【數(shù)據(jù)篇】突發(fā)式流量數(shù)據(jù)暴跌case

情境:你在某天早晨起來,發(fā)現(xiàn)昨天產(chǎn)品流量暴跌20%,你該怎么辦?

從技術(shù)和產(chǎn)品的角度分析:

1. 有沒有產(chǎn)品或業(yè)務(wù)的變化

這是遇到大幅度數(shù)據(jù)變化的時候首先要考慮的問題。比如商品調(diào)價、試用到期、網(wǎng)站改版等等,這一類變化對流量的影響通常是粗暴直接的。
這樣的數(shù)據(jù)變化應(yīng)該是在預(yù)料之內(nèi)的,我們要做的是取一些數(shù)據(jù),詳細分析細節(jié)上的具體變化和影響,以供給業(yè)務(wù)部門做策略參考。

2. 排除技術(shù)故障可能性

系統(tǒng)故障:除了詢問技術(shù)是否有相關(guān)發(fā)布(有時候純技術(shù)的變更,產(chǎn)品經(jīng)理可能不知情),請他們查看系統(tǒng)監(jiān)控和報警之外,我們也可以去看相關(guān)數(shù)據(jù)的分時報表,看一下24小時內(nèi)的流量變化。例如某個時間段流量為0,可能就是出現(xiàn)系統(tǒng)故障。

環(huán)境故障:比如網(wǎng)絡(luò)故障、終端故障。需要對用戶進行分類,從而觀察數(shù)據(jù),區(qū)分出不同的設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)條件、瀏覽器、屏幕尺寸、分辨率等技術(shù)參數(shù),再做一下對比。例如某個運營商做DNS劫持,但沒有正確處理https訪問,導(dǎo)致大量用戶訪問錯誤。

3. 流量降低的“案發(fā)現(xiàn)場”在哪里

觀察在所有的產(chǎn)品頁面和功能模塊中,是否存在一個模塊的流量顯著降低,影響了整體情況。這要求我們對產(chǎn)品構(gòu)成有一個宏觀的了解,至少知道有哪些頁面和模塊,需要從信息架構(gòu)層面去考慮不同頁面,要對不同模塊的流量數(shù)字和比例做到心中有數(shù)。

找到“案發(fā)現(xiàn)場”不代表找到具體原因,只是找到了進一步做數(shù)據(jù)分析的一個努力方向。

4. 數(shù)據(jù)變化的渠道特征

渠道分析只用于Web和小程序,移動應(yīng)用要從用戶的角度分析。無論有無找到“案發(fā)現(xiàn)場”,接下來要對渠道和用戶做各種維度的劃分,一層一層去找流量下跌的原因。

Web流量分為直接流量、搜索引擎(自然搜索和付費搜索)、引薦流量三大類型。
直接流量:來源眾多很難找到突破口,只能在做用戶分析的時候再做考慮。
搜索引擎:通過來源搜索引擎和關(guān)鍵詞去判斷,還可以和著陸頁組合分析,去追查流量降低的原因。
引薦流量:自然引薦-通過工具找到具體的來源,合作站點-最好有明確的來源標(biāo)識,便于統(tǒng)計分析,社交網(wǎng)絡(luò)-有可能受到來源站點的限流政策影響。

小程序依托微信自身提供的分析工具,包括模塊消息、公眾號文章、二維碼掃一掃、二維碼長按識別等等。

從用戶和業(yè)務(wù)的角度分析:

1. 新老用戶

在數(shù)據(jù)分析中,應(yīng)當(dāng)將新訪和回訪用戶當(dāng)作完全不同的用戶群體,因為他們對產(chǎn)品的認知和行為傾向都會有很大差異。在這里就是關(guān)注產(chǎn)品的獲客和留存階段。

新用戶:通常需要和渠道做交叉分析,去觀察哪個渠道關(guān)掉了,例如投放到期或欠費。
老用戶:通??梢愿a(chǎn)品模塊流量交叉分析,經(jīng)常是召回手段出了問題,例如推送沒發(fā)出去、郵件服務(wù)停了等等。

2. 不同行為模式的用戶

除了對用戶的客觀屬性進行分類外,我們還可以從業(yè)務(wù)出發(fā)對用戶進行分類,通過根據(jù)用戶在產(chǎn)品中的行為和軌跡,為用戶加上各種標(biāo)簽來區(qū)分用戶。這個過程我們可以做的很復(fù)雜,以至于變成一個動態(tài)的用戶畫像分析系統(tǒng)。
我們從日志系統(tǒng)里面抽出用戶的行為軌跡,通過一些方法,去掉時效性和一些非典型性行為的影響,做一些聚類和分類的工作,再歸到各個用戶維度中去,就可以做好一個精準分類了。
如果內(nèi)部沒有高端的數(shù)據(jù)系統(tǒng)支撐,可以考慮產(chǎn)品體系中,有哪些行為可以幫助做各種有業(yè)務(wù)意義的用戶分類,利用典型行為和現(xiàn)成工具做一個快速分類。例如“喜歡分享的”和“不喜歡分享的”。

