在微信小程序里，我们要怎样做数据分析

近期本来打算系统的写一下App数据分析的套路，但忽然“微信小程序”发布了。作为一名信仰互联网和做数据分析多年的“老司机”，看到新事物我也是很兴奋的。不过我还没看到有关于微信小程序里，如何进行数据收集和分析的讨论，所以还是抛砖引玉，自己先写几篇文章吧。

以往的统计方案很可能不灵了

小程序里不支持普通的HTML，JS也是有限制的，所以无法执行CNZZ、百度统计等传统的网页版统计代码。同时，更不可能通过集成友盟那种方式去用App端的分析系统。其实，就算它们能运行，对我做分析来说也远远不够用。因为在我看来它们只能做统计，根本谈不上分析，不信请往下看。

微信自己的数据统计

既然做了小程序平台，微信必然会有自己的数据统计功能，就像订阅号的统计一样。但小程序的交互可比阅读文章复杂得多，“与原生App一样的体验”当然也需要同样强大的数据分析系统。

小程序后台目前提供了基本的累计用户数、页面访问量等指标，这也只能叫做统计，完全谈不上分析。

我们需要什么样的数据？

我举个简单的例子：

下拉刷新 → 推荐内容，是个很常见的交互设计，那么我们如何评估推荐算法的优劣呢？很简单，先算出下拉刷新的用户有多少，然后再算出“下拉刷新之后，紧接着阅读了内容”的人有多少，二者相除得到一个推荐内容的点击率。每次改变算法或者AB测试时，对比这个点击率的高低，即可评估优劣。

因此我们需要这样一个数据分析系统：

用我们上面的评估方法，得到推荐内容点击率是61%，这个计算过程只需要花两分钟。

我再举个例子，如果有用户反馈说遇到了bug，你怎么办？去联系这个用户，然后尝试复现这个bug？首先能否联系上就很难说，其次用户又不是专业测试，能记住bug复现路径的可能性微乎其微，所以我都是这么做的：

用分析系统把反馈某个意见的用户细分出来，然后看他的行为：

资料不够详细？那还可以看到这名用户的其他属性：

这些数据对我们定位问题会非常有帮助。

上面两个例子都来源于Google Analytics（简称GA）分析系统，而且算是比较简单的用法，事实上GA能做到的比这多得多，例如支持电子商务统计，能对销售数据进行各种细分。更好的是，GA这些功能都是免费的，在你的印象里，有用其他系统做到过吗？

GA如何在微信小程序里部署

开头我们就说过，常规的统计系统恐怕无法在小程序里部署。不过GA除了常规的网页和App统计之外，还有一种叫“测量协议”的方式，它不依赖于任何环境属性，只要请求一个地址并带上需要的参数，就可以发送数据了。也就是说，联网的自动贩卖机都可以用GA分析数据。而且我在国内用这个方法已经多年，没有被“墙”。

代码实现方式

我用的技术是Google Analytics（简称GA）的“测量协议”，它的原理是请求GA的一个地址（没被墙），并带上自定义的参数，即可在GA报告中看到这条数据。这个技术的好处是，不需要依赖任何环境，只要能发送网络请求的设备即可，哪怕是一台联网可编程的自动贩卖机都行。

我们是这样实验的，在一个Hello World程序的首页，点击头像时，给GA发送一个事件：

发送事件统计的代码如下：

其中的tid是GA的统计ID；cid用于区分每个用户；t代表发送数据的类型，这里发送的是事件，也可以发送页面PV或者电子商务的交易成功等等；ec和ea都是事件的参数。

GA的事件最多有三个文字型参数和一个数值型参数，以满足多维度的统计需求。例如在例子中我使用了两个参数，描述了用户点击行为，以及这个点击发生在哪个页面。

报告内容

接下来我们编译这个程序，然后我点击两次头像后，在报告中可以看到如下的数据：

以上只是一个最简单的例子，其实GA还可以完成各种复杂的统计。如果你的小程序中有销售行为，GA同样可以实现从商品展示、点击、加购物车、完成购买的各步骤转化率统计，以及商品销售情况统计：

我想不出，还有任何其他的数据统计方案比GA的“测量协议”更强大，更适合小程序了，何况GA还是免费的。也许有朋友不太熟悉GA，我的建议是赶紧学，网上随便搜一下都有N多教程文章，如果能找到老司机带路更好，在小程序的时代一定要在数据方面做好准备。