小程序同比行为分析（小程序同比行为分析怎么做）

本篇文章给大家谈谈小程序同比行为分析，以及小程序同比行为分析怎么做对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享小程序同比行为分析的知识，其中也会对小程序同比行为分析怎么做进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、腾讯2020:小程序交易额增一倍，广告业务达247亿元
• 2、"外卖小程序"分析报告
• 3、小程序的前景好吗

腾讯2020:小程序交易额增一倍，广告业务达247亿元

3月24日，腾讯控股（0700.HK）发布2020年第四季度财报和全年业绩报告。

2020年Q4腾讯实现营收1336.69亿元，同比增长26%，净利润(Non-IFRS)332.07亿元，同比增长30%；全年实现营收4820.64亿元，同比增长28%， 净利润(Non-IFRS)1227.42亿元，同比增长30%， 实现归母净利润1598.47亿元，同比增长71%

从业务板块看，腾讯按业务划分的收入共分为：增值服务（网络 游戏 +社交网络）、网络广告、金融 科技 及企服和其他。

整体来看，增值服务仍是腾讯2020年的第一大业务，贡献营收2642.12亿元，占总营收的54.81%；网络广告业务收入同比增长20%至823亿元，占比17.07%；金融 科技 及企业服务业务收入同比增长26%至1281亿元，占比26.57%。
除此之外，腾讯在财报中还对外公布了生态体系下的运营数据，包括微信、小程序、视频号、微信支付等。
2020年微信及WeChat月活用户达到12.25亿，同比增长5.2%，每天超过1.2亿用户在朋友圈发表内容，4亿用户使用小程序。QQ方面的月活出现下降，QQ月活用户5.94亿，同比下降8.1%。收费增值服务注册数量达到2.2亿，增长两成，视频付费用户达到1.23亿。

小程序、视频号、企业微信、腾讯会议等应用都在不同程度地服务C端的同时，也连接着B端。

小程序及微信支付帮助中小企业及品牌加强与用户之间的连系，2020年通过小程序产生的交易额同比增长超过一倍。2020年微信生态衍生的就业机会超过3600万。

2020年整体活跃小程序数同比增长75%，有交易的小程序数同比增长68%。其 GMV 同比增长 100％+，其中实物商品交易年增长 154％，商家自营 GMV 同比上涨255％。
3月24日，宜家宣布推出官方小程序商城。消费者可以在小程序商城“IKEA宜家家居”在线选购约9300种宜家产品，宜家还为全国227个城市和地区提供送货上门、安装、退货等服务。

腾讯会议成为最快超过1亿用户的视频会议产品，深度服务于政务、金融、教育、医疗等行业和中小企业在线办公，2020年腾讯会议上举办的会议超过3亿场， 腾讯会议成为中国最大独立云会议应用。

腾讯云则与100多个头部SaaS厂商合作，联合推出了54个场景解决方案。到目前为止， 腾讯云已联合超过8000家伙伴，共同服务了超过30万家企业客户，为20多个行业提供超300个行业解决方案，共创场营收达百亿规模。

在企业微信侧，企业微信服务超过550万企业客户，并与超过4亿微信用户连接。 2020 年底企业微信客户群全面升级，人数上限从 200 提升至 500 人，同时上线客户群红包功能，并启动企航计划助力教育、政务和中小企业转型数字化。

“视频号”首次出现在财报中——让品牌及企业扩大受众范围并促进交易，其中打通小程序对此的成效尤为明显。安信证券表示，看好微信生态的变现潜力，目前朋友圈、公众号、小程序为核心变现场景，搜一搜、视频号仍蕴含丰富变现潜力。

安信国际表示，伴随视频号直播打赏、连麦、创作工具等模块的上线，视频号所带来的变现领域将被极大的拓宽，无论是在广告加载率和直播带货方面，2021 年只是正式运营的开始，后续视频号所建立的生态闭环有望驱动腾讯业绩的快速增长。

