日活DAU突然跌了30%,产品经理该咋办?

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编辑导语:在工作中,产品数据异常时有发生,而新增、日活DAU、订单、收入等这些核心数据,更是我们关注的重点。作为产品经理,遇到数据异常时,该如何做数据分析,找出原因呢?本文作者总结了三步常规做法,希望能给你带来帮助。

这次聊聊产品经理遇到数据异常,该如何做数据分析,找出原因。

有一次,周一刚上班,领导就问,这周末咱们的 App 日活为啥跌了 30%?

当时我还没啥经验,有些手忙脚乱,看看数据,找技术和运营讨论,幸好找到原因。

工作中,产品数据异常时有发生,面试也经常会问到,尤其核心数据(如新增、日活DAU、订单、收入等)的变化,更是我们关注的重点。

数据一旦出现异常,产品经理需要去分析数据,排查原因,尽快解决,避免有更大的影响和损失。

遇到这种情况,如果没有经验,不懂处理方法,有时折腾很久,也未必能找到原因。

后来我负责数据统计平台,经常要帮产品经理和运营分析解答各种数据变化的问题。这让我积累了数据分析方面的经验。

分析这类数据异常的情况,常规做法总结起来有三步。

一、排查常见问题,确认数据准确性

第一步,是排查常见问题,确保数据是准确的,往下分析才有意义。

这些问题多是由版本更新统计方式变动服务故障等引起的。

因此,可先看产品的前后端是否有更新变动。假如有更新,得跟开发、测试同事,核实这些更新,是否会对数据有影响。

其次,搞清楚数据是否准确,有没有可能数据统计出问题。

现在多数产品会用数据统计平台,若用自家系统,得跟开发确认最近数据采集、上报或统计逻辑有没有变动?会不会服务更新或异常,导致数据统计出现问题?

若用第三方统计平台,要跟对方确认平台有没有什么改动或异常?若是人工统计报表,要找统计的同事核实统计方法、源头数据有无问题?

由统计方式变动或服务故障导致的,通常多款产品都会受影响,数据变化一致,且在变动或故障时间点开始下跌。比如全部产品数据在8点都下跌,或全部为0。

早期的产品,这一步容易出问题;而成熟的产品,有稳定的统计平台,出问题概率较小。

二、对比历史数据,判断是异常还是波动

有些产品的数据,会有周期性波动,属于正常现象。比如,职场办公类的产品,周末日活下降;面向学生的产品,一开学,日活会下降,一放假,日活又上涨。

因此,要确定数据的变化,是异常,还是正常波动?

那怎么做呢?

第二步,用折线图将过去一段时间的数据展现出来,看数据的变化趋势,对比不同周期的变化幅度。

异常数据,在趋势折线图上往往变化幅度较大。对比的周期,视产品的情况而定,可以是「周」或「月」,甚至是「年」。

开头那个例子,当时我们发现周末的日活下降了,经过第一步的排查,没发现问题。

于是,把前面几周的数据拿出来对比,看看每一周的数据变化,是否存在波动规律。

结果发现,确实一到周末数据就下降,但变化幅度顶多 10%,突然跌了 30%,明显是异常。

可为啥会出现这种异常呢?接着往下分析。

三、拆解数据构成,多维度分析原因

上一步单看一个数据指标,难以分析具体的情况并发现问题。

所以,第三步,要看异常的数据指标,由哪些数据构成,将其逐层拆解,对比跟往常数据不一样的地方。

所谓维度,是指看数据的角度。常见的维度有:渠道、版本、地区、用户类型、性别、年龄等。

上述例子,我们确认了日活数据异常,而用户有多个渠道来源,日活跃用户也有老用户和新用户。

我们先把几个渠道数据拿来对比,发现广点通渠道的数据,在周末大幅度下跌。

这说明,问题很可能出在广点通这个渠道上。

于是,从渠道的维度,对比了日活用户的老用户和新用户数据,果然广点通的新增用户下跌严重。

当时,看到这些数据就猜想,是不是这个渠道投放出问题了?

马上跟运营确认,原来广点通的费用在周末消耗完了,因此,没有更多的新增用户,导致日活减少。

到这里,数据异常的原因基本确定,但没结束,还得继续观察,看问题解决后,数据是否会恢复正常。这样才能验证分析的结论。

当然,有人可能会说,你一开始问运营不就行啦?

实际上,数据分析和沟通确认都要做。

因为,造成数据异常的原因有很多,且未必是单一的,比如受竞品、市场因素的影响。

此外,有些产品涉及部门人员众多,没思路地问,效率不高;即使问出疑似的原因,也要通过数据分析去验证。

最后总结下,遇到产品数据异常,不用慌,不用乱。产品经理必备技能之数据分析查异常 3 步走,练起来:

  1. 排查常见问题,确认数据准确性
  2. 对比历史数据,判断是异常还是波动
  3. 拆解数据构成,多维度分析原因

 

作者:四月,公众号:四月喃哗,10年产品经理

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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