WeChat Mini 프로그램 데이터 분석 가이드

기능 개요

미니 프로그램 데이터 분석은 미니 프로그램 개발자 및 운영자를 위한 데이터 분석 도구로, 핵심 지표 통계, 실시간 접속 모니터링, 맞춤형 분석 등을 제공합니다. 도움말 미니 프로그램 제품의 반복적인 최적화 및 운영. 주요 기능은 다음과 같습니다. 개요: 미니 프로그램 개발 개요를 빠르게 이해할 수 있도록 미니 프로그램 주요 지표 동향 및 상위 페이지 액세스 데이터를 제공합니다. 액세스 분석: 미니 프로그램 사용자 액세스 소스, 규모, 빈도, 기간, 깊이, 페이지 세부 정보 및 기타 데이터 및 자세한 분석 제공 신규 및 활성 사용자, 실시간 통계: 실시간 모니터링 요구 사항을 충족하기 위해 미니 프로그램에 실시간 액세스 데이터 제공: 미니 프로그램 내에서 사용자 행동을 정밀하게 추적하도록 사용자 정의 보고 구성 , 사용자 속성, 시스템 속성 및 이벤트 속성을 결합 미니 프로그램의 개인화 분석 요구를 충족하기 위해 유연하고 다차원적인 이벤트 분석 및 퍼널 분석을 수행합니다. 유지 분석: 미니 프로그램의 신규 사용자 및 활성 사용자의 유지 데이터 제공, 사용자 분석 보유 및 분실 기능은 개발 중입니다. 사용자 초상화: 제공 미니 프로그램의 사용자 초상화 데이터에는 사용자 지역, 성별, 플랫폼 유형, 장치, 네트워크 유형 등이 포함됩니다. 기능은 개발 중입니다.

개요

어제 개요

어제 미니 프로그램의 사용자 활동 프로필을 반영하고 어제의 주요 사용자 지표를 확인하고 이를 이전 버전과 비교합니다. 하루 전과 일주일 전과 한 달 전의 성장률입니다.
트렌드 개요

누적 방문자 수, 오픈 수, 방문 수, 방문자 수, 방문자 수 등 주요 지표의 추세를 확인하세요. 신규 방문자 수, 공유수, 공유수 인원, 1인당 평균 체류 기간, 1회 평균 체류 기간([지표 설명] 참조) 비교 대상 시간을 선택하실 수 있습니다.
톱 페이지

사용자가 가장 많이 방문한 페이지와 페이지 방문 횟수 및 비율(단일 페이지 방문 횟수/총 방문 횟수)을 확인하고, 시작 페이지와 인터뷰 페이지를 구분합니다. 그 중, 진입 페이지는 사용자가 미니 프로그램에 진입할 때 처음으로 방문하는 페이지를 의미하며, 방문 페이지는 사용자가 방문하는 모든 페이지를 의미합니다.
실시간 통계

실시간 사용자 접속 데이터 보기, 모든 페이지 선택 가능 또는 분석을 위한 단일 페이지 개체의 경우 특정 시간 단위(1분, 5분, 10분, 30분, 1시간)를 선택하고 시간별로 비교할 수 있습니다. 데이터 추세를 더 잘 보려면 시간 단위가 분인 경우 시간 범위를 적절하게 선택하는 데 주의하시기 바랍니다.
상세 데이터는 선택한 시간 범위 내 총 방문수와 각 페이지의 비율을 보여줍니다.
접속분석

접속트렌드

오픈횟수, 방문횟수, 접속횟수 등 미니프로그램의 사용자 접속트렌드를 확인하세요. 방문자수, 신규이용자수, 1인당 평균 방문시간, 방문당 평균 방문시간, 평균 방문깊이를 표시합니다. ([지표 설명] 참조)
시간 단위를 선택하여 일별, 주별, 월별 요약으로 볼 수 있습니다. 시간 단위가 주별 또는 월별인 경우 횟수는 누적 요약 값이며 인원 수는 중복 제거됩니다.
액세스 분포

