小程序后臺(tái)數(shù)據(jù)分析功能詳解:并不是第三方就一定好用

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數(shù)據(jù)分析是要給相對(duì)比較專業(yè)的事情,很多時(shí)候因公司、團(tuán)隊(duì)限制,我們都采用第三方系統(tǒng)來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。但有些時(shí)候,有可能系統(tǒng)自帶的數(shù)據(jù)分析功能就已經(jīng)很強(qiáng)大,只是我們沒有發(fā)現(xiàn)而已。

你可能做了一個(gè)小程序,也做了很多推廣,然后查看了后臺(tái)的一些數(shù)據(jù):

  • 有本地也有外地;
  • 有男粉絲也有女粉絲;
  • 有青年才俊,也有中年大叔;
  • 有iPhone也有安卓;
  • 有的頁(yè)面訪問人數(shù)比較多,有的頁(yè)面訪問人數(shù)比較少;
  • 有的停留了很久,有的點(diǎn)開就關(guān)閉了;
  • 有人訪問一次再也沒來過,有人進(jìn)行了多次訪問;
  • 有人通過好友的分享進(jìn)入,有人通過掃描二維碼進(jìn)入,有人主動(dòng)在搜索框進(jìn)行了搜索,有人在歷史列表頻繁進(jìn)入,甚至有人把小程序置頂在聊天頁(yè)面;
  • 有的按鈕被點(diǎn)擊多次,有的按鈕卻少有人問津(這個(gè)看不見,需要預(yù)先設(shè)定自定義分析字段,后面會(huì)講)

那么,每個(gè)數(shù)據(jù)代表了什么?有什么指導(dǎo)意義?

今天我們就起底小程序的數(shù)據(jù)分析功能,分析那些躺在我們后臺(tái)的數(shù)據(jù),如何支撐我們的運(yùn)營(yíng)推廣和功能優(yōu)化。

畢竟在做的各位都是高端運(yùn)營(yíng),依次介紹每一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)的意義并沒有什么意義。所以我將從實(shí)際需求出發(fā),逐一分析各個(gè)指標(biāo)以及它們相互組合所展示的價(jià)值。

Q1:花了這么多精力做宣傳,效果到底怎么樣?

最直觀的指標(biāo)莫過于訪問數(shù)量。

點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)分析—訪問分析”可以查看“最近7天”、“最近30天”以及自定義時(shí)間段的小程序訪問情況。

從數(shù)據(jù)看,該小程序在11月24日出現(xiàn)一次峰值,本月20、21日預(yù)計(jì)將出現(xiàn)第二次峰值。

假設(shè)我們?cè)?1月24日做了一次推廣,那如何確定此次推廣效果如何呢?

訪問分析部分還有另外一個(gè)功能:按時(shí)間對(duì)比

選擇11月1-24日的訪問次數(shù),與11月24日到今天的訪問次數(shù)做對(duì)比

綠色為活動(dòng)之后的曲線,藍(lán)色為之前的曲線。對(duì)比兩張圖可以看出,活動(dòng)之后的曲線大部分時(shí)候是高于活動(dòng)之前的。

此部分功能中,“打開次數(shù)”只是其中一個(gè)維度,還有訪問次數(shù)、訪問人數(shù)、新用戶數(shù)、人均停留時(shí)長(zhǎng)等多個(gè)指標(biāo),各指標(biāo)的意義可點(diǎn)擊改圖標(biāo)右上角的問號(hào)了解。

Q2:用戶從哪里來?到哪里去?

上一個(gè)問題解決了用戶有沒有增長(zhǎng)的問題,接下來我們需要思考:用戶確實(shí)增長(zhǎng)了,但他們是因?yàn)槲业耐茝V而來么?

