小程序數據分析【常規(guī)分析示例】

　　“小程序數據助手”就在5月12日發(fā)布了，想必大家對于產品分析還有部分的問題吧，hishop今天為大家分享常規(guī)分析示例，希望能為大家提供幫助!

　　一、概況

　　【昨日概況】

　　查看昨日關鍵用戶指標，反映小程序昨日用戶活躍概況，以及對比一天前、一周前、一月前的增長率。

　　【趨勢概況】

　　查看關鍵指標的趨勢，包括累計訪問用戶數、打開次數、訪問次數、訪問人數、新訪問用戶數、分享次數、分享人數、人均停留時長、次均停留時長(參見【指標解釋】)，可選擇時間進行對比。

　　【Top頁面】

　　查看用戶最常訪問的頁面，以及頁面訪問次數和占比(單個頁面訪問次數/總訪問次數)，區(qū)分入口頁和受訪頁。其中，入口頁指用戶進入小程序訪問的第一個頁面;受訪頁指用戶訪問的每一個頁面。

　　【實時統(tǒng)計】

　　查看實時用戶訪問數據，可以選擇所有頁面或單個頁面為分析對象，可以選擇具體的時間粒度(1分鐘、5分鐘、10分鐘、30分鐘、1小時)，可以按時間進行對比。為了更好地查看數據趨勢，時間粒度為分鐘時，請注意合理選擇時間范圍。

　　詳情數據查看每一個頁面在所選時間范圍內的總訪問次數及占比。

　　二、訪問分析

　　【訪問趨勢】

　　查看小程序的用戶訪問趨勢，包括打開次數、訪問次數、訪問人數、新用戶數、人均訪問時長、次均訪問時長、平均訪問深度。(參見【指標解釋】)

　　可以選擇時間粒度，按天、周、月匯總查看。當時間粒度為周或月時，次數為累計匯總值，人數去重。

　　【訪問分布】

　　訪問來源，即用戶訪問小程序的具體場景，如小程序歷史列表、二維碼等。你可以查看各個場景的小程序打開次數，分析小程序的用戶渠道。

　　訪問時長，即用戶從打開小程序，到主動關閉或超時退出小程序的過程中停留的時長，你可以查看各個時長區(qū)間的打開次數，分析用戶對小程序的喜愛或依賴程度。

　　訪問深度，即用戶從打開小程序，到主動關閉或超時退出小程序的過程中訪問的去重頁面數，你可以查看各個訪問深度區(qū)間的打開次數，了解小程序的普通用戶、深度用戶分布。

　　【訪問留存】

　　查看選定時間范圍內，小程序用戶的訪問留存情況?？梢赃x擇時間粒度，按天、周、月查看。當時間粒度為周或月時，人數去重。

　　新增留存，統(tǒng)計指定時間新增(即首次訪問小程序)的用戶，在之后的第N天(或周、月)，再次訪問小程序的用戶數占比;例如1月1日首次訪問小程序的用戶數為100，1月3日這些用戶中仍有10人訪問小程序，則2天后留存率為10.0%。

　　活躍留存，統(tǒng)計指定時間活躍(即訪問小程序)的用戶，在之后的第N天(或周、月)，再次訪問小程序的用戶數占比。例如1月1日訪問小程序的用戶數為1000，1月3日這些用戶中仍有300人訪問小程序，則2天后留存率為30.0%。

　　【訪問頁面】

　　查看選定時間范圍內，每個小程序頁面的訪問次數、訪問人數、次均使用時長、入口頁次數、退出頁次數、退出率、分享次數、分享人數。(參見【小程序數據助手】)

　　以上指標均為時間范圍內的累計值?？梢园磫蝹€指標排序顯示。