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小程序數據分析如何做你了解嗎

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名詞解釋概況：小程序一個基本情況的分析 ， 包括：訪問次數、訪問人數、打開次數、獨立IP數等信息 ， 可以按年、月、天、小時數查詢明細 。實時統計：即當前在線訪問的用戶數 ， 包括：訪問時長（0
名詞解釋
概況：小程序一個基本情況的分析 ， 包括：訪問次數、訪問人數、打開次數、獨立IP數等信息 ， 可以按年、月、天、小時數查詢明細 。
實時統計：即當前在線訪問的用戶數 ， 包括：
訪問時長（0~30s、30s~60s、1min~3min、3min~5min、5min~10min、10min以上）
訪問頁數（1頁、2頁、3~5頁、6~10頁、11~20頁、20頁以上）
訪問地域（全部、自由選擇國家、地區組合）
詳細數據（第一次訪問時間、地域、訪客類型、入口頁面、最后停留頁面、訪問時長、訪問頁數）
累計訪問用戶數：默認顯示的是30天的數據 ， 累計訪問次數即小程序自上線到當前的所有訪問用戶數 。
實時訪問：訪問小程序所有或單個頁面的總次數 ， 多個頁面之間跳轉、同個頁面的重復訪問計為多次訪問（實時數據處理同步可能有15分鐘以內的延遲 ， 只統計已發布的線上版本使用數據） 。
打開次數：昨日打開小程序總次數 ， 用戶從打開小程序到主動關閉小程序或超時退出為一次 。
訪問次數：昨日訪問小程序內所有頁面總次數 ， 多個頁面之間的跳轉、同一頁面的重復訪問計為多次訪問 。
訪問人數：昨日訪問小程序內所有頁面的總用戶數 ， 同一用戶多次訪問不重復計 。
新訪問用戶數：首次訪問小程序頁面的用戶數 ， 同一用戶多次訪問不重復計 。
分享次數：昨日分享小程序的總次數 。
分享人數：昨日分享小程序的總人數 ， 同一用戶多次分享不重復計 。
人均停留時長：平均每個用戶停留在小程序頁面的總時長 ， 即小程序停留總時長/訪問人數 。
次均停留時長：平均每次打開小程序停留在小程序頁面的總時長 ， 即小程序停留總時長/打開次數 。
新老訪客：新訪客數、老訪客數以及對應的占比 ， 新增用戶再次使用即視為老訪客 ， 老訪客數越多 ， 對小程序越忠誠 。
歷史趨勢：小程序整體的發展情況如何 ， 是增還是減少 ， 具體的明細項目包括：訪問次數/人數、打開次數、獨立IP數、平均在線時長 。
平均在線時長越長越好 ， 這里有個問題 ， 如何區分有效在線時長 ， 如果用戶一直開著小程序不關閉 ， 這樣如何計算小程序的在線時長 。
發現和找到小程序對應的使用規律 ， 更加合理的優化小程序的運營 ， 比如節假日和普通日子的差異 。
頁面分析：即用戶對小程序頁面內容的一個感興趣程度 ， 以此來優化小程序的內容與服務 ， 是否能滿足用戶的需求 ， 同常會固定計算用戶在一個頁面停留時間的平均值 ， 如果超出或者低于這個值的時候 ， 會導致什么情況的發生 。
入口頁：用戶進入小程序訪問的第一個頁面 ， 例如用戶從頁面A進入小程序 ， 跳轉到頁面B ， A為入口頁 ， B不是 。
受訪頁：用戶進入小程序訪問的所有頁面 ， 例如用戶從頁面A進入小程序 ， 跳轉到頁面B ， A,B均為受訪頁 。
環境分析：主要包括
地域分析：小程序的用戶都在哪里 ， 那個級別的城市 。
終端分析：小程序的用戶都在使用什么手機 ， 安卓和ios比例有多少 ， 開發測試的時候主要關注哪些手機 ， 手機分辨率、語言以及系統版本等 。
【小程序數據分析如何做你了解嗎】網絡分析：用戶經常使用小程序的網絡環境wifi、4G、3G、2G等 。
機型分析：具體硬件設備分析 ， 蘋果哪個型號的移動設備 ， 以及不同手機用戶操作系統的異同 。
自定義事件
主要在第三方統計工具或者開發者自己研發的工具里面會做一些記錄和統計 。
根據小程序的實際情況創建事件列表 ， 比如說微信錄音、微信支付等等功能 。
在事件詳情里面可以查看小程序的訪問次數 ， 訪問人數 ， 獨立IP數 ， 打開次數等 。
對同個事件 ， 增加多個參數配置 ， 達到更細化的統計效果 。一個事件下可以增加多個參數 ， 同一個參數下也可以設置多個值 。

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