
一個(gè)優(yōu)秀的運(yùn)營(yíng)該如何做好實(shí)時(shí)分析
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)精益化運(yùn)營(yíng)的背景下,數(shù)據(jù)分析已成為運(yùn)營(yíng)的標(biāo)配,大家都希望通過精細(xì)的分析來(lái)提高運(yùn)營(yíng)的效率。隨著商品秒殺、爆款文章、產(chǎn)品快速迭代等運(yùn)營(yíng)手段不斷增多,以往小時(shí)級(jí)的流量監(jiān)測(cè)已經(jīng)不能滿足運(yùn)營(yíng)者的需求。我們需要對(duì)網(wǎng)站平臺(tái)上的每一分鐘、每一個(gè)訪客、每一次操作都進(jìn)行記錄,以滿足我們實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和快速?zèng)Q策的需要。
這種分鐘級(jí)別的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和分析,就是我們今天要介紹的“實(shí)時(shí)分析”。
一、實(shí)時(shí)分析需要關(guān)注的三大指標(biāo)
數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需要關(guān)注的指標(biāo)非常多,如PV、UV、轉(zhuǎn)化率、留存率等等。忽略留存、轉(zhuǎn)化等結(jié)果型指標(biāo),在分鐘級(jí)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中,運(yùn)營(yíng)主要關(guān)注網(wǎng)站平臺(tái)的三大類數(shù)據(jù)指標(biāo):1)訪問用戶量,2)訪問來(lái)源,3)訪問行為。
用戶訪問量、訪問來(lái)源和訪問行為對(duì)網(wǎng)站平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)具有重要意義:
1.分鐘級(jí)的訪問量(下圖模塊1)可以幫助我們了解流量的趨勢(shì),方便及時(shí)發(fā)現(xiàn)流量的異常;
2.訪問來(lái)源(下圖模塊2)的監(jiān)測(cè)方便我們了解實(shí)時(shí)訪問來(lái)源和權(quán)重,為渠道優(yōu)化做準(zhǔn)備;
3.訪問行為(下圖模塊3)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)幫助我們了解用戶的訪問偏好,方便后期進(jìn)行網(wǎng)站內(nèi)容優(yōu)化。
現(xiàn)有的SaaS 產(chǎn)品中,將上述實(shí)時(shí)指標(biāo)模塊統(tǒng)一于一個(gè)后臺(tái)頁(yè)面中,這樣的設(shè)計(jì)便于運(yùn)營(yíng)者對(duì)實(shí)時(shí)的情況一目了然、運(yùn)籌帷幄。
二、通過三個(gè)案例講透實(shí)時(shí)分析
運(yùn)營(yíng)者一般都比較關(guān)注網(wǎng)站平臺(tái)的PV、UV及其走勢(shì),這也是網(wǎng)站流量分析的基礎(chǔ)指標(biāo)。以天或者小時(shí)為顆粒度的流量分析較為粗糙,會(huì)掩蓋很多時(shí)間節(jié)點(diǎn)上的流量波動(dòng)細(xì)節(jié)。如果我們用分鐘級(jí)的粒度來(lái)觀察流量,又會(huì)有什么發(fā)現(xiàn)呢?
某內(nèi)容社區(qū)7月16日16:30-16:35 用戶訪問量激增,是平時(shí)的4倍左右(如上圖圓圈所示)。社區(qū)的運(yùn)營(yíng)人員馬上就發(fā)現(xiàn)了這個(gè)異常值,借助[訪問來(lái)源]發(fā)現(xiàn)該節(jié)點(diǎn)訪問來(lái)源排第一位的是微信(mp.weixinbridge.com),然而當(dāng)時(shí)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(dāng)時(shí)某運(yùn)營(yíng)大咖在一個(gè)微信群分享中推薦了該社區(qū)平臺(tái),貢獻(xiàn)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(jī)會(huì),邀請(qǐng)?jiān)撨\(yùn)營(yíng)大咖來(lái)該社區(qū)做知識(shí)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(gè)時(shí)候就馬上檢查網(wǎng)站/APP是否正常,以便及時(shí)修復(fù)問題。
2.精準(zhǔn)投放:渠道優(yōu)化與反作弊
作為一個(gè)運(yùn)營(yíng)人員,如果產(chǎn)品在各大渠道上投放了廣告,則可以通過[訪問來(lái)源]來(lái)時(shí)刻監(jiān)測(cè)渠道的廣告效果,進(jìn)而確定渠道帶來(lái)的訪問用戶量和質(zhì)量。
某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)近期做了系列的渠道投放測(cè)試。他們通過[訪問來(lái)源]發(fā)現(xiàn)其中兩個(gè)渠道帶來(lái)的量非常少,而且價(jià)格不菲,于是短暫上線就立即撤掉了該投放。同時(shí)實(shí)時(shí)分析還可以用于反作弊,短時(shí)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(wǎng)站訪問量連續(xù)出現(xiàn)兩個(gè)異常高峰,且該期間絕大部分流量來(lái)自一個(gè)渠道。運(yùn)營(yíng)人員對(duì)此非常警覺,經(jīng)排查是代理商作弊,用機(jī)器人刷量;事后該企業(yè)果斷放棄該代理渠道。上述兩個(gè)行為為該企業(yè)挽回了大量損失。
3.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),讓產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)更加高效?
現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品迭代的速度越來(lái)越快,產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)需要對(duì)新上線的產(chǎn)品或者功能進(jìn)行追蹤,評(píng)估產(chǎn)品的效果或者市場(chǎng)反饋。
互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域存在組團(tuán)詐騙進(jìn)件(進(jìn)件,即購(gòu)買金融產(chǎn)品)的情況。以某互聯(lián)網(wǎng)金融公司為例,因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)控制的原因會(huì)控制對(duì)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(gè)新的金融產(chǎn)品,公司的運(yùn)營(yíng)人員通過[訪問用戶實(shí)時(shí)走勢(shì)]發(fā)現(xiàn)訪問用戶陡然增加,再通過[活躍網(wǎng)頁(yè)]發(fā)現(xiàn)該產(chǎn)品中的某個(gè)頁(yè)面的訪問量特別高,經(jīng)過排查確定這是該產(chǎn)品的漏洞,會(huì)導(dǎo)致公司流失大量資金,他們果斷采取修復(fù)措施再重新上線。如果還是用傳統(tǒng)的流量監(jiān)測(cè)方法,可能等到兩三天才能發(fā)現(xiàn)這個(gè)漏洞,到時(shí)候流失資金可能達(dá)幾百萬(wàn)之巨。
三、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)
一個(gè)產(chǎn)品或者運(yùn)營(yíng)手段從最初的“idea”到最后成型上線,運(yùn)營(yíng)人員需要通過數(shù)據(jù)來(lái)衡量它的表現(xiàn)及市場(chǎng)反饋。同時(shí),從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題,提出假設(shè),不斷升級(jí)迭代;從而形成“idea — product – data”的良性循環(huán),驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)和客戶的增長(zhǎng)。
在運(yùn)營(yíng)的過程中,數(shù)據(jù)反饋越及時(shí),我們迭代的速度就越快,運(yùn)營(yíng)的效率就越高。1.01的365次方約等于38;換言之,通過實(shí)時(shí)分析可以實(shí)現(xiàn)不斷的、快速的小幅迭代,而這積累起來(lái)就是運(yùn)營(yíng)、是企業(yè)巨大的進(jìn)步
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11