小程序分析工具对比：WE分析和神策分析
曾经的WE分析是圈子里人人称赞的工具，但在收费声明发布之后，用户评价开始转变。
对于WE分析（这里推测指的是微信小程序的We分析）采取VIP收费服务的现象，这种商业模式在互联网行业并不罕见。数据分析服务对于企业尤其是依赖小程序开展业务的商家而言具有极高的价值，可以帮助他们更好地理解用户行为、优化产品性能、制定精准营销策略以及提升整体运营效率。
微信作为平台方，推出WE分析这样的数据分析工具，一方面是为了满足小程序开发者和运营者对数据驱动决策的需求，另一方面也是为了持续投入资源维护和提升数据分析能力的成本回收。选择部分高级功能或者更长期的数据存储服务进行收费，可以视为一种增值服务，既能保障基础服务的普惠性，又能确保高质量数据分析服务的可持续发展。
对于收费举措，市场反应可能会有所差异。一些小型企业和个人开发者可能对额外的成本较为敏感，而规模较大、对数据依赖度较高的企业则可能认为这是值得投资的服务，能够换取更高的商业回报。但综合之前的一些政策来看，从手机验证组件收费，到云开发涨价，到复用公众号资质快速注册小程序也要认证，再到小程序微信认证强制年审，确实有点儿难评。
既然官方工具也开始付费了，不少企业也会开始重新选型——既然都是付费工具，那么肯定要选择更懂业务更适合企业业务发展、使用更便捷高效的工具。
我总结了企业选择小程序分析工具的三个维度，供参考：
一、更便捷：安全可靠的埋点方案，覆盖小程序全场景分析
小程序数据合规采集的完备程度，会影响企业挖掘商业价值的广度和深度。
埋点方面，企业近年来更倾向使用好上手、不依赖开发人员的“全埋点工具”或“可视化埋点工具”（以下统称“全埋点工具”）。然而，全埋点工具虽然使用起来方便，能减少和开发人员的沟通成本，却不一定适用于迫切需要精细化运营的品牌。
全埋点工具主要依赖前端页面的交互元素进行采集，意味着其抓取的数据只有用户设备、PV/UV、小程序启动/退出等基础信息，不一定能满足部分重要数据的采集需求，如后端注册信息上报。
因此，当企业发展到一定规模，或者渐进精细化运营阶段，便需要更全面的代码埋点以洞察关键数据。
图 三种埋点方式的定义和优劣对比
图 埋点设计方案文档（模拟数据）
图 产品功能体验数据概览（模拟数据）
二、更高效：多维度指标分析，深入洞察驱动智能决策
拥有完备的数据之后，决定品牌和品牌之间差距的，是商业决策的效率。而正确且迅速的决策，需以强大的分析能力和对业务的深刻洞察为基础。
比如，当我们发现复购用户流失情况严重，不仅要查看表层的流失数据，更要深挖行为偏好和沉默原因：因为门店闭店而沉默的用户有哪些？他们更倾向哪种促销策略？他们当初是如何被吸引来？是否能挖掘出流失的前兆？他们的消费高峰在什么时段？
订单、营促销、商品等维度的特征挖掘，多种分析模型交叉验证，都考验着数据分析工具的数据建模和计算能力。
当然，在强大的数据处理能力之上，数据分析工具还需具备一定的“易用性”——帮助业务人员将数据表征转化成洞察能力，不需要依赖技术人员，就能将数据应用于商业模式和决策。
图 神策数据分析模型（模拟数据）
三、更统一：小程序融合全域 ID 体系，提升用户全场景体验
好的小程序分析，从来不止于小程序。小程序是企业推广产品和服务用户重要的一环，但不是唯一的一环。成熟品牌的营销场景通常还会覆盖官网、App 、第三方电商平台、线下门店等全域的品牌矩阵。只在小程序上洞察用户显然是片面的。因此，全域数据的接入和整合（One-ID）至关重要。
图 用户 RFM 标签分层（模拟数据）
整体来看，企业选择小程序分析工具的关键点在于打通以小程序为核心的全域数据，通过精细化的埋点采集、多维度指标分析和统一的 One-ID 用户体系搭建等，用数据指引产品、营销策略等的优化方向，并快速验证。
作者：刘一关注数字化产品运营、数据分析、自媒体运营
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