对于外界关心的反垄断最新情况，马化腾首度回应称，会积极配合监管部门，总的来说尽可能做到合规，保证长远的发展。
网络广告部分方面，2020年收入同比增长20%至823亿元，主要是受惠于平台整合及算法升级，以及来自教育、互联网服务及电子商务平台等行业的广告主的需求增加。
社交及其他广告收入增长29%至人民币680亿元。该项增长主要受微信(主要为微信朋友圈)广告库存的增加而带来更多的广告收入，以及移动广告联盟因视频形式广告带来的收入贡献所影响。

光大证券表示，朋友圈广告加载率目前低于其他产品，广告主预算、价格有望持续增长；预计随着线上经济体量的提升、微信生态及小程序业务的增长、广告位的加大及算法和广告效果的提升，未来广告业务会持续快速增长。

腾讯广告2020年Q4收入同比增长22%至人民币247亿元，该项增长主要受益于来自教育、电子商务平台及快速消费品等行业的广告主的需求增加，以及易车广告收入的合并。

媒体广告收入增长8%至人民币43亿元。该项增长主要受音乐流媒体应用以及腾讯视频热播电视剧所带来的贡献推动。

展望未来，公司广告投放能力在包括数据分析、外链跳转、投放提效等方面持续迭代升级，驱动更多的广告主选择腾讯广告平台进行投放。依托微信体系，腾讯广告将品牌营销与社交场景（聊天、发红包）、小程序、视频号、朋友圈、搜一搜等资源打通。

国信证券总结如下：微信是一座有待发掘的流量富矿，长期依旧看好腾讯社交广告。与国内、海外互联网 App 相比，微信当前的广告变现效率非常低。今年微信的基本面发生了非常大的变化，我们能够看到微信生态向好的迹象：视频号 DAU 突破了 2 亿；视频直播上线；小程序电商在蓬勃发展。而生态的货币化率仍处于非常低的水平，视频号、微信直播都是潜在的广告变现洼地。

就行业而言， 游戏 、互联网服务及在线教育行业需求持续保持增长，这些行业在平台上的广告开支有所上升；而房地产、 汽车 及 旅游 行业的广告需求则逐步复苏，同比已经恢复上涨。
2020年，增值业务营收达2642.12亿元，其中网络 游戏 收入增长36%至1561亿元。该项增长主要受国内及海外市场的智能手机 游戏 （尤其是《和平精英》、《王者荣耀》及《PUBG Mobile》等）的收入增长以及Supercell合并的全年影响所推动。

截至2020年12月31日，智能手机 游戏 收入总额（包括归属于社交网络业务的智能手机 游戏 收入）及个人电脑客户端 游戏 收入分别为1466亿元及446亿元。手游方面，2020年前十个月，《王者荣耀》的平均日活跃账户数超过1亿。端游方面，《英雄联盟》2020全球总决赛同时观看人数最高超过4500万，创下 游戏 电竞赛事的收视纪录。
社交网络收入增长27%至人民币1081亿元。该项增长主要是由于合并虎牙的直播服务、音乐及视频会员服务收入增长，以及 游戏 虚拟道具销售增长所致。

其中，阅文2020年实现总收入85.3亿元，非国际通用会计准则下(Non-IFRS)的净利润达9.17亿元。同期，腾讯音乐2020年总营收同比增长14.6%至291.5亿元，非国际财务报告准则下(Non-IFRS)归属于股东净利润同比增长0.9%至49.5亿元。腾讯音乐在线音乐付费用户达到5600万，付费率破9%。

2021年预计上线包括《庆余年2》、《鬼吹灯》、《三体》、《雪中悍刀行》等热门剧目，有望带动平台付费及广告收入提升。
财报中首次披露外界关切的未成年 游戏 消费数据，去年第四季度，腾讯国内 游戏 流水中16岁以下未成年人占比为3.2%，并表示公司将持续升级 健康 系统，为青少年提供 健康 的 游戏 环境。近一个月数据显示，每天有1784万未成年帐号因登录时长超标被系统强制下线。
金融 科技 及企业服务分部，全年收入1281亿元，同比增长26%。该项增长主要是在扩大的用户基础和业务规模推动下，商业支付、理财服务及云服务的收入增长。