通過這些維度差異去交叉對比分析,可以看出流量暴跌端倪。圍繞“流量”,除了用戶數(shù)量變化之外,還需要觀察瀏覽數(shù)量、用戶停留時長的變化。在大部分情況下,只要用戶數(shù)和停留時長沒有太大的波動,流量的變化并不會立刻威脅產(chǎn)品的健康狀態(tài)。

3. 業(yè)務(wù)有關(guān)的數(shù)據(jù)因果

學(xué)會如何拆解業(yè)務(wù)公式,產(chǎn)品中的任何一個業(yè)務(wù)數(shù)字,都應(yīng)當(dāng)可以逆向推出計算方法。

再做業(yè)務(wù)有關(guān)的數(shù)據(jù)分析時,我們要盡可能地把粒度拆得小一點,才能有的放矢。例如定位到專欄文章詳情頁,逆向拆解為:
文章詳情頁瀏覽量=當(dāng)日更新文章數(shù)*當(dāng)日平均瀏覽量+存量文章數(shù)*存量文章平均瀏覽量
在此基礎(chǔ)上,做進一步分析。

4. 其他不可抗因素

除了一些我們能夠分析、定位以及解決的問題之外,還有一些我們也無能為力的情況。做事講究天時地利人和,做產(chǎn)品也是。不可抗因素例如開學(xué)、政策等等。

如何溝通和解決:

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師:會發(fā)送非常詳細并且有條理的分析郵件。這封郵件的基本結(jié)構(gòu)和內(nèi)容都很清楚而且很專業(yè),首先是通報發(fā)生了什么事,之后直接了當(dāng)?shù)亟o出結(jié)論和原因,接下來就是用詳細的數(shù)據(jù)分析過程作為依據(jù),最后是作為數(shù)據(jù)分析師,給出的一些思考與建議。

1. 數(shù)據(jù)分析要形成結(jié)論

數(shù)據(jù)是我們發(fā)現(xiàn)和研究事實的線索,數(shù)據(jù)本身沒有意義,我們需要分析和加工才能為其賦予意義。

如何檢驗我們是否形成了合適的數(shù)據(jù)結(jié)論呢?其實與需求分析一樣,向上追溯原因,向下推測結(jié)果,就是從數(shù)據(jù)指標(biāo)變化出發(fā),連問五個為什么(why),再連問五個那會怎么樣呢(so what)。如果自問自答結(jié)束,感覺對這個回答很滿意,那基本就算有結(jié)論了。

這個方法僅是個思路,找到數(shù)據(jù)波動的原因,分析可能產(chǎn)生的結(jié)果,合起來就能形成一個不錯的數(shù)據(jù)分析結(jié)論。

2. 進行必要的有效溝通

發(fā)生數(shù)據(jù)波動后,作為產(chǎn)品線的負責(zé)人,有義務(wù)主動向相關(guān)方通報數(shù)據(jù)波動,并附上相關(guān)結(jié)論和應(yīng)對措施。
有時候如果是工作失誤導(dǎo)致的,其實不要害怕聲張。面對問題、分析問題、解決問題本來就是我們的日常工作。

分析中有兩大忌諱,一種就是只給現(xiàn)象不給結(jié)論,而且現(xiàn)象也很粗淺;另一種是一次說不清楚,要不斷反復(fù)解釋。要保證自己溝通中的信息量,直接給結(jié)論,干凈利落最好。

3. 要有應(yīng)對策略

合格的產(chǎn)品經(jīng)理面對這樣的情境,應(yīng)當(dāng)能夠從短期、中期、長期出發(fā),去考慮如何應(yīng)對,即便是權(quán)衡后決定不采取任何措施,只是保持繼續(xù)觀察,也是一種策略。

短期策略:如何快速把數(shù)據(jù)搶救回來;
中期策略:怎樣修復(fù)相應(yīng)機制,防止問題再次發(fā)生;
長期策略:類似的數(shù)據(jù)波動是否會對我們整體的產(chǎn)品規(guī)劃和方向選擇有所影響。

短期措施立刻投入資源并監(jiān)控產(chǎn)出;
中期措施資源列入需求池,等待評估啟動;
長期措施并不會立刻做決議,而是留下問題和線索,等待進一步討論。


這是黃西西的第7篇產(chǎn)品筆記。上課需要做筆記哦,learn from邱岳。

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