基础知识的介绍

刚开始接触微信小程序数据分析的时候，有一些基础概念需要了解。

（一）事件分析

1. 什么是事件？

用户在小程序上的行为,我们定义为事件. 例如

点击登录按钮

点击商品

添加进购物

点击结算按钮

事件可以统计小程序自定义埋点的发生次数，人数等。例如广告点击、点击购买按钮次数，通常事件由事件名称和相对应的参数两部分组成。

2. 为什么使用事件

小程序发布后,用户的行为是否符合产品预先设计的逻辑？

改版后,是不是新设计的功能是不是有用户使用？

流程中的转化率怎么样?哪一步的流失最多？

小程序的功能优化需要用数据指标来引导， 结合小程序的业务逻辑,进行数据采集。

（二）场景值

1. 什么是场景值？

微信对进入小程序开放了不同入口，我们把各个入口分成不同类型，以便于您更好的观测数据

2. 场景值的应用

您可以看到一个场景值类型下所带来的 新用户数、访问人数、访问次数、打开次数、均停留时长

针对每个类型我们加入了更详细的细分 点击加号便能看到更详细的数据
1不同二维码带来的数据
2不同的搜索入口
3每个公众号的细分
4不同分享的数据

3. 场景值的分析

场景值的概况数据和列表的汇总数据会不一致，因为概况数据是一天去重数据，场景值是场景的去重数据。所以会导致不一致

场景值即在用户通过不同的方式进入小程序，每一个方式即为一个场景值。
每一个场景都可以看到 新用户数、访问人数、访问次数、打开次数、次均停留时长、跳出率。
新用户数、访问人数、访问次数、打开次数都可以进行排序。点击指标项就可以进行排序。

图表中可以查看TOP5的场景值。TOP5的指标可以通过不同指标进行筛选，新用户数、访问人数、访问次数等指标查看不同指标TOP5的场景值。
点击

用户活跃度

一. 什么是用户活跃度？

在用户活跃度分析，我们为小程序提供不同维度的细分数据，通过DAU、WAU、MAU，让您更好观测小程序的活跃设备，以便做更好的后续动作。

活跃用户，是相对于“流失用户”的一个概念，是指那些会时不时地光顾下网站，并为网站带来一些价值的用户。
流失用户，是指那些曾经访问过网站或注册过的用户，但由于对网站渐渐失去兴趣后逐渐远离网站，进而彻底脱离网站的那批用户。活跃用户用于衡量网站的运营现状，而流失用户则用于分析网站是否存在被淘汰的风险，以及网站是否有能力留住新用户。

二. 用户活跃的使用

1、DAU
DAU是什么？
DAU(Daily Active User)日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。

2、WAU
WAU是什么？

本周哪些设备使用了小程序，周活跃设备

3、MAU
MAU（即monthly active users），一个月内容活跃的用户
MAU是什么？本月哪些设备使用了小程序，月活跃设备

有了这些数据之后 您可以做不同运营活动，更好的召回用户。

三.用户活跃场景

用户A开始使用产品，发现可以满足他的全部需求，对产品爱不释手，基本每周都有登陆，并且登陆时长均在2小时以上。用户B下载并开始使用产品，用了几天后便不再使用，产品更新后，觉得新功能很棒再次开始使用，之后的使用频率大约为每半个月一次。用户C在随意的注册了一下，用了几天产品，觉得一般般，当产品有大量折扣或活动时，再次使用过一两次。一季度下来使用不到5次。用户D在有拉新活动时，注册之后便放弃使用，整季度使用次数为0或1。

以上四种用户，可以根据其活跃度划分为：活跃期用户：（用户A）用户活跃路径：新增-活跃-忠诚对应措施：保证接触频率，但不做促销刺激沉默期用户：（用户B）用户活跃路径：新增-不活跃-回流-活跃对应措施：保证接触频率，给予少量的营销折扣睡眠期用户：（用户C）用户活跃路径：新增-不活跃-回流对应措施：控制有限接触，通过打折扣进行挽回流失期用户：（用户D）用户活跃路径：新增-不活跃-流失对应措施：屏蔽接触，只有在“双十一”之类的大促时通知用户

用户留存

一、什么是留存？

留存是任何一个互联网产品衡量其健康度的高级指标。一段时间新增的用户或活跃的用户在1天后、两天后、三天后或是1周后、两周后等时间范围下依然活跃的用户有多少。

二、有哪些应用场景？

两个独立的推广团队分别为产品带来100万的新用户，光从数量上，我们没法衡量哪个团队的绩效更优。当分析两个团队带来的新增用户的留存时，用户质量的差异就非常明显了。

还可以衡量产品对新用户黏性随时间的变化： 比如，假设您发现产品在新版发布后，留存率出现了明显的变化，那么可能就是由于新版本中的某些特性导致的。

三、如何使用？

1. 了解统计留存

留存图：告诉您用户在使用产品特定时间后的回访比例（即留存率）。

留存详表：告诉您每一天或每周的初始用户（可以是新用户、可以是活跃用户），在之后时间的回访情况。、

通常，更高的留存率意味着用户频繁持续的使用，也意味着单个用户能够为产品带来更高的价值。这样，您就更有机会获得产品的成功（如更高的收入或更好的投资机会）；

如果您发现产品的留存率不够理想，您也将得到改进提升它的机会（正所谓：「知不足，然后能自反也」）。

2. 两种留存分析类型

新增用户留存、活跃用户留存

2.1 新增用户留存
分析用户在首次使用应用（如安装后第一次打开应用）之后的留存情况。

2.2 活跃用户留存
活跃用户留存与新增用户留存很相似，只不过不再以用户「首次」使用作为初始条件，而是只要用户在某一天使用过应用，就从这天开始计算他的留存。

3. 留存的高级用法

3.1 细分用户群体
阿拉丁统计留存支持对某个细分用户群体进行留存分析。

3.2 洞察用户
与阿拉丁统计留存中的很多其他分析报表相同，留存分析的结果报表也支持对分析结果的用户进行深入的洞察。

用户画像

1.什么是用户画像？

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

2.用户画像的使用场景

A公司通过一个月的数据进行用户画像筛选做营销活动

3.用户画像的应用它在企业迈大迈强的过程中有举足轻重的作用。

精准营销：这是运营最熟悉的玩法，从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。

数据应用：用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统广告系统。操作过各大广告投放系统的同学想必都清楚，广告投放基于一系列人口统计相关的标机等等。

4.如何使用？

统计平台包括地域、机型、终端、忠诚度四大维度分析用户画像。

可以在用户画像模块下，进行查看或者execel报表导出分析。对用户进行省市分析、机型分析来做不同的营销活动。

参考链接

阿拉丁帮助文档，内附场景应用实例。