# 小程序-分享分析

小程序处在微信生态下，分享功能是小程序拉新、获客的重要途径。GrowingIO推出了分享分析，帮助您一目了然看到您小程序的分享获客、拉新、转化等数据。

## 分享场景 <a href="#fen-xiang-chang-jing" id="fen-xiang-chang-jing"></a>

GrowingIO采集的是微信默认分享功能，即转发小程序到一个好友/群聊 对话中，如下图：

![分享分析场景](https://blobscdn.gitbook.com/v0/b/gitbook-28427.appspot.com/o/assets%2F-LD4kKkCTHNxUGbu1QWO%2F-LMN1pZmp4u8Iq2L30mx%2F-LMNAfs1hCbCFNP5U30x%2Fimage.png?alt=media\&token=0590b92f-017f-45b3-a048-612a11178cca)

## 分享分析SDK代码配置 <a href="#fen-xiang-fen-xi-sdk-dai-ma-pei-zhi" id="fen-xiang-fen-xi-sdk-dai-ma-pei-zhi"></a>

需要在集成SDK时，设置 followShare 为true，才可以自动采集分享分析的数据。

配置代码请协同工程师一起，参见[SDK分享分析参数](https://growingio.gitbook.io/old_docs/data-analytics/broken-reference)。

## 分享分析功能使用 <a href="#fen-xiang-fen-xi-gong-neng-shi-yong" id="fen-xiang-fen-xi-gong-neng-shi-yong"></a>

点击“获客管理——> 分享分析”，进入分享分析页面。

GrowingIO会默认帮您统计转发事件，即分享用户量和分享次数，但是如果想要统计到“**转发分享带来的用户”**，则需要先配置SDK中的分享参数，具体信息可以[查看上一节内容。](#fen-xiang-fen-xi-sdk-dai-ma-pei-zhi)

![功能总览-图中为测试数据](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LmhvdW9ADiMQQZEfd71%2F-LmhwadPh7LlEMmkF8NV%2Fimage.png?alt=media\&token=f4adf6c5-208d-47b5-b724-a421465bb961)

### 功能介绍 <a href="#gong-neng-jie-shao-zhi-biao-shi-yi" id="gong-neng-jie-shao-zhi-biao-shi-yi"></a>

### 1. 分享概览：

#### 基本选择控件 <a href="#gong-neng" id="gong-neng"></a>

* **选择应用**：在集成多个小程序应用时，用来切换小程序应用。
* **选择时间周期**：用来选择分析的时间范围,预置常用的时间范围；最近支持计算到昨天的情况。
* **选择用户群**：用户类型对“转发分享带来的用户量”和“转化目标“计算的用户量生效，用来分析转发分享整体获客和拉新的情况。 例如：
  * 选择新访问用户，即功能中的“转发分享带来的用户量”，统计的是由分享带来的新访问用户量，“转化目标”统计的是由分享带来的新访问用户中转化的用户量，KOL 分享带来的三度用户量，也在“新访问用户”基础上计算。
  * 选择访问用户，即功能中的“转发分享带来的用户量”，统计的是由分享带来的新访问用户量，“转化目标”统计的是由分享带来的全部访问用户中转化的用户量，KOL 分享带来的三度用户量，也在“全部访问用户”基础上计算。

![选择控件示意图](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LmhvdW9ADiMQQZEfd71%2F-Lmhy0w-kHQDUqv1al3y%2Fimage.png?alt=media\&token=deb53a53-1f42-4efb-90fa-9e7b7491ca68)

*

**分享数据总览**，主要是帮助您一目了然产生分享的用户数，次数，以及由转发分享带来的整体获客和拉新的用户量，计算整体的病毒系数，并且按天展示病毒系数的变化。

![分享数据总览示意图（数据为测试数据）](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LmhvdW9ADiMQQZEfd71%2F-Lmi-wSvyq36gWxzX_cb%2Fimage.png?alt=media\&token=8522e64a-ead5-497a-aca5-46c1ef1a917a)

**转化目标，**&#x9009;择您关注的转化目标，了解分享带来的用户量中，转化的用户有多少，并可以直观的查看转化率、转化金额，转化的平均金额等。

![](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LmhvdW9ADiMQQZEfd71%2F-Lmi0hioLBKOOJG8Nn0p%2Fimage.png?alt=media\&token=b84ba956-19bd-42b9-b47a-2c26998c3e6c)

![](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LmhvdW9ADiMQQZEfd71%2F-Lmi0chngAdCEr7e9E_E%2Fimage.png?alt=media\&token=23426a9d-23ef-4ea4-b33c-02094c20060a)

