邱岳的产品实战
邱岳
十年资深产品人，无码科技产品经理
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 和自己较劲，一个产品经理的实战历程
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模块一：增长你的产品：一款产品的诞生与增长 (21讲)
01 | 如何验证你的产品创意？
02 | 如何锤炼你的产品创意
03 | 要不要相信你的调查问卷
04 | 用最少的资源给你的产品试试水
05 | 如何快速利用 MVP 思想
06 | 如何做好产品立项
07 | 产品发布的那些坑儿
08 | 产品增长越来越难，到底应该怎么办？
09 | 产品增长的核心，究竟是什么？
10 | 你需要组建增长团队吗，应该如何组建呢？
11 | 产品增长有哪些业务公式与关键指标？（上）
12 | 产品增长有哪些业务公式与关键指标？（下）
13 | 产品做增长的过程中，有哪些关键套路？
14 | 实战增长，我们要知道哪些事儿？
15 | 增长执行时，需要哪些关键的能力?
16 | 当钩子靠不住时，如何提高用户留存？（上）
17 | 当钩子靠不住时，如何提高用户留存？（下）
18 | 如何把你的新用户转化为忠实的长期用户？
19 | 满眼尽是“病毒”“裂变”，到底什么是传播和获客的正确姿势？（上）
20 | 满眼尽是“病毒”“裂变”，到底什么是传播和获客的正确姿势？（下）
21 | 增长黑客的阴暗面
模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识 (13讲)
22 | 产品经理需要具备哪些基本的数据能力和意识？
23 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【分析篇】
24 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【拆解篇】
25 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【处理篇】
26 | 当收集数据的前后，我们应该做什么？
27 | 从具体业务出发，如何利用数据辅助你的决策？
28 | 那些数据不能告诉你的事儿：尽信“数”不如无“数”
29 | 每个产品经理都要掌握的基本商业概念是什么？
30 | 如何提高你的商业产品收入？（上）
31 | 如何提高你的商业产品收入（下）
32 | “烧钱获客”中有哪些值得学习的商业逻辑？
33 | “烧钱获客”的正确姿势有哪些？
34 | 如何具备赚钱的意识与能力？
模块三：产品经典案例解析：小程序的生态与实践 (3讲)
35 | 对产品经理来说，做小程序有什么价值？
36 | 如何利用小程序去做传播？
37 | 关于小程序，一些你应该知道的事儿
模块四：产品会客厅——场景化处理你的产品疑难杂症 (18讲)
产品会客厅 | 千万级用户的产品是如何打造的？
产品会客厅 | 极客时间产品规划大揭秘
产品会客厅 | 没有项目管理经验，如何推动团队一起完成任务？
产品会客厅 | 需求评审怎么做，如何区分什么是真的用户需求？
产品会客厅 | 一次简洁并有效的产品分析需要怎么做？
产品会客厅 | 从“分享有赏”案例讲起，如何做关键决策？
产品会客厅 | 从案例出发，如何利用数据分析来验证新功能的效果？
产品会客厅 | 产品经理面试究竟考什么？
产品会客厅 | 产品经理的职业发展，你在哪个阶段？
产品会客厅 | 在产品的获客与传播上，“极客时间”做了些什么？
产品会客厅 | 从流量型平台转到资源匮乏平台，如何应对业务变化？
产品会客厅 | 面向大众的通用型产品VS受众面少的垂直领域，二者如何博弈？（上）
产品会客厅 | 面向大众的通用型产品VS受众面少的垂直领域，二者如何博弈？（下）
产品会客厅 | 未来的产品会有怎样的发展趋势？
产品会客厅 | 产品经理如何上手体验一个App？（上）
产品会客厅 | 产品经理如何上手体验一个App （下）
产品会客厅 | 从“极客时间”App的信息架构上，我们能学到什么？
产品会客厅 | 专栏销量过万是一种什么样的感受？
尾声 (1讲)
尾声 | 祝你胸怀远大，心狠手辣
邱岳的产品实战
