一个优秀的产品运营应该如何用好实时分析？
文｜小数
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。随着商品秒杀、爆文、热点推送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，实时分析有什么用？怎样结合其他分析工具优化产品？
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，相比于留存、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数据指标：
访问用户量
访问来源
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：
GrowingIO 实时面板
图中的第1部分：分钟级的访问量可以帮助我们了解流量的趋势，方便及时发现流量的异常；
第2部分：访问来源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；
第3部分：访问行为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。
将上述实时指标模块统一于一个后台页面中，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
1.及时发现流量异常情况
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。以天和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，就会很清晰:
GrowingIO 实时面板
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。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。
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。
2.精准投放与反作弊
作为一个运营人员，如果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。
GrowingIO 实时面板
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。
3.实时监测，让产品运营更加高效
现在互联网产品迭代速度越来越快，产品运营需要对新上线的产品或者功能进行追踪，评估产品效果或者市场反馈。
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 GrowingIO 实时的［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已达几百万之巨。
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，这期间需要不断通过数据来衡量和反馈。
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。
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、是公司巨大的进步。
（本文源自微信公众号“GrowingIO”，由B12编辑，转载请注明作者及出处）
正文到此结束
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