微信小程式資料分析指南

功能概述

小程式資料分析，是針對小程式開發者、營運商的資料分析工具，提供關鍵指標統計、即時存取監控、自訂分析等，幫助小程式產品迭代優化和營運。主要功能如下：概況：提供小程式關鍵指標趨勢以及top頁面存取數據，快速了解小程式發展概況；存取分析：提供小程式使用者存取來源、規模、頻次、時長、深度以及頁面詳情等數據，具體分析使用者新增與活躍情況；即時統計：提供小程式即時存取數據，滿足即時監控需求；自訂分析：配置自訂上報，精細追蹤使用者在小程式內的行為，結合使用者屬性、系統屬性、事件屬性進行靈活多維的事件分析和漏斗分析，滿足小程式的個人化分析需求；留存分析：提供小程式新增使用者和活躍使用者的留存數據，分析使用者留存與流失，功能正在開發中；使用者畫像：提供小程式的使用者畫像數據，包括使用者地理、性別、平台類型、裝置、網路類型等，功能正在開發中。

概況

昨日概況

   

查看昨天關鍵用戶指標，反映小程式昨日用戶活躍概況，以及對比一天前、一周前、一月前的成長率。
趨勢概況

查看關鍵指標的趨勢，包括累積造訪用戶數、開啟次數、造訪次數、造訪人數、新造訪用戶數、分享次數、分享人數、人均停留時長、次均停留時長（參見【指標解釋】），可選擇時間進行比較。
Top頁面

查看使用者最常造訪的頁面，以及頁面造訪次數和占比（單一頁面造訪次數/總造訪次數），區分入口頁和受訪頁。其中，入口頁指使用者進入小程式造訪的第一個頁面；受訪頁指使用者造訪的每一個頁面。
即時統計

#查看即時使用者存取數據，可以選擇所有頁面或單一頁面為分析對象，可選擇特定的時間粒度（1分鐘、5分鐘、10分鐘、30分鐘、1小時），可依時間進行比較。為了更好地查看數據趨勢，時間粒度為分鐘時，請注意合理選擇時間範圍。
詳情資料查看每個頁面在所選時間範圍內的總造訪次數及佔比。
存取分析

存取趨勢

查看小程式的使用者存取趨勢，包括開啟次數、造訪次數、造訪人數、新使用者數、人均訪問時長、次均訪問時長、平均訪問深度。 （請參閱【指標解釋】）
可以選擇時間粒度，按天、週、月匯總查看。當時間粒度為週或月時，次數為累積總和值，人數去重。
存取分佈

存取來源，即使用者存取小程式的特定場景，如二維碼、小程式桌面等。你可以查看各個場景的小程式開啟次數，分析小程式的使用者管道。
訪問時長，即用戶從打開小程序，到主動關閉或超時退出小程序的過程中停留的時長，你可以查看各個時長區間的打開次數，分析用戶對小程序的喜愛或依賴程度。
訪問深度，即用戶從打開小程序，到主動關閉或超時退出小程序的過程中訪問的去重頁面數，你可以查看各個訪問深度區間的打開次數，了解小程序的普通用戶、深度用戶分佈。
訪問頁面

#

查看選定時間範圍內，每個小程式頁面的造訪次數、造訪人數、次均使用時間、入口頁次數、退出頁次數、退出率、分享次數、分享人數。 （參見【指標解釋】）
以上指標均為時間範圍內的累計值。可依單一指標排序顯示。
自訂分析

自訂分析支援靈活多維和近實時的用戶行為分析，可以透過自訂上報，對用戶在小程式內的行為做精細化跟踪，滿足頁面訪問等標準統計以外的個人化分析需求。例如，電商類小程式透過配置自訂上報，收集數據，可以完成如下分析：

#購買商品的人，各省、城市、年齡、性別的分佈如何？不同用戶群購買的商品數量、商品價格有何差異？

用戶造訪商品頁、查看商品詳情、查看評論、下單、付款、完成購買，逐步的轉換率如何？不同用戶群的轉換是否有差異？

今天參與線上活動的用戶，各時段（小時）的活躍度如何？

快速入門

使用小程式自訂分析，建議依照下列步驟進行

明確資料需求

#根據產品特性，合理定義事件，配置上報

測試和發布事件配置，收集資料

結合具體需求，分析資料

明確需求

例如，一個電商類別小程序，可能需要分析：

不同地區的商品訂單量、支付總金額；

商品購買流程中各步驟的轉換與流失情形。

定義事件

資料是以事件為模型進行儲存和分析的。在電商類別小程式中，使用者購買過程可能包含以下事件：

查看商品

##查看詳情

#加入購物車

下單

支付

#登錄，進入「資料分析」 – “自訂分析」 - “事件管理” ，點選「新建事件」。

以加入購物車事件為例，填寫事件英文和中文名稱：

填寫事件配置，定義如何收集資料：

在這個範例中，用一個動作上報「加入購物車」事件。

trigger，觸發條件，click，表示點擊操作觸發；

action，觸發時動作，start_and_report，表示在每一次click中，收集數據並上報；

page，觸發頁面，填viewProduct（viewProduct是商品詳情頁）；

element， 觸發元素，填.addToCart（.addToCart是一個“加入購物車」的按鈕）；

data, 事件的資料及其來源，以「欄位名字段值」來表示，其中欄位值是頁面上的一個變數。 .

