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# 2. 指标统计口径

   日期:2024-11-11     移动:http://yybeili.xhstdz.com/mobile/quote/75649.html

提供小程序“页面路径”级别的统计指标。主要分为2类:

# 2. 指标统计口径

  • 页面访问概况: 提供页面访问量、访问深度、跳出率等概况类的统计指标。
  • 页面访问明细: 提供各个页面路径的访问趋势及明细。

小程序页面,是小程序日常分析中,最为重要的基础概念。

We分析【数据分析 - 平台数据 - 页面分析】下的相关统计指标,均基于“页面路径”级别(Path级别),如需统计“参数”级别(Query级别)的页面访问数据,可将相关数据上报后,在【数据分析 - 行为分析 - 事件分析】中,进行对应的统计处理。

另外,为方便日常经营分析与数据监控,建议分析人员可与前端开发同事,确认不同页面路径所代表的页面,并填写好对应备注。

  • 基础版: 支持,但无法下载数据,筛选条件
  • 专业版: 支持

注:上述“最早追溯日期”,仅限定为“自然日”的统计口径,其他统计口径最早追溯日期如下

· 页面访问Top10:自然周为2022/4/4-2022/4/10、自然月为22年4月

· 访问深度分布:自然周为2022/7/4-2022/7/10、自然月为22年7月

访问深度的相关指标,都需要对页面路径进行去重,即统计不同路径的总数量,故不能直接用“访问页面数”/“访问人数”去计算人均访问深度。

例如,如果用户仅访问了pages/detail?id=1、pages/detail?id=2,那么他的访问深度仅为1

同时,访问深度分布-用户维度,统计口径为用户单位时间内,多次打开的访问深度之和。

例如,用户上午打开了一次小程序,访问了3个不同的页面,下午又打开了一次小程序,访问了2个不同的页面,则在访问深度分布-用户维度的统计中,该用户计为5,即3+2之和。

页面的“打开次数”,代表的是当日这么多次的小程序打开次数中,有多少次打开,访问过该页面。

例如:

用户【甲】,上午先后访问了页面A、页面B、页面D、页面B。到了下午,再次打开了小程序,先后访问了页面C、页面A

用户【乙】,当天仅打开了1次小程序,先后访问了页面B、页面C、页面B、页面C、页面B

那么,对于页面B来说

访问人数为2,甲乙2人都访问过

打开次数为2,甲上午的那一次打开,和乙的打开里,访问过页面B

访问页面数为5,甲访问了2次,乙访问了3次

退出页占比,仅统计该页面的累积访问页面数中,有多少比例为退出页

而页面退出率,则考虑的是有多少比例的用户/打开次数中,是以该页面路径作为退出页

例如:

用户【甲】,当日打开了这个小程序5次,每次都访问过“商详页”,访问页面数总计为15,并有2次是从“商详页”关闭的小程序

用户【乙】,当日打开了这个小程序3次,仅有1次访问了“商详页”,访问页面数总计为5,但都不是从“商详页”关闭的小程序

那么,商详页的

“退出页次数”为2,即用户【甲】的那2次

“退出页占比”,应该是2/(15+5),即10%

“页面退出率(打开次数维度)”,应该是2/(5+1),即1/3

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