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    一個優(yōu)秀的運營該如何做好實時分析?

    本文作者: 張溪夢 2016-09-12 16:54
    導語:分鐘級別的流量監(jiān)測,防刷單,產品監(jiān)測......這背后就是我們需要的實時分析。

    雷鋒網按:本文作者GrowingIO增長團隊。

    在互聯(lián)網行業(yè)精益化運營的背景下,數(shù)據分析已成為運營的標配,大家都希望通過精細的分析來提高運營的效率。隨著商品秒殺、爆款文章、產品快速迭代等運營手段不斷增多,以往小時級的流量監(jiān)測已經不能滿足運營者的需求。我們需要對網站平臺上的每一分鐘、每一個訪客、每一次操作都進行記錄,以滿足我們實時監(jiān)測和快速決策的需要。

    這種分鐘級別的數(shù)據監(jiān)測和分析,就是我們今天要介紹的“實時分析”。

    一、實時分析需要關注的三大指標

    數(shù)據化運營需要關注的指標非常多,如PV、UV、轉化率、留存率等等。忽略留存、轉化等結果型指標,在分鐘級的實時監(jiān)測中,運營主要關注網站平臺的三大類數(shù)據指標:1)訪問用戶量,2)訪問來源,3)訪問行為。

    用戶訪問量、訪問來源和訪問行為對網站平臺的運營具有重要意義:

    1. 分鐘級的訪問量(下圖模塊1)可以幫助我們了解流量的趨勢,方便及時發(fā)現(xiàn)流量的異常;

    2. 訪問來源(下圖模塊2)的監(jiān)測方便我們了解實時訪問來源和權重,為渠道優(yōu)化做準備;

    3. 訪問行為(下圖模塊3)的實時監(jiān)測幫助我們了解用戶的訪問偏好,方便后期進行網站內容優(yōu)化。

       一個優(yōu)秀的運營該如何做好實時分析?

    現(xiàn)有的SaaS (軟件即服務)產品中,將上述實時指標模塊統(tǒng)一于一個后臺頁面中,這樣的設計便于運營者對實時的情況一目了然、運籌帷幄。

    二、通過三個案例講透實時分析 

    1.從異常的流量峰值中發(fā)現(xiàn)問題? 

    運營者一般都比較關注網站平臺的PV、UV及其走勢,這也是網站流量分析的基礎指標。以天或者小時為顆粒度的流量分析較為粗糙,會掩蓋很多時間節(jié)點上的流量波動細節(jié)。如果我們用分鐘級的粒度來觀察流量,又會有什么發(fā)現(xiàn)呢?

    一個優(yōu)秀的運營該如何做好實時分析?

    某內容社區(qū)7月16日16:30-16:35 用戶訪問量激增,是平時的4倍左右(如上圖圓圈所示)。社區(qū)的運營人員馬上就發(fā)現(xiàn)了這個異常值,借助[訪問來源]發(fā)現(xiàn)該節(jié)點訪問來源排第一位的是微信(mp.weixinbridge.com),然而當時并不知具體原因。在稍后的朋友圈分享的文章中發(fā)現(xiàn),當時某運營大咖在一個微信群分享中推薦了該社區(qū)平臺,貢獻了16:30-16:35社區(qū)激增的訪問量。該社區(qū)的PR果斷抓住這次機會,邀請該運營大咖來該社區(qū)做知識分享,起到了非常好的傳播效果。

    這是通過激增流量發(fā)現(xiàn)合作渠道的典型案例,值得所有企業(yè)思考。反之,如果流量暴跌,甚至降為零,那么這個時候就馬上檢查網站/APP是否正常,以便及時修復問題。

    2.精準投放:渠道優(yōu)化與反作弊

    作為一個運營人員,如果產品在各大渠道上投放了廣告,則可以通過[訪問來源]來時刻監(jiān)測渠道的廣告效果,進而確定渠道帶來的訪問用戶量和質量。

    一個優(yōu)秀的運營該如何做好實時分析?

     某互聯(lián)網企業(yè)近期做了系列的渠道投放測試。他們通過[訪問來源]發(fā)現(xiàn)其中兩個渠道帶來的量非常少,而且價格不菲,于是短暫上線就立即撤掉了該投放。同時實時分析還可以用于反作弊,短時間、單一渠道流量暴增很可能就是刷單或者流量作弊的表現(xiàn)。某日上午該網站訪問量連續(xù)出現(xiàn)兩個異常高峰,且該期間絕大部分流量來自一個渠道。運營人員對此非常警覺,經排查是代理商作弊,用機器人刷量;事后該企業(yè)果斷放棄該代理渠道。上述兩個行為為該企業(yè)挽回了大量損失。

    3.實時監(jiān)測,讓產品運營更加高效? 

    現(xiàn)在互聯(lián)網產品迭代的速度越來越快,產品運營需要對新上線的產品或者功能進行追蹤,評估產品的效果或者市場反饋。

    一個優(yōu)秀的運營該如何做好實時分析?

    互聯(lián)網金融領域存在組團詐騙進件(進件,即購買金融產品)的情況。以某互聯(lián)網金融公司為例,因為風險控制的原因會控制對外宣傳的力度,每天的訪問用戶數(shù)基本比較穩(wěn)定。某日,該互金公司上線了一個新的金融產品,公司的運營人員通過[訪問用戶實時走勢]發(fā)現(xiàn)訪問用戶陡然增加,再通過[活躍網頁]發(fā)現(xiàn)該產品中的某個頁面的訪問量特別高,經過排查確定這是該產品的漏洞,會導致公司流失大量資金,他們果斷采取修復措施再重新上線。如果還是用傳統(tǒng)的流量監(jiān)測方法,可能等到兩三天才能發(fā)現(xiàn)這個漏洞,到時候流失資金可能達幾百萬之巨。

    三、數(shù)據驅動的精細化運營 

    一個產品或者運營手段從最初的“idea”到最后成型上線,運營人員需要通過數(shù)據來衡量它的表現(xiàn)及市場反饋。同時,從數(shù)據中發(fā)現(xiàn)問題,提出假設,不斷升級迭代;從而形成“idea — product - data”的良性循環(huán),驅動業(yè)務和客戶的增長。

    一個優(yōu)秀的運營該如何做好實時分析?

    在運營的過程中,數(shù)據反饋越及時,我們迭代的速度就越快,運營的效率就越高。1.01的365次方約等于38;換言之,通過實時分析可以實現(xiàn)不斷的、快速的小幅迭代,而這積累起來就是運營、是企業(yè)巨大的進步。

    雷鋒網注:本文由GrowingIO授權雷鋒網(搜索“雷鋒網”公眾號關注)發(fā)布。轉載請聯(lián)系我們授權,并保留出處和作者,不得刪減內容。

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    專欄作者

    GrowingIO創(chuàng)始人和CEO。美國 Data Science Central 評選其為“世界前十位前沿數(shù)據科學家”,前 LinkedIn 美國商業(yè)分析部高級總監(jiān),親手建立了 LinkedIn 將近90人商業(yè)數(shù)據分析和數(shù)據科學團隊,支撐了 LinkedIn 公司所有與營收相關業(yè)務的高速增長。
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