微信小程序数据分析教程Word文档格式.docx
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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。
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,满足页面访问等规范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”-“事件经管”,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:
事件。
这个例子中,用一个动作上报“加入购物车”,表示点击操作触发;
,触发条件,triggerclick中,收集数据并上报;
,表示在每一次,触发时动作,start_and_reportclickaction是商品详情页);
(viewProductviewProductpage,触发页面,填的按钮);
”加入购物车“是一个.addToCart(.addToCart触发元素,填,element
来表示,其中字段值是页面上的一个”data,事件的数据及其来源,用“字段名字段值.变量。
有四项:
data这个例子中,product_id:
itemIDproduct_name:
itemNameproduct_price:
priceproduct_category:
category即:
变量;
页面上的itemIDviewProduct事件的product_id字段,收集变量;
页面上的itemName事件的product_name字段,收集viewProduct变量;
price字段,收集viewProduct页面上的product_price事件的变量;
页面上的viewProductcategory事件的product_category字段,收集上报一条记录.addToCart按钮时,页面上的以上内容表示:
当用户点击viewProductproduct_id,product_name,product_price,add_to_cart事件,事件的到itemID,itemName,price,取值分别是页面上的product_category字段,category。
。
”检查字段“确定配置后,点击
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
,保存当前配置并测试上报的数据是否符合预期。
”保存并测试“确认字段信息后,点击
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”,分钟延迟。
1-2可能有.
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。
”查询“完成后点击
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
”漏斗分析”–“自定义分析”–“数据分析“进入.
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”;
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;
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12.22-12.31。
点击查询,查看数据结果。
图表显示,12.22-12.31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93.50%,84.04%,74.68%,65.92%.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。
事件经管
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和中的定义及描述是一致的。
B.
在“数据分析”-“自定义分析”-“事件经管”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。
事件的编辑与发布
可以通过新增事件创建一个事件,修改事件来编辑一个事件,事件只有发布之后,才在收集和分析数据时正式生效。
“新增事件”可以增加新的事件。
“查看发布版”可以看到这个事件目前正式发布的版本。
可以编辑这个事件。
”修改“
新增/修改事件
点击“修改”编辑已有事件,进入修改事件页面。
或者点击“新建事件”创建事件。
新增事件时,需要填写事件的英文名称和中文名称。
英文名称可由小写字母、下划线、数字组成,并以小写字母开头,长度为32字以内,并且不能跟已有的事件的英文名称相同;
中文名称在32字符以内,不能跟已有的事件的中文名称相同。
编辑事件,首先需要编辑这个事件的配置,即如何收集数据,配置的具体细节见【事件上报配置说明】.
如图,表示在view_product事件中,将使用product_id,product_name,
product_price,product_category,product_producer这些字段,收集页面上的信息,如果这些字段之前没有被view_product事件使用过,那么将添加到事件里。
编辑事件配置后,点击“检查字段”,会检查上报的配置里指定了哪些字段,是否需要添加到事件里。
如图,这个例子中五个字段对于事件来说还未发布使用过,都是新增字段。
其中,product_category,product_id,product_name,product_price在其他事件里定义过了,其类型和含义都是确定的(如前面所说,字段的定义是全局的),而product_producer没有定义过,所以需要补充信息。
更多细节,参见【事件字段说明】。
,将本次修改保存下来。
”保存“补充字段定义后,可以点击
“保存并测试”,将保存当前配置并进入测试流程,可以检查数据上报是否符合预期,参见【事件测试流程】。
“保存并发布”,将保存当前配置并发布,可以正式收集和分析用户行为数据。
重置为线上版本
撤销修改。
“重置为线上版本”修改事件配置后,如果不符合实际需求,可以点击。
“保存”后需要再点击重置为线上版本注意,该操作不会自动保存,“”事件上报配置说明每个事件都需要指定收集数据的方式,这个是通过事件上报配置来经管的。
事件上报配置的每一项都是一个动作,可以由一到多个动作组成。
动作的各项含义如下:
:
trigger,触发条件elementclick点击时触发,必须指定和pagepageenterPage进入页面时触发,必须指定pageleavePage离开页面时触发,必须指定pagepullDownRefresh下拉刷新时触发,必须指定加载小程序时触发launch
切换到后台触发background
切换到前台触发foreground
分享时触发share
发生时的动作,默认会收集数据,包括系统默认数据和用户自定义数据actiontrigger(data中定义)只收集数据;
空
初始化并收集数据;
start
收集数据并上报事件数据report
初始化,收集数据后上报;
start_and_report
start操作是不会上报的。
之前必须有注:
每次reportstart操作,未经过触发条件,则时序如下:
如果设置了对于一个动作,start_and_report,且指定了click->
reportclickevent->
start->
收集数据app.json此规则与小程序,page触发的页面如pages/index/index,pages/list/list,ANY_PAGEpages的字段保持一致,。
如果需要任意页面触发,则填写'
#'
'
.'