仅在第四季度，腾讯金融 科技 及企业服务业务的收入就达到了385亿元，同比增长29%。腾讯解释，商业支付及理财服务因交易量和单笔交易金额增加带来收入增长。
腾讯董事会主席马化腾对此表示，“尽管2020年充满史无前例的挑战，我们相信稳健的运营及财务业绩印证了我们对用户价值及 科技 创新的专注。”

腾讯表示，公司金融 科技 业务的战略重点是积极配合监管机构，与行业合作伙伴一起推出合规及普惠的金融 科技 产品，同时优先考虑风险管理，而非追求规模。

"外卖小程序"分析报告

这几天一直在暗中观察同事们对这次"外卖小程序"项目的一些反馈，下面我会站在一个产品经理的角色对以下四个部分进行：用户行为分析、餐品本身、场景流程、个人建议

前置条件：在用户心理分析有一个专业术语：叫“均匀悬浮注意”，意思是需要像一个旁观者一样在观察者被访对象和观察对象发生了什么，“均匀悬浮注意”一样适用于我们的产品。由于分析不能受到个人主观意愿影响，需要形成较为客观、事实的分析，截止今天为止我并没有下过一次单，也不参与各种吐槽环节。

分析目的：通过多维度分析，找出项目中运营、程序、流程上存在的不足点，提出可行性建议。

一.用户行为及分析

        先引入一句话--“ 一个产品对于用户的意义存在于他对这个产品所产生的反应之中 ”，你也可以理解为--不同的用户对同一个产品会产生不同的反应，产品经理必须通过各种设计手法， 缩短或改良使用者对产品的认知过程 。

        我在南山办公，所以对南山的同事能观察到的行为举止包括有语言、表情、肢体语言、情绪等方面的因素，对于在福田的同事，我只能通过他/她在群里的吐槽进行表象的分析。以下列举出出现较多的场景：

        场景一： A同事抱怨点了餐，在小程序上付了1元，但是却没有拿到他想要的那份餐品，于是另外一个B同事和A解释到可能是在一个测试时间段点的餐，所以数据被忽略了。A同事无法理解，我为什么付了钱却给不了我想要的东西。

        分析：

        A虽然是我的同事，但首先他也是一个用户，作为一个用户，A同事的抱怨理由依据都非常充分。

        B同事也是我的同事，这个时候他扮演的角色是开发，在B看来你在测试时间段点的餐我也有充分的理由不计算到我实际的配送份额内。

        这个场景引出1个问题：制造期望控制期望 

        1.针对"制造期望/控制期望"这个问题还原场景：A用户打开了小程序，小程序页面展示的是主流点餐页面，此时，在A用户的心理已经产生我可以选择餐品的感知，当A用户点击了下单之后，小程序制造了一个"确认订单"的期望，并且这个期望通过小程序的交互被用户所感知及反馈到大脑中，最后A用户支付了这1块钱，完成一个订单的销售闭环，此时此刻，我们给到A用户的期望---明天中午我能吃到通过小程序下单的那顿"雪菜小黄鱼套餐"。

        2.A用户的期望是在对产品认知的过程当中一步一步的建立起来的，用户会在认知产品的场景当中，一直做着同一个事情---无限接近他所期望结果的操作。

        结论：通过分析可以知道在场景一中我们做到了第一步，通过小程序制造了A用户能吃上饭的期望，但是制造了期望总要去兑现，如何去控制这个期望让它得以实现，需要解决的问题是我们的线上线下运营能力，沟通是否顺畅，如果中间缺失了一环，那么这种情况可能还会出现。

        通过这个结论我提出了一个建议： 特别是在当前程序并非完善的情况下， 沟通变得很有必要 ，打破沟通的屏障才能让整个项目运作更顺畅。其实作为旁观者的我来说，场景一中的根本问题是沟通问题，如果A同事提前知道测试时间段内下单的数据无效，就可以完全避免这个问题。同样，我们也不能要求我们的用户去适应我们带出来的问题，如果A同事这种情况发生在正式上线的情况，这个小程序会从此在A用户的小程序列表里消失，所以在项目运营层面来说，应该增强各个部门之间的沟通，只有内部沟通顺畅了，才能更加容易的切入我们中，实现“控制期望”。

