统计的数据不仅仅是局限于页面的浏览行为、打开行为，应该包括分享、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内容，这样统计是结果才是切合业务场景的，才可以解决掉小程序分析人员的问题。并且重要的一点是，要采集一切可以合法采集并利用的内容，例如操作系统、用户定义的微信属性，昵称、性别、地域、头像等等，这些都可以为后续做深度分析打下基础。

第二，数据要实时

数据要具有实时性，只有实时才能够即刻响应、优化和调整运营方略，只要有任何细微的延迟，都有可能和运营良机失之交臂。所以由此可以看出，数据实时性的重要性。

第三，数据分析必须是多维度的

这里的多维度指的是用户可以自由选择多个维度进行组合的多维分析，比如说按照城市、设备型号、用户在微信预设性别的组合分析，分析师可以通过数据发掘价值，如果仅仅是维度单一数据就会变得没有营养，自然对运营的价值就会微乎其微了。

第四，多维分析要及时

因为数据分析的过程是不断假设和验证的过程，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，基于这个结果，需要不断提出新的假设，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，及时得到查询结果。

第五，来源要被明确

目前微信的推广方式有四种：二维码、搜索、分享、自有公众号引荐。就二维码而言，可以被分成 N 多种，每个二维码携带不同参数标识不同的店铺或者广告位。因此分来源的统计可以精准的评估仅有的推广形式下各渠道的推广效果。

第六，以人为中心，明确每一个用户的个体行为轨迹

通过个体行为可以研究用户行为动机，再通过用户行为轨迹映射出产品的问题。在以前分析网站都用CNZZ或者百度统计，高端的就是GA，但是这些只是提供统计数据，没有办法做到深度研究数据背后的用户及个体用户行为特征，所以要依靠现在多维度分析，从而知道发生这些行为的用户是谁，只有做到了这一点，我们才能开展漏斗分析和用户自动分组。

第七，可以提供漏斗分析

漏斗是衡量用户转化最直观的方式，可以明确用户在核心转化点的流失和转化情况。如果同时运用多维度分析，可以更加明确在哪些情况下该转化突然变低，从而找出问题优化产品或流程。

第八，用户是需要被分群管理的

通过以上的多维分析，所有的用户可以被按照既定的规则或者行为特征分为不同的群组进行管理或者分析。比如将用户分为高转化用户组、潜在转化用户组等。

第九，数据整合能力

微信小程序的数据是独立的，难以和外部的数据实现打通和整合，那么如何更好的利用这部分数据，从而发挥它的最大价值，就在于怎么选择统计分析工具，或者将数据整个回传，自己实现私有的BI 展示或者对接自有的 CRM 数据。

好了，这次的干货分享到这里就结束了，通过上、下两篇对小程序运营数据指标和运营分析核心点的分析介绍，你对小程序是否有更多的了解?小程序虽好，可不要贪杯哟。在开发小程序之前，还是得做足“前戏”，不然你辛苦开发的小程序，就会输在运营上咯。