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微信小程序数据分析指南

高洛峰
高洛峰asal
2017-03-02 13:38:152374semak imbas

功能概述

小程序数据分析,是面向小程序开发者、运营者的数据分析工具,提供关键指标统计、实时访问监控、自定义分析等,帮助小程序产品迭代优化和运营。主要功能如下:概况:提供小程序关键指标趋势以及top页面访问数据,快速了解小程序发展概况;访问分析:提供小程序用户访问来源、规模、频次、时长、深度以及页面详情等数据,具体分析用户新增和活跃情况;实时统计:提供小程序实时访问数据,满足实时监控需求;自定义分析:配置自定义上报,精细跟踪用户在小程序内的行为,结合用户属性、系统属性、事件属性进行灵活多维的事件分析和漏斗分析,满足小程序的个性化分析需求;留存分析:提供小程序新增用户和活跃用户的留存数据,分析用户留存与流失,功能正在开发中;用户画像:提供小程序的用户画像数据,包括用户地域、性别、平台类型、设备、网络类型等,功能正在开发中。

概况

昨日概况

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查看昨日关键用户指标,反映小程序昨日用户活跃概况,以及对比一天前、一周前、一月前的增长率。
趋势概况

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查看关键指标的趋势,包括累计访问用户数、打开次数、访问次数、访问人数、新访问用户数、分享次数、分享人数、人均停留时长、次均停留时长(参见【指标解释】),可选择时间进行对比。
Top页面

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查看用户最常访问的页面,以及页面访问次数和占比(单个页面访问次数/总访问次数),区分入口页和受访页。其中,入口页指用户进入小程序访问的第一个页面;受访页指用户访问的每一个页面。
实时统计

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查看实时用户访问数据,可以选择所有页面或单个页面为分析对象,可以选择具体的时间粒度(1分钟、5分钟、10分钟、30分钟、1小时),可以按时间进行对比。为了更好地查看数据趋势,时间粒度为分钟时,请注意合理选择时间范围。
详情数据查看每一个页面在所选时间范围内的总访问次数及占比。
访问分析

访问趋势

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查看小程序的用户访问趋势,包括打开次数、访问次数、访问人数、新用户数、人均访问时长、次均访问时长、平均访问深度。(参见【指标解释】)
可以选择时间粒度,按天、周、月汇总查看。当时间粒度为周或月时,次数为累计汇总值,人数去重。
访问分布

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访问来源,即用户访问小程序的具体场景,如二维码、小程序桌面等。你可以查看各个场景的小程序打开次数,分析小程序的用户渠道。
访问时长,即用户从打开小程序,到主动关闭或超时退出小程序的过程中停留的时长,你可以查看各个时长区间的打开次数,分析用户对小程序的喜爱或依赖程度。
访问深度,即用户从打开小程序,到主动关闭或超时退出小程序的过程中访问的去重页面数,你可以查看各个访问深度区间的打开次数,了解小程序的普通用户、深度用户分布。
访问页面

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查看选定时间范围内,每个小程序页面的访问次数、访问人数、次均使用时长、入口页次数、退出页次数、退出率、分享次数、分享人数。(参见【指标解释】)
以上指标均为时间范围内的累计值。可以按单个指标排序显示。
自定义分析

自定义分析支持灵活多维和近实时的用户行为分析,可以通过自定义上报,对用户在小程序内的行为做精细化跟踪,满足页面访问等标准统计以外的个性化分析需求。例如,电商类小程序通过配置自定义上报,收集数据,可以完成如下分析:

购买商品的人,各省份、城市、年龄、性别的分布如何?不同用户群购买的商品数量、商品价格有什么差别?

用户访问商品页、查看商品详情、查看评论、下单、支付、完成购买,逐步的转化率如何?不同用户群的转化是否有差异?

今天参与线上活动的用户,各个时段(小时级)的活跃度如何?

快速入门

使用小程序自定义分析,建议按以下步骤进行

明确数据需求

根据产品特性,合理定义事件,配置上报

测试和发布事件配置,收集数据

结合具体需求,分析数据

明确需求

例如,一个电商类小程序,可能需要分析:

不同地区的商品订单量、支付总金额;

商品购买流程中各个步骤的转化和流失情况。

定义事件

数据是以事件为模型进行存储和分析的。电商类小程序中,用户购买过程可能包括如下事件:

查看商品

查看详情

加入购物车

下单

支付

登录 ,进入“数据分析” – “自定义分析” - “事件管理”,点击 “新建事件”。

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以加入购物车事件为例,填写事件英文和中文名称:

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填写事件配置,定义如何收集数据:

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这个例子中,用一个动作上报“加入购物车”事件。

trigger,触发条件,click,表示点击操作触发;

action,触发时动作,start_and_report,表示在每一次click中,收集数据并上报;

page,触发页面,填viewProduct(viewProduct是商品详情页);

element, 触发元素,填.addToCart(.addToCart是一个“加入购物车”的按钮);

data, 事件的数据及其来源,用“字段名 字段值”来表示,其中字段值是页面上的一个变量。.
这个例子中,data有四项:
product_id : itemID
product_name : itemName
product_price : price
product_category : category
即:
事件的product_id字段,收集viewProduct页面上的itemID变量;
事件的product_name字段,收集viewProduct页面上的itemName变量;
事件的product_price字段,收集viewProduct页面上的price变量;
事件的product_category字段,收集viewProduct页面上的category变量;

