1. 用户画像：首先，我们需要了解我们的目标用户是谁。这包括他们的年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等信息。这可以通过调查问卷、用户注册时的信息收集或者通过第三方平台进行数据分析得到。

2. 用户行为分析：我们需要深入了解用户在应用中的具体行为，如他们使用应用的频率、时间、路径、停留时间、跳出率等。例如，我们可以通过页面浏览深度、频次和时间来理解用户的兴趣点，并对不同的内容或功能进行优化以提高用户满意度。

3. 产品性能跟踪：监控关键指标（KPIs），如日活跃用户数(DAU)、月活跃用户数(MAU)、留存率等。这可以帮助我们了解产品的总体表现，以及哪些方面需要改进和优化。

4. A/B测试：通过A/B测试可以比较两种或多种版本的页面或功能的表现差异，从而选择出更受欢迎的设计或者功能。

5. 用户反馈收集与分析：可以通过调查问卷、用户评论、客户服务记录等方式收集用户的反馈，并对这些反馈进行数据分析。这可以帮助我们发现产品的不足之处和改进的空间。

6. 数据工具：可以使用各种数据分析工具来进行数据分析：

    a. Google Analytics: 可以监控网站或应用的流量数据，如访问者来源、页面浏览深度等。

    b. Mixpanel: 提供了实时的数据跟踪功能以及高级分析模型，可以帮助了解用户在应用中的行为路径和关键事件。

    c. Amplitude: 是一款用户行为分析工具，可以帮助我们理解用户的完整行为路径，并进行A/B测试和产品优化。

    d. Firebase: 对于基于Google开发的小程序或移动应用而言，Firebase提供了一系列数据分析、日志监控和实时通知等服务。

7. 用户生命周期管理：了解用户的使用周期，并通过精准的推送、个性化的推荐或者优惠活动来提高用户留存率。例如，可以利用RFM（最近购买行为、频率、金额）模型进行用户分层，然后根据不同的层次制定不同策略。 8. 数据驱动决策：在运营过程中所有的决策都应该基于数据而非直觉。定期回顾和分析数据指标可以帮助我们持续优化产品和运营策略。

以上就是通过数据分析提升小程序用户参与度和留存率的一些方法和工具推荐。关键在于收集、理解和利用好数据，不断迭代优化，以提供更好的用户体验。