从数据中读出产品的趋势变化及应对方法

产品经理必须对数据敏感，并从数据中读取产品的趋势、变化原因和应对方法。网站访问量变化分析是网站分析的基础，我就简单说说我对访问量变化的理解。在分析之前，我们必须首先明确每个重要指标的详细定义。例如，访问可能是以 Session 作为一个单位，独立访客可能是 24 小时相同 IP 只计算一次。有时不同的统计插件对这些指标有不同的定义，因此找出定义可以使我们更清楚地了解指标所代表的内容。这里提到的访问量可以简单理解为 PV，来自浏览器的一次 html 请求。比较而不是理所当然的图1 博客访问量变化图1是我个人博客最近访问量变化的截图。图中最高点的那天发生了什么，为什么访问量突然增加了很多？答案是前一天发表博客，第二天投稿被两个科技博客采用。因为投稿的时候加了原文链接，导回了一些流量。你答对了吗？我想很多人一定猜到我发表了博客，但很少有人认为访问量的增加是由于科技博客上的外部链。为什么简单地认为博客导致访问量增加？一方面，这是常识，另一方面，没有更多的数据进行比较。在大多数情况下，我们很容易依靠自己的常识来做出理所当然的判断，这是准确和高效的。但是，我们不能完全依赖常识，需要比较数据变化的分析。通过比较，如果你发现我之前发博客的那天 PV 没有明显的改善，你一定会考虑是否有其他原因导致这次 PV 突然上升。可能是博客被推荐，也可能是当天与博客有关的事件让很多人通过搜索引擎访问我的博客，这样你就可能更接近事实。因此，如果遇到这样的问题，我们应该尽量找到更多的数据和信息来帮助判断和分析。看似简单的变化可能是一个陷阱，比较非常重要。综上所述，在数据分析之前，我们应该清楚地了解指标的定义，并在分析变化时与之前的数据或竞争对手的数据进行比较，然后得出结论。综合分析得出结论，优化意见应该能够引导我们采取行动。网站分析的目的是改善网站。仅仅分析它是什么和为什么没有多大意义。对于我的博客来说，目标是让更多的人看到我的文章，所以上述简单数据给我的指导意义是考虑提高发布频率，并关注科技博客推荐的渠道。不同的网站有不同的目的。电子商务网站希望提高转化率和销售额。新闻网站希望增加访问量和评论数量，增加广告收入。只有将数据变化与网站的基本目的结合起来，这样的指导才能最有效。为了简单起见，上面提到的只是访问量，有许多指标，如独立用户数量、平均用户停留时间、平均用户访问深度、不同页面的跳出率等。仅仅依靠访问量就不能得出准确的结论，要将各项指标联系起来进行分析。比如你发现 PV 很高，但是跳出率也很高，说明你的推广可能做得很好，确实吸引了用户来网站，但是登陆页面做得很差或者不符合用户的期望。在这种情况下，我们应该考虑改进登陆页面，或者使推广更加准确。 最后问你一个面试题:7月中旬某社交网站访问量明显下降。为什么？你能想到多少种可能性？我认为有几种可能性：1. 是否指访问量 PV？7 月中旬统计工具有变化吗？访问量定义有变化吗？2.  如果可能的话，比较前两年的数据 7 月中旬也有下降吗？若下降，则可能是用户群的整体变化；若不下降，则可能是自身或竞争对手的突然变化。3. 如果可能的话，可以根据区域、页面和用户细分数据，获得更多信息。4. 确定社交网站的主流用户群，如果是学生，那么7月份暑假回家，可能会导致访问量下降。5. 7 自己的网站是否在月中旬发布了新版本，造成了不良反应？网站是否出现 BUG？6. 竞争对手是否发布了吸引用户的新版本？是否加强了推广？(如在搜索引擎上购买我们网站的主要关键词)7.  之前有没有媒体对网站的不良报道(比如网站窃取用户隐私)影响了用户的行为？8. 7 月中旬是否发生社会事件导致访问量下降？(例如汶川地震后的网络游关 3 天)你还能想到其他的可能性吗？总结访问量的变化应注意指标的定义、细分和比较。面对变化，我们应该考虑我们自己、竞争对手、用户群体和宏观环境，并结合不同的指标进行综合分析。同时，我们必须对网站的优化提出指导性建议。毕竟，这是分析的最终目的。本来想写访问量的变化和来源的细分。没想到光是访问量的变化就说了这么多。下一篇文章将讨论访问源的细分.

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