액세스 소스, 즉 QR 코드, 미니 프로그램 데스크톱 등 사용자가 미니 프로그램에 액세스하는 특정 시나리오입니다. 각 시나리오별로 미니프로그램이 실행된 횟수를 확인하고 미니프로그램의 사용자 채널을 분석할 수 있습니다.
액세스 기간, 즉 사용자가 미니 프로그램을 열었다가 시간이 지남에 따라 적극적으로 미니 프로그램을 닫거나 종료할 때까지 머무는 시간을 각 기간별로 열람 횟수를 확인하고 사용자의 사랑이나 의존도를 분석할 수 있습니다. 미니 프로그램에서
액세스 깊이, 즉 사용자가 미니 프로그램을 열 때부터 적극적으로 종료하거나 미니 프로그램을 종료할 때까지 액세스한 중복 제거 페이지 수입니다. 각 액세스 깊이 범위에서 열린 횟수를 확인하여 평균 사용자를 이해할 수 있습니다. 그리고 미니 프로그램의 깊이.
페이지 방문

선택한 시간 범위 내 미니 프로그램 페이지별 방문수, 방문자수, 평균 이용시간, 진입 페이지 수, 종료 페이지 수, 종료율, 공유 수, 공유자 수를 확인하세요. ([지표 설명] 참조)
위 지표는 해당 시간 범위 내 누적값입니다. 표시는 개별 표시기로 정렬될 수 있습니다.
맞춤형 분석

맞춤형 분석은 유연한 다차원 및 실시간에 가까운 사용자 행동 분석을 지원합니다. 맞춤 보고를 통해 미니 프로그램에서의 사용자 행동을 다음과 같은 기준에 맞게 정밀하게 추적할 수 있습니다. 페이지 방문수는 통계 이상의 맞춤형 분석이 필요합니다. 예를 들어 맞춤형 보고를 구성하고 데이터를 수집하면 전자상거래 미니 프로그램에서 다음과 같은 분석을 완료할 수 있습니다.

도, 시, 연령별 상품을 구매하는 사람의 분포는 어떻게 됩니까? , 그리고 성별은? 사용자 그룹별로 구매하는 상품의 수량과 가격에는 어떤 차이가 있나요?

사용자가 상품 페이지 방문, 상품 상세정보 조회, 댓글 확인, 주문, 결제, 구매 완료 시 점진적인 전환율은 얼마나 되나요? 사용자 그룹별로 전환율에 차이가 있나요?

오늘 다양한 시간대(시간별 수준)에서 온라인 활동에 참여한 사용자는 얼마나 활발합니까?

빠른 시작

애플릿을 사용하여 분석을 맞춤화하려면 다음 단계를 따르는 것이 좋습니다.

데이터 요구사항 지우기

제품 특성에 따라 이벤트를 합리적으로 정의, 구성 및 보고

이벤트 구성 테스트 및 게시, 데이터 수집

특정 요구에 따라 데이터 분석

명확한 요구 사항

예를 들어 전자 상거래 애플릿은 다음을 분석해야 할 수 있습니다.

제품 주문량 및 총 결제 금액

제품 구매 프로세스의 각 단계에서 발생하는 전환 및 이탈입니다.

이벤트 정의

이벤트를 모델로 데이터를 저장하고 분석합니다. 전자상거래 미니 프로그램에서 사용자 구매 프로세스에는 다음 이벤트가 포함될 수 있습니다.

상품 보기

세부정보 보기

장바구니 가입

주문하기

결제

로그인 후 "데이터 분석" - "맞춤 분석" - " 입력 이벤트 관리'에서 '새 이벤트'를 클릭하세요.

장바구니에 담기 이벤트를 예로 들어 이벤트의 영어 및 중국어 이름을 입력하세요.

이벤트 구성 및 정의를 입력하세요. 데이터 수집 방법:

이 예에서는 "장바구니에 추가" 이벤트를 보고하는 데 작업이 사용됩니다.

trigger, 트리거 조건, 클릭은 클릭 작업이 트리거됨을 나타냅니다.

action, 트리거될 때의 작업, start_and_report는 데이터가 수집됨을 나타냅니다. 클릭할 때마다

페이지를 트리거하고 viewProduct를 입력합니다(viewProduct는 제품 세부정보 페이지입니다).

