功能概述小程序數(shù)據(jù)分析,是面向小程序開發(fā)者、運(yùn)營者的數(shù)據(jù)分析工具,提供關(guān)鍵指標(biāo)統(tǒng)計(jì)、實(shí)時(shí)訪問監(jiān)控、自定義分析等,幫助小程序產(chǎn)品迭代優(yōu)化和運(yùn)營。主要功能如下:概況:提供小程序關(guān)鍵指標(biāo)趨勢以及top頁面訪問 ...
小程序數(shù)據(jù)分析,是面向小程序開發(fā)者、運(yùn)營者的數(shù)據(jù)分析工具,提供關(guān)鍵指標(biāo)統(tǒng)計(jì)、實(shí)時(shí)訪問監(jiān)控、自定義分析等,幫助小程序產(chǎn)品迭代優(yōu)化和運(yùn)營。主要功能如下:
概況:提供小程序關(guān)鍵指標(biāo)趨勢以及top頁面訪問數(shù)據(jù),快速了解小程序發(fā)展概況;
訪問分析:提供小程序用戶訪問來源、規(guī)模、頻次、時(shí)長、深度以及頁面詳情等數(shù)據(jù),具體分析用戶新增和活躍情況;
實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì):提供小程序?qū)崟r(shí)訪問數(shù)據(jù),滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控需求;
自定義分析:配置自定義上報(bào),精細(xì)跟蹤用戶在小程序內(nèi)的行為,結(jié)合用戶屬性、系統(tǒng)屬性、事件屬性進(jìn)行靈活多維的事件分析和漏斗分析,滿足小程序的個(gè)性化分析需求;
留存分析:提供小程序新增用戶和活躍用戶的留存數(shù)據(jù),分析用戶留存與流失,功能正在開發(fā)中;
用戶畫像:提供小程序的用戶畫像數(shù)據(jù),包括用戶地域、性別、平臺(tái)類型、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)類型等,功能正在開發(fā)中。

查看昨日關(guān)鍵用戶指標(biāo),反映小程序昨日用戶活躍概況,以及對(duì)比一天前、一周前、一月前的增長率。

查看關(guān)鍵指標(biāo)的趨勢,包括累計(jì)訪問用戶數(shù)、打開次數(shù)、訪問次數(shù)、訪問人數(shù)、新訪問用戶數(shù)、分享次數(shù)、分享人數(shù)、人均停留時(shí)長、次均停留時(shí)長(參見【指標(biāo)解釋】),可選擇時(shí)間進(jìn)行對(duì)比。

查看用戶最常訪問的頁面,以及頁面訪問次數(shù)和占比(單個(gè)頁面訪問次數(shù)/總訪問次數(shù)),區(qū)分入口頁和受訪頁。其中,入口頁指用戶進(jìn)入小程序訪問的第一個(gè)頁面;受訪頁指用戶訪問的每一個(gè)頁面。

查看實(shí)時(shí)用戶訪問數(shù)據(jù),可以選擇所有頁面或單個(gè)頁面為分析對(duì)象,可以選擇具體的時(shí)間粒度(1分鐘、5分鐘、10分鐘、30分鐘、1小時(shí)),可以按時(shí)間進(jìn)行對(duì)比。為了更好地查看數(shù)據(jù)趨勢,時(shí)間粒度為分鐘時(shí),請(qǐng)注意合理選擇時(shí)間范圍。
詳情數(shù)據(jù)查看每一個(gè)頁面在所選時(shí)間范圍內(nèi)的總訪問次數(shù)及占比。

查看小程序的用戶訪問趨勢,包括打開次數(shù)、訪問次數(shù)、訪問人數(shù)、新用戶數(shù)、人均訪問時(shí)長、次均訪問時(shí)長、平均訪問深度。(參見【指標(biāo)解釋】)
可以選擇時(shí)間粒度,按天、周、月匯總查看。當(dāng)時(shí)間粒度為周或月時(shí),次數(shù)為累計(jì)匯總值,人數(shù)去重。

訪問來源,即用戶訪問小程序的具體場景,如二維碼、小程序桌面等。你可以查看各個(gè)場景的小程序打開次數(shù),分析小程序的用戶渠道。
訪問時(shí)長,即用戶從打開小程序,到主動(dòng)關(guān)閉或超時(shí)退出小程序的過程中停留的時(shí)長,你可以查看各個(gè)時(shí)長區(qū)間的打開次數(shù),分析用戶對(duì)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(dòng)關(guān)閉或超時(shí)退出小程序的過程中訪問的去重頁面數(shù),你可以查看各個(gè)訪問深度區(qū)間的打開次數(shù),了解小程序的普通用戶、深度用戶分布。

