微信小程序數(shù)據(jù)分析教程-閱讀頁
2024-08-15 17:07本頁面
【正文】 持一致，不可修改。這代表product_name不再收集數(shù)據(jù)。檢查字段后會提示：該字段已定義過，在當前配置中重新使用，請注意數(shù)據(jù)一致性。需要特別注意此時product_name的意義跟以前是否一致，如果不一致，建議用新的字段，否則product_name的歷史數(shù)據(jù)跟之后上報的數(shù)據(jù)含義沖突，對數(shù)據(jù)分析造成干擾。字段的定義是全局的，定義了字段以后，其他事件也可以使用添加這個字段到事件里。選擇一個開發(fā)者，點擊“下一步”，事件配置將會實時同步到所選開發(fā)者的設備上。操作完成后點擊“同步結果”，可能有12分鐘延遲。檢查上報日志時，可進入開發(fā)版的小程序，點擊右上角，打開調(diào)試，重新進入后點擊vConsole按鈕查看日志啟動小程序時會有：[自定義分析] 配置拉取成功后臺管理頁面同步配置時有：[自定義分析] 收到最新配置小程序成功上報時有：[自定義分析] 上報成功數(shù)據(jù)上報成功后，可在當前窗口查看上報詳情。發(fā)布事件配置點擊“保存并發(fā)布”并確認操作，該事件配置正式生效，大概510分鐘后，即可開始收集所有用戶的數(shù)據(jù)。事件分析事件分析概述事件，是進行數(shù)據(jù)收集和分析的模型，對應用戶在小程序內(nèi)的行為。事件分析，是指基于事件的指標統(tǒng)計、屬性分組、條件篩選等功能的查詢分析。進行事件分析前，需要先在“事件管理”中定義事件并配置上報、收集數(shù)據(jù)。進行事件分析時，可以靈活選擇查詢條件并查看詳細數(shù)據(jù)結果。選擇指標在指標下拉列表中，選擇需要分析的默認或自定義指標。你可以通過右側的“+”添加指標。你需要從下拉列表中分別選擇屬性字段和需要計算的指標。例如，商品價格為整數(shù)型，指標可以選擇“商品價格的總和”。每次分析最多可以選擇5個分組，并且不能重復。例如指標選擇總次數(shù)，分組選擇“性別”，將分別統(tǒng)計男性用戶、女性用戶的事件觸發(fā)總次數(shù)。設置過濾條件分析時，可以選擇或輸入你想要過濾的條件。所有條件之間的關系必須全部為“并且”，或全部為“或者”，前者表示滿足所有條件，后者表示滿足至少一項條件。你可以通過下方的“+”添加過濾條件。選擇時間范圍選擇查詢分析的時間范圍，支持今天、昨天、最近7天以及自定義時間范圍。選擇時間粒度可以選擇查詢數(shù)據(jù)的時間粒度，包括按小時、按天，按總體。查看事件分析結果數(shù)據(jù)計算可能需要一定時間，你可以選擇在當前頁面等待，或點擊“歷史查詢記錄”查看之前的數(shù)據(jù)，或點擊“收進后臺”，開始新的查詢。可以點擊圖例，選擇是否顯示該分組和指標。最多可選擇10項。其中，第一列為時間，其他列分別為分組、指標。查看事件分析記錄在數(shù)據(jù)查詢頁，或查詢等待過程中，你可以進入歷史查詢記錄頁查看已進行過的數(shù)據(jù)查詢。查詢名稱：顯示查詢的事件名和指標名；查詢時間：執(zhí)行查詢的具體時間；數(shù)據(jù)時間：查詢數(shù)據(jù)的時間范圍；狀態(tài)：查詢?nèi)蝿盏臓顟B(tài)，可能為等待查詢、查詢中、查詢成功、查詢失敗。漏斗分析漏斗分析概述漏斗分析，是指將多個事件串聯(lián)起來，對每個步驟中用戶轉化與流失進行的分析。 查看商品 支付這些步驟可以設置為一個漏斗，分析過程中的轉化與流失情況。參見【事件管理】說明。結合過濾、分組等功能進行深入的對比和分析。漏斗步驟創(chuàng)建漏斗時，每一步對應一個事件，在一個漏斗中，一個事件只能出現(xiàn)一次。這里提供的過濾規(guī)則與事件分析中的設置過濾條件規(guī)則相同。漏斗分析查詢條件選擇漏斗在漏斗名稱下拉列表中，選擇想要分析的漏斗。選擇分組在分組下拉列表中，將展示出所有我們內(nèi)部定義的屬性，選擇想要分析的分組屬性。不選時，將統(tǒng)計總體數(shù)據(jù)。每次分析最多可以選擇5個過濾條件。當切換其中一處的關系時，所有其他關系也會隨之切換。例如：選擇城市為“北京”、或“上?！?、或“廣州”、或“深圳”，將會同時統(tǒng)計這四個城市的數(shù)據(jù)。當天的數(shù)據(jù)也可以及時查看。步驟過濾條件：每個步驟中設置的過濾條件，對該步驟生效。漏斗過濾條件：對漏斗中的每個步驟生效。分組條件：初期提供按用戶屬性和系統(tǒng)屬性分組，對漏斗中的每個步驟生效。時間范圍：部分或完整漏斗發(fā)生的時間范圍，至少第一個步驟在該時間范圍內(nèi)。查看漏斗分析結果查看圖表圖表將展示漏斗中每個步驟的總人數(shù)，及相對前一個步驟的轉化率。如果已設置分組，會顯示多個分組。名詞解釋用戶：使用過小程序的微信用戶，根據(jù)openid來判斷。受訪頁：用戶訪問的所有小程序頁面均可稱為受訪頁。退出頁：用戶離開小程序時最后訪問的頁面稱為退出頁，例如用戶從頁面A跳轉到頁面B，從頁面B退出小程序，B為退出頁，A不是場景：用戶打開小程序時的場景，如通過掃描二維碼打開小程序，場景為二維碼。分享：用戶點擊小程序內(nèi)或小程序外菜單，將小程序及其頁面分享給好友的行為。**活躍：用戶在一段時間內(nèi)訪問過小程序即稱為活躍。切換到后臺、顯示到聊天頂部，均不算停留在小程序。事件：自定義分析中進行用戶行為數(shù)據(jù)收集和分析的模型，表示某個用戶行為。指標解釋打開次數(shù)：打開小程序總次數(shù)。**訪問次數(shù):多個頁面之間跳轉、同一頁面的重復訪問計為多次訪問。新訪問用戶數(shù)：首次訪問小程序頁面的用戶數(shù)，同一用戶多次訪問不重復計。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，即總停留時長/打開次數(shù)。入口頁次數(shù)：小程序頁面作為入口頁的訪問次數(shù)，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。退出率：小程序頁面作為退出頁的訪問次數(shù)占比，即退出頁次數(shù)/訪問次數(shù)。分享人數(shù)：分享小程序頁面的總人數(shù)，同一用戶多次分享
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