24 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【拆解篇】
邱岳
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。这一次我们继续聊跟数据分析相关的话题。
我们在前面的文章中假设了一个情境：“你在早晨起来，发现昨天产品流量暴跌 20%”。上一次分享，我们主要从产品和渠道的角度介绍了分析思路，这一次的分享，我们就从用户的角度出发，继续对这个问题进行拆解和分析。
在上次分享开始的时候，我们提到了需要先排除技术故障的可能性，使用到的方法便是对用户的终端技术参数做分析，将用户按照网络条件、浏览器类型和分辨率、手机型号等指标进行分类，从而排查问题。
这其实就是对用户特征的分类进行具体分析。下面，我们一起来探索一下更多的用户和业务的观察角度。
1. 新老用户
除了技术参数之外，我们要关注的第一个用户特征就是新访和回访用户。
在这里顺便提一句，在我们的数据分析中，应当将新访和回访用户当作完全不同的用户群体，因为他们对产品的认知和行为倾向都会有很大差异。
回到我们设计的“流量骤降 20%”的情境，当从新老用户的角度做分类分析时，我们关注的其实是产品的获客和留存环节。
我们提到，整个产品的用户存量像一个水池，水池水位突然下降，要么是进水管关掉了，要么是水池出现了新的漏水点。
新用户流量变化通常需要与渠道做交叉分析，去观察哪个渠道的龙头关掉了。我遇到过几次新用户降低的情况，这种情况通常没什么技术含量，基本都是因为有投放到期或者欠费了，这时候充钱就行了。
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产品经理在面对突发式流量数据暴跌时，需要从用户、业务和数据因果等多个角度进行分析和应对。首先，需要关注新老用户的特征，分析产品的获客和留存环节，以及对不同行为模式的用户进行分类，从而发现有趣的数据现象。其次，从业务的角度拆解数据，找出流量下降的主要原因，以便做出进一步的调整。此外，还需要注意一些不可抗因素，如开学导致的流量下降或政策变化对流量的影响。在处理这些情况时，产品经理需要保持冷静，调整策略，不被外部变化打垮。文章强调了产品经理需要具备对微观信息的完整理解和处理能力，以及在数据分析后的沟通和应对能力。整体而言，本文提供了产品经理在面对流量暴跌时的多方面思考和分析方法，为产品经理提供了实用的应对策略和思路。
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Novelty正如二爷所述从用户角度去拆解流量流失问题，关键是要找到适合自身产品特性的维度，除了客观用户属性诸如：年龄，性别，新老客户等，我们还可以根据在CRM中以用户的标签为维度进行拆解。 但我认为在实际工作中最考验人的地方不在于对数据多维度的拆解，而在于我们找到问题点后需要从新把拆解的维度进行聚合分析。就像得出某类特征用户在某个页面的流量流失很厉害，最终我们还是要不断的匹配不同的维度，回到宏观层面去分析是什么原因导致的。2018-10-153
桃园悠然在二爷提到开学初家长齐齐送小孩导致的流量暴跌，联想到知乎上经常有借助爬虫插件、百度指数、google trends 等工具分析社会现象的帖子，看完都不明觉厉。请教二爷有必要自己上手做这样的实操练习用于熟悉分析工具、培养数据感觉甚至积累经验吗？正确的练习方式应该是怎样呢？多谢了。2018-10-241
听天由己学会与数据共存。 数据给我们带来的是不同维度且更为精细的展示，有时我们的感觉并不靠谱，产品也是如此，光靠记忆是不准确的，有时候冷冰冰的数字反而更为代表真实的用户行为，在数据达到一定程度时，这样的分析更有作用。 不过，我突然想到，将一个人拆解为如此细分的颗粒，像今日头条那般换取商业利益，这样的算法是否有解呢？2018-10-151
大硕讲的好2018-10-19- 大硕这节课讲的好2018-10-19
脑壳疼想问二爷，今天饿了么和百度外卖正式宣布了合并。但是我一直有个疑问，这种同类型产品的合并，如果你是其中一家的产品经理，会如何在接下来的产品规划中，打造异同点和相同点呢？2018-10-151
雪兰一个项目上线后对两周数据复盘，复盘关注点是将上线前和上线后的数据进行环比分析转化和营收，还是必须拿AB测的数据进行分析才行。2018-10-15
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