーザー行動分析をサポートし、カスタマイズされたレポートを通じて、ミニプログラムでのユーザーの行動を洗練された方法で追跡し、標準的な統計を超えたパーソナライズされた分析のニーズを満たすことができます。ページ訪問の必要に応じて。たとえば、カスタム レポートを構成してデータを収集することにより、e コマース ミニ プログラムは次の分析を完了できます:

商品を購入する人の州、都市、年齢、性別別の分布はどうなっていますか?異なるユーザーグループによって購入される商品の数量と価格にはどのような違いがありますか?

ユーザーは商品ページにアクセスし、商品の詳細を表示し、コメントを表示し、注文し、支払いを行い、購入を完了します。段階的なコンバージョン率とは何ですか?ユーザーグループごとにコンバージョンに違いはありますか?

今日のオンラインアクティビティに参加したユーザーは、さまざまな時間帯 (時間レベル) でどれくらいアクティブですか?

クイックスタート

ミニプログラムを使用して分析をカスタマイズするには、次の手順に従うことをお勧めします

データ要件を明確にする

製品の機能に従って、イベントを合理的に定義し、レポートを構成します

テストして公開します。イベント設定を行い、データを収集します

特定のニーズと組み合わせて、データを分析します

ニーズを明確にします

たとえば、電子商取引アプレットは以下を分析する必要がある場合があります:

商品の注文数と支払総額さまざまな地域での

製品購入プロセス プロセスの各ステップの変換と損失。

イベントを定義する

データはイベントをモデルとして保存され、分析されます。電子商取引ミニプログラムでは、ユーザーの購入プロセスに次のイベントが含まれる場合があります:

商品を見る

詳細を見る

ショッピングカートに追加する

注文する

支払い

ログイン「データ分析」→「カスタム分析」→「イベント管理」と入力し、「新規イベント」をクリックします。

ショッピングカートに追加イベントを例として、イベントの英語名と中国語名を入力します:

イベント設定を入力し、データを収集する方法を定義します:

Inこの例では、アクションを使用して「ショッピングに追加」車」インシデントを報告します。

trigger、トリガー条件、click、クリック操作がトリガーされることを示します;

action、トリガーされたときのアクション、start_and_report、各クリックでデータが収集および報告されることを示します

page、トリガーページ、 viewProduct を入力します (viewProduct は製品詳細ページです)。

要素、トリガー要素、 .addToCart を入力します (.addToCart は「ショッピング カートに追加」ボタンです)。

data、イベント データとそのソース、「フィールド名 フィールド値」を使用して表します。フィールド値はページ上の変数です。

この例には、4 つのデータ項目があります:
product_id : itemID
product_name : itemName
product_price : 価格
product_category : category
つまり、
イベントの product_id フィールドは viewProduct ページの itemID 変数を収集します。イベントの product_name フィールドは、viewProduct ページの itemName 変数を収集します。
イベントの product_price フィールドは、viewProduct ページの category 変数を収集します。上記の内容は次のことを意味します。 ユーザーが viewProduct ページをクリックしたとき .addToCart ボタンが押されたとき、レコードが add_to_cart イベントに報告されます。 イベントの product_id、product_name、product_price、および product_category フィールドはそれぞれ itemID、itemName、price です。 、ページ上のカテゴリ。
設定を確認したら、「フィールドを確認」をクリックします。

この時点で、add_to_cart イベントに含まれる特定のフィールドの入力を求められ、引き続きフィールドの名前、データ型、注釈情報を追加します。
テストと公開

フィールド情報を確認したら、「保存してテスト」をクリックして現在の構成を保存し、報告されたデータが期待どおりかどうかをテストします。

開発者を選択し、「次へ」をクリックすると、イベント設定が選択した開発者のデバイスにリアルタイムで同期されます。

構成がデバイスに正常に同期されたら、プロンプトに従って開発者のデバイス上で対応するアプレットを開いてテスト操作を実行し、製品詳細ページの「ショッピングカートに追加」ボタンをクリックしてレポートします。データ。操作が完了したら、「結果を同期」をクリックします。1 ～ 2 分の遅延が発生する場合があります。

データが正常にレポートされると、レポートの詳細が現在のウィンドウで表示されます。データが期待どおりであれば、テストは成功したとみなされ、「閉じる」をクリックしてイベント編集ページに戻ります。

「保存して公開」をクリックして操作を確認すると、約 5 分でイベント設定が正式に有効になり、すべてのユーザーからのデータの収集を開始できます。注: 公開後、イベントの既存のフィールドの名前とデータ型は変更できませんが、引き続き構成を変更して新しいフィールドを追加することはできます。
同様に、注文や支払いなどの他のイベントを定義し、イベント構成を公開し、データを収集することができます。
データを分析する

