小程序如何做数据分析方法大全

精细化运营的核心就是数据驱动，这和《精益创业》中的
「Build-Measure-Learn」框架不谋而合。

首先我们有一个好的想法，然后我们把它落地做成了产品，例如小程序。

有了产品，我们需要衡量效果如何；并且通过数据分析的方式进行评估，然后不断优化。

其中，围绕数据（Data）展开小程序的效果评估（Measure）与优化（Learn）是我们今天要介绍的重点。

二、小程序有哪些统计方法？现在有很多的统计方法和统计工具，那么如何找到我们需要的东西呢？我强烈建议大家要有精益分析的思维，从海量数据中找准核心指标，而这些指标往往就蕴藏在概览指标或者行为指标里面。

（一）小程序的数据指标1.运营概览数据微信官方提供了若干指标，这些指标大家都比较熟悉，和网页或者app里面的指标类似。

具体如下：
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打开次数：打开小程序总次数，用户从打开小程序到主动关闭小程序或超时退出计为一次，可理解为一个Session（会话）。

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页面浏览量：访问小程序内所有页面的总次数，多个页面之间跳转、同一页面的重复访问计为多次访问。

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访问人数：访问小程序内所有页面的总用户数，同一用户多次访问不重复计。

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新访问用户数：首次访问小程序页面的用户数，同一用户多次访问不重复计。

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入口页：用户进入小程序访问的第一个页面。

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受访页：用户进入小程序访问的所有页面。

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分享次数：分享小程序的总次数。

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分享人数：分享小程序的总人数。

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重点介绍一下「入口页」，小程序的每个页面都可以做成二维码推广，类似于「落地页」的概念。

用户扫不同的二维码，可能出现不同的入口页，这是一个比较新的指标。

回顾上面的指标，它们更多局限于运营概况、结果型的指标。

这些指标无法告诉你用户使用小程序的过程中发生了什么，缺乏行动的引导性。

比如说「分享人数」指标下跌了，但是为什么下跌了，上述指标是无法告诉你答案的。

2.有效的用户行为数据除了概览指标，用户的行为指标也是非常重要的，具体包括：点击、进入页面、下拉刷新、加载、分享等等。

如果把这些行为串联起来，放在时间维度上，那么我们就可以看到用户的行为流和事件流。

如果把这件事
情给做好的话，小程序的数据分析是非常有意义的。

用户行为数据非常庞大，找到真正重要的用户行为非常关键。

以点击为例，用户在你的小程序你们可能会有非常多的点击，那么我们该关注哪一个呢？这里我提出「有效用户行为」的概念，这个是跟你的业务目的息息相关的。

微信小程序示例上面三款小程序依次是轻芒杂志、今日头条和豆瓣评分，我们来分析一下它们各自的「有效用户行为」。

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轻芒杂志是一个精品阅读的小程序，「收藏」是它的有效用户行为。

用户收藏了文章代表用户认可你的内容，他将来可能会返回来继续看这篇文章。

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今日头条是一个内容或咨询的小程序，「下拉刷新」就是它的有效用户行为。

从用户角度来说，下拉代表用户对这些内容有需求；对于头条来说，下拉代表有更多广告展现的机会、有更多商业变现的空间。

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豆瓣评分是一个用户查找电影评分的小程序，「搜索」说明用户在主动、明确地查找某部电影，这正是这款小程序期望达到的目的。

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3.用户特征数据用户的特征数据也非常重要，包括设备机型、网络类型、
地域特征等等，其他的还有用户渠道来源。

无论是web时代还是app 时代，线下推广区分渠道是一件很头疼的事情。

小程序的二维码可以添加渠道参数，这样就非常方便识别不同渠道。

在这里要强调一点，除了分析不同渠道的数量以外，我们要渠道信息放到用户特征信息里面，在
后期的分析中一起考虑。

（二）小程序的统计方法那么我们该如何去获取上面这些数据呢？接下来，我给大家介绍小程序三种主要的统计方法。

1.小程序官方数据统计微信小程序的后台提供了数据统计功能，你可以从后台看到比较全面的概览数据。

同时还有实时数据，你可以看到实时有多少人正在使用你的产品。

小程序参数配置页面（内测中）
微信小程序也提供了一定的行为数据，这是是微信小程序正在内测的页面，给我的感觉是非常复杂。

如果你要监测某个行为，你要挑选行为类型，你还需要填写页面的路径、按钮的名称等一系列配置参数，对于产品或者运营人员来说，这是一件成本和门槛都很高的事情。

另一方面，官方还没有来源统计的数据。

2.自定义/第三方埋点统计这是一个年代比较久远的、被大家认可的统计方法，就是埋点。

为每一个用户行为定义一个事件，事件触发的时候上报，它的优点是什么数据都能统计。

埋点的缺点是部署的成本高，一方面是埋点需要开发人员加入、需要很多开发或者规划的时间。

同时，不埋点就没有数据，漏埋、错埋都没有正确的数据，而且埋点的话数据是不可以回溯的。

所以这需要非常精心的设计，操作中成本非常高。

3.无埋点统计无埋点，这是近些年比较火的统计方法。

无论是网页、app还是小程序，一次性集成SDK，就可以采集页面访问、点击行为、用户特征等全量数据。

你需要做的就是定义指标，然后就可以灵活进行自定义分析
了。

在无埋点的基础上，补充必要的人工配置，可以非常轻松、高效地完成主要的数据统计和监控工作。

三、小程序有哪些数据分析方法？有价值的分析都是围绕业务目的进行的，如果对所有数据都进行分析的话，那就是为了分析而分析，这样会使你的决策大大偏离你的商业目的。

现在大家都开始琢磨小程序的业务场景，因为涉及到的商业领域非常多，我们不一一分析。

但是有一点可以肯定的是，用户增长是所有小程序共同的、最直观的目的。

增长黑客的「海盗法则」提到用户增长，不得不提「增长黑客」；「增长黑客」这个词在国内已经被逐渐接受了，增长黑客的海盗法则AARRR也被大家所熟知。

AARRR包括五个方面，分别是用户获取Acquisition、用户激活（Activation）、用户留存（Retention）、变现营收（Revenue）与推荐传播（Referral）。

