精细化运营的核心就是数据驱动，这和《精益创业》中的
「Build-Measure-Learn」框架不谋而合。首先我们有一个好的想法，然后我们把它落地做成了产品，例如小程序。有了产品，我们需要衡量效果如何；并且通过数据分析的方式进行评估，然后不断优化。其中，围绕数据（Data）展开小程序的效果评估（Measure）与优化（Learn）是我们今天要介绍的重点。二、小程序有哪些统计方法？现在有很多的统计方法和统计工具，那么如何到我们需要的东西呢？我强烈建议大家要有精益分析的思维，从海量数据中准核心指标，而这些指标往往就蕴藏在概览指标或者行为指标里面。（一）小程序的数据指标1.运营概览数据官方提供了若干指标，这些指标大家都比较熟悉，和网页或者app里面的指标类似。具体如下：
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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，可理解为一个Session（会话）。
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页面浏览量：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。
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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。
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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。
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入口页：用户进入小程序访问的第一个页面。
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受访页：用户进入小程序访问的所有页面。
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分享次数：分享小程序的总次数。
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分享人数：分享小程序的总人数。
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重点介绍一下「入口页」，小程序的每个页面都可以做成二维码推广，类似于「落地页」的概念。用户扫不同的二维码，可能出现不同的入口页，这是一个比较新的指标。回顾上面的指标，它们更多局限于运营概况、结果型的指标。这些指标无法告诉你用户使用小程序的过程中发生了什么，缺乏行动的引导性。比如说「分享人数」指标下跌了，但是为什么下跌了，上述指标是无法告诉你答案的。2.有效的用户行为数据除了概览指标，用户的行为指标也是非常重要的，具体包括：点击、进入页面、下拉刷新、加载、分享等等。如果把这些行为串联起来，放在时间维度上，那么我们就可以看到用户的行为流和事件流。如果把这件事
情给做好的话，小程序的数据分析是非常有意义的。用户行为数据非常庞大，到真正重要的用户行为非常关键。以点击为例，用户在你的小程序你们可能会有非常多的点击，那么我们该关注哪一个呢？这里我提出「有效用户行为」的概念，这个是跟你的业务目的息息相关的。小程序示例上面三款小程序依次是轻芒杂志、今日头条和豆瓣评分，我们来分析一下它们各自的「有效用户行为」。
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轻芒杂志是一个精品阅读的小程序，「收藏」是它的有效用户行为。用户收藏了文章代表用户认可你的内容，他将来可能会返回来继续看这篇文章。
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今日头条是一个内容或咨询的小程序，「下拉刷新」就是它的有效用户行为。从用户角度来说，下拉代表用户对这些内容有需求；对于头条来说，下拉代表有更多广告展现的机会、有更多商业变现的空间。
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豆瓣评分是一个用户查电影评分的小程序，「搜索」说明用户在主动、明确地查某部电影，这正是这款小程序期望达到的目的。
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3.用户特征数据用户的特征数据也非常重要，包括设备机型、网络类型、
年度数据报告在哪里生成
地域特征等等，其他的还有用户渠道来源。无论是web时代还是app 时代，线下推广区分渠道是一件很头疼的事情。小程序的二维码可以添加渠道参数，这样就非常方便识别不同渠道。在这里要强调一点，除了分析不同渠道的数量以外，我们要渠道信息放到用户特征信息里面，在
后期的分析中一起考虑。（二）小程序的统计方法那么我们该如何去获取上面这些数据呢？接下来，我给大家介绍小程序三种主要的统计方法。1.小程序官方数据统计小程序的后台提供了数据统计功能，你可以从后台看到比较全面的概览数据。同时还有实时数据，你可以看到实时有多少人正在使用你的产品。
小程序参数配置页面（内测中）
小程序也提供了一定的行为数据，这是是小程序正在内测的页面，给我的感觉是非常复杂。
如果你要监测某个行为，你要挑选行为类型，你还需要填写页面的路径、按钮的名称等一系列配置参数，对于产品或者运营人员来说，这是一件成本和门槛都很高的事情。另一方面，官方还没有来源统计的数据。2.自定义/第三方埋点统计这是一个年代比较久远的、被大家认可的统计方法，就是埋点。为每一个用户行为定义一个事件，事件触发的时候上报，它的优点是什么数据都能统计。埋点的缺点是部署的成本高，一方面是埋点需要开发人员加入、需要很多开发或者规划的时间。同时，不埋点就没有数据，漏埋、错埋都没有正确的数据，而且埋点的话数据是不可以回溯的。所以这需要非常精心的设计，
操作中成本非常高。3.无埋点统计无埋点，这是近些年比较火的统计方法。无论是网页、app还是小程序，一次性集成SDK，就可以采集页面访问、点击行为、用户特征等全量数据。你需要做的就是定义指标，然后就可以灵活进行自定义分析
了。在无埋点的基础上，补充必要的人工配置，可以非常轻松、高效地完成主要的数据统计和监控工作。三、小程序有哪些数据分析方法？有价值的分析都是围绕业务目的进行的，如果对所有数据都进行分析的话，那就是为了分析而分析，这样会使你的决策大大偏离你的商业目的。现在大家都开始琢磨小程序的业务场景，因为涉及到的商业领域非常多，我们不一一分析。但是有一点可以肯定的是，用户增长是所有小程序共同的、最直观的目的。增长黑客的「海盗法则」提到用户增长，不得不提「增长黑客」；「增长黑客」这个词在国内已经被逐渐接受了，增长黑客的海盗法则AARRR也被大家所熟知。AARRR包括五个方面，分别是用户获取Acquisition、用户激活（Activation）、用户留存（Retention）、变现营收（Revenue）与推荐传播（Referral）。下面我介绍一下，如何从AARRR五个方面做好小程序的数据分析。（一）用户获取小程序目前有4种推广方式，分别是二维码、搜索、分享与引荐，其中我们强调二维码是最重要的一种推广方式。大家都知道推广是有成本的，所以我们需要优化推广渠道、提高转化效率、降低获客成本。以前app推广的时候，我们将用户下载并打开app作为获取一个新用户的标准，但是小程序不行。因为打开小程序实在是太浅了，用户跳出小程序也很简单，甚至都不需要卸载这个动作。所以评估小程序的获客成本时，应该分析打开小程序页面并完成
某个有效动作这部分用户的获客成本。某O2O小程序以同样的成本分别在写字楼、高校、高铁站、商场进行了线下投放，用户可以扫码进入小程序进行下单购买。下面是该小程序的投放效果数据：
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