小程序数据分析笔记

访问分析

• 访问次数，可设置两个时间段的对比，比较活动前后的差别。

来源分析

• 用户从哪里来？可以在微信后台看到各来源数据，分析重点来源（判断拉新动作是否有效），加强弱点来源。

留存分析

• 访问时长：停留时间长，留存率低，可能是页面难以理解，或加载速度慢。留存率和访问时长都同步上涨，是一个利好数据。
• 新增留存：做活动拉来的新用户，留存情况怎样？避免短期拉新效果显著，后期留存乏力。新增留存下降要记得及时采取动作挽留这批新用户。
• 活跃留存：活跃留存一般要比新增留存高。面向活跃用户，可持续刺激，发展为头部用户。做好用户分层，保持活跃用户留存，如下降过快，考虑是不是程序出了bug。
• 访问深度：在保证页面层级不过深的情况下，查看深度访问用户的比例，深度访问用户是对小程序感兴趣的用户。要把小程序“过路客”转化为深度访问用户，才有后续运营和留存的可能。
• 访问页面数据：1、退出次数，分析哪个页面退出最高，针对性优化（有可能是结果页）。2、入口页次数，理论上首页应为入口页次数。其它页面应与分享、收藏、消息通知保持同步变化。如非首入口次数过大，可重新衡量用户使用路径，对用户使用流程进行优化，保证体验稳定。

用户分析

• 分析是否为受众群体，推广环节是否出错。提高目标用户占比，或根据实际情况调整战略。

自定义分析

• 自定义事件，针对某个试点功能或活动，分析点击次数或页面访问次数
• 新建漏斗模型，分析核心路径的转化情况
• 加入热力图插件，分析用户操作习惯