作为一名优秀的运营,该如何做好实时分析?

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在互联网行业精益化运营的背景下,数据分析已成为运营的标配,大家都希望通过精细的分析来提高运营的效率。

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随着商品秒杀、爆款文章、产品快速迭代等运营手段不断增多,以往小时级的流量监测已经不能满足运营者的需求。我们需要对网站平台上的每一分钟、每一个访客、每一次操作都进行记录,以满足我们实时监测和快速决策的需要。

这种分钟级别的数据监测和分析,就是我们今天要介绍的“实时分析”。

一、实时分析需要关注的三大指标

数据化运营需要关注的指标非常多,如PV、UV、转化率、留存率等等。忽略留存、转化等结果型指标,在分钟级的实时监测中,运营主要关注网站平台的三大类数据指标:

  1. 访问用户量
  2. 访问来源
  3. 访问行为

用户访问量、访问来源和访问行为对网站平台的运营具有重要意义:

  1. 分钟级的访问量(下图模块1)可以帮助我们了解流量的趋势,方便及时发现流量的异常;
  2. 访问来源(下图模块2)的监测方便我们了解实时访问来源和权重,为渠道优化做准备;
  3. 访问行为(下图模块3)的实时监测帮助我们了解用户的访问偏好,方便后期进行网站内容优化。

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现有的SaaS (软件即服务)产品中,将上述实时指标模块统一于一个后台页面中,这样的设计便于运营者对实时的情况一目了然、运筹帷幄。

二、通过三个案例讲透实时分析

从异常的流量峰值中发现问题

运营者一般都比较关注网站平台的PV、UV及其走势,这也是网站流量分析的基础指标。以天或者小时为颗粒度的流量分析较为粗糙,会掩盖很多时间节点上的流量波动细节。如果我们用分钟级的粒度来观察流量,又会有什么发现呢?

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某内容社区7月16日16:30-16:35 用户访问量激增,是平时的4倍左右(如上图圆圈所示)。社区的运营人员马上就发现了这个异常值,借助[访问来源]发现该节点访问来源排第一位的是微信(mp.weixinbridge.com),然而当时并不知具体原因。在稍后的朋友圈分享的文章中发现,当时某运营大咖在一个微信群分享中推荐了该社区平台,贡献了16:30-16:35社区激增的访问量。该社区的PR果断抓住这次机会,邀请该运营大咖来该社区做知识分享,起到了非常好的传播效果。

这是通过激增流量发现合作渠道的典型案例,值得所有企业思考。反之,如果流量暴跌,甚至降为零,那么这个时候就马上检查网站/APP是否正常,以便及时修复问题。

精准投放:渠道优化与反作弊

作为一个运营人员,如果产品在各大渠道上投放了广告,则可以通过[访问来源]来时刻监测渠道的广告效果,进而确定渠道带来的访问用户量和质量。

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某互联网企业近期做了系列的渠道投放测试。他们通过[访问来源]发现其中两个渠道带来的量非常少,而且价格不菲,于是短暂上线就立即撤掉了该投放。同时实时分析还可以用于反作弊,短时间、单一渠道流量暴增很可能就是刷单或者流量作弊的表现。某日上午该网站访问量连续出现两个异常高峰,且该期间绝大部分流量来自一个渠道。运营人员对此非常警觉,经排查是代理商作弊,用机器人刷量;事后该企业果断放弃该代理渠道。上述两个行为为该企业挽回了大量损失。

实时监测,让产品运营更加高效

现在互联网产品迭代的速度越来越快,产品运营需要对新上线的产品或者功能进行追踪,评估产品的效果或者市场反馈。

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互联网金融领域存在组团诈骗进件(进件,即购买金融产品)的情况。以某互联网金融公司为例,因为风险控制的原因会控制对外宣传的力度,每天的访问用户数基本比较稳定。某日,该互金公司上线了一个新的金融产品,公司的运营人员通过[访问用户实时走势]发现访问用户陡然增加,再通过[活跃网页]发现该产品中的某个页面的访问量特别高,经过排查确定这是该产品的漏洞,会导致公司流失大量资金,他们果断采取修复措施再重新上线。如果还是用传统的流量监测方法,可能等到两三天才能发现这个漏洞,到时候流失资金可能达几百万之巨。

三、数据驱动的精细化运营

一个产品或者运营手段从最初的“idea”到最后成型上线,运营人员需要通过数据来衡量它的表现及市场反馈。同时,从数据中发现问题,提出假设,不断升级迭代;从而形成“idea — product – data”的良性循环,驱动业务和客户的增长。

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在运营的过程中,数据反馈越及时,我们迭代的速度就越快,运营的效率就越高。1.01的365次方约等于38;换言之,通过实时分析可以实现不断的、快速的小幅迭代,而这积累起来就是运营、是企业巨大的进步。

 

作者GrowingIO增长团队,集工程、产品、市场、分析多重角色于一身,负责拉新和用户活跃,用数据驱动业务增长。

原文发于GrowingIO技术博客,授权人人都是产品经理发布。

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评论( 2

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  1. 对于我这样的小白来说,很具有实操性,赞

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  2. 不错,

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