イベント設定を公開してデータを収集した後、対応するデータ分析を実行できます。
1. さまざまな都市のユーザーの注文量をカウントします
「データ分析」-「カスタマイズされた分析」-「イベント分析」を入力します

イベント:「注文」を選択します
インジケーター:「合計数」を選択します。 「注文した人の数」、つまり注文の数と注文したユーザーの数を示します。
グループ化: 「都市」を選択します。これはカウントを意味します。都市ごとの注文数と注文したユーザーの数;
フィルタリング: データのフィルタリング条件。たとえば、広東省のデータのみをカウントし、広東省と同じ省を選択します。または選択できません。時間: データの時間範囲と時間粒度を選択します。たとえば、過去 7 日間の毎日のデータを表示します。
完了したら「クエリ」をクリックします。

データの計算が開始されるまで、データ量によっては一定の待ち時間が発生する場合があります。 [バックグラウンドに追加] をクリックして、現在のページで新しいクエリを実行したり、履歴クエリ レコード内の以前のデータを表示したりできます。

統計が完了すると、現在のページには注文の合計数と各都市の人の合計数が表示されます。グループ化項目が多すぎるため、グラフにはデータの一部しか表示されません。「他のデータを表示」を設定して表示したい都市を選択すると、詳細なデータがすべての都市のデータとして表示され、表示またはダウンロードできます。 。

2.商品購入プロセスの各ステップの変換と損失
「データ分析」-「カスタマイズ分析」-「ファネル分析」に入ります

初めて入力する場合は、「新しいファネル」をクリックして作成します漏斗。

ファネル名を入力し、対応する分析に役立つ簡潔で明確な名前を確認します。

ファネルのステップを設定します。このファネルで設定された各ステップは、商品の表示、詳細の表示、ショッピング カートへの追加、注文、支払いです。各ステップを確認したら、右下の「ステップを追加」をクリックして次のステップの追加を続けます。

完了後、データクエリページに戻り、クエリ条件を設定します。

ファネル名: 作成した「購入コンバージョンファネル」を選択します。
グループ: 統計のためにグループ化する必要があるフィールドを選択します。選択しない場合、全体の統計がカウントされます。たとえば、広東省のデータのみをカウントする場合、選択した省が広東省に等しい、または選択されていない場合、
時間: 時間範囲を選択すると、この範囲内の全体的なファネル変換状況がカウントされます。 12.22 ～ 12.31 を選択します。
クエリをクリックしてデータ結果を表示します。

グラフは、12.22 から 12.31 までに合計 985 人が商品を閲覧したことを示しています。これらのユーザーの後続の各ステップへのコンバージョン率は、93.50%、84.04%、74.68%、65.92% です。詳細データには、ダウンロードして表示できる各ステップの特定のデータが表示されます。

さらに、グループ化条件を設定し、「都市」フィールドを選択して各都市の詳細なファネルデータを表示するなど、クエリ条件を更新できます。選択した一部のユーザーのファネルコンバージョンデータのみを表示します。を使用すると、製品を長期間にわたって閲覧したユーザーのコンバージョンと離脱を確認できます。
上記はカスタム分析機能を使ってユーザーの購買行動を分析する方法を簡単に紹介しました。カスタム分析機能の詳細は以下で紹介します。
イベント管理

イベントとそのフィールド

イベントは、ユーザー行動データを収集および分析するためのカスタム分析のモデルです。
イベントのデータは、システムのデフォルトフィールドやユーザー定義フィールドを含む複数のフィールドで構成されます。
システムのデフォルトフィールドはユーザー地域、デバイスタイプなどのデータをシステムから収集しますが、ユーザー定義フィールドはユーザーによって指定および収集されます。
フィールドの定義はグローバルです。つまり、イベント A はフィールド a を使用し、イベント B もフィールド a を使用し、イベント A と B の a の定義と説明は一貫しています。
「データ分析」-「カスタマイズされた分析」-「イベント管理」ページでは、システムのデフォルトフィールドと既存のユーザー定義フィールドを表示できます。
現在、フィールドタイプは 32 ビット整数タイプと文字タイプをサポートしています。

イベントの編集と公開

新しいイベントを追加してイベントを作成したり、イベントを変更してイベントを編集したりすることができます。イベントは公開された後でのみ、データの収集と分析時に正式に有効になります。

「イベントを追加」では新しいイベントを追加できます。

「リリースバージョンを表示」では、このイベントの現在正式にリリースされているバージョンを確認できます。
「変更」でこのイベントを編集できます。

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