你是否已深度理解了微信官方對小程序的統計分析的指標？你是否已經wq明確了小程序內的用戶行為分析應該如何進行？面對這片廣闊的藍海，我們應該如何依靠運營分析一往無前呢？微信小程序的精細化運營怎么做！

        {dy}，數據源必須是全面的

        統計的數據不僅應當包含頁面瀏覽的行為、打開的行為、而且應該包含分享、掃描二維碼、按鈕點擊、表單提交 等等一系列由用戶根據自己場景可以自由監測和定義的內容，這樣統計的結果才是切合業務場景的，才能解決掉小程序分析人員的問題。而且要采集一切可以合法采集并利用的內容，如操作系統、用戶定義的微信屬性(昵稱、性別、地域、頭像)等，這些都是后續做深度分析的基礎。

        就拿分享來舉例，按照目前的技術wq可以明確分享到了哪里(朋友/群)，分享頁面是什么，這個分享是誰發起的、通過分享打開小程序的用戶是點擊誰的分享而來的而不是簡單的呈現分享次數和人數。

        第二，數據必須是實時的

        唯有實時方能即刻響應，優化和調整運營方略；任何細微的延遲都可能錯失運營良機！就更不必說長達15分鐘了。

        第三，數據分析必須是多維度的

        這里的多維不是指提供了很多維度，但最終只可以選一種進行單維度的分析。而是指用戶可以自由選擇多個維度進行組合的多維分析。比如按照城市、設備型號、用戶在微信預設的性別的組合分析。只有如此，分析師才可以通過數據發掘價值，若維度單一數據就會變得毫無營養，對運營的價值也就微乎其微。

        第四，多維分析必須是及時的

        因為數據分析的過程其實是不斷的假設和驗證的過程，當我們看到某一個數據后，會提出一個假設，針對這個假設我們會使用分析系統通過多維組合得到相應的結果，在這結果的基礎上，需要不斷的去提出新的假設，從而進一步得到我們想要的結果，驗證我們的結論。因此整個過程是實時組合維度，及時出查詢結果。

        第五，來源一定是需要被明確的

        目前微信的推廣方式有四種：二維碼、搜索、分享、自有公眾號引薦。就二維碼而言，可以被分成 N 多種，每個二維碼攜帶不同參數標識不同的店鋪或者廣告位。因此分來源的統計可以精準的評估僅有的推廣形式下各渠道的推廣效果。

        第六，以人為中心，明確每一個用戶的個體行為軌跡

        通過個體行為可以研究用戶行為動機，也可以通過用戶行為軌跡映射出產品的問題。同時，在對用戶行為進行多維細分之后，必須知道發生這些行為的用戶是誰。只有做到這點，我們才有能力去開展漏斗分析和用戶自動分組。這點也是 PC 時代網站分析的一大進階，大家可以回想，在以前我們分析網站都用 CNZZ 或者百度統計，gd點的話用 GA 。但這些都提供給我們的是統計數據，無法深度研究數據背后的用戶以及個體用戶行為特征。而現在，張小龍將小程序頁比作 PC 時代的網頁，那我們在分析上還能按照傳統的統計分析來做么，答案必須是不。目前我們已經有了精益化以人為中心的用戶行為分析理念，他帶給我們的是更大效率的提升，所以我們必須以事件為起點，以人為核心進行用戶的精細化分析和運營。

        第七，可以提供漏斗分析

        漏斗是衡量用戶轉化最直觀的方式，可以明確用戶在核心轉化點的流失和轉化情況。如果同時運用多維度分析，可以更加明確在哪些情況下該轉化突然變低，從而找出問題優化產品或流程。

        第八，用戶是需要被分群管理的

        通過以上的多維分析，所有的用戶可以被按照既定的規則或者行為特征分為不同的群組進行管理或者分析。比如將用戶分為高轉化用戶組、潛在轉化用戶組等。

        第九，數據整合能力

        微信小程序的數據是獨立的，難以和外部的數據實現打通和整合，那么如何更好的利用這部分數據，從而發揮它的{zd0}價值，就在于怎么選擇統計分析工具，或者將數據整個回傳，自己實現私有的 BI 展示或者對接自有的 CRM 數據。

        總結：以上的九點，應該是做微信小程序統計分析必不可缺少重要的關鍵環節。同時不斷提升優化小程序，才能更適應趨勢發展。

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