Résumé des statistiques de données et des compétences d'analyse pour développer des comptes publics en PHP
Avec le développement rapide d'Internet, de plus en plus d'entreprises et de particuliers ont commencé à gérer leurs propres comptes publics. En tant que canal de communication important, les comptes publics peuvent promouvoir efficacement les produits et services et attirer les utilisateurs. Cependant, il ne suffit pas d'avoir un compte public. Nous devons également effectuer des statistiques et des analyses de données sur le compte public pour comprendre nos groupes d'utilisateurs, comprendre leurs intérêts et leurs besoins, et prendre des décisions opérationnelles basées sur ces données. Cet article présentera quelques techniques pour développer des statistiques et des analyses de données de comptes publics en PHP, ainsi que des exemples de code spécifiques.
1. Analyse statistique pour augmenter le volume d'abonnements aux comptes publics
En comptant chaque jour le nombre de nouveaux fans des comptes publics, nous pouvons comprendre la tendance de croissance des utilisateurs. Voici un exemple de code simple :
// 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'];
En comptant le nombre de personnes qui suivent et ne suivent plus chaque jour, nous pouvons comprendre l'intérêt et le désabonnement de l'utilisateur. Voici un exemple de code :
// 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. Analysez le comportement et les intérêts des utilisateurs
En comptant le nombre de clics d'utilisateurs sur chaque article, nous pouvons comprendre les préférences de l'utilisateur pour différents types d'articles afin d'ajuster notre stratégie de contenu. Voici un exemple de code :
// 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>'; }
En comptant le nombre de partages partagés par les utilisateurs pour chaque article, nous pouvons comprendre la volonté de l'utilisateur de recommander différents types d'articles, ainsi ajuster notre stratégie de contenu. Voici un exemple de code :
// 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. Prise de décision opérationnelle et analyse des effets
En comptant les taux de conversion des utilisateurs de différents canaux (tels que les recommandations d'amis, Weibo , groupes WeChat, etc.), nous pouvons comprendre quels canaux les utilisateurs sont les plus susceptibles de se convertir en fans, et ainsi décider d'investir plus de ressources et d'énergie pour développer ces canaux. Voici un exemple de code :
// 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>'; }
En comptant les clics, les taux de conversion et le retour sur investissement (ROI) des différentes activités de promotion, nous pouvons comprendre quelles activités de promotion ont les meilleurs effet, afin d’ajuster et d’optimiser notre stratégie de promotion. Voici un exemple de code :
// 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>'; }
Grâce aux exemples de code ci-dessus, nous pouvons développer un système complet de statistiques et d'analyse des données des comptes publics basé sur PHP, afin de mieux comprendre et appréhender nos groupes d'utilisateurs, d'optimiser les stratégies opérationnelles et d'améliorer la public L'influence et l'effet du nombre. Bien entendu, en fonction du scénario d'application réel, les noms des tables de base de données, les noms de champs, etc. dans le code doivent être ajustés en fonction de la situation réelle. J'espère que cet article vous aidera !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!