요소를 트리거하고 입력합니다. .addToCart(.addToCart는 "장바구니에 추가" 버튼입니다);

데이터에서 이벤트 데이터와 해당 소스는 "필드 이름 및 필드 값"으로 표시됩니다. 여기서 필드 값은 페이지의 변수입니다. .
이 예에서 데이터에는 4개의 항목이 있습니다.
product_id: itemID
product_name: itemName
product_price: 가격
product_category:category
즉, 이벤트, viewProduct 페이지에서 itemID 변수를 수집합니다.
이벤트의 product_name 필드는 viewProduct 페이지에서 itemName 변수를 수집합니다.
이벤트의 product_price 필드는 product_category 페이지에서 가격 변수를 수집합니다.
이벤트의 필드는 페이지의 viewProduct 카테고리 변수를 수집합니다.

위 내용은 사용자가 viewProduct 페이지에서 .addToCart 버튼을 클릭하면 기록이 add_to_cart에 보고됨을 의미합니다. 이벤트의 product_id, product_name, product_price, product_category 필드를 가져옵니다. 값은 페이지의 itemID, itemName, 가격 및 카테고리입니다.

구성을 확인한 후 "필드 확인"을 클릭하세요.

이때, add_to_cart 이벤트에 포함된 특정 필드에 대해 프롬프트가 표시되고 해당 필드의 이름, 데이터 유형 및 비고 정보를 계속 추가합니다.

테스트 및 게시

필드 정보를 확인한 후 "저장 및 테스트"를 클릭하여 현재 구성을 저장하고 보고된 데이터가 기대치를 충족하는지 테스트합니다.

개발자를 선택하고 '다음'을 클릭하면 선택한 개발자의 기기에 이벤트 구성이 실시간으로 동기화됩니다.

구성이 기기에 성공적으로 동기화된 후 안내에 따라 개발자 기기에서 해당 미니 프로그램을 열어 테스트 작업을 수행한 후 "장바구니에 추가"를 클릭하세요. 상품 상세 페이지의 " 버튼을 눌러 데이터를 보고하세요. 작업이 완료된 후 "결과 동기화"를 클릭하세요. 1~2분 정도 지연될 수 있습니다.

데이터 보고가 성공적으로 완료되면 현재 창에서 보고서 세부정보를 확인할 수 있습니다. 데이터가 예상한 대로이면 테스트가 성공한 것으로 간주되며 "닫기"를 클릭하여 이벤트 편집 페이지로 돌아갑니다.

"저장 및 게시"를 클릭하고 작업을 확인하면 약 5분 후에 모든 사용자로부터 데이터 수집이 시작됩니다. 참고: 게시 후에는 이벤트의 기존 필드 이름과 데이터 유형을 변경할 수 없지만 계속해서 구성을 수정하고 새 필드를 추가할 수 있습니다.
마찬가지로 주문, 결제 등 다른 이벤트를 정의하고, 이벤트 구성을 게시하고, 데이터를 수집할 수 있습니다.
데이터 분석

이벤트 구성 공개 및 데이터 수집 후 해당 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
1. 도시별 사용자 주문량 계산
"데이터 분석" - "맞춤 분석" - "이벤트 분석" 입력

이벤트: 선택 " 주문하기";
지표: "총 횟수" 및 "중복 항목을 제거하는 사람 수"를 선택합니다. 즉, 주문 횟수와 사람 수를 나타내며 주문 횟수와 사용자 수를 나타냅니다.
그룹: "도시"를 선택합니다. 즉, 도시별 주문 수와 주문 사용자 수를 계산합니다.
필터: 데이터 필터링 조건(예: 광둥성 데이터만 계산한 다음 선택) 광동성과 같거나 선택하지 않음
시간: 시간 범위와 데이터의 시간 단위를 선택합니다. 예를 들어 지난 7일 동안의 각 날짜에 대한 데이터를 봅니다.
완료되면 '쿼리'를 클릭하세요.

데이터 계산이 시작됩니다. 데이터 양에 따라 대기 시간이 있을 수 있습니다. "백그라운드에 추가"를 클릭하면 현재 페이지에서 새 쿼리를 수행하거나 쿼리 기록 기록에서 이전 데이터를 볼 수 있습니다.