查看選定時(shí)間范圍內(nèi),每個(gè)小程序頁面的訪問次數(shù)、訪問人數(shù)、次均使用時(shí)長、入口頁次數(shù)、退出頁次數(shù)、退出率、分享次數(shù)、分享人數(shù)。(參見【指標(biāo)解釋】)
以上指標(biāo)均為時(shí)間范圍內(nèi)的累計(jì)值。可以按單個(gè)指標(biāo)排序顯示。
自定義分析支持靈活多維和近實(shí)時(shí)的用戶行為分析,可以通過自定義上報(bào),對(duì)用戶在小程序內(nèi)的行為做精細(xì)化跟蹤,滿足頁面訪問等標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)以外的個(gè)性化分析需求。例如,電商類小程序通過配置自定義上報(bào),收集數(shù)據(jù),可以完成如下分析:
使用小程序自定義分析,建議按以下步驟進(jìn)行
例如,一個(gè)電商類小程序,可能需要分析:
數(shù)據(jù)是以事件為模型進(jìn)行存儲(chǔ)和分析的。電商類小程序中,用戶購買過程可能包括如下事件:
登錄https://mp.weixin.qq.com ,進(jìn)入“數(shù)據(jù)分析” – “自定義分析” - “事件管理”,點(diǎn)擊 “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,定義如何收集數(shù)據(jù):

這個(gè)例子中,用一個(gè)動(dòng)作上報(bào)“加入購物車”事件。
trigger,觸發(fā)條件,click,表示點(diǎn)擊操作觸發(fā);
action,觸發(fā)時(shí)動(dòng)作,start_and_report,表示在每一次click中,收集數(shù)據(jù)并上報(bào);
page,觸發(fā)頁面,填viewProduct(viewProduct是商品詳情頁);
element, 觸發(fā)元素,填.addToCart(.addToCart是一個(gè)“加入購物車”的按鈕);
data, 事件的數(shù)據(jù)及其來源,用“字段名 字段值”來表示,其中字段值是頁面上的一個(gè)變量。.
這個(gè)例子中,data有四項(xiàng):
product_id : itemID
product_name : itemName
product_price : price
product_category : category
即:
事件的product_id字段,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變量;
以上內(nèi)容表示:當(dāng)用戶點(diǎn)擊viewProduct頁面上的.addToCart按鈕時(shí),上報(bào)一條記錄到add_to_cart事件,事件的product_id, product_name, product_price, product_category 字段, 取值分別是頁面上的itemID, itemName, price, category。
確定配置后,點(diǎn)擊“檢查字段”。

此時(shí)會(huì)提示add_to_cart事件包含的具體字段,繼續(xù)補(bǔ)充字段的名稱、數(shù)據(jù)類型和備注信息。

確認(rèn)字段信息后,點(diǎn)擊“保存并測試”,保存當(dāng)前配置并測試上報(bào)的數(shù)據(jù)是否符合預(yù)期。

選擇一個(gè)開發(fā)者,點(diǎn)擊“下一步”,事件配置將會(huì)實(shí)時(shí)同步到所選開發(fā)者的設(shè)備上。

配置成功同步到設(shè)備上后,按提示在開發(fā)者的設(shè)備上打開對(duì)應(yīng)小程序中進(jìn)行測試操作,點(diǎn)擊商品詳情頁中的“加入購物車”按鈕,進(jìn)行數(shù)據(jù)上報(bào)。操作完成后點(diǎn)擊“同步結(jié)果”,可能有1-2分鐘延遲。

數(shù)據(jù)上報(bào)成功后,可在當(dāng)前窗口查看上報(bào)詳情。如果數(shù)據(jù)符合預(yù)期,認(rèn)為測試成功,點(diǎn)擊“關(guān)閉”回到事件編輯頁面。


點(diǎn)擊“保存并發(fā)布”并確認(rèn)操作,該事件配置正式生效,大概5分鐘后,即可開始收集所有用戶的數(shù)據(jù)。注意:發(fā)布后,事件已有字段的名稱和數(shù)據(jù)類型不可更改,但可繼續(xù)修改配置、新增字段。
同理,可以定義下單、支付等其他事件并發(fā)布事件配置、收集數(shù)據(jù)。
發(fā)布事件配置、收集數(shù)據(jù)后,可以進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析。
1. 統(tǒng)計(jì)不同城市用戶的訂單量
進(jìn)入“數(shù)據(jù)分析” – “自定義分析” – “事件分析”


