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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,满足页面访问等标准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

登录https://mp.weixin.qq.com,进入“数据分析” – “自定义分析” - “事件管理”,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:

这个例子中,用一个动作上报“加入购物车”事件。

  • trigger,触发条件,click,表示点击操作触发;
  • action,触发时动作,一次性上报,表示在每一次click中,收集数据并上报一条数据;
  • page,触发页面,填viewProduct(viewProduct是商品详情页);
  • element, 触发元素,填.addToCart(.addToCart是一个“加入购物车”的按钮);
  • data, 事件的数据及其来源,用“字段名 字段值”来表示,其中字段值是页面上的一个变量。

这个例子中,data有四项:

  • product_id : itemID
  • product_name : itemName
  • product_price : price
  • product_category : category

即:

  • 事件的product_id字段,收集viewProduct页面上page实例的data中的itemID字段;
  • 事件的product_name字段,收集viewProduct页面上page实例的data中的itemName字段;
  • 事件的product_price字段,收集viewProduct页面上page实例的data中的price字段;
  • 事件的product_category字段,收集viewProduct页面上page实例的data中的category字段;

以上内容表示:当用户点击viewProduct页面上的.addToCart按钮时,上报一条记录到add_to_cart事件,事件的product_id, product_name, product_price, product_category 字段, 取值分别是页面上的itemID, itemName, price, category。

确定配置后,点击“检查字段”。

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

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。

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”,可能有1-2分钟延迟。

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。

完成后点击“查询”。

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

进入“数据分析” – “自定义分析” – “漏斗分析”

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”;

分组: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;

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,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。

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