浅谈app运营人员进行异常数据分析的四大关键步骤

对于app运营人员来说，监控产品的日常数据是每天都必须要做好的一项工作，例如转化数据，用户数据，交易数据等等都需要纳入到日常的监控的数据指标当中，如果某一个周期的数据不再符合稳定的变化趋势，就是出现了数据异常的状况，下面我就给大家分享一下，app运营人员进行异常数据分析的四大关键步骤。

app运营人员进行异常数据分析的关键步骤有哪些？

1.识别确认异常数据
既然是进行异常数据分析，app运营人员必须要察觉到异常的存在，之后再进行确认，否则就会在错误的道路上越走越远，察觉数据异常最难也最简单，说它最难的原因是察觉异常的过程，往往需要依靠运营人员丰富的经验和对业务的了解，我们将它称为app运营人员的数据敏感，运营人员一旦具有了数据敏感度，只需要借助基本的数据报表，就可以洞察到数据出现异常。

数据敏感并不是一个”硬技能“，也很难归纳出提高数据敏感性的操作步骤，这种敏感度有一定的天赋成分，有些人的逻辑性可能很强，通过数据本身的变化就可以发现异常的存在，就比如DAU和转化率都有提升，但是交易额却呈现下降的趋势。另外一方面，数据敏感需要运营人员对产品和业务有一定的了解，这个是可以通过平时多关注数据情况进行积累提高的，运营人员在养成阅读产品数据报告的习惯之后，对一些无法理解的数据进行详细的分析，经过长时间的主动训练，是可以部分提高数据敏感度的。

很多运营人员在具备了察觉明显或者隐藏异常数据的能力之后，都会迫不及待的想要搞清楚数据异常的原因，小思在这里建议大家在开始行动之前最好确认一下异常是否真的存在，再确认一下数据是否有问题，数据服务，数据上报，数据统计上经常会出现一些bug，之后就会导致数据难以理解的情况出现，因此运营人员需要找技术人员核实一下是否真的存在数据异常的状况。

2.进行异常数据分析
如果app运营人员确定数据异常确实存在，就需要去寻找数据异常的原因，找原因的过程总结起来就是”大胆的进行设想，小心的进行求证“，大胆设想就是要对产生数据异常的原因进行合理的猜测，在猜测的过程中，运营人员需要认真思考，想到所有的可能性，回顾所有和产品相关的信息，最终得出一个可能导致数据异常的原因。小心求证指的是运营人员在做出猜测之后，需要对自己的猜测负责，找到支持或者否定猜测的数据支持。

3.大胆的进行设想
对于大部分已经产生的app数据异常来说，可以从以下这两个维度进行分析：

第一是范围维度，包括自己的产品，竞争对手的情况以及产品业务的大环境，这样分类的原因就是因为相互竞争的产品都处于比较大的产品业务环境当中，任何一个数据的变化都会导致产品数据的整体变化。

第二是内容维度，包括产品，技术，用户，运营，这几个维度基本上囊括了互联网产品的重要构成，往往数据异常就是由于这些原因所导致的，反过来说，运营人员如果发现了数据异常，并且要给出一个合理的数据异常原因猜测，不妨联系内容维度的四个元素进行考虑。

产品层面新功能发布和功能变更是指自身产品和竞争对手产品的产品，因为功能变更而造成的数据变化，就比如自己的产品因为增加了商品高低排序功能导致客单价升高，而竞争对手将某类商品的入口提前，导致app当中这类商品的交易额下跌，替代产品出现之后，大环境发生了变化。

大多数的app运营人员并非技术出身，技术上的问题往往是运营人员在分析数据的时候忽视的内容，就比如app列表的接口不稳定时，会导致列表页的点击率降低，进而导致交易额也接连的下跌。

用户层面：当用户的整体特征发生变化的时候，产品的数据也会逐渐产生变化，假设某一类产品最初培养的用户是学生，消费能力有限，如果产品的粘性足够强，学生在走入社会之后，客单价就会有所提高。

对于需要支付的app产品来说，所有的运营活动都可以影响到市场的大小及市场份额的分入，就比如滴滴和快的在培养市场的阶段，任何一方的大额促销活动都会提高自己的市场份额并且侵占对手的市场份额，而滴滴和快的合并之后，发放红包的额度逐渐减少，必然会造成app的用户数量减少。

4.小心的进行求证
如果app运营人员只停留在大胆假设的阶段是没有说服力的，运营人员还需要进行小心的求证，小心求证就是找到直接或者间接的证据证明运营人员的猜测，对于大环境维度的数据异常原因进行猜测，一般可以获取一些能够反映大市场的数据进行证明。

要想对自己的产品和竞争对手的产品进行分析，最好的办法就是进行细分，常见的细分维度有以下这些：

分步：假设某一个产品的转化率出现降低的情况，而这个转化是多步漏斗转化的最终转化，运营人员可以对每一步的转化情况进行细分，确认是否是因为某一步出现了问题导致，就比如微信支付服务器的故障，就会导致从下单到支付的转化率降低，列表加载数据增加，造成从列表页到详情页的转化率降低。影响到整体的转化。

分平台/版本：如果某个产品从列表页到详情页的转化率提升，运营人员猜测是iOS产品优化了列表的布局方式，就需要区分ios和安卓版本，ios新版和老版的转化数据，验证猜测。

分区域/分城市：就比如某年的八月底某个OTA平台的交易量大幅度上升，运营人员猜测是因为大学开学酒店需求量激增导致的，就可以选择北京，上海，武汉等等城市的数据，对比其它城市的情况，验证运营人员的猜测。

分时间：比如某一天产品的转化率突然下降，运营人员猜测是因为某一个时段服务器故障造成的，只需要分时间段将数据和上一个同期波动数据进行对比，如果当天的转化率下降，就可以验证用户的猜测。

区分用户群体，如果app新版上架之后转化率低于旧版，经过用户分析之后发现新版的用户比较多，运营人员猜测新用户的转化率会比老用户的低，这时只需要看一下本异化用户的占比变化，就可以验证猜测了。

分场景（本地/异地）：如果app在某一个假期的转化率降低，已经知道异地用户的转化率低于本地用户的转化率，猜测转化率降低是因为在假期异地用户活跃造成的，只需要查看本异地用户的占比变化，就可以验证运营人员的猜测了。

分ITEM：如果app的转化率在某一个时间段内产生了显著的提升，而这个时间段恰好是竞争对手较少补贴促销活动的时间，运营人员猜测转化率提升是由于竞争对手停止促销活动对转化率产生了正面的影响，在查看数据，证明那些被竞争对手取消促销的Item转化率有明显的提升，说明运营人员的猜测是正确的。

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