這個範例中，data有四項：
product_id : itemID
product_name : itemName
product_price : price
product_category : category
即：
事件的product_id字段，product_id字段，product_id字段，product_id字段，product_id字段，product_id字段，product_id字段，product_id字段，product_id字段，product收集viewProduct頁面上的itemID變量；
事件的product_name字段，收集viewProduct頁面上的itemName變量；
事件的product_price字段，收集viewProduct頁面上的price變量；
事件的product_category字段，收集viewProduct頁面上的category變數；

以上內容表示：當使用者點選viewProduct頁面上的.addToCart按鈕時，回報一筆記錄到add_to_cart事件，事件的product_id, product_name, product_price, product_category 欄位， 取數值分別是頁面上的itemID, itemName, price, category。

確定配置後，點選「檢查欄位」。

此時會提示add_to_cart事件包含的具體字段，繼續補充字段的名稱、資料類型和備註資訊。

測試和發布

確認欄位資訊後，點擊“儲存並測試”，儲存目前配置並測試上報的資料是否符合預期。

選擇一個開發者，點擊“下一步”，事件配置將會即時同步到所選開發者的裝置上。

設定成功同步到裝置上後，按提示在開發者的裝置上開啟對應小程式中進行測試操作，點選商品詳情頁中的「加入購物車”按鈕，進行數據上報。操作完成後點選“同步結果”，可能有1-2分鐘延遲。

資料回報成功後，可在目前視窗查看上報詳情。如果資料符合預期，認為測試成功，點選「關閉」回到事件編輯頁面。

點選「儲存並發布」並確認操作，該事件配置正式生效，大概5分鐘後，即可開始收集所有使用者的資料。注意：發布後，事件已有欄位的名稱和資料類型無法更改，但可繼續修改配置、新增欄位。
同理，可以定義下單、付款等其他事件並發布事件配置、收集資料。
分析資料

發布事件配置、收集資料後，可以進行對應的資料分析。
1. 統計不同城市使用者的訂單量
進入「資料分析」 – “自訂分析」 – “事件分析”

## 事件：選擇“下單”；

指標：選擇“總次數”和“去重人數”，即下單操作的次數和人數，表示訂單數和下單用戶數；
分組：選擇“城市”，即按城市分別統計訂單數和下單用戶數；
過濾：數據篩選條件，例如只統計廣東省的數據，則選擇省份等於廣東省，也可以不選擇；
時間：選擇時間範圍以及資料的時間粒度，例如查看最近7天每天的資料。
完成後點選「查詢」。

資料開始計算，根據資料量大小不同，可能有一定的等待時間。你可以點擊“收進後台”，在目前頁面進行新的查詢，也可以在歷史查詢記錄中查看先前的資料。

統計完成後，目前頁面將顯示各個城市的下單總數、總人數。由於分組項目太多，圖表只顯示部分數據，你可以設定「顯示其他數據」來選擇希望查看的城市和指標；詳細數據將會顯示全部城市的數據，可以查看或下載。

2. 商品購買流程中各步驟的轉換與流失情況
進入「資料分析」 – 「自訂分析」 – 「漏斗分析」

首次進入時，點選「新建漏斗」建立漏斗。

填入漏斗名稱，確認一個簡潔清晰的名稱，有利於對應分析。

設定漏斗步驟，每個步驟對應一個事件，本漏斗中設定步驟是查看商品-查看詳情-加入購物車-下單-付款。每個步驟確認後點選右下角「新增步驟」繼續新增下一個步驟。

完成後回到資料查詢頁，設定查詢條件。

漏斗名稱：選擇已建立的「購買轉換漏斗」；
分組：選擇需要分組統計的字段，也可以不選擇，不選擇時將統計總體；
過濾：資料篩選條件，例如只統計廣東省的數據，則選擇省份等於廣東省，也可以不選擇；
時間：選擇時間範圍，將統計此範圍內總體漏斗轉化情況，此處選擇12.22-12.31。
點選查詢，查看資料結果。

圖表顯示，12.22-12.31內，查看商品的人數共985人。這些用戶到後面每個步驟的轉換率依序為93.50%，84.04%，74.68%，65.92%.詳情數據會展示了每個步驟的具體數據，可以下載查看。
進一步，可以更新查詢條件，例如設定分組條件，選擇「城市」字段，可以查看各城市的詳細漏斗資料；設定篩選條件，可只查看部分選定使用者的漏斗轉換資料；拉長時間範圍，可以看這些查看商品的用戶在更長時間內的轉換和流失情況。
以上簡單介紹如何使用自訂分析功能分析使用者購買行為，以下將介紹自訂分析功能詳情。
事件管理

事件及其欄位

事件是自訂分析進行使用者行為資料收集和分析的模型。
一個事件的資料都是由多個欄位組成，欄位包括系統預設欄位和使用者自訂欄位。
系統預設欄位由系統收集數據，如使用者地理、裝置類型等；而使用者自訂欄位則是使用者指定並收集資料。
字段的定義是全域的，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中的定義及描述是一致的。
在「資料分析」-「自訂分析」-「事件管理」頁面可以查看系統預設欄位及已有的使用者定義欄位。
目前，欄位類型支援32位元整數型及字元型。

事件的編輯與發布

可以透過新增事件建立一個事件，修改事件來編輯一個事件，事件只有發布之後，才在收集和分析資料時正式生效。

「新增事件」可以增加新的事件。
「查看發布版」可以看到這個事件目前正式發布的版本。
「修改」可以編輯這個事件。

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