你可能發(fā)了一些小程序碼,也可能是分享到了很多群,或者在大V的公眾號(hào)中做了露出。假如流量暴增,除了高興,我們還應(yīng)該知道,以上的推廣方法,哪一種是最好的。下面就用到“來源分析”這個(gè)功能。

前段時(shí)間很多文章給出了小程序目前的入口,總結(jié)的過程似乎都“熬長(zhǎng)了黑夜搔短了白頭”,但其實(shí),小程序早已把所有的入口都告訴我們了:

以上入口是小程序已經(jīng)寫在數(shù)據(jù)分析功能內(nèi)的,運(yùn)營(yíng)者可以通過選擇查看來自各個(gè)入口的用戶數(shù)量

上圖是該小程序的近30天的用戶來源分布。通過此圖可以看出該小程序的用戶忠誠(chéng)度很高,歷史列表的訪問次數(shù)排在第一位;來源第二的為模板消息,我們可以認(rèn)為喚醒對(duì)于小程序的二次訪問非常有效;其他依次為會(huì)話(聊天界面中)、其他小程序返回(該小程序做了優(yōu)秀小程序推薦,用戶可通過該小程序直接進(jìn)入其他小程序)等。

如果需要精細(xì)化分析,該模塊還提供了每一個(gè)來源的單獨(dú)分析,可查看各時(shí)間段的來源變化趨勢(shì)。

此部分功能支持?jǐn)?shù)據(jù)下載,運(yùn)營(yíng)者可以分別下載各個(gè)入口的小程序數(shù)據(jù),合并在Excel中做每天的數(shù)據(jù)對(duì)比。

分析每個(gè)入口的流量變化趨勢(shì)可以發(fā)現(xiàn)歷史列表較穩(wěn)定,模板消息在上月低有一次峰值,會(huì)話則波動(dòng)較明顯(畢竟是用戶主動(dòng)行為,不可控是正常的)。

除了上面分析的各個(gè)入口外,大家還可以根據(jù)自己的運(yùn)營(yíng)方案做公眾號(hào)主頁(yè)、公眾號(hào)文章、搜索甚至聊天界面置頂?shù)榷鄠€(gè)入口的觀察分析,此處不一一展開。

解決了用戶從哪里來,我們還要研究用戶到哪里去的問題。如果只關(guān)注流量,不考慮留存,肯定不是長(zhǎng)久之計(jì)。

關(guān)于“到哪里去”,我們可以使用訪問分析的“訪問時(shí)長(zhǎng)”、“訪問深度”和“訪問頁(yè)面”三個(gè)指標(biāo)來考察。

訪問時(shí)長(zhǎng):代表了用戶對(duì)你小程序的喜愛程度,停留時(shí)間越長(zhǎng),表示你的小程序?qū)τ脩舻梦υ酱螅ㄏ氲搅肆_胖的國(guó)民總時(shí)間這個(gè)概念)

訪問時(shí)長(zhǎng)有兩個(gè)指標(biāo):人均時(shí)長(zhǎng)和次均時(shí)長(zhǎng)。兩者意義差別不大,前者代表了小程序?qū)γ總€(gè)人的吸引力,后者代表了小程序?qū)γ恳淮卧L問的吸引力。

除此以外,我們還可以查看訪問時(shí)長(zhǎng)的人數(shù)分布來查看小程序的整體吸引力情況

上圖可以看出該小程序有明顯的人群特色:以20s為分水嶺,上下各出現(xiàn)階梯式下降。我們可以猜測(cè),20s以上的用戶為重度忠誠(chéng)用戶,此類用戶已停留50-100s為主;20s以下為“觀光客”用戶,停留20s最長(zhǎng),以此遞減。

我們可以以此猜測(cè),一個(gè)“觀光客”用戶在完成20s的瀏覽后不能繼續(xù)發(fā)現(xiàn)小程序的價(jià)值則離開,重度忠誠(chéng)用戶則直達(dá)興趣點(diǎn),停留超過50s。