或者的id和class选择器,即必须以开头csselement触发的元素,支持一层级的每一项都是以“字段名字段值”到多项,data收集的自定义数据,为0的方式;
如果不填,则只收集系统数据。
字段名:
事件里的字段名字段值:
事件这个字段的数据值,填写页面上的变量名(即page实例的data字段),可以搜集页面上的变量;
如果data收集的是数组里的某一项数据(如list[].id),则根据当前触发元素是由class得到的NodeList的第几个来决定数组下标,只支持一维数组。
开头,目前支持以下属性:
“$”除此之外,还可以填写一些提供的系统属性,以.
)触发的时间点(action$PAGE_TIME用户从进入本页面到当前的时间)action的时间点用户进入小程序到当前的时间$APP_TIME(触发当前用户所在的页面$CURRENT_PAGE
上一页$LAST_PAGE
注:
data可以为空,为空时该事件上报仅收集系统默认字段的数据
如前文,我们定义了事件view_product(查看商品),有如下字段
product_id,product_name,product_category,product_price,
product_producer在viewList页面点击viewProduct按钮时上报
如果数据需要跨多个页面收集,那么就需要多个动作来完成上报了,比如下面的例子,在viewList页面收集到product_id,product_name,product_category的数据,然后进入viewProduct页面时收集到product_price的数据,并上报。
在viewList页面和viewDetail页面,都有加入购物车按钮.addToCart,都需要上报数据到“加入购物车”事件,例子如下:
事件字段说明
填写事件上报配置时,需要检查字段。
如下图:
“新增字段”表示需要添加到事件里的新字段
“已有字段”表示是事件已发布版已经有的字段。
对于已有字段,只能修改字段备注,在发布后将会正式生效。
对于新增字段,如下图例子,product_id在其他事件里已经定义过,添加到本事件中,不能修改其定义;
而product_producer为新定义的字段,需要补充定义。
填写中文名称和字段备注,用于展示;
填写字段类型,用户数据上报及数据处理。
新增和已有字段可能有以下状态,需要关注,页面内会有小图标给出提示:
1.新增字段在其他事件中已定义过
product_price是新增字段,但已在其他事件中定义过。
检查字段后会提示:
字段已被定义,应保持一致,不可修改。
2.已有字段从事件配置中移除
如下图,如果修改了事件配置时,将事件配置data里已有的一个字段删去:
不再收集数据。
product_name这代表该字段在当前配置中未使用。
检查字段时会提示:
3.已停用字段重新使用
如果重新在事件配置中的data加入之前已移除的product_name字段,那么会继续使用product_name收集数据。
该字段已定义过,在当前配置中重新使用,请注意数据一致性。
这代表product_name将重新开始收集数据。
需要特别注意此时product_name的意义跟以前是否一致,如果不一致,建议用新的字段,否则product_name的历史数据跟之后上报的数据含义冲突,对数据分析造成干扰。
字段类型
字段的类型目前分为两种:
整数形和字符串
其中,整数型为32位int;
对于整数型的数据,如果上报时带了小数点,则会默认截取小数点前的数字;
如果是非。
0数字的类型,则最终会上报.
