設(shè)計(jì)微信小程序呢，我們需要從以下角度去考慮產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)。

受眾人群分析——知己知彼，懂用戶方能做出更受歡迎的應(yīng)用，用戶是移動(dòng)應(yīng)用分析的主體，任何的分析都離不開(kāi)對(duì)用戶的了解，用戶作為應(yīng)用的受眾群體，有著豐富各異的特征。尤其在現(xiàn)今移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的時(shí)代里，追求用戶覆蓋數(shù)量是絕大部分移動(dòng)應(yīng)用運(yùn)營(yíng)的核心目標(biāo)。不僅應(yīng)用的人氣需要用戶，應(yīng)用的盈利能力也需要依賴用戶，而要想從用戶那里賺到錢，就必須對(duì)用戶的人群屬性、興趣愛(ài)好、地域分布等一清二楚，所以全面的“受眾分析”功能就顯得非常有必要了。了解用戶的喜好等特點(diǎn)之后，也能指導(dǎo)開(kāi)發(fā)者以及運(yùn)營(yíng)推廣人員進(jìn)行精準(zhǔn)廣告投放，只把廣告投給真正的潛在用戶。

所以，受眾人群分析不僅能幫助開(kāi)發(fā)者推進(jìn)“開(kāi)源”，更能通過(guò)指導(dǎo)廣告投放幫助開(kāi)發(fā)者“節(jié)流”，也只有知己知彼，才能投其所好，讓自己的應(yīng)用越來(lái)越受到用戶的喜歡。

（1）新增和活躍用戶分析：新增和活躍兩大指標(biāo)是用戶分析中最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，新增用戶反映了移動(dòng)應(yīng)用或者小程序用戶增長(zhǎng)情況，通常情況下，新用戶占比越高說(shuō)明應(yīng)用的未來(lái)發(fā)展?jié)摿υ酱?，而日活躍度越高說(shuō)明應(yīng)用的用戶粘性越大。下面分別就新增和活躍用戶分析方法進(jìn)行介紹。通常移動(dòng)應(yīng)用分析系統(tǒng)都能夠?qū)π略鲇脩舭凑諘r(shí)間序列的方式進(jìn)行展示，以表現(xiàn)其發(fā)展趨勢(shì)如何。例如，選擇最近30天內(nèi)新增用戶的發(fā)展趨勢(shì)，可以得到按天分布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，條件允許的話能做到“按時(shí)”新增用戶分布統(tǒng)計(jì)。

將統(tǒng)計(jì)顆粒度從“天”精確到“時(shí)”可以了解一天當(dāng)中哪個(gè)時(shí)間段新增用戶最多，然后根據(jù)這個(gè)數(shù)據(jù)調(diào)整推廣渠道的廣告投放時(shí)段，在新增用戶高峰期之前一兩個(gè)小時(shí)進(jìn)行定向投放，可以獲得高的廣告效果等。對(duì)于日活躍度（簡(jiǎn)稱“日活”）的分析，可以幫助開(kāi)發(fā)者了解用戶粘性和依賴度，通常用百分比來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，日活躍度數(shù)據(jù)也依據(jù)應(yīng)用類型而千差萬(wàn)別，高日活躍度應(yīng)用主要集中在工具類、游戲類和社交類，所以分析的時(shí)候應(yīng)該結(jié)合自身應(yīng)用類型。移動(dòng)統(tǒng)計(jì)中日活分析也可以按照時(shí)間段對(duì)比維度進(jìn)行分析，例如選擇最近一個(gè)月和上個(gè)月的日活躍度數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。

（2）留存用戶分析：最常見(jiàn)的就是“首次使用留存”分析，是指首次使用應(yīng)用的用戶中，在第一次使用完畢之后的某一相同間隔時(shí)間段內(nèi)再次使用的情況。例如，選擇最近30天內(nèi)新增用戶中，“周留存”情況的統(tǒng)計(jì)分析，就是指最近30天內(nèi)第N周的新增用戶，在第N周之后的每一周內(nèi)留存比例的情況。而“日留存”、“月留存”等含義以此類推。

（3）人群屬性分析：用戶是一個(gè)一個(gè)真實(shí)存在的人，那么用戶群體一定有其特定的人群屬性，包括性別、年齡、學(xué)歷、行業(yè)、興趣等。所以對(duì)于某一個(gè)應(yīng)用，其人群屬性一定有傾向性特點(diǎn)，例如應(yīng)用A的用戶群體具有高學(xué)歷、男性多、計(jì)算機(jī)行業(yè)多、愛(ài)好讀書(shū)等特點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)內(nèi)就集成了全面的人群屬性分析功能，通過(guò)IP歸類檢索，獲取移動(dòng)應(yīng)用的用戶在PC端訪問(wèn)時(shí)留下的Cookies，結(jié)合后臺(tái)用戶群屬性碎片，進(jìn)行比對(duì)分析其屬性特征。

整合大數(shù)據(jù)用戶畫(huà)像功能，標(biāo)簽體系包含4大類別，24個(gè)垂直領(lǐng)域，近300個(gè)興趣標(biāo)簽，多維度描繪了app用戶群體的興趣愛(ài)好、使用習(xí)慣和需求?？捎脩鬭pp的個(gè)性化內(nèi)容運(yùn)營(yíng)，個(gè)性化消息推送、廣告精準(zhǔn)投放等多個(gè)場(chǎng)景。目前移動(dòng)統(tǒng)計(jì)報(bào)表中已展現(xiàn)有用戶性別、學(xué)歷、年齡、行業(yè)及興趣分布情況，并提供用戶畫(huà)像的移動(dòng)統(tǒng)計(jì)SDK包，同步集成移動(dòng)統(tǒng)計(jì)和用戶畫(huà)像功能，提供更為豐富的用戶屬性分析報(bào)告。

（4）用戶地域分布：移動(dòng)開(kāi)發(fā)者為什么需要了解用戶地域分布情況呢？第一，了解用戶最集中的區(qū)域有利于開(kāi)發(fā)者制定有效的城市推廣策略，如較成熟的城市需要進(jìn)行老用戶的維護(hù)，而用戶較少的城市可以重點(diǎn)考慮做新用戶推廣和擴(kuò)張等；第二，對(duì)于部分大型移動(dòng)應(yīng)用如電商應(yīng)用或游戲應(yīng)用，開(kāi)發(fā)者需要了解集中了80%用戶的關(guān)鍵城市，對(duì)其做增加帶寬、增設(shè)CDN服務(wù)器等策略的調(diào)整，保證集中的用戶區(qū)域也能有較好的用戶體驗(yàn)等。

<來(lái)源：今日頭條>

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