微信小程序数据分析教程

微信小程序数据分析教程 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

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 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 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

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 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

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 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：

1. 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？ 2. 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？ 3. 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 1. 明确数据需求

2. 根据产品特性，合理定义事件，配置上报

3. 测试和发布事件配置，收集数据

4. 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

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

以加入购物车事件为例，填写事件英文和中文名称：

填写事件配置，定义如何收集数据： 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”。

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

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。 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。

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。 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。

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”

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”。 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。

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”

首次进入时，点击“新建漏斗”创建漏斗。 填写漏斗名称，确认一个简洁清晰的名称，有利于对应分析。 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。

完成后回到数据查询页，设置查询条件。 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。 点击查询，查看数据结果。

图表显示，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%，%，%，%.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。