設計微信小程序需要從以下角度去考慮產品的結構。
受眾人群分析——知己知彼，懂用戶方能做出更受歡迎的應用，用戶是移動應用分析的主體，任何的分析都離不開對用戶的了解，用戶作為應用的受眾群體，有著豐富各異的特征。尤其在現今移動互聯網高速發展的時代里，追求用戶覆蓋數量是絕大部分移動應用運營的核心目標。不僅應用的人氣需要用戶，應用的盈利能力也需要依賴用戶，而要想從用戶那里賺到錢，就須對用戶的人群屬性、興趣愛好、地域分布等一清二楚，所以全面的“受眾分析”功能就顯得非常有必要了。了解用戶的喜好等特點之后，也能指導開發者以及運營推廣人員進行精準廣告投放，只把廣告投給真正的潛在用戶。
所以，受眾人群分析不僅能幫助開發者推進“開源”，更能通過指導廣告投放幫助開發者“節流”，也只有知己知彼，才能投其所好，讓自己的應用越來越受到用戶的喜歡。
（1）人群屬性分析：用戶是一個一個真實存在的人，那么用戶群體一定有其特定的人群屬性，包括性別、年齡、學歷、行業、興趣等。所以對于某一個應用，其人群屬性一定有傾向性特點，例如應用A的用戶群體具有高學歷、男性多、計算機行業多、愛好讀書等特點。統計系統內就集成了全面的人群屬性分析功能，通過IP歸類檢索，獲取移動應用的用戶在PC端訪問時留下的Cookies，結合后臺用戶群屬性碎片，進行比對分析其屬性特征。
整合大數據用戶畫像功能，標簽體系包含4大類別，24個垂直領域，近300個興趣標簽，多維度描繪了app用戶群體的興趣愛好、使用習慣和需求。可用戶app的個性化內容運營，個性化消息推送、廣告精準投放等多個場景。目前移動統計報表中已展現有用戶性別、學歷、年齡、行業及興趣分布情況，并提供用戶畫像的移動統計SDK包，同步集成移動統計和用戶畫像功能，提供更為豐富的用戶屬性分析報告。
（2）新增和活躍用戶分析：新增和活躍兩大指標是用戶分析中基礎的數據，新增用戶反映了移動應用或者小程序用戶增長情況，通常情況下，新用戶占比越高說明應用的未來發展潛力越大，而日活躍度越高說明應用的用戶粘性越大。下面分別就新增和活躍用戶分析方法進行介紹。通常移動應用分析系統都能夠對新增用戶按照時間序列的方式進行展示，以表現其發展趨勢如何。例如，選擇近30天內新增用戶的發展趨勢，可以得到按天分布的統計數據，條件允許的話能做到“按時”新增用戶分布統計。
將統計顆粒度從“天”精確到“時”可以了解一天當中哪個時間段新增用戶較多，然后根據這個數據調整推廣渠道的廣告投放時段，在新增用戶高峰期之前一兩個小時進行定向投放，可以獲得高的廣告效果等。對于日活躍度（簡稱“日活”）的分析，可以幫助開發者了解用戶粘性和依賴度，通常用百分比來進行統計，日活躍度數據也依據應用類型而千差萬別，高日活躍度應用主要集中在工具類、游戲類和社交類，所以分析的時候應該結合自身應用類型。移動統計中日活分析也可以按照時間段對比維度進行分析，例如選擇近一個月和上個月的日活躍度數據進行對比。
（3）用戶地域分布：移動開發者為什么需要了解用戶地域分布情況呢？第一，了解用戶集中的區域有利于開發者制定有效的城市推廣策略，如較成熟的城市需要進行老用戶的維護，而用戶較少的城市可以重點考慮做新用戶推廣和擴張等；第二，對于部分大型移動應用如電商應用或游戲應用，開發者需要了解集中了80%用戶的關鍵城市，對其做增加帶寬、增設CDN服務器等策略的調整，保證集中的用戶區域也能有較好的用戶體驗等。
（4）留存用戶分析：常見的就是“首次使用留存”分析，是指首次使用應用的用戶中，在第一次使用完畢之后的某一相同間隔時間段內再次使用的情況。例如，選擇近30天內新增用戶中，“周留存”情況的統計分析，就是指近30天內第N周的新增用戶，在第N周之后的每一周內留存比例的情況。而“日留存”、“月留存”等含義以此類推。