        场景二： 部分同事抱怨点餐截止时间不合理，这里我先不给出截止时间是否合适的结论，还是那句，客观的分析，成型的产品不应该是产品经理个人执念的产物，而是遵循市场规律设计出的产品才是好的产品，否则产品生命周期会提前结束。

        首先来看看某个同事A做的调查，

        A同事：“你觉得提前点餐，你能接受吗？”

        路人甲：“可以”

        好，到这里为止我认为类似这种引导性问卷已经没有必要往下看了，因为这种问卷是基于引导式的场景提问了，除非这个场景是用户自己提出的，否则基于一个引导性场景做出的调研后面得到的反馈和数据是没有意义的。

        点餐本身是个随机事件(何时在哪个平台点哪个店铺的哪个餐品)，既然是随机事件，那么调研之初就不能用这种直接切入的访谈/提问/问卷去做调研，如果是假设对方会提前点餐的前提下去做调研或者只能二选一，那么你调研的结论应该是和你的商业论证呈现惊人的一致或大概率一致。

        这种随机事件调研最好的办法是观察/数据采集/数据分析，不需要去提问，因为用户的行动是不会说谎的，你只要观察或者用数据得出结论即可，一旦用引导性方式提问，将会影响被受访者的本身意愿/甚至带偏。

        在以前还没有做出外卖小程序之前，我得出南山这边点餐的数据(随机抽样，6个同事包括我自己,每个同事抽取12月的随机6个样本，因为当时大家都不知道年后要做外卖小程序，所以抽样规避了引导性的问题)：

        点餐时间样本：

        1号调研对象：11:03 11:15 11:13 11:10 11:06 11:08

        2号调研对象：11:00  10:58 10:55 11:02 11:03 10:58

        3号调研对象：11:11  11:15  11:08 11:11 11:12  11:07

        4号调研对象：11:22  11:40  09:30 11:08 11:24 11:05

        5号调研对象：11:30  11:35  11:10 11:16 11:10  11:10

        6号调研对象：11:10  10:55  11:12  11:08  10:55  11:20

        从抽样数据来看，用户点餐时间最早时间09:30 ，最晚时间11:40，排除掉拐点3个方差范围外的离散点(09:30)，得出结论，点餐高峰期和前期做外卖小哥接头采访(参考2020-03-05发布的《取餐柜调研分析》案例二第13条，如下图)的结论惊人相似，再把外卖小哥调研的12:30时间往前推40分钟(配送时间)，得出结论，点餐高峰期是11:00-11:40，这个时间段也符合我们以上6个抽样调查结果的结论。
        到这里为止，我们可以看到，用户的习惯点餐时间在11:00-11:40，和我们设置的点餐截止时间不吻合。

        再看看我们是否可以通过我们的产品设计控制来达到改变用户习惯的效果，下面继续分析。

        首先，得知道用户习惯从何地/从何时而来，这里直接给出答案

         1.用户习惯，在最初的需求解决方式中形成

         2.用户习惯，在新的需求解决方式中展现

         3.用户习惯，在新的需求解决方式中改变

         然后回头看看，我们的这个项目是否满足以上三条，不着急，一条一条来分析。

         在最初的需求中，外卖平台的上线是用来解决用户维度里面的“懒-贪-装”中的 “懒” (参考我《直播/视频行业分析》一文中所提到)

         自此之后，外卖平台的上线已经解决了核心问题--- 如何将远距离的餐品直接送到用户手中 ，之后外卖平台核心的需求没有改变，那么就没办法满足以上第2、第3条。再回过头看看，核心的需求已经被美团、饿了么等各大平台占领了，那么用户习惯就已经被这两大巨头培养起来了，如果这时候我们需要通过我们产品设计来培养用户新的用户习惯会 出现两种结果 ：

        1.用户被层层的规则限制，呈现出漏斗形过滤，用户在每层漏斗中被筛选转化(可以参考电商的转换模型)， 最终到达支付闭环的用户占比很少 ，这里指的规则包括所有和现在主流平台不一致的业务。

        

