今日头条是一个内容或咨询的小程序，【下拉刷新】就是它的有效用户行为。从用户角度来说，下拉代表用户对这些内容有需求；对于头条来说，下拉代表有更多广告展现的机会、有更多商业变现的空间。

 

 

 

豆瓣评分是一个用户查找电影评分的小程序，【搜索】说明用户在主动、明确地查找某部电影，这正是这款小程序期望达到的目的。

 

 

 

（3）用户特征数据

 

 

 

用户的特征数据也非常重要，包括设备机型、网络类型、地域特征等等。其他的还有用户渠道来源，无论是 Web 时代还是 App 时代，线下推广区分渠道是一件很头疼的事情。小程序的二维码可以添加渠道参数，这样就非常方便识别不同渠道。

 

 

 

在这里要强调一点，除了分析不同渠道的数量以外，我们要强渠道信息放到用户特征信息里面，在后期的分析中一起考虑。

 

 

 

2. 小程序的统计方法

 

 

 

那么我们该如何去获取上面这些数据呢？接下来，我给大家介绍小程序三种主要的统计方法。

 

 

 

（1）小程序官方数据统计

 

 

 

微信小程序的后台提供了数据统计功能，你可以从后台看到比较全面的概览数据。同时还有实时数据，你可以看到实时有多少人正在使用你的产品。

 

 

 

微信小程序也提供了一定的行为数据，这是是微信小程序正在内测的页面，给我的感觉是非常复杂。如果你要监测某个行为，你要挑选行为类型，你还需要填写页面的路径、按钮的名称等一系列配置参数，对于产品或者运营人员来说，这是一件成本和门槛都很高的事情。另一方面，官方还没有来源统计的数据。

 

 

 

（2）自定义/第三方埋点统计

 

 

 

这是一个年代比较久远的、被大家认可的统计方法，就是埋点。为每一个用户行为定义一个事件，事件触发的时候上报，它的优点是什么数据都能统计。

 

 

 

埋点的缺点是部署的成本高，一方面是埋点需要开发人员加入、需要很多开发或者规划的时间。同时，不埋点就没有数据，漏埋、错埋都没有正确的数据，而且埋点的话数据是不可以回溯的。所以这需要非常精心的设计，操作中成本非常高。

 

 

 

（3）无埋点统计

 

 

 

无埋点，这是近些年比较火的统计方法。无论是网页、App 还是小程序，一次性集成SDK，就可以采集页面访问、点击行为、用户特征等全量数据。你需要做的就是定义指标，然后就可以灵活进行自定义分析了。

 

 

 

在无埋点的基础上，补充必要的人工配置，可以非常轻松、高效地完成主要的数据统计和监控工作。

 

 

 

三、小程序有哪些数据分析方法？

 

有价值的分析都是围绕业务目的进行的，如果对所有数据都进行分析的话，那就是为了分析而分析，这样会使你的决策大大偏离你的商业目的。

 

 

 

现在大家都开始琢磨小程序的业务场景，因为涉及到的商业领域非常多，我们不一一分析。但是有一点可以肯定的是，用户增长是所有小程序共同的、最直观的目的。

 

 

 

提到用户增长，不得不提『增长黑客』；『增长黑客』这个词在国内已经被逐渐接受了，增长黑客的海盗法则 AARRR 也被大家所熟知。AARRR 包括五个方面，分别是用户获取（ Acquisition）、用户激活( Activation )、用户留存( Retention )、变现营收( Revenue )与推荐传播( Referral )。

 

 

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