小程式實際上是企業在合理的時間， 合理的場景下合理地滿足用戶的合理需求的一種技術手段， 其出發點在效率的提升、成本的降低和客戶滿意度的提高， 而不在行銷和獲客--Keso老師
小程式對騰訊的戰略意義， 一周兩次更新開放能力， 外加馬化騰和張小龍的多次月臺背書， 史無前例的待遇背後， 微信正為小程式打開局面。
2014年底的微信生態已經具備做一款重交互應用的基礎條件， 這有點像2005年前後， flash、流覽器和網頁技術升級， 引發用戶端應用開始往網頁遷移。 2017年小程式的出現讓微信塊土壤更加成熟，
在過去一年時間裡， 微信用戶數突破9.8億人， 其中2億人有過小程式使用體驗， 變現能力已經凸顯， 其中零售電商和餐飲行業兩大領域的小程式月流水環比增長在8月時均已超過60%， 小程式已經基本滲透到微信活躍用戶人群中， 用戶使用習慣逐漸形成， 表明使用者對小程式的使用習慣基本確立。
一、小程式真的沒有流量紅利嗎?
雖然小程式問世的初期階段並沒有出現所謂的“流量紅利”， 但其用戶量在4月份之後就出現了明顯攀升， 12月份約有20000萬台設備使用過小程式， 實現了成倍增長， 這與小程式的入口及各項能力開放的速度有很大關係。
與內容導向， 沒有入口的公眾號不同， 一年時間， 微信已更新50+入口， 社交、內容、服務形成完美閉環， 小程式入口的多樣化和微信支付的易用性， 縮短了使用者線上下場景獲取服務的路徑， 最早一批入駐小程式的企業早已月入百萬。
10個月後， 第一批小程式玩家已月入百萬（附策略方法）
二、小程式或將取代“美團”?
根據網上公開資料複合計算得出， 在小程式消費類別分佈中， 排在前五的依次為餐飲外賣、水果生鮮、服裝鞋包、生活用品、交通出行， 其中餐飲外賣占比位居首位， 達到26%。 附近小程式已開放餐飲美食、商超便利、服飾箱包等類目， 半徑5km， 直徑10km免費自動推送， 加上LBS付費推廣， 小程式完全有可能取代”美團、大眾點評”等平臺。
上述行業在一二線城市中的微信支付環境發展都已經較為成熟， 自然就為小程式帶來了巨大的使用者流量。 另外， 小程式推廣方式的多元化， 會讓很多已經入駐美團等綜合平臺的商家願意為獲取精准用戶而做出更多嘗試。
以上資料說明， 小程式已經在餐飲外賣和零售電商等領域積累一批習慣高頻次消費的高品質用戶群體， 未來還會繼續深入到其他行業。 小程式發展初期以純工具型的類別為主，
三、社交+電商比微商更聚流量的B2C模式
報告顯示， 電商、餐飲、休閒娛樂、教育、旅遊出行等行業領域的小程式一直在訪問量有著持續的高速增長， 其中電商和餐飲的流量環比增長分別達到89%和92%。
而小程式使用者在這些行業領域的小程式上消費意願尤為明顯，因此流量的增長自然也帶來了商業類小程式的訂單增長。可以看到，從5月份開始，上述行業的訂單量環比增長均保持在15%以上。不過，這些小程式的月流水環比增長並沒有和訂單量的環比增長趨勢一樣迅猛，直至5月份才有明顯增速的勢頭，其中電商類小程式的月流水環比增長比在8月份時達到了62%。可以看出，在一開始沒有摸清小程式的變現形式前，商家傾向於用小額商品試水，在獲得積極的市場反應後，開始增加大額商品的鋪貨量，尋求更多的盈利空間。接近10%的電商商家將小程式作為核心營收來源。
四、日趨成熟的小程式生態
經過將近一年的發展，小程式基本上已經構建了一個完整的生態。以騰訊視頻、美團外賣、摩拜單車等為代表的品牌企業基本上已經入駐完畢，電商、餐飲、工具、內容、生活服務等領域的創業者也在陸續湧入。同時，傳統行業的企業為加快滲入移動互聯網的節奏，從原有App管道向小程式轉移。可以說，小程式在一定程度上充當了孵化平臺，創業者和個體商戶可借助小程式迅速完成首批使用者的積累。另外，微信小程式也為其他超級App提供了可借鑒的“小程式”模式，目前支付寶小程式、小米直達號等已經緊隨其後開始探索市場。
小程式在細分領域上的運營模式仍處於嘗試階段，面對使用者需求的升級，需要在精細化運作上繼續深耕。不過可以肯定的是，小程式儼然已經成為目前互聯網創業者最大的風口之一。