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23 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【分析篇】
邱岳 2018-10-10
极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。这次我们继续聊跟数据分析相关的话题。上一次我们假设了一个情境：“你在某天早晨起来，发现昨天产品流量暴跌 20%”，并从这个场景出发，分享了产品经理需要具备数据走查习惯和日常数据体系。
今天，我们则会重点分享，遇到流量暴跌的情况具体应当怎样应对，并会以此为线索，穿插介绍各种数据指标和分析思路。
在我们开始之前，你不妨先暂停一下，自己代入设想一下，如果换做是你遇见了流量暴跌，会如何处理和应对；之后再向下继续阅读，看看我们的想法是否一致。
1. 有没有业务变化或发布？
面对流量暴跌，我们要考虑的第一个可能性：是有没有产品或业务的变化。
比如商品调价、试用到期、网站改版等等，这一类变化对流量的影响通常是粗暴直接的。之前有个做内容产品的产品经理告诉我，由于版权到期，他们下掉了热门的视频内容，结果导致几天之内整个产品流量接近腰斩。
像这样的数据变化应该在产品经理的预料之内，我们要做的是取一些数据，详细分析细节上的具体变化和影响，以供给业务部门做策略参考。
可能有的产品经理看到流量暴跌，第一反应就是急忙开始做数据分析，分析了半天，才突然想起来原来昨天有业务调整，结果浪费了时间，这样就很不划算了。
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精选留言(7)
東二爷文中总结的非常全面和细致，里面提到的点，自己在之前的流量异常分析过程中基本都经历过，读来非常亲切，分析排查的过程就像破案一样，非常有趣，找到原因之后的成就感也是满满的。给大家分享几个我之前遇到的情况：
1、页面内容更新时，里面的日志统计代码被开发人员误删除，导致页面的流量没有被统计到，这种情况在技术人员更替频繁，没有充分交接的情况下会经常发生。对比一下流量下降前后的页面流量明细很容易能够排查出来。
2、日志采集服务器中的某一台出现某种故障，导致日志丢失或没有纳入到分析当中。对比一下当天和之前日志文件的大小基本就可以看得出来。
3、还有一种情况比较有意思：不是流量下降了，而是此前的流量本身就不真实，是虚高的。比如之前页面一直都在被某爬虫抓取，产品和技术的同学都没有发现。某一天爬虫突然停止抓取了，流量一下就下来了。这种下降一般都体现在直接流量里面，不太容易发现。
非常喜欢二爷这一部分的内容，期待续集！2018-10-11 11
宋建金字塔思维方式，可以与数据分析问思路结合起来2018-11-12 2
刘祯这是看文章前的想法：
1、公司或是业务有没有什么大事件或是变动？例如产品更新、运营策略变化、服务器到期等；这是从内部了解问题
2、同行或是对手有什么动作？例如竞争对手今天开始大幅补贴，导致流量被抢占；这是从外部知根知底
3、统计口径是否正确？若前两者都如往常，这里要考虑统计指标是否出现数据异常，各个渠道来源是否调整？
当然，看完了二爷的思路，自己的确差距很大。从技术上考虑明显不足，而且后续的解决路径有待提高。
再次感谢。2018-10-10 1
Dylan由宏观到微观垂直分析，在同一层面切片分析，颗粒度极细。
从开始检查产品运营以及技术环境，然后去检查外部的网络环境，再到对产品模块环节的分析，然后对渠道和用户进行分析。2018-10-10 1- 椰子是否还可以从竞品层面，市场，甚至是更宏观的环境层面分析，虽然这些因素的影响程度可能会低一些。以及，文中提及到分析纬度是否有程度划分。影响因素被证实后，该如何挽救或避免呢？2018-12-02
孙伟贤部分场景产品流量其实有周期性表现，这个其实需要注意的盘外招2018-10-10
Novelty看了二爷的分享深感自己在更细颗粒度上的分析维度还有待提升。
另外上文所述从产品视角出发，找到流量降低的案发现场，引起了我一直以来的困惑，到底怎样才算是具备产品视角，希望能得以解惑。2018-10-10
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