        2.假设用户习惯被培养起来了，但是出现的复购概率不高。引用美团的数据，一个用户点同一家店的频率为3次/月，这意味着，大概一个星期会吃一次这个店的餐品。

        然后这里举一个场景的例子：用户A平时使用美团/饿了么外卖点餐，习惯点餐时间一直保持在11:00-11:40，然后突然有一天，用户想起来要吃我们《塘食》的外卖，结果点进去发现此时已超过点餐时间，无法点今天的餐(因为我们的点餐截止时间不在当天11:00-11:40之内)，此时用户只有两种选择，第一，点击右上角关闭小程序，第二，出现这种情况的时候，我们的小程序本身针对这种情况是有提示用户可以去浏览每周的其他餐品，于是用户就点了进入“每周餐品”的页面进行浏览，再之后的操作无法确定也无法控制。很显然，以上两种操作都对我们小程序很不利( 用户流失 )，因为我们没法控制用户在这种情况下会产生哪种情绪，会对小程序进行哪些操作，那换然之会进入到支付步骤的用户数更不能明确，如果我们有足够时间做埋点，可以大胆猜测这个数据会很惨淡。

         那么回归我们的“外卖小程序”场景当中，我们解决了用户什么需求？ 核心需求还是没有改变 ，远距离餐品送到用户手中，那么我们的餐品是定点进行领取，那么我们的目标用户就限定了在取餐点的短距离范围之内，如果一个餐品需要一个用户走很远的距离去取，那么这个和最初的需求所冲突，所以产品也会自动排除掉了一部分用户

          总结了以上分析得出以下结论：

           1. 假设用户距离我们取餐点太远，那么没有解决核心需求，远距离的用户直接会被过滤掉 。

           2. 没有新的核心需求在市场上出现，培养用户习惯会导致用户被层层筛选

           3. 小程序现有规则大概率影响到我们用户的复购率
        到此，对于场景二的分析也完毕，得出的结论也比较残酷，虽然这只是我们自己公司的内测阶段，但在产品经理的这个岗位里有一句话“产品如果连自己都不能感动，又怎么能感动市场呢？”换言之，只有当我们自己用都觉得用得很舒服的时候，才有可能获得市场的认同。

         针对场景二以上得出的结论，提出个人的一些建议：

         1.基于我们的取餐点附近进行重点的推广，比如南山可以推广赛西周边的几栋写字楼，距离远的用户很难驱动。

         2.我们的点餐截止时间可以设置在11:00左右，根据数据分析得出结论，用户提早点餐或在11点前点餐概率很低，因为这个本身是个随机事件，在用户眼里，我什么时候点餐-点哪家的餐-点哪个餐品需要三个步骤，我们不能认为用户都会点塘食的基础上做假设。

         3.优化一些点餐的流程，从业务流程上优化，比如缩短用户可感知的产品的路径(比如如何能获取到我喜欢的餐品在哪一天会出现)，会复购的用户一般都是我们的忠实用户，所以我们应该更重视这部分用户的使用。
二、餐品本身

        核心竞争力是产品 ，在我们这个项目当中，指的就是我们的餐品，下面列举2个关于餐品的实际场景进行分析

        场景一： 我一直在观察着是否有部分同事不会点小程序的餐，想验证下这部分同事具有怎样的共性，结果我发现有三个同事是不点的(当然在利招下发通知必须点后，我可以认为这是外部环境因素而对产品数据结果造成影响，不过没关系，我还有前三天的数据可以做分析)。

        A同事，看到餐品从楼下被领上去，会好奇凑上去看餐品的卖相，没表达任何不满或者嫌弃的意思，但没有点餐

        B同事，被其他同事问及为啥不点的时候，直接来了句“这看上去一点都不辣”

        C同事，我还是比较喜欢重口味的，这个我吃不下

        结论： 以上就是三位不同的同事，他们具有的共性就是对餐品本身不感兴趣，我们主推的是江浙菜，那么必定会有一部分的用户不是目标群体，这部分用户在小程序浏览的餐品时候已经被过滤掉，自然不会产生订单，那么针对我们的餐品，我们是否需要做调整，如果不做调整我们该如何在运营上如何快速定位我们的目标用户呢？继续往下分析