选择完转化目标后，点击「齿轮」按钮，查看转化次数、转化金额、平均单价等数据。

![](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LmhvdW9ADiMQQZEfd71%2F-Lmi0zvktfdElJXGEm9J%2Fimage.png?alt=media\&token=f90b38f4-4d0d-45fc-815b-93e9513648fd)

**分享数据下钻，**&#x5141;许进一步对触发分享事件的用户，进行部分维度的拆分计算：

* **维度类型1**：广告类维度，统计每个广告渠道获取的用户中，触发分享的用户数，次数，以及由转发分享带来的整体获客和拉新的用户量，以及其中转化的用户量。从而**深入判断获客渠道的用户转发分享的获客和转化效率**。
* **维度类型2**：用户变量类维度，统计不同的用户属性下，触发分享的用户数，次数，以及由转发分享带来的整体获客和拉新的用户量，以及其中转化的用户量。从而**深入判断不同类型的用户转发分享的获客和转化效率**。

其他功能：

* 选择自定义指标，查看转化目标相关的更多指标。
* 维度值过滤，可以配合维度拆分计算，支持进行多维度交互的深入分析。

![](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LmhvdW9ADiMQQZEfd71%2F-Lmi552rJHeATwjiQyGJ%2Fimage.png?alt=media\&token=a16c461a-ac42-4741-8bd0-41a0a99daad0)

### 2. 分享用户分析 <a href="#fen-xiang-yong-hu-fen-xi" id="fen-xiang-yong-hu-fen-xi"></a>

对分享来说，我们最关键的，除了知道分享的ROI，针对用户颗粒度下，需要知道谁是产品中最能带来用户的“超级用户”。

通常情况下，我们一般评估一个用户直接带来的用户量有多少，但是在微信体系下，就忽略了用户可能隐藏存在的巨大的社交关系。GrowingIO分享用户分析，帮助您定位直接一度分享和三度分享下的“分享超级用户”。

#### 具体解释： <a href="#ju-ti-jie-shi" id="ju-ti-jie-shi"></a>

三度分享计算举例：用户A 分享带来了用户B， 用户B 的分享带来了用户C，用户C带来了用户D，在三度分享计算击结果如下： 用户A带来的三度分享用户总量是 3 （即用户B、用户C和用户D），其中一度、二度、三度分别是 1，1，1； 用户B带来的三度分享用户总量是2，其中一度、二度、三度分别是：1，1，0； 用户C带来的三度分享用户总量是1，其中一度，二度，三度分别是：1，0，0。

如果一个用户带来的总用户量多，且一度用户很多，说明这个用户有很大的直接社交圈，即一般意义上的KOL。 如果一个用户带来的总用户量多，但是一度用户不多，而二度用户较多，说明这个用户和有较大直接社交圈的人有联系，即一般意义上是KOL的影响人。

例如下图中的例子：

第一个用户仅做过9次分享，但是三度分享带来的用户总量最多，并且每一度基本上是稳定的8-9倍的裂变，说明这个用户的社交关系存量是较大的。

第三个用户，发起了132次分享，但是一度分享带来的用户很少，所以这个用户直接的社交关系效率较弱。但是这个用户3倍的裂变倍数较高，说明他的社交关系中认识社交关系存量较大的用户。<br>

![](https://blobscdn.gitbook.com/v0/b/gitbook-28427.appspot.com/o/assets%2F-LD4kKkCTHNxUGbu1QWO%2F-LMavavGSzGs-7F-jyud%2F-LMb9JSGDtywU7CLQ5nn%2Fimage.png?alt=media\&token=2b99a6e7-0545-4cd0-8782-b0717ec4b073)

### 3. 分享内容分析 <a href="#fen-xiang-yong-hu-fen-xi" id="fen-xiang-yong-hu-fen-xi"></a>

**了解用户在哪些页面，以及哪些属性的页面发起分享**

![](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LmhvdW9ADiMQQZEfd71%2F-Lmi6abANIQcUpYjed8j%2Fimage.png?alt=media\&token=0062c6ea-b333-4245-a2b7-fa7ddc939c73)

**了解分享带来的用户都被哪些内容吸引（通过哪些分享页面进入小程序），并且转化。**

![](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LmhvdW9ADiMQQZEfd71%2F-Lmi6xjL_agR-D7vHHx7%2Fimage.png?alt=media\&token=ef02eee8-1e37-4b12-84d4-ef15de1591d0)

## 常见问题

1.指标解释：

* 分享用户数：触发转发分享事件的访问用户数量；
* 分享次数：转发分享事件被触发的次数；
* 转发分享带来的用户数：通过点击其他用户分享到 好友聊天/群聊天 中的小程序，进入小程序的用户量；
* 选择相应的转化目标：通过点击其他用户分享到 好友聊天/群聊天 中的小程序进入小程序的用户中，在选择的时间周期中，完成相应转化目标事件的用户数;
