除了运营概览指标数据和有效的用户行为数据，用户特征数据也是重要的数据指标，根据使用小程序的用户进行特征分析，就能够为小程序之后的优化做出方向性指导。
用户特征数据包括设备机型、网络类型、地域特征等其他的用户渠道来源方式，通过对用户的渠道方式进行区别，就能够得出一些有用信息。
用户使用的设备机型能够在一定程度上反映出用户的经济水平、使用习惯，通过对用户这些内容的了解，可以制定相应的功能，比如，在某些内容上增添付费功能等。对用户来源渠道进行分析，主要就是解决用户来自哪里的问题。
比如，根据用户地区分布的数据得出，一个小程序现有用户的80%都是来自上海，那么就可以针对上海地区的用户，专门举办一些活动，从而提高小程序的用户活跃度。
以APP为例，APP获取用户的渠道比较多，很可能是网络社交平台(微博、微信、论坛、贴吧等)、新闻网站、垂直门户网站，但也有可能是来自各种线下地推活动，当然也可能是老用户介绍而来。
通过调査、埋点以及追踪的形式，就能够获得用户的来源数据，知道小程序的用户是来自哪里。通过来源数据的统计，以及对用户多维度数据进行分析，包括留存率、转化率，就能够衡量小程序拉新渠道的效果，判断出小程序用户的主要来源地，以及哪个地方的用户质量最高。
小程序运营人员可以根据用户来源和用户行为数据对渠道效果进行评估，从而找到适合小程序的渠道，并且有针对性地进行投放，才能使推广更加精准有效，从而快速地吸引到有价值的用户。
用户特征包括用户的人口属性，每个小程序用户都带有各自的共性和个性通过获取用户属性，就能够生成完整的用户数据库，构建出“用户画像”，从而便于对用户的管理和运营。
用户特征数据不能直接反映出用户的姓名、年龄、身高、体重这些自然属性，如果小程序配合相应的工作进行调查，以获取用户更多的信息，就能够收集统计出用户的属性，从而得到一个更加具体形象的用户特征。
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