下面我介绍一下，如何从AARRR五个方面做好小程序的数据分析。

（一）用户获取微信小程序目前有4种推广方式，分别是二维码、搜索、分享与公众号引荐，其中我们强调二维码是最重要的一种推广方式。

大家都知道推广是有成本的，所以我们需要优化推广渠道、提高转化效率、降低获客成本。

以前app推广的时候，我们将用户下载并打开app作为获取一个新用户的标准，但是小程序不行。

因为打开小程序实在是太浅了，用户跳出小程序也很简单，甚至都不需要卸载这个动作。

所以评估小程序的获客成本时，应该分析打开小程序页面并完成某个有效动作这部分用户的获客成本。

某O2O小程序以同样的成本分别在写字楼、高校、高铁站、商场进行了线下投放，用户可以扫码进入小程序进行下单购买。

下面是该小程序的投放效果数据：
某O2O小程序的投放效果
如果还是按照app时代的标准，将下载并打开作为一个新用户，那么上面小程序的最佳渠道应该是商场，扫码进入人数最多、达3000人。

如果你将用户「下单」「支付成功」考虑在内的话，你会发现商场渠道的转化率特别差，反倒是高铁站渠道的转化特别高。

显然，在这里用户「下单」和「支付成功」才是有效用户行为。

我举这个例子是为了让大家重视，小程序推广一定要以「有效用户行为」为获客标准；仅仅把扫码进入首页作为获客评估方式的话，会误导你做出错误的决策。

（二）激活用户我们激活定位为：活跃用户产生了有效的行为。

我们要围绕有效行为的相关指标去做更加深入的分析，从而找到激活用户的关键；或者说我们要去分析，用户激活失败的最大原因在哪里。

小程序激活过程
以一个用户在线购物为例，这个过程可以分为三个大的步骤：
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第一步，用户扫二维码进入小程序页面
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第二步，用户选好商品下单
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第三步，用户支付成功
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通过这三个过程数据，我们可以很快发现用户在哪里流失，然后采取针对性的运营方式，提高用户的激活率。

（三）提高留存留存是指用户首次访问之后还会继续访问你的产品，相关指标有次日留存率、7天留存率、30天留存率等等。

但是之前的留存更多强调的是打开或者进入页面的动作，而在小程序里面我们强调用户有效行为的留存率，例如O2O 小程序可以关注用户「支付成功」这个行为的留存情况。

找到小程序留存的魔法数字
留存分析中有一个非常重要的概念-魔法数字（Magic Number），这是最先由Facebook、LinkedIn等社交巨头发现的。

比如LinkedIn发现新用户第一周内添加5个社交关系的话，它的次周留存率高达85%，是一般用户活跃度的三倍。

这个在我们生活中也很常见，比如信用卡发卡方规定，两个月内完成5笔100+以上的消费，信用卡免年费、送礼品等等。

其目的在于让用户形成使用产品的习惯、提高用户的留存度和活跃度。

对于小程序，也可以很好的运用魔法数字。

某O2O小程序发现，每周消费满两笔的用户，次周留存高达45%，这是一个非常高的留存率。

既然如此，我们可以推出针对性的运营策略，比如「第二笔半
价」「满2送1」等等，提升用户的留存率。

（四）获利变现小程序的变现模式非常重要，受到之前的经验和教训，这次大家都提前开始思考小程序的商业模式。

要知道如果不能有效变现的话，小程序是很难持久、健康增长的。

从数据分析的角度思考小程序的变现模式，我们可以采取A/B测试的方式来探索盈利模式。

如果你是一个内容型的小程序，那么你可以尝试在一部分用户的信息流中加入商业广告，商业广告势必造成部分用户的反感。

那么你可以通过数据分析不断优化广告的内容、形式、投放人群，从而在商业变现和用户体验之中取得平衡。

（五）推荐传播传播和推荐在微信小程序里面指的就是分享，虽然分享到朋友圈是不行了，但是还是有非常多的微信群和好友可以分享。

小程序分享到群组的预览中包括三个元素：标题、文字注释、图片。

可以预知的是，不同的图文组合下，群组中用户的点击率是不同的。

通过不断测试以及数据分析，我们可以找出最佳的图文组合，提升小程序在微信群中的打开率和分享可能性。

同时，我们可以按照维度进行切分。

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第一，都是哪些人在分享小程序，他们有哪些特点？
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第二，分享小程序的这些人都有哪些共同的有效用户行为，在分享小程序之前他们都有哪些共性的操作。

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这些特征应该是我们提升用户分享可能的关键点。

AARRR的五个环节并不是一个阶段都要考虑在内，最重要的是有精益分析的思维，你要知
道增长的每一个环节都可以优化。

最后把AARRR聚焦到小程序的具体问题上，多测试、多优化，最终实现小程序的稳步增长。