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大数据实时分析让精细化运营更具效率(含案例)

来源:阿里户外    时间:2019-09-01 08:00:01


在互联网行业精细化运营的背景下,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、爆款文章、产品快速迭代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,以满足我们实时数据监测和快速决策的需要。 


这种分钟级别的数据监测分析,就是柏睿数据一直在讲的“大数据实时分析



通过三个案例讲透实时数据分析


1.从异常的流量峰值中发现问题


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。以天或者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,又会有什么发现呢? 



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(如上图圆圈所示)。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,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,贡献了16:30-16:35社区激增的访问量。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,起到了非常好的传播效果。 


这是通过激增流量发现合作渠道的典型案例,值得所有企业思考。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:渠道优化与反作弊


作为一个运营人员,如果产品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。 


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. 实时数据监测,让产品运营更加高效


现在互联网产品迭代的速度越来越快,产品运营需要对新上线的产品或者功能进行追踪,评估产品的效果或者市场反馈。 



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[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达几百万之巨。 


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,运营人员需要通过数据来衡量它的表现及市场反馈。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,通过实时数据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、是企业巨大的进步。 


柏睿数据


柏睿数据作为实时分析数据库的领创者,自主研发了全内存并行数据库、流数据库及人工智能并行算法库等产品,满足政企的精细化运营的需求,赋予政企高效、安全的大数据实时分析能力。



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