专栏名称: 阿拉丁指数

阿拉丁指数（aldzs.com）专注为小程序从业者提供最新锐最具深度的行业报道。依据阿拉丁统计平台(aldwx.com)和阿拉丁指数(aldzs.com)的大数据分析解读，发现更多高成长性的小程序，同时还会定期发布小程序榜单及行业分析报告。

这里有一份小程序数据查看指南，请查收

阿拉丁指数 · 公众号 · · 2019-08-07 20:38

正文

你可能上线了自己的小程序，在很多渠道上进行推广，使得你在阿拉丁统计平台会看到很多数据：

用户有来源于广东的，也有北京的；
有通过“发现-小程序”访问的，也有通过搜索进入的；
有二维码推广的，也有广告投放的；
有的按钮被点了很多次的，也有点的很少的；
…...

针对这些问题，如何对自己小程序进行数据分析，从而指导我们的工作呢？

今天带着大家一起来了解一下统计平台的数据，从实际的需求场景出发，剖析数据分析场景。

如何实时感知每天的数据情况？

对于小程序的产品经理、运营负责人，每天查看数据、发现其变化是很重要的工作。其中最重要的是真的增长了吗？

通过阿拉丁统计平台小程序版，可以清晰看到当天的数据变化情况，同时还能够看到数据的最后更新时间，以保证及时性。

如果你8点钟需要参加公司的早会，前一日、当周甚至当月的数据汇报是必不可少的，这时可以切换到「昨天」，对前一日的数据进行整体分析。

图1 数据概况-今天

以上图的演示小程序为例，截至 8月4日12:40 ，相比前一日的12:40，访问人数、打开次数和页面访问次数有所下降，但是新用户相比前一日12:40有所上升。

本周的访问人数相比上周周日 12:40 是下降的，但是新用户仍有所上升，说明新用户数在今天有所上升，但是幅度不大。不过需要注意的是当月的数据与上月此时的数据对比，下降幅度偏高。

看完了整体数据变化情况后，我们需要来看一下流量的变化趋势，在什么时候下降较为明显？是因为某个时间段做了什么工作？

「趋势分析」可以解决这个问题。

图2 趋势分析-今天

蓝色的线是当天不同时间的访问人数变化情况，绿色的是前一天不同时刻访问人数变化情况。两者进行对比，很清晰地知道在哪些时间段流量发生了变化。

通过图2我们可以看到，从早上8点开始，数据相比“昨天”在逐步下降。结合“今天”是周日，使用的人数比周六更少了。

通过「数据概览」和「趋势分析」，我们解决了 用户是否在增长的问题。

用户都通过哪些方式访问小程序？

在小程序中，有一个很重要的部分，即「场景值」，用户可以通过不同的场景值访问小程序，而通过用户访问的情况，我们可以感知到用户的操作习惯。

例如，从「微信浮窗」访问小程序的用户最多，表示用户将小程序加入了微信浮窗，是不是可以推测出用户对自己小程序的依赖程度呢？

图3 访问来源-访问人数-7天

通过图3，我们可以发现最近7天通过微信聊天页下拉刷新访问小程序的人数最多，“发现页-小程序列表”次之，说明用户加入“我的小程序”列表占比很多，该小程序的用户忠诚度很高。

图4 访问来源-新用户数-7天

如图4，如果切换到「新用户数」，可以查看新用户来源情况，我们发现新用户主要来源于公众号菜单栏和微信搜索，未来的运营工作是否可以尝试加强微信搜索优化和公众号菜单引导呢？

心细的你会发现，其中有一个新的场景值居然在 Top5 中，即：「微信浮窗」。这是最近微信才上线的新的场景值， 阿拉丁统计平台已经率先支持统计了哟 。

从精细化分析的角度出发，我们不仅需要能够知道哪里的流量来源最多，还需要知道每个来源的流量趋势和明细。

图5 来源-场景值

用户来源的划分不仅仅有场景值，还有二维码、渠道推广。阿拉丁统计平台为了更好的帮助大家分析来源流量，自主研发了「智能外链」，它就像一个雷达一样，帮助我们的小程序去监测不同类型产品访问我们小程序的流量情况。

「访问来源」主要解决了 用户从哪来的问题。

小程序上的用户到哪里去了？

前面两个部分分别解决了用户增长情况、用户从哪里来的问题。现在可以聊一下小程序上的用户到哪里去了呢？

可以通过「用户忠诚度」和「留存分析」来综合判断。

用户忠诚度分为访问时长和访问深度。 访问时长代表的是用户对小程序的喜爱程度，访问时长越长表示用户越喜欢你的小程序；访问深度表示用户在小程序上的探索程度，用户访问深度越深，表示用户愿意不断的探索你的产品。

图5 用户忠诚度

以访问深度为例，我们肯定是希望用户访问深度越深越好，10+的用户基本上是重度用户了。通过上图，我们可以看到在4页的时候存在一个洼地，说明了用户在第4页的时候离开最多，可以和用户沟通一下，找一下产品的原因。

对于留存的分析，主要分析「新增留存」和「活跃留存」。新增留存是用户访问小程序后再次访问小程序的数据，新增留存能在一定程度上表示小程序对用户的吸引力。主要是评估活动的推广效果；活跃留存主要是评估用户粘性。一般情况下，活跃留存会高于新增留存。

图6 用户留存

小程序上的用户是什么样的？

我们通过前面的方法，知道了用户从哪里来，在小程序上的表现如何，那用户究竟是什么样的呢？这里需要结合自己产品定位来看自己的用户画像。不可能针对妈妈型的产品，男性却占了80%吧。

针对用户画像部分，我们可以从地域、机型、终端和网络四个方面，结合活跃和新增两个维度来分析。

图7 用户画像

通过机型，我们可以分析用户的设备信息，了解对应的品牌情况，从而分析用户的收入情况；通过地域，我们能够分析用户集中的省份，未来产品做活动推广的主要聚集地也可以通过这个来判断。

总结

我们通过对小程序的整体数据情况到用户从哪里来（增长）、来到小程序后的表现如何（留存）、用户画像等维度进行实际需求的剖析，全方面分析小程序的产品数据表现。

如何在实际工作中去运用需要根据自己公司的情况出发，建立自己的数据分析框架，实现精细化运营的效果？阿拉丁小程序统计平台是为了帮助企业实现精细化运营提供数据统计与分析提供强大的支持。

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