事件:選擇“下單”;
指標(biāo):選擇“總次數(shù)”和“去重人數(shù)”,即下單操作的次數(shù)和人數(shù),表示訂單數(shù)和下單用戶數(shù);
分組:選擇“城市”,即按城市分別統(tǒng)計(jì)訂單數(shù)和下單用戶數(shù);
過濾:數(shù)據(jù)篩選條件,例如只統(tǒng)計(jì)廣東省的數(shù)據(jù),則選擇省份等于廣東省,也可以不選擇;
時(shí)間:選擇時(shí)間范圍以及數(shù)據(jù)的時(shí)間粒度,例如查看最近7天每天的數(shù)據(jù)。
完成后點(diǎn)擊“查詢”。

數(shù)據(jù)開始計(jì)算,根據(jù)數(shù)據(jù)量大小不同,可能有一定的等待時(shí)間。你可以點(diǎn)擊“收進(jìn)后臺(tái)”,在當(dāng)前頁面進(jìn)行新的查詢,也可以在歷史查詢記錄中查看之前的數(shù)據(jù)。

統(tǒng)計(jì)完成后,當(dāng)前頁面將展示各個(gè)城市的下單總次數(shù)、總?cè)藬?shù)。由于分組項(xiàng)太多,圖表僅展示部分?jǐn)?shù)據(jù),你可以設(shè)置“顯示其他數(shù)據(jù)”來選擇希望查看的城市和指標(biāo);詳細(xì)數(shù)據(jù)將會(huì)顯示全部城市的數(shù)據(jù),可以查看或下載。
2. 商品購買流程中各個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化和流失情況
進(jìn)入“數(shù)據(jù)分析” – “自定義分析” – “漏斗分析”

首次進(jìn)入時(shí),點(diǎn)擊“新建漏斗”創(chuàng)建漏斗。

填寫漏斗名稱,確認(rèn)一個(gè)簡潔清晰的名稱,有利于對(duì)應(yīng)分析。

設(shè)置漏斗步驟,每個(gè)步驟對(duì)應(yīng)一個(gè)事件,本漏斗中設(shè)置步驟是查看商品-查看詳情-加入購物車-下單-支付。每個(gè)步驟確認(rèn)后點(diǎn)擊右下角“添加步驟”繼續(xù)添加下一個(gè)步驟。


完成后回到數(shù)據(jù)查詢頁,設(shè)置查詢條件。

漏斗名稱:選擇已創(chuàng)建的“購買轉(zhuǎn)化漏斗”;
分組:選擇需要分組統(tǒng)計(jì)的字段,也可以不選擇,不選擇時(shí)將統(tǒng)計(jì)總體;
過濾:數(shù)據(jù)篩選條件,例如只統(tǒng)計(jì)廣東省的數(shù)據(jù),則選擇省份等于廣東省,也可以不選擇;
時(shí)間:選擇時(shí)間范圍,將統(tǒng)計(jì)此范圍內(nèi)總體漏斗轉(zhuǎn)化情況,此處選擇12.22-12.31。
點(diǎn)擊查詢,查看數(shù)據(jù)結(jié)果。

圖表顯示,12.22-12.31內(nèi),查看商品的人數(shù)共985人。這些用戶到后面每個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化率依次為93.50%,84.04%,74.68%,65.92%.詳情數(shù)據(jù)會(huì)展示了每個(gè)步驟的具體數(shù)據(jù),可以下載查看。
進(jìn)一步,可以更新查詢條件,例如設(shè)置分組條件,選擇“城市”字段,可以查看各城市的詳細(xì)漏斗數(shù)據(jù);設(shè)置過濾條件,可只查看部分選定用戶的漏斗轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù);拉長時(shí)間范圍,可以看這些查看商品的用戶在更長時(shí)間內(nèi)的轉(zhuǎn)化和流失情況。
以上簡單介紹了如何使用自定義分析功能分析用戶購買行為,下面將介紹自定義分析功能詳情。
事件是自定義分析進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)收集和分析的模型。
一個(gè)事件的數(shù)據(jù)都是由多個(gè)字段組成,字段包括系統(tǒng)默認(rèn)字段和用戶自定義字段。