阿拉丁统计 2.0丨基础统计“开箱即用”， 日常数据查询必备“神器”

不知不觉已经到了阿拉丁统计 2.0 功能系列的最后一期，本期我们将围绕「基础统计」功能展开解说。如果你也想试用阿拉丁统计 2.0 产品，不妨来进行体验吧。

看过第一篇「开源 SDK」文章的朋友，一定还记得我们讲过的预置事件和属性。

预置事件和属性是由 SDK 自动采集上报，功能作用类似“全埋点”，可以采集到多而全的数据。当然，也有的朋友只想采集日常基础数据，不想其它数据对日常数据查询造成干扰。

阿拉丁统计 2.0 在 SDK 设计过程中将日常必用、常用的事件和属性设计为预置，用于“基础统计表”，以便没有特殊需求的朋友进行使用。例如：自定义查询（事件分析、漏斗分析）、特定行业、场景个性化查询（指标商店）等。

日常统计过程中，有哪些常用的数据指标呢？

阿拉丁统计 2.0 「基础统计」功能必备常用的统计数据指标，包括：

新增用户：首次访问应用的用户数，一天内同一用户多次访问不重复统计；

活跃用户：访问应用的总用户数，一天内同一用户多次访问不重复统计；

启动次数：打开应用即为一次启动应用，完全退出再次打开应用也是一次启动，如果未完全退出但在后台运行超过 30 秒后再次打开应用也会被视为一次启动；

访问页面数：访问应用内的页面次数，多个页面之间跳转或同一页面重复访问也会被统计为多次访问；

次均停留时长：这个指标从字面上理解起来稍微有点困难。首先“次”是指应用的启动次数，“停留时长”是指启动应用后停留在页面中的时间长度，“均”这里是指“停留时长”总数和“启动次数”总数的平均值。次均停留时长的时间长短是分析应用的一个重要指标，通常用于评估应用的用户体验，停留时长越长说明应用或页面对用户的吸引力越强，反之，则说明应用或者页面的内容需要优化更新更有价值的信息；

跳出率：仅浏览一个页面便离开应用的次数在总启动次数中的百分比。

跳出率的高低是应用统计分析的一个重要指标，通常用于评估应用的用户体验，指导应用和页面的改善。跳出率越高就说明该应用或页面对访问者的吸引力越低，当跳出率达到一定的程度时，就说明应用或页面需要做些优化和更新了。

“开箱即用”，集成 SDK就能看到统计结果

在应用概况里可以直观的查看某一天某一时段的数据情况，包括用户变化情况、活跃用户量、启动次数、访问页面数、跳出率等数据变化情况。

在图表中可以看到具体时间段数据起伏变化情况，这样有利于运营部门快速确定某类活动或者关键营销动作对于用户影响较大，为技术部门后期的产品迭代提供改善方向。

多维度用户统计指标，快速锁定用户特性

阿拉丁统计 2.0 用户概况模块主要分为用户留存统计、用户黏度、用户参与度、用户来源四个模块，通过这些指标数据的统计，可以快速直观的看到平台用户属性以及喜好。

用户黏度是指用户对于产品的忠诚、信任与良性体验等结合起来形成的依赖程度，用户黏度越接近1（100%）说明用户忠诚度越高，可自定义选择时间范围查看用户数据和占比情况。

用户参与度对访问深度和使用时长两个维度对指标进行统计，分析用户打开页面的使用频次及访问页面的时长，帮助您快速了解用户的使用粘性和依赖程度。

用户来源用于分析用户的访问来源和访问渠道，场景值用于描述用户进入微信小程序的路径，例如：顶部搜索框、扫描二维码、群聊会话等；渠道为安卓和 iOS 端用户使用的各大应用市场渠道包，此页面可快速查看所有用户来源的趋势数据。

地域分析用来分析各个地域给应用带来的用户数及流量情况。通过了解应用访问的地域分布以及特定地域用户偏好，以便进行针对性的运营和推广。

终端分析用于用户所使用的手机系统环境配置情况，帮助企业了解用户的系统环境情况，可作为应用设计的参考，从而有效提升访客的交互体验

页面分析：页面是小程序构成的重要元素，也是用户使用行为动作载体。分析用户的页面浏览行为，有助于监测小程序中每一个页面的流量、停留时长、分享次数，对受访页、入口页的重要性形成判断。

分析裂变：分析小程序的分享情况及带来的传播效果。小程序被分享的数据，提供不同维度的数据包括分享趋势，层级分享数据，重点分享用户分析。

例如：电商企业要确认某个商品被用户分享的最多？就可以通过阿拉丁统计 2.0页面分享查看具体的页面分享次数。然后通过列表的不同维度数据，包括新用户数、访问人数、访问次数、打开次数等指标查看哪个页面被分享的最多。

怎样判断用户分享后，打开的用户再次分享呢？阿拉丁统计 2.0 具有用户层级分享功能！当 A 分享给 B，B 打开小程序之后分享给 C。那么这个流程里边A 分享给B是一度分享，B分享给C是二度分享，这种层级分享的过程数据通通可在阿拉丁统计 2.0 查询到。

以上就是我们分享的阿拉丁统计 2.0「基础统计」功能，现在统计产品正在免费试用中，大家不妨来亲自操作体验吧~

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