设计微信小程序需要从以下角度去考虑产品的结构。

受众人群分析——知己知彼，懂用户方能做出更受欢迎的应用，用户是移动应用分析的主体，任何的分析都离不开对用户的了解，用户作为应用的受众群体，有着丰富各异的特征。尤其在现今移动互联网高速发展的时代里，追求用户覆盖数量是绝大部分移动应用运营的核心目标。不仅应用的人气需要用户，应用的盈利能力也需要依赖用户，而要想从用户那里赚到钱，就须对用户的人群属性、兴趣爱好、地域分布等一清二楚，所以全面的“受众分析”功能就显得非常有必要了。了解用户的喜好等特点之后，也能指导开发者以及运营推广人员进行精准广告投放，只把广告投给真正的潜在用户。

所以，受众人群分析不仅能帮助开发者推进“开源”，更能通过指导广告投放帮助开发者“节流”，也只有知己知彼，才能投其所好，让自己的应用越来越受到用户的喜欢。

（1）人群属性分析：用户是一个一个真实存在的人，那么用户群体一定有其特定的人群属性，包括性别、年龄、学历、行业、兴趣等。所以对于某一个应用，其人群属性一定有倾向性特点，例如应用A的用户群体具有高学历、男性多、计算机行业多、爱好读书等特点。统计系统内就集成了全面的人群属性分析功能，通过IP归类检索，获取移动应用的用户在PC端访问时留下的Cookies，结合后台用户群属性碎片，进行比对分析其属性特征。

整合大数据用户画像功能，标签体系包含4大类别，24个垂直领域，近300个兴趣标签，多维度描绘了app用户群体的兴趣爱好、使用习惯和需求。可用户app的个性化内容运营，个性化消息推送、广告精准投放等多个场景。目前移动统计报表中已展现有用户性别、学历、年龄、行业及兴趣分布情况，并提供用户画像的移动统计SDK包，同步集成移动统计和用户画像功能，提供更为丰富的用户属性分析报告。

（2）新增和活跃用户分析：新增和活跃两大指标是用户分析中基础的数据，新增用户反映了移动应用或者小程序用户增长情况，通常情况下，新用户占比越高说明应用的未来发展潜力越大，而日活跃度越高说明应用的用户粘性越大。下面分别就新增和活跃用户分析方法进行介绍。通常移动应用分析系统都能够对新增用户按照时间序列的方式进行展示，以表现其发展趋势如何。例如，选择近30天内新增用户的发展趋势，可以得到按天分布的统计数据，条件允许的话能做到“按时”新增用户分布统计。

将统计颗粒度从“天”精确到“时”可以了解一天当中哪个时间段新增用户较多，然后根据这个数据调整推广渠道的广告投放时段，在新增用户高峰期之前一两个小时进行定向投放，可以获得高的广告效果等。对于日活跃度（简称“日活”）的分析，可以帮助开发者了解用户粘性和依赖度，通常用百分比来进行统计，日活跃度数据也依据应用类型而千差万别，高日活跃度应用主要集中在工具类、游戏类和社交类，所以分析的时候应该结合自身应用类型。移动统计中日活分析也可以按照时间段对比维度进行分析，例如选择近一个月和上个月的日活跃度数据进行对比。

（3）用户地域分布：移动开发者为什么需要了解用户地域分布情况呢？第一，了解用户集中的区域有利于开发者制定有效的城市推广策略，如较成熟的城市需要进行老用户的维护，而用户较少的城市可以重点考虑做新用户推广和扩张等；第二，对于部分大型移动应用如电商应用或游戏应用，开发者需要了解集中了80%用户的关键城市，对其做增加带宽、增设CDN服务器等策略的调整，保证集中的用户区域也能有较好的用户体验等。

（4）留存用户分析：常见的就是“首次使用留存”分析，是指首次使用应用的用户中，在第一次使用完毕之后的某一相同间隔时间段内再次使用的情况。例如，选择近30天内新增用户中，“周留存”情况的统计分析，就是指近30天内第N周的新增用户，在第N周之后的每一周内留存比例的情况。而“日留存”、“月留存”等含义以此类推。