為什麼說小程式會取代80%以上APP：
1： 下載安裝微信小程式：通過微信（掃描二維碼、下拉、搜索、分享）即可獲得；
App：從應用商店（App Store、應用匯等）下載安裝；四、記憶體佔用微信小程式：
2： 無需安裝，和微信共用記憶體使用，佔用記憶體空間忽略不計；
App：安裝於手機記憶體，一直佔用記憶體空間，太多的 App 可能會導致記憶體不足；
3： 創業機會
微信小程式：藍海市場，在新的使用場景中可以尋求很多好機會；
App：市場基本飽和，幾乎所有的領域均已覆蓋；
4、手機適配
微信小程式：一次開發，多終端適配；
App：需適配各種主流手機系統，開發成本大；
5、開發週期
微信小程式：平均開發週期約3周；
App：一款完善的雙平臺 App 平均的開發週期約2個月；
6、產品發佈
微信小程式：提交到微信公眾平臺審核；
App：向十幾個應用商店提交審核，且各應用商店所需資料不一樣，非常繁瑣；
7、推廣難度
微信小程式：通過二維碼、微信搜索、朋友分享等方式直接獲得
App：需要使用者主動下載十幾M的安裝包，在沒有Wi-Fi的情況下推廣困難；
8、 廣告系統
微信小程式：已接入廣點通廣告，未來會接入更多廣告元件
App：此前 App Stpre 也有過 iAd 的廣告形式，但由於效果很差，一再改動之後，終於在去年 6 月份關停。
9、應用分發
小程式：在微信相對潔癖的生態中，更注重社交、分享和傳播。
App ：分發有推薦、榜單、搜索等管道。
總結：微信小程式適合快速場景化服務，可以快速驗證客戶需求，適合初創團隊，試錯成本低，較少時間和資金投入就可以迅速佔領空白領域客戶管道，替代80%以上app。
把公眾號運營得很好的朋友，都有一個總結，“無數據，不運營”，有時候我們不知道運營從何入手的時候，在資料分析上，往往能找到突破口，泛流量的變現價值在降低，很多人把目光投向了精准粉，所以運作精准流量變現，也叫“精准化行銷”。
如何做好小程式的精准化行銷呢？
1. 分析資料一定要嚴謹
小程式和公眾號的資料分析略有不同，小程式在分析資料的時候，後臺顯示的基礎資料，除了做參考以外，對運營的幫助，並不是很大，而我們需要獲取怎麼樣的資料呢，目前的小程式已經可以明確的看到用戶分享到了哪個群或者哪個人，包括分享頁面是什麼，分享是由誰發起的、這些幾乎都能看到，所以想做好小程式運營，一定要以精確資料為主，後臺資料作參考（類似於產品投入市場試水，瞭解消費者屬性）。
2. 優化小程式
前邊有的小程式出現過這樣的情況，在開發的時候，有一些還沒處理的問題，然後就急急忙忙上線了，沒想到用戶非常的喜歡，轉發量，打開率都相當高，但是由於本身優化沒做到位，導致用戶興趣度一降再降，最後就沒有什麼關注度。所以小程式上線前，一定要反復體驗，有問題，提前處理好，當你覺得實在是沒什麼問題的時候，再提交審核。
3. 分析需全面，單方面的分析，並無太多價值
作分析的時候，並不是找幾組漂亮的資料就行了（或者一個效果比較好的資料），單一資料是不能回饋出有價值的資訊的，比如按照城市、設備型號、使用者在微信預設的性別的組合分析，一方面有對照，另一方面可以分析用戶類別。
4. 及時進行多維度分析
因為資料分析的過程其實是不斷的假設和驗證的過程，當我們看到某一個資料後，會提出一個假設，針對這個假設我們會使用分析系統通過多維組合得到相應的結果，在這結果的基礎上，需要不斷的去提出新的假設，從而進一步得到我們想要的結果，驗證我們的結論，因此整個過程是即時組合維度，及時出查詢結果。
5. 明確來源
目前微信的推廣方式有四種：二維碼、搜索、分享、自有公眾號引薦，我們可以多個攜帶不同參數的二維碼，然後將這些二維碼發佈到朋友圈，或者線下實體店，可以精准的評估僅有的推廣形式下各管道的推廣效果。
6.用戶行為軌跡
通過個體行為可以研究用戶行為動機，也可以通過使用者行為軌跡映射出產品的問題。同時，在對用戶行為進行多維細分之後，必須知道發生這些行為的用戶是誰。只有做到這點，我們才有能力去開展漏斗分析和用戶自動分組。