小程序的設(shè)計(jì)者可以嘗試找到這兩類用戶,找到從20s突破到50s的點(diǎn)。

新增留存:表征了用戶訪問小程序以后的再次訪問的概率。這是大家使用最多的一個(gè)圖,這個(gè)指標(biāo)比停留時(shí)長(zhǎng)更能表示小程序?qū)τ脩舻奈?。這個(gè)指標(biāo)的提出,給運(yùn)營(yíng)者帶來了更大壓力:活動(dòng)當(dāng)日流量很高,但7日后留存很低的話,活動(dòng)似乎不應(yīng)該稱之為成功……

此部分包含兩個(gè)分指標(biāo):新增留存和活躍留存??疾旎顒?dòng)效果,一般以新增留存為KPI;考察用戶粘性,則可選擇活躍留存。

正常情況下,活躍留存會(huì)高于新增留存。給老板看,你懂得……

訪問頁(yè)面:是指小程序各個(gè)頁(yè)面的訪問人數(shù)。這個(gè)指標(biāo)中給出的數(shù)據(jù)包含的信息量非常大,對(duì)小程序設(shè)計(jì)的指導(dǎo)意義也很強(qiáng),建議大家仔細(xì)閱讀。

此部分給出了每個(gè)頁(yè)面的訪問人數(shù)、訪問次數(shù)、次均時(shí)長(zhǎng)、入口頁(yè)次數(shù)、退出頁(yè)次數(shù)、退出率、分享次數(shù)、收藏次數(shù)。我們重點(diǎn)講次均時(shí)長(zhǎng)、入口頁(yè)次數(shù)和退出頁(yè)次數(shù)。

次均時(shí)長(zhǎng):用戶每次訪問該頁(yè)面停留的時(shí)長(zhǎng)。如果該頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng)遠(yuǎn)高出其他頁(yè)面,那可能有兩種情況:這個(gè)頁(yè)面內(nèi)容多很有趣;這個(gè)頁(yè)面很難搞懂。所以時(shí)間長(zhǎng)并不代表一定是好的。

入口頁(yè)次數(shù):該頁(yè)面作為用戶進(jìn)入小程序頁(yè)面的次數(shù)。如果該頁(yè)面的入口頁(yè)次數(shù)高于小程序首頁(yè)的次數(shù),那你可能要考慮一下是不是要優(yōu)化一下小程序的頁(yè)面規(guī)劃了。一般情況下,如果該指標(biāo)與“分享次數(shù)”和“收藏次數(shù)”的變化幅度相同,則說明該頁(yè)面對(duì)用戶有足夠的價(jià)值。但如果變化幅度不同,你就要考慮,是不是有人悄悄把這個(gè)頁(yè)面插入到他的公眾號(hào)文章里了(醒一醒……)

退出頁(yè)次數(shù):用戶在此頁(yè)面退出小程序的次數(shù)。這個(gè)指標(biāo)的意義大家想必已經(jīng)很清楚了,用戶在此頁(yè)面退出了你的小程序,要么該頁(yè)為小程序功能的結(jié)果頁(yè),要么在這個(gè)頁(yè)面用戶厭煩了你的小程序。

訪問深度:與訪問時(shí)長(zhǎng)相同,訪問深度也有一個(gè)summary,該指標(biāo)同樣表征了用戶對(duì)小程序的探索分布。

上圖我們可以看出,用戶主要探索1個(gè)頁(yè)面后退出,明顯的“觀光客”特質(zhì)。有趣的是有不少的用戶會(huì)持續(xù)探索6-10個(gè)頁(yè)面,設(shè)計(jì)者同樣可找出各部分用戶做訪談,找到退出或繼續(xù)探索的原因,繼而優(yōu)化小程序的設(shè)計(jì)。

Q3:用戶是誰?