통계가 완료된 후 현재 페이지에는 총 주문 수와 각 도시의 총 인원수가 표시됩니다. 그룹화 항목이 너무 많기 때문에 차트에는 데이터의 일부만 표시됩니다. "다른 데이터 표시"를 설정하여 보려는 도시와 지표를 선택할 수 있으며, 세부 데이터는 모든 도시에 대한 데이터를 표시하고 보거나 다운로드할 수 있습니다. .
2. 상품 구매 과정 각 단계의 전환 및 손실
"데이터 분석" - "맞춤 분석" - "퍼널 분석" 입력

처음 진입하는 경우 '새 유입경로'를 클릭하여 유입경로를 생성하세요.

퍼널 이름을 입력하고, 해당 분석에 도움이 되는 간결하고 명확한 이름을 확인하세요.

퍼널 단계를 설정합니다. 각 단계는 이벤트에 해당합니다. 이 퍼널의 단계는 제품 보기 - 세부정보 보기 - 장바구니에 추가 - 주문하기 - 결제입니다. 각 단계를 확인한 후 오른쪽 하단의 "단계 추가"를 클릭하면 다음 단계를 계속 추가할 수 있습니다.

완료 후 데이터 쿼리 페이지로 돌아와서 쿼리 조건을 설정하세요.

퍼널 이름: 생성된 "구매 전환 퍼널"을 선택합니다.
그룹: 통계를 위해 그룹화해야 하는 필드를 선택합니다. 선택하지 않으면 전체 통계가 계산됩니다. 🎜>필터: 광동성의 데이터만 계산하고 광동성과 동일한 지역을 선택하거나 선택할 수 없는 등의 데이터 필터링 조건
시간: 시간 범위 및 전체 퍼널 전환 상황을 선택합니다. 이 범위 내에서 계산됩니다. 여기서는 12.22-12.31을 선택합니다.
데이터 결과를 보려면 쿼리를 클릭하세요.

차트를 보면 12.22~12.31 사이 총 985명이 상품을 조회했습니다. 이러한 사용자의 각 후속 단계 전환율은 93.50%, 84.04%, 74.68%, 65.92%입니다. 세부 데이터에는 다운로드하여 볼 수 있는 각 단계의 구체적인 데이터가 표시됩니다.

또한 그룹화 조건을 설정하고 "도시" 필드를 선택하여 각 도시에 대한 세부 퍼널 데이터를 보는 등의 쿼리 조건을 업데이트할 수 있습니다. 기간을 선택하면 장기간에 걸쳐 제품을 본 사용자의 전환 및 이탈을 확인할 수 있습니다.
위에서는 사용자 구매 행동을 분석하기 위해 사용자 정의 분석 기능을 사용하는 방법을 간략하게 소개했습니다. 사용자 정의 분석 기능에 대한 자세한 내용은 아래에서 소개하겠습니다.
이벤트 관리

이벤트 및 해당 필드

이벤트는 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하기 위한 맞춤형 분석 모델입니다.
이벤트 데이터는 시스템 기본 필드와 사용자 정의 필드를 포함한 여러 필드로 구성됩니다.
시스템의 기본 필드는 사용자 지역, 기기 유형 등과 같은 데이터를 시스템에서 수집하는 반면, 사용자 정의 필드는 사용자가 지정하고 수집합니다.
필드 정의는 전역적입니다. 즉, 이벤트 A는 필드 a를 사용하고, 이벤트 B도 필드 a를 사용하며, 이벤트 A와 B의 a에 대한 정의와 설명은 일관됩니다.
'데이터 분석' - '맞춤 분석' - '이벤트 관리' 페이지에서 시스템 기본 필드와 기존 사용자 정의 필드를 볼 수 있습니다.
현재 필드 유형은 32비트 정수 및 문자 유형을 지원합니다.

이벤트 편집 및 게시

새 이벤트를 추가하여 이벤트를 생성하고, 이벤트를 수정하여 이벤트를 편집할 수 있으며, 이벤트는 게시된 후 데이터가 분석될 때 수집됩니다.

"이벤트 추가"를 통해 새로운 이벤트를 추가할 수 있습니다.

"공개 버전 보기"를 사용하면 현재 공식적으로 출시된 이 이벤트의 버전을 볼 수 있습니다.
'수정'을 통해 이 이벤트를 수정할 수 있습니다.

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