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微信小程序上线,如何打造小程序竞争杀手锏?

时间:2017-01-06 07:09来源:网络整理 作者:未知
【天极网IT新闻频道】 微信小程序确定在2017年1月9日上线,也就是从那天起,你的小程序就可以正式与用户见面了!那么在上线之前你真的做好了小程序的运营准备吗?你是否已经深度理解了微信官方对小程序统计分析的指标?你是否已经完全明确了小程序内的用户

《微信小程序上线,如何打造小程序竞争杀手锏?》摘自网络,版权归原作者

  【天极网IT新闻频道】微信程序确定在2017年1月9日上线,也就是从那天起,你的小程序就可以正式与用户见面了!那么在上线之前你真的做好了小程序的运营准备吗?你是否已经深度理解了微信官方对小程序统计分析的指标?你是否已经完全明确了小程序内的用户行为分析应该如何进行?面对这片广袤的蓝海,我们应该如何依靠运营分析一往无前呢?今天,我们就一起来聊聊微信小程序的竞争杀手锏——小程序精细化运营!

  官方指标深度解读

  开门见山!微信小程序官方提供了一系列的指标,和传统的 PC 端分析类比分析下,可以解读如下:

  常规指标:

  · 打开次数:打开小程序总次数,用户从打开小程序到主动关闭小程序或超时退出计为一次;

  该指标代表了用户对小程序的使用频率。他开始是以扫描二维码进入,以主动关闭小程序或者小程序进入到后台因超时而自动退出为一次打开的结束。

  问:前后台切换算作新一次打开么?

  答:不算

  · 访问次数:访问小程序内所有页面的总次数,多个页面之间跳转、同一页面的重复访问计为多次访问;

  该指标说白了就是页面浏览量;

  · 访问人数:访问小程序内所有页面的总用户数,同一用户多次访问不重复计;

  按照用户去重的人数。不过需要注意的是这里的用户是指按照微信 OpenID 计算的唯一用户数;

  问:什么是微信OpenID?

  答:微信 OpenID 是微信分配的只单个小程序或者公众号唯一的用户ID,同一用户使用不同小程序得到的OpenID不同;

  · 新访问用户数:首次访问小程序页面的用户数,同一用户多次访问不重复计;

  该指标为第一次打开小程序的用户数;

  · 人均停留时长:平均每个用户停留在小程序页面的总时长,即小程序停留总时长 / 访问人数;

  这个指标本身就不适用于小程序,或者说该指标和小程序的效率提升理念有所冲突,会引导分析师走向另外一个误区。我们需要时刻谨记小程序的目标不是为了提高用户的停留时长,而只是为了提高用户的效率。所以应该关心的是用户有哪些互动,这些互动是否达成了目标?而不是关心所谓的停留时长,因为你的小程序本不是用来给用户播放视频的,所以这个指标必定不能作为一个衡量小程序效果的 KPI。

  · 次均停留时长:平均每次打开小程序停留在小程序页面的总时长,即小程序停留总时长 / 打开次数;

  一样不适用,解读同上条;

  · 累计访问用户数:历史累计访问小程序的用户数,同一用户多次访问不重复计;

  选择时间范围内所有使用小程序的用户总数,依旧按照微信的OpenID 去重

  · 入口页:用户进入小程序访问的第一个页面,例如用户从页面A进入小程序,后跳转到页面B。即A为入口页,B不是;

  小程序的打开页,由于小程序的每个页面均可被设置为打开页,所以该页面代表了小程序的入口;

  · 受访页:用户进入小程序访问的所有页面,例如用户从页面A进入小程序,后跳转到页面B,A,B均为受访页;

  小程序被用户访问过的每一个页面均为受访页;

  特殊指标

  · 分享次数:分享小程序的总次数;

  由于小程序的分享指的是分享小程序页,所以该指标应该按照小程序页来看,而不应该只看一个概览结果,以明确具体哪个页面的分享效果最好,从而可针对性优化;

  该指标应该被细化到分享到了哪里(朋友/群),分享页面是什么

  · 分享人数:分享小程序的总人数,同一用户多次分享不重复计。

  分享小程序的人数,依旧是按照微信的 OpenID计算人数;

  基于以上指标可以看出,可分析的维度非常受限,只提供了天、入口页、受访页的统计,甚至无法提供分地域、操作系统、设备型号、联网方式、小程序版本、用户性别和来源等用户属性维度的分析。因此该统计只能当做一个基础统计,不足以支持我们进行分析和运营。

  即时分析和历史统计

  微信小程序后台提供了两套分析结果:概览和即时分析。

  概览: 提供小程序历史数据的统计(昨日以前);

  即时分析:提供小程序实时数据的统计(延迟 15 分钟);

  即时分析能够给运营人员带来的是实时的洞察和优化。比如通过实时数据发现某一地域的用户有暴增的趋势,那么我们就应该考虑该地域的服务稳定性问题,有没有必要干预。而官方的15分钟延迟,很可能就会使我们错失调整的机会。

  历史统计是针对用户行为的深度分析和发掘的过程,以通过对用户行为的分析从而反馈到产品的优化或用户转化的引导。因此历史统计分析需要提供给用户一个更为灵活自如的分析工具,而不是基础的统计结果。

  小程序运营分析核心点

  第一, 数据源必须是全面的。

  统计的数据不仅应当包含页面浏览的行为、打开的行为、而且应该包含分享、扫描二维码、按钮点击、表单提交 等等一系列由用户根据自己场景可以自由监测和定义的内容,这样统计的结果才是切合业务场景的,才能解决掉小程序分析人员的问题。而且要采集一切可以合法采集并利用的内容,如操作系统、用户定义的微信属性(昵称、性别、地域、头像)等,这些都是后续做深度分析的基础。

  就拿分享来举例,按照目前的技术完全可以明确分享到了哪里(朋友/群),分享页面是什么,这个分享是谁发起的、通过分享打开小程序的用户是点击谁的分享而来的而不是简单的呈现分享次数和人数。

  第二,数据必须是实时的。

  唯有实时方能即刻响应,优化和调整运营方略;任何细微的延迟都可能错失运营良机!就更不必说长达15分钟了。

  第三,数据分析必须是多维度的。

  这里的多维不是指提供了很多维度,但最终只可以选一种进行单维度的分析。而是指用户可以自由选择多个维度进行组合的多维分析。比如按照城市、设备型号、用户在微信预设的性别的组合分析。只有如此,分析师才可以通过数据发掘价值,若维度单一数据就会变得毫无营养,对运营的价值也就微乎其微。

  第四,多维分析必须是及时的。

  因为数据分析的过程其实是不断的假设和验证的过程,当我们看到某一个数据后,会提出一个假设,针对这个假设我们会使用分析系统通过多维组合得到相应的结果,在这结果的基础上,需要不断的去提出新的假设,从而进一步得到我们想要的结果,验证我们的结论。因此整个过程是实时组合维度,及时出查询结果。

  第五,来源一定是需要被明确的。

《微信小程序上线,如何打造小程序竞争杀手锏?》摘自网络,版权归原作者

(责任编辑:admin)

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