字段的定义是全局的,定义了字段以后,其他事件也可以使用添加这个字段到事件里。
测试事件配置
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。
,事件配置将会实时同步到所选开发者的设备上。
”下一步“选择一个开发者,点击
操作完成后点击“同步结果”,可能有1-2分钟延迟。
如果未获取到数据,请检查客户端版本是否为6.5.2以上,操作是否正确,以及是否已超过等待时间(通常为1-2分钟),客户端是否有上报日志,确认没问题可重新“同步。
”结果
检查上报日志时,可进入开发版的小程序,点击右上角,打开调试,重新进入后点击癜潃獮汯履按钮查看日志启动小程序时会有:
配置拉取成功][自定义分析后台经管页面同步配置时有:
收到最新配置][自定义分析小程序成功上报时有:
上报成功][自定义分析
如果数据符合预期,认为测试成功,点回到事件编辑页面。
”关闭“击
发布事件配置
点击“保存并发布”并确认操作,该事件配置正式生效,大概5-10分钟后,即可开始收集所有用户的数据。
事件分析
事件分析概述
事件,是进行数据收集和分析的模型,对应用户在小程序内的行为。
例如:
注册、查看商品、下单、支付等。
事件分析,是指基于事件的指标统计、属性分组、条件筛选等功能的查询分析。
例如,分析小程序的注册量、查看商品人数、下单次数、支付金额并区分用户群对比等。
进行事件分析前,需要先在“事件经管”中定义事件并配置上报、收集数据。
具体参见【事件经管】说明。
进行事件分析时,可以灵活选择查询条件并查看详细数据结果。
事件分析查询条件选择事件
在事件下拉列表中,将展示出所有已经在事件经管中创建的事件,每次事件分析只能选择一个事件。
选择指标
在指标下拉列表中,选择需要分析的默认或自定义指标。
每次分析最多可以选择5个指标,并且不能重复。
你可以通过右侧的“+”添加指标。
其中:
每个事件都可以统计如下指标,可以直接选择:
总次数:
事件的触发次数判断)去重人数:
触发该事件的去重用户数(以openid去重人数/人均次数:
每个用户触发该事件次数的平均值,即总次数.
也可以基于事件经管中的自定义属性字段,选择想要分析的其他指标。
你需要从下拉列表中分别选择属性字段和需要计算的指标。
”“商品价格的总和例如,商品价格为整数型,指标可以选择选择分组
在分组下拉列表中,可以选择查看数据的分组维度,包括系统默认属性和自定义属性。
每次分析最多可以选择5个分组,并且不能重复。
你可以通过右侧的“+”添加分组。
例如指标选择总次数,分组选择“性别”,将分别统计男性用户、女性用户的事件触发总次数。
需要注意的是:
当分组过多时,仅能显示部分数据,请合理设置分组。
设置过滤条件
分析时,可以选择或输入你想要过滤的条件。
每次分析最多可以选择5个过滤条件。
所,前者表示满足所有条件,后者”或者“,或全部为”并且“有条件之间的关系必须全部为
表示满足至少一项条件。
当切换其中一处的关系时,所有其他关系也会随之切换。
你可添加过滤条件。
以通过下方的“+”例如:
选择“国家等于中国”,“商品价格大于10”,“商品种类等于A”,商品的数据。
A表示只统计中国价格大于10的选择时间范围
选择查询分析的时间范围,支持今天、昨天、最近7天以及自定义时间范围。
当天的数据也可以及时查看。
选择时间粒度
可以选择查询数据的时间粒度,包括按小时、按天,按总体。
选择总体时,将展示所选时间范围内的汇总数据。
查看事件分析结果
数据计算可能需要一定时间,你可以选择在当前页面等待,或点击“历史查询记录”查看之前的数据,或点击“收进后台”,开始新的查询。
查看图表
当查询条件过于复杂,指标和分组过多时,图表默认展示数值最大的10个分组和指标。
可以点击图例,选择是否显示该分组和指标。
如果默认数据中没有希望查看的数据,可以通过“显示其他数据”,来选择你希望查看的分组和指标,并进行对比。
最多可选择10项。
查看详情
详细数据将分页展示所有分组和指标的详情。
其中,第一列为时间,其他列分别为分组、指标。
可以下载数据结果,以便进行进一步分析。
查看事件分析记录
在数据查询页,或查询等待过程中,你可以进入历史查询记录页查看已进行过的数据查询。
所有历史查询记录默认保存一段时间。
查询名称:
显示查询的事件名和指标名;
查询时间:
执行查询的具体时间;
查询数据的时间范围;
数据时间:
查询任务的状态,可能为等待查询
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