前面兩個(gè)問題都是從小程序出發(fā)去分析用戶的行為,這個(gè)問題我們則從用戶出發(fā)。

數(shù)據(jù)分析中的用戶畫像功能可以幫我們深入了解我們的用戶。該功能提供了性別、年齡、地域和終端機(jī)型四個(gè)基本維度。作為資深運(yùn)營(yíng),各位對(duì)他們的熟悉程度已經(jīng)不需要我再做過多講解。

  • 比如,一個(gè)母嬰類的小程序如果用戶年齡段集中在18-24歲,那你肯定知道推廣出問題了;
  • 比如,一個(gè)本地生活服務(wù)類小程序如果用戶地域分布集中在外省,那你肯定也知道推廣出問題了;
  • 再比如,一個(gè)果粉類小程序,如果你的用戶安卓機(jī)型高于iPhone,那你肯定得想想,是不是可以接一波蘋果的廣告了(醒一醒?。?/li>

Q4:這個(gè)按鈕有用么?這個(gè)頁(yè)面男粉絲訪問多還是女粉絲訪問多?這個(gè)商品購(gòu)買漏斗是什么樣的?

細(xì)節(jié)決定成敗,高端運(yùn)營(yíng)絕不會(huì)拘泥于基本的數(shù)據(jù)分析。概況數(shù)據(jù)只能了解一個(gè)基本面,而深度的優(yōu)化需要了解每一個(gè)按鈕的點(diǎn)擊概率、了解每一個(gè)頁(yè)面的用戶類型分布、了解每一件商品從瀏覽到購(gòu)買整個(gè)環(huán)節(jié)的流逝情況……

這就需要祭出小程序數(shù)據(jù)分析的神器——自定義分析。

自定義分析的文檔是這樣介紹自己的:

自定義分析支持靈活多維近實(shí)時(shí)的用戶行為分析,可以通過自定義上報(bào),對(duì)用戶在小程序內(nèi)的行為做精細(xì)化跟蹤,滿足頁(yè)面訪問等標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)以外的個(gè)性化分析需求。例如,電商類小程序通過配置自定義上報(bào),收集數(shù)據(jù),可以完成如下分析:

  1. 購(gòu)買商品的人,各省份、城市、年齡、性別的分布如何?不同用戶群購(gòu)買的商品數(shù)量、商品價(jià)格有什么差別?
  2. 用戶訪問商品頁(yè)、查看商品詳情、查看評(píng)論、下單、支付、完成購(gòu)買,逐步的轉(zhuǎn)化率如何?不同用戶群的轉(zhuǎn)化是否有差異?
  3. 今天參與線上活動(dòng)的用戶,各個(gè)時(shí)段(小時(shí)級(jí))的活躍度如何?

簡(jiǎn)單說,自定義分析就是可以針對(duì)需求,單獨(dú)監(jiān)控小程序內(nèi)的每一個(gè)頁(yè)面和元素,分別并給出不同用戶的訪問數(shù)據(jù)。

事件分析

下圖為我為守望軒小程序設(shè)置的banner輪播圖、搜索框和導(dǎo)航欄三個(gè)元素的實(shí)時(shí)監(jiān)控自定義分析事件

可以分析每一個(gè)事件指定時(shí)間內(nèi)以小時(shí)為粒度的城市、性別、設(shè)備型號(hào)、系統(tǒng)版本等多個(gè)維度的數(shù)據(jù)。

查詢后可獲得小程序在當(dāng)天各維度下的訪問數(shù)據(jù)分布,運(yùn)營(yíng)者可導(dǎo)出數(shù)據(jù)到Excel,做更詳盡的圖表展示

導(dǎo)出數(shù)據(jù)后,我們分析發(fā)現(xiàn)1080屏幕寬度的手機(jī)訪問該按鈕的比例最高,占到62%,不考慮機(jī)型數(shù)量的情況下,我們可以猜想:是否按鈕設(shè)置太小,小屏幕手機(jī)很難點(diǎn)擊到呢?

更好玩的,我們可以結(jié)合該頁(yè)面的訪問數(shù)量,制作頁(yè)面按鈕的熱力圖!

