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如何用数据分析的方法,做好一款小程序?(3)

时间:2018-12-26 17:46 浏览人数:

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。

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。

(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,我们要强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。

2. 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。

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。

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 )。

 

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