要是在以前（PC端時代），我們分析網站都用 CNZZ 或者百度統計，高端點的用 GA 。但這些都提供給我們的是統計資料，無法深度研究資料背後的使用者以及個體使用者行為特徵，現在，小程式可以辦到了。
7. 用戶組分類
通過以上的多維分析，所有的用戶可以被按照既定的規則或者行為特徵分為不同的群組進行管理或者分析。比如將用戶分為高轉化用戶組、潛在轉化用戶組等。
8. 整合資料
微信小程式的資料是獨立的，難以和外部的資料實現打通和整合，那麼如何更好的利用這部分資料，從而發揮它的最大價值，就在於怎麼選擇統計分析工具，或者將資料整個回傳，自己實現私有的 BI 展示或者對接自有的 CRM 資料。
本文對於一些對小程式不瞭解的朋友，看起來可能會有些摸不著頭腦，但是如果你實踐過小程式，就一定能明白這篇文章裡的內容，之前資料運營在公眾號的運營上已經很常見，之前咪蒙的助理分享，就在講每天做公眾號數據分析嗎，這也算是強調資料運營的重要性。
小程式是微信運營者接觸的最直觀的開發類應用平臺，所以想要運營好一個小程式，資料運營是必不可少的環節！從一個聊天程式開始，慢慢成長為一個生態體系，小程式可以讓企業一起分享微信的社交紅利，更能背靠大樹好乘涼。
而小程式使用者在這些行業領域的小程式上消費意願尤為明顯，因此流量的增長自然也帶來了商業類小程式的訂單增長。可以看到，從5月份開始，上述行業的訂單量環比增長均保持在15%以上。不過，這些小程式的月流水環比增長並沒有和訂單量的環比增長趨勢一樣迅猛，直至5月份才有明顯增速的勢頭，其中電商類小程式的月流水環比增長比在8月份時達到了62%。可以看出，在一開始沒有摸清小程式的變現形式前，商家傾向於用小額商品試水，在獲得積極的市場反應後，開始增加大額商品的鋪貨量，尋求更多的盈利空間。接近10%的電商商家將小程式作為核心營收來源。
四、日趨成熟的小程式生態
經過將近一年的發展，小程式基本上已經構建了一個完整的生態。以騰訊視頻、美團外賣、摩拜單車等為代表的品牌企業基本上已經入駐完畢，電商、餐飲、工具、內容、生活服務等領域的創業者也在陸續湧入。同時，傳統行業的企業為加快滲入移動互聯網的節奏，從原有App管道向小程式轉移。可以說，小程式在一定程度上充當了孵化平臺，創業者和個體商戶可借助小程式迅速完成首批使用者的積累。另外，微信小程式也為其他超級App提供了可借鑒的“小程式”模式，目前支付寶小程式、小米直達號等已經緊隨其後開始探索市場。
小程式在細分領域上的運營模式仍處於嘗試階段，面對使用者需求的升級，需要在精細化運作上繼續深耕。不過可以肯定的是，小程式儼然已經成為目前互聯網創業者最大的風口之一。
為什麼說小程式會取代80%以上APP：
1： 下載安裝微信小程式：通過微信（掃描二維碼、下拉、搜索、分享）即可獲得；
App：從應用商店（App Store、應用匯等）下載安裝；四、記憶體佔用微信小程式：
2： 無需安裝，和微信共用記憶體使用，佔用記憶體空間忽略不計；
App：安裝於手機記憶體，一直佔用記憶體空間，太多的 App 可能會導致記憶體不足；
3： 創業機會
微信小程式：藍海市場，在新的使用場景中可以尋求很多好機會；
App：市場基本飽和，幾乎所有的領域均已覆蓋；
4、手機適配
微信小程式：一次開發，多終端適配；
App：需適配各種主流手機系統，開發成本大；
5、開發週期
微信小程式：平均開發週期約3周；
App：一款完善的雙平臺 App 平均的開發週期約2個月；
6、產品發佈
微信小程式：提交到微信公眾平臺審核；
App：向十幾個應用商店提交審核，且各應用商店所需資料不一樣，非常繁瑣；
7、推廣難度
微信小程式：通過二維碼、微信搜索、朋友分享等方式直接獲得
App：需要使用者主動下載十幾M的安裝包，在沒有Wi-Fi的情況下推廣困難；
8、 廣告系統
微信小程式：已接入廣點通廣告，未來會接入更多廣告元件
