Zusammenfassung der Datenstatistiken und Analysefähigkeiten für die Entwicklung öffentlicher Konten in PHP
Mit der rasanten Entwicklung des Internets haben immer mehr Unternehmen und Einzelpersonen damit begonnen, ihre eigenen öffentlichen Konten zu betreiben. Als wichtiger Kommunikationskanal können öffentliche Accounts Produkte und Dienstleistungen effektiv bewerben und Nutzer anziehen. Es reicht jedoch nicht aus, nur über ein öffentliches Konto zu verfügen, um Datenstatistiken und -analysen über das öffentliche Konto durchzuführen, um unsere Benutzergruppen zu verstehen, ihre Interessen und Bedürfnisse zu verstehen und auf der Grundlage dieser Daten operative Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel werden einige Techniken zum Entwickeln öffentlicher Kontodatenstatistiken und -analysen in PHP sowie spezifische Codebeispiele vorgestellt.
1. Statistische Analyse zur Steigerung des Abonnementvolumens öffentlicher Konten
Durch die tägliche Zählung der Anzahl neuer Fans öffentlicher Konten können wir den Wachstumstrend der Benutzer verstehen. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode:
// 查询当日新增粉丝数 $sql = "SELECT COUNT(*) as total FROM fans WHERE DATE(create_time) = CURDATE()"; $result = mysqli_query($connection, $sql); $row = mysqli_fetch_assoc($result); $today_subscribers = $row['total'];
Indem wir die Anzahl der Personen zählen, die jeden Tag folgen und nicht mehr folgen, können wir das Interesse und die Abwanderung des Benutzers verstehen. Das Folgende ist ein Beispielcode:
// 查询当日关注人数 $sql = "SELECT COUNT(*) as total FROM subscribe WHERE DATE(update_time) = CURDATE()"; $result = mysqli_query($connection, $sql); $row = mysqli_fetch_assoc($result); $today_subscribers = $row['total']; // 查询当日取消关注人数 $sql = "SELECT COUNT(*) as total FROM unsubscribe WHERE DATE(update_time) = CURDATE()"; $result = mysqli_query($connection, $sql); $row = mysqli_fetch_assoc($result); $today_unsubscribers = $row['total'];
2. Analysieren Sie das Benutzerverhalten und die Interessen.
Indem wir die Anzahl der Benutzerklicks auf jeden Artikel zählen, können wir die Präferenzen des Benutzers verstehen für verschiedene Arten von Artikeln, um unsere Content-Strategie anzupassen. Das Folgende ist ein Beispielcode:
// 查询点击量最高的文章 $sql = "SELECT a.article_id, a.title, COUNT(*) as total FROM article_view AS v LEFT JOIN article AS a ON v.article_id = a.article_id GROUP BY v.article_id ORDER BY total DESC LIMIT 10"; $result = mysqli_query($connection, $sql); while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { echo $row['title'] . ',点击量:' . $row['total'] . '<br>'; }
Indem wir die Anzahl der von Benutzern geteilten Freigaben für jeden Artikel zählen, können wir die Bereitschaft des Benutzers verstehen, verschiedene Arten von Artikeln zu empfehlen Anpassung unserer Content-Strategie. Das Folgende ist ein Beispielcode:
// 查询分享量最高的文章 $sql = "SELECT a.article_id, a.title, COUNT(*) as total FROM article_share AS s LEFT JOIN article AS a ON s.article_id = a.article_id GROUP BY s.article_id ORDER BY total DESC LIMIT 10"; $result = mysqli_query($connection, $sql); while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { echo $row['title'] . ',分享量:' . $row['total'] . '<br>'; }
3. Operative Entscheidungsfindung und Wirkungsanalyse
Durch Zählen der Konversionsraten von Benutzern aus verschiedenen Kanälen (z. B. Freundesempfehlungen, Weibo , WeChat-Gruppen usw.) können wir verstehen, welche Kanäle Benutzer mit größerer Wahrscheinlichkeit zu Fans machen, und uns daher entscheiden, mehr Ressourcen und Energie in den Ausbau dieser Kanäle zu investieren. Das Folgende ist ein Beispielcode:
// 统计不同渠道的用户转化率 $sql = "SELECT channel, COUNT(*) as total FROM subscribe GROUP BY channel"; $result = mysqli_query($connection, $sql); $total_users = 0; while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { $total_users += $row['total']; } $result = mysqli_query($connection, $sql); while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { $conversion_rate = round(($row['total'] / $total_users) * 100, 2); echo $row['channel'] . ',转化率:' . $conversion_rate . '%<br>'; }
Durch Zählen der Klicks, Konversionsraten und des ROI (Return on Investment) verschiedener Werbeaktivitäten können wir verstehen, welche Werbeaktivitäten die besten haben Wirkung, um unsere Werbestrategie anzupassen und zu optimieren. Das Folgende ist ein Beispielcode:
// 统计不同推广活动的点击量和转化率 $sql = "SELECT campaign, SUM(clicks) as total_clicks, SUM(conversion) as total_conversion FROM campaign_stats GROUP BY campaign"; $result = mysqli_query($connection, $sql); while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { $conversion_rate = round(($row['total_conversion'] / $row['total_clicks']) * 100, 2); echo $row['campaign'] . ',点击量:' . $row['total_clicks'] . ',转化率:' . $conversion_rate . '%<br>'; } // 统计不同推广活动的ROI $sql = "SELECT campaign, SUM(revenue) as total_revenue, SUM(cost) as total_cost FROM campaign_stats GROUP BY campaign"; $result = mysqli_query($connection, $sql); while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { $ROI = round(($row['total_revenue'] - $row['total_cost']) / $row['total_cost'] * 100, 2); echo $row['campaign'] . ',ROI:' . $ROI . '%<br>'; }
Durch die obigen Codebeispiele können wir ein vollständiges PHP-basiertes Statistik- und Analysesystem für öffentliche Kontodaten entwickeln, um unsere Benutzergruppen besser zu verstehen und zu erfassen, Betriebsstrategien zu optimieren und die zu verbessern öffentlich Der Einfluss und die Wirkung der Zahl. Abhängig vom tatsächlichen Anwendungsszenario müssen natürlich die Datenbanktabellennamen, Feldnamen usw. im Code entsprechend der tatsächlichen Situation angepasst werden. Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZusammenfassung der Datenstatistik- und Analysefähigkeiten für die Entwicklung öffentlicher PHP-Konten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!