以上内容表示:当用户点击viewProduct页面上的.addToCart按钮时,上报一条记录到add_to_cart事件,事件的product_id, product_name, product_price, product_category 字段, 取值分别是页面上的itemID, itemName, price, category。
确定配置后,点击“检查字段”。

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此时会提示add_to_cart事件包含的具体字段,继续补充字段的名称、数据类型和备注信息。
测试和发布

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确认字段信息后,点击“保存并测试”,保存当前配置并测试上报的数据是否符合预期。

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选择一个开发者,点击“下一步”,事件配置将会实时同步到所选开发者的设备上。

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配置成功同步到设备上后,按提示在开发者的设备上打开对应小程序中进行测试操作,点击商品详情页中的“加入购物车”按钮,进行数据上报。操作完成后点击“同步结果”,可能有1-2分钟延迟。

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数据上报成功后,可在当前窗口查看上报详情。如果数据符合预期,认为测试成功,点击“关闭”回到事件编辑页面。

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点击“保存并发布”并确认操作,该事件配置正式生效,大概5分钟后,即可开始收集所有用户的数据。注意:发布后,事件已有字段的名称和数据类型不可更改,但可继续修改配置、新增字段。
同理,可以定义下单、支付等其他事件并发布事件配置、收集数据。
分析数据

发布事件配置、收集数据后,可以进行相应的数据分析。
1. 统计不同城市用户的订单量
进入“数据分析” – “自定义分析” – “事件分析”

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事件:选择“下单”;
指标:选择“总次数”和“去重人数”,即下单操作的次数和人数,表示订单数和下单用户数;
分组:选择“城市”,即按城市分别统计订单数和下单用户数;
过滤:数据筛选条件,例如只统计广东省的数据,则选择省份等于广东省,也可以不选择;
时间:选择时间范围以及数据的时间粒度,例如查看最近7天每天的数据。
完成后点击“查询”。

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数据开始计算,根据数据量大小不同,可能有一定的等待时间。你可以点击“收进后台”,在当前页面进行新的查询,也可以在历史查询记录中查看之前的数据。

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统计完成后,当前页面将展示各个城市的下单总次数、总人数。由于分组项太多,图表仅展示部分数据,你可以设置“显示其他数据”来选择希望查看的城市和指标;详细数据将会显示全部城市的数据,可以查看或下载。
2. 商品购买流程中各个步骤的转化和流失情况
进入“数据分析” – “自定义分析” – “漏斗分析”

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首次进入时,点击“新建漏斗”创建漏斗。

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填写漏斗名称,确认一个简洁清晰的名称,有利于对应分析。

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设置漏斗步骤,每个步骤对应一个事件,本漏斗中设置步骤是查看商品-查看详情-加入购物车-下单-支付。每个步骤确认后点击右下角“添加步骤”继续添加下一个步骤。

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完成后回到数据查询页,设置查询条件。

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漏斗名称:选择已创建的“购买转化漏斗”;
分组:选择需要分组统计的字段,也可以不选择,不选择时将统计总体;
过滤:数据筛选条件,例如只统计广东省的数据,则选择省份等于广东省,也可以不选择;
时间:选择时间范围,将统计此范围内总体漏斗转化情况,此处选择12.22-12.31。
点击查询,查看数据结果。

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图表显示,12.22-12.31内,查看商品的人数共985人。这些用户到后面每个步骤的转化率依次为93.50%,84.04%,74.68%,65.92%.详情数据会展示了每个步骤的具体数据,可以下载查看。
进一步,可以更新查询条件,例如设置分组条件,选择“城市”字段,可以查看各城市的详细漏斗数据;设置过滤条件,可只查看部分选定用户的漏斗转化数据;拉长时间范围,可以看这些查看商品的用户在更长时间内的转化和流失情况。
以上简单介绍了如何使用自定义分析功能分析用户购买行为,下面将介绍自定义分析功能详情。
事件管理

事件及其字段

事件是自定义分析进行用户行为数据收集和分析的模型。
一个事件的数据都是由多个字段组成,字段包括系统默认字段和用户自定义字段。
系统默认字段由系统收集数据,如用户地域、设备类型等;而用户自定义字段则是用户指定并收集数据。
字段的定义是全局的,即事件A使用了字段a,事件B也使用了字段a,a在事件A和B中的定义及描述是一致的。
在“数据分析”-“自定义分析”-“事件管理”页面可以查看系统默认字段及已有的用户定义字段。
目前,字段类型支持32位整数型及字符型。

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事件的编辑与发布

可以通过新增事件创建一个事件,修改事件来编辑一个事件,事件只有发布之后,才在收集和分析数据时正式生效。

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“新增事件”可以增加新的事件。
“查看发布版”可以看到这个事件目前正式发布的版本。
“修改”可以编辑这个事件。


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Kenyataan:
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