        建议：         

         如果我们需要做调整？ 那么我们可能只有一种可能，就是通过市场调研，了解我们目标区域内用户的主流菜系，对应做出调整。

        如果我们不调整？ 那么我们需要让我们自己的产品被标签化，让用户更容易感知我们主推的菜系，那么会在具有相同属性的用户群体当中进行裂变，而且产品的标签化是产品运营中必不可少的因素，显然在小程序当中，用户并不能通过快速浏览我们的主页获得这层信息，如果我们能在产品当中给用户打下某个烙印，第一，有助于用户快速识别我们到底是做什么菜系的，第二，我们可以把更多精力集中到我们这部分用户的反馈当中，无需花时间、成本、精力去照顾我们的非目标用户。

        场景二： 然后我们看看那些点了餐的同事的真实反映，这种反映包括语言、表情、肢体语言，我认为这些是最真实的体现，而在群里发表的意见并不一定是用户本身的真实意愿，所以在南山的同事我只考量这些客官因素

        A同事，(猪脚饭)，味道不错，就是分量少了点(还是笑着在评价)

        B同事，这个饭分量太少了，吃不饱(带有抱怨的语气)

        C同事，这个价格如果有优惠还行，外面的话就不是这个量了

        D同事，这条鱼也太小了吧(脸上略有不满）

        这些同事都很充分的角色代入了，没有因为是公司餐品而掩饰不满，非常好，我需要这种客观反馈

        结论: 对小范围内抽样调研，如果出现反馈具有很多同一属性的问题，那么这个问题如果投放到市场，会被无限放大，直指餐品存在一个问题：量少

        建议： 对于多少，每个人评判标准不一，到底是多是少，需要量化，前期如果无法使用一些高额成本的量化工具，可以用某些固定容器作为参考标准进行量化生产，然后收集反馈，继续优化，再收集反馈，达到一个较为理想且大部分用户都能接受的一个量，然后通过这个量倒推成本，再对产品定价进行修改，希望定价方面要经过计算，不要靠感觉，这样以后万一定价出现问题，也容易追查到哪个评估的环节出了问题。 餐品是我们的核心竞争力， 价值需要由用户来评判，我们首先给到的是优质的餐品，再去想别的事情(身边已有较多这种案例，哪怕是网吧楼下卖炒粉的，核心竞争力是这个炒粉是否满足广大用户的口味)

三、场景流程

        对于用户来说，大概的场景是这样的：

        1.某时刻我在小程序上点了某一天的某一个餐品

        2.在某时刻我看到路边有人在做外卖推广，于是我扫码尝试去点个餐

        我们只需要针对这两个场景去做分析就好了，复购/朋友圈/搜索的这部分用户符合第一个情况，拉新/递推符合第二种情况，基本上不存在第三种。

        对于第一种，自己不做分析，自己分析自己的设计存在主观因素，当局者很迷，只能对提出的问题作出解答，为什么这样设计之类的问题，至于好不好不分析。

        针对第二种，市场部在策划跟进，在这当中我也从市场部的得到了比如说易拉宝、产品外观设计这块的一些资料，但是具体如何推广的流程还没有具体获知，下面我举一些例子，通过市面上较为成功的案例倒推我们现在存在的一些问题

        案例一：

        下面是一个电饭煲(俯视图)

        

            这个画面需要表达的是三个事情，第一，我可以控制温度，第二，我可以控制时间，第三，如果你想提起来，我还有个把手，至于怎么调整温度、时间，怎么拎起把手无需我做过多的说明。

            分析： 反问一句，你是如何从画面中感知这些要素的，为什么你在调整温度时，会顺其自然顺时针去扭动，其实这个是用户心理模型当中的感知造成的，这里不深究，简言用一句，就是最简单的设计表达用户可感知的事情，所有多余不是核心的元素只会让用户在认知层面出现感知困难，比如我以前提过最好不要用弹幕形式做背景一样，视觉信息量大，变相没重点，用户潜意识会产生一种这个背景没有一个中心思想去表达，人的心里都是这样的，越复杂的事情越抗拒去看。