App：此前 App Stpre 也有過 iAd 的廣告形式，但由於效果很差，一再改動之後，終於在去年 6 月份關停。
9、應用分發
小程式：在微信相對潔癖的生態中，更注重社交、分享和傳播。
App ：分發有推薦、榜單、搜索等管道。
總結：微信小程式適合快速場景化服務，可以快速驗證客戶需求，適合初創團隊，試錯成本低，較少時間和資金投入就可以迅速佔領空白領域客戶管道，替代80%以上app。
把公眾號運營得很好的朋友，都有一個總結，“無數據，不運營”，有時候我們不知道運營從何入手的時候，在資料分析上，往往能找到突破口，泛流量的變現價值在降低，很多人把目光投向了精准粉，所以運作精准流量變現，也叫“精准化行銷”。
如何做好小程式的精准化行銷呢？
1. 分析資料一定要嚴謹
小程式和公眾號的資料分析略有不同，小程式在分析資料的時候，後臺顯示的基礎資料，除了做參考以外，對運營的幫助，並不是很大，而我們需要獲取怎麼樣的資料呢，目前的小程式已經可以明確的看到用戶分享到了哪個群或者哪個人，包括分享頁面是什麼，分享是由誰發起的、這些幾乎都能看到，所以想做好小程式運營，一定要以精確資料為主，後臺資料作參考（類似於產品投入市場試水，瞭解消費者屬性）。
2. 優化小程式
前邊有的小程式出現過這樣的情況，在開發的時候，有一些還沒處理的問題，然後就急急忙忙上線了，沒想到用戶非常的喜歡，轉發量，打開率都相當高，但是由於本身優化沒做到位，導致用戶興趣度一降再降，最後就沒有什麼關注度。所以小程式上線前，一定要反復體驗，有問題，提前處理好，當你覺得實在是沒什麼問題的時候，再提交審核。
3. 分析需全面，單方面的分析，並無太多價值
作分析的時候，並不是找幾組漂亮的資料就行了（或者一個效果比較好的資料），單一資料是不能回饋出有價值的資訊的，比如按照城市、設備型號、使用者在微信預設的性別的組合分析，一方面有對照，另一方面可以分析用戶類別。
4. 及時進行多維度分析
因為資料分析的過程其實是不斷的假設和驗證的過程，當我們看到某一個資料後，會提出一個假設，針對這個假設我們會使用分析系統通過多維組合得到相應的結果，在這結果的基礎上，需要不斷的去提出新的假設，從而進一步得到我們想要的結果，驗證我們的結論，因此整個過程是即時組合維度，及時出查詢結果。
5. 明確來源
目前微信的推廣方式有四種：二維碼、搜索、分享、自有公眾號引薦，我們可以多個攜帶不同參數的二維碼，然後將這些二維碼發佈到朋友圈，或者線下實體店，可以精准的評估僅有的推廣形式下各管道的推廣效果。
6.用戶行為軌跡
通過個體行為可以研究用戶行為動機，也可以通過使用者行為軌跡映射出產品的問題。同時，在對用戶行為進行多維細分之後，必須知道發生這些行為的用戶是誰。只有做到這點，我們才有能力去開展漏斗分析和用戶自動分組。
要是在以前（PC端時代），我們分析網站都用 CNZZ 或者百度統計，高端點的用 GA 。但這些都提供給我們的是統計資料，無法深度研究資料背後的使用者以及個體使用者行為特徵，現在，小程式可以辦到了。
7. 用戶組分類
通過以上的多維分析，所有的用戶可以被按照既定的規則或者行為特徵分為不同的群組進行管理或者分析。比如將用戶分為高轉化用戶組、潛在轉化用戶組等。
8. 整合資料
微信小程式的資料是獨立的，難以和外部的資料實現打通和整合，那麼如何更好的利用這部分資料，從而發揮它的最大價值，就在於怎麼選擇統計分析工具，或者將資料整個回傳，自己實現私有的 BI 展示或者對接自有的 CRM 資料。
本文對於一些對小程式不瞭解的朋友，看起來可能會有些摸不著頭腦，但是如果你實踐過小程式，就一定能明白這篇文章裡的內容，之前資料運營在公眾號的運營上已經很常見，之前咪蒙的助理分享，就在講每天做公眾號數據分析嗎，這也算是強調資料運營的重要性。
小程式是微信運營者接觸的最直觀的開發類應用平臺，所以想要運營好一個小程式，資料運營是必不可少的環節！從一個聊天程式開始，慢慢成長為一個生態體系，小程式可以讓企業一起分享微信的社交紅利，更能背靠大樹好乘涼。