(此圖僅為示例,大家有興趣可使用headmap.js開源插件自行制作)

漏斗分析

除了對(duì)單個(gè)按鍵、頁(yè)面的分析外,對(duì)于電商類小程序,大家或許更關(guān)注商品的漏斗數(shù)據(jù),即從瀏覽到完成購(gòu)買的整個(gè)流程,用戶的流失情況。通過分析各個(gè)環(huán)節(jié)的用戶數(shù)量,可將導(dǎo)致用戶未完成購(gòu)買的原因定位到具體的環(huán)節(jié)。

漏斗分析的關(guān)鍵在于環(huán)節(jié)的串聯(lián),即將前面分析的各個(gè)事件串聯(lián)起來。由于沒有電商類小程序后臺(tái)權(quán)限,下面將用小程序的官方示例做講解。

首選需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)漏斗分析,分析的對(duì)象為上文提到的事件。

以電商為例,為要分析的商品各購(gòu)買環(huán)節(jié)創(chuàng)建分析事件(比如商品頁(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)控、加入購(gòu)物車按鈕數(shù)據(jù)監(jiān)控、支付頁(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)控三個(gè)事件)。在漏斗分析中依次選擇三個(gè)事件。

此環(huán)節(jié)可選擇分析的維度,默認(rèn)則收集全部維度數(shù)據(jù)(性別、城市、機(jī)型等)。創(chuàng)建完成后由管理員或開發(fā)者測(cè)試漏斗(也可以不測(cè)試直接發(fā)布),發(fā)布后系統(tǒng)即開始對(duì)購(gòu)買環(huán)節(jié)的三個(gè)事件數(shù)據(jù)做收集。

上圖為官方文檔中的數(shù)據(jù),整個(gè)環(huán)節(jié)流失率在50%以下,可以說流程很順滑了。各環(huán)節(jié)之間流失率等比下降,沒有突增和突降,說明各環(huán)節(jié)之間沒有產(chǎn)品設(shè)計(jì)營(yíng)方面的問題。

運(yùn)營(yíng)者可根據(jù)需要,篩選不同維度的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到Excel做更詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析。

篇幅有限,無法更細(xì)化的解讀每一個(gè)數(shù)據(jù)表達(dá)的意義。大家可文末評(píng)論小程序數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題,大家一起探討。

最后,感謝守望軒小程序開發(fā)者給予的信任,為我開放了后臺(tái)登錄權(quán)限,讓我能更深入的了解各數(shù)據(jù)指標(biāo)的現(xiàn)實(shí)意義。

#專欄作家#

喜新,微信公眾號(hào):喜新,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。產(chǎn)品經(jīng)理、新媒體、數(shù)據(jù)分析師三棲。

本文原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自 Unsplash ,基于 CC0 協(xié)議

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評(píng)論
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  1. 小程序里所說的來源為:第三方app 這個(gè)第三方app是啥呢(范的),大佬能否解答一下

    來自上海 回復(fù)
  2. 沒有做過小程序方面的運(yùn)營(yíng),但是即將面試一個(gè)公司的運(yùn)營(yíng),這個(gè)公司的產(chǎn)品有小程序,所以我才搜索小程序相關(guān)的文章的,想知道如何快速入門小程序,作者可否告知一二?

    來自湖北 回復(fù)
  3. 其他小程序返回(該小程序做了優(yōu)秀小程序推薦,用戶可通過該小程序直接進(jìn)入其他小程序)—-》真心求解下其他小程序返回是什么場(chǎng)景啊?

    來自四川 回復(fù)
  4. 一個(gè)產(chǎn)品的裂變率怎么算,才能精準(zhǔn)

    來自廣東 回復(fù)
  5. 數(shù)據(jù)分析中的模板消息代表的是哪個(gè)入口呢

    來自上海 回復(fù)
  6. 使用小程序官方后臺(tái)提供自定義分析,創(chuàng)建的漏斗非常不穩(wěn)定,漏斗中的事件經(jīng)常亂序,個(gè)人感覺不好用。
    樓主有遇到類似的情況嗎?

    來自廣東 回復(fù)
  7. 沒有用過,感覺不錯(cuò)

    來自北京 回復(fù)
    1. 有做小程序的話 這些數(shù)據(jù)一般都會(huì)用到~

      來自北京 回復(fù)