            结论： 现在处于拉新阶段，无需把太多元素暴露给用户，先让自身产品打上一个“最硬核、最简洁”的标签(包括视觉、solgan、公司logo等)，易于形成品牌记忆，举几个简单的例子，一句话搓中用户的，梅赛德斯--"The best or nothing "，携程--"携程在手，想走就走"，碧桂园--"给你一个五星级的家"，产品需要不断更新迭代，我们只需要一个亮点，让用户铭记于心就好。

四、个人建议

        我们每天都会想到很多好玩的东西，每天可能都会发现市场上存在的空缺及机会，在商言商，我们有好的想法，就要想办法落地，落地需要更多的观察市场、分析市场、揣摩市场，站在产品岗--我需要站在一个较为客观的维度去给大家分析项目，时间宝贵，避免少走弯路，前期的调研分析必不可少，只有分析透彻了，才能做出顺应市场的产品。

小程序的前景好吗

微信小程序经历4年基础建设和积累爬坡：DAU破4亿，同比2019年小程序同比行为分析的3.3亿增长21.2%;数量超380万，同比2019年300万增长26.7%;小程序GMV突破2万亿，同比2019年1.2万亿增长66.7%。

日活跃用户持续增长

据统计，2017-2020年小程序同比行为分析我国小程序日活跃用户数总体呈逐年增长态势，年均复合增速达33%。2019年小程序同比行为分析我国小程序日活跃用户数为4亿，同比增长21.2%。

用户主要通过下拉和分享的方式使用小程序

从2020年小程序人口分布来看，2020年主要以下拉入口的方式为主，占比达到25.54%;其次是公众号引流的12.6%和二维码扫码的12.3%，搜索的方式占比10.9%，除上述四种方式外，其他方式的占比均小于10%。

从2020年小程序活跃用户场景入口分布情况，2020年39.1%的用户主要通过分享的方式使用小程序，而22.7%的用户则通过快接入口。从年份对比来看，二维码和公众号的接入方式占比提高，而小程序跳转的接入入口比例减少。

小程序TOP200榜单主要集中在网络购物和生活服务

2020年12月TOP200上榜小程序行业领域分布，生活服务、游戏、视频、旅游、社交领域出现小程序同比行为分析了下滑，与此同时，网络购物类、政务类、工具类、餐饮类、教育类小程序占比有所提高。说明小程序在创新应用、民生服务、企业数字化转型等方面仍保持较高热度，未来发展空间继续上行。

2020年用户偏好喜欢的小程序集中打车/拼车、交通查询、实用工具、视频、电商购物。即用户喜欢具有实用属性和娱乐属性的小程序。

2020年小程序TOP50强中，拼多多仍摘得桂冠，其次是京东集团的京喜、滴滴出行和同程生活。从排名的变化情况来看，受到疫情的影响，社区团购和买菜平台的向上波动幅度较大。多多买菜的排名上涨21名，橙心优选上涨31名，美团优选上涨28名。

融资集中在网络购物 创业热情不减

受宏观经济低迷及投资者投资策略回归理性的心态影响，2020年小程序融资数量为32起，同比下降33%。投资热点领域仍集中在网络购物和商业服务。2020年网络购物领域的小程序融资事件发生20起，较2019年增加17起，2020年生活服务领域的小程序并未发生一起融资事件。

2020年小程序融资轮次集中在战略投资和天使轮，分别发生融资事件各8起，C+轮融资有所上升，小程序创业热度不减。从整体来看，小程序的融资事件仍集中在前期。

根据对2020年小程序融资事件的汇总，2020年十荟团共发生4起融资，融资轮次偏后;Suplay、兴盛优选、魔筷科技、同城生活均各发生融资事件2起。

全网小程序交易规模超4.5万亿

随着消费者的行为变化，企业和商家的经营理念也在发生根本转变，加速线上化、社交化、数字化的经营成为广大企业和商家的必选项，小程序作为线上化、数字经济化的必要链接器，未来发展空间将不断扩大，高速发展的速度不会停止。因此预计2021年全网小程序交易规模将超4.5万亿，其中微信小程序交易规模将超3.5万亿;全网小程序数量将超750万，其中微信小程序数量超450万。

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国移动互联网行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

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