來源|GrowingIO ID:GrowingIO

作者：小數

在互聯網行業精益化運營的背景下，數據分析已成為運營的標配，大家都希望通過精細的分析來提高運營的效率。隨著商品秒殺、爆文、熱點推送等運營手段不斷增多，以往小時級的流量監測已經不能滿足運營者的需求，我們需要對網站平臺上的每一分鐘、每一個訪客、每一次操作都進行記錄，以滿足我們實時監測和快速決策的需要。 

這種分鐘級別的數據監測和分析，就是我們今天要介紹的實時分析，實時分析有什么用？怎樣結合其他分析工具優化產品？ 

數據化運營需要關注的指標非常多，如PV、UV、轉化率、留存率等等，相比于留存、轉化等結果型指標，在分鐘級的實時監測中，運營主要關注網站平臺的三大數據指標：

訪問用戶量

訪問來源

訪問行為

用戶訪問量、訪問來源和訪問行為對網站平臺的運營具有重要意義： 

圖中的第1部分：分鐘級的訪問量可以幫助我們了解流量的趨勢，方便及時發現流量的異常；

第2部分：訪問來源的監測方便我們了解實時訪問來源和權重，為渠道優化做準備；

第3部分：訪問行為的實時監測幫助我們了解用戶的訪問偏好，方便后期進行網站內容優化。

將上述實時指標模塊統一于一個后臺頁面中，便于運營者對實時的情況一目了然、運籌帷幄。 

1.及時發現流量異常情況

運營者一般都比較關注網站平臺的PV、UV及其走勢，這也是網站流量分析的基礎指標。以天和小時為顆粒度的流量分析較為粗糙，會掩蓋很多時間節點上的流量波動細節。如果我們用分鐘級的粒度來觀察流量，就會很清晰:

GrowingIO 實時面板

某內容社區 7月16日16：30-16：35 用戶訪問量激增，是平時的4倍左右（如上圖所示）。社區的運營人員馬上就發現了這個異常值，借助［訪問來源］發現該節點訪問來源排第一位的是微信（mp.weixinbridge.com），然而當時并不知具體原因。在稍后的朋友圈分享的文章中發現，當時某運營大咖在一個微信群分享中推薦了該社區平臺。該社區的PR果斷抓住這次機會，邀請該運營大咖來該社區做知識分享，起到非常好的傳播效果。 這是通過激增流量發現合作渠道的典型案例。

反之，如果流量暴跌，甚至降為零，那么這個時候就馬上檢查網站/APP是否正常，以便及時修復問題。 

2.精準投放與反作弊

作為一個運營人員，如果在各大渠道上投放了廣告，則可以通過［訪問來源］來時刻監測渠道的廣告效果，進而確定渠道帶來的訪問用戶量和質量。 

GrowingIO 實時面板

某互聯網企業近期做了系列的渠道投放測試。他們通過［訪問來源］發現其中兩個渠道帶來的量非常少，而且價格不菲，于是短暫上線就立即撤掉了該投放。

同時實時分析還可以用于反作弊，短時間、單一渠道流量暴增很可能就是刷單或者流量作弊的表現。某日上午該網站訪問量連續出現兩個異常高峰，且該期間絕大部分流量來自一個渠道。運營人員對此非常警覺，經排查是代理商作弊，用機器人刷量；事后該企業果斷放棄該代理渠道。上述兩個行為為該企業挽回了大量損失。 

3.實時監測，讓產品運營更加高效

現在互聯網產品迭代速度越來越快，產品運營需要對新上線的產品或者功能進行追蹤，評估產品效果或者市場反饋。 

互聯網金融領域存在組團詐騙進件（進件，即購買金融產品）的情況。

以某互聯網金融公司為例，因為風險控制的原因會控制對外宣傳的力度，每天的訪問用戶數基本比較穩定。

某日，該互金公司上線了一個新的金融產品，公司的運營人員通過 GrowingIO 實時的［訪問用戶實時走勢］發現訪問用戶陡然增加，再通過［活躍網頁］發現該產品中的某個頁面的訪問量特別高，經過排查確定這是該產品的漏洞，會導致公司流失大量資金，他們果斷采取修復措施再重新上線。

如果還是用傳統的流量監測方法，可能等到兩三天才能發現這個漏洞，到時候流失資金可能已達幾百萬之巨。 

一個產品或者運營手段從最初的“idea”到最后成型上線，這期間需要不斷通過數據來衡量和反饋。

同時，從數據中發現問題，提出假設，不斷升級迭代；從而形成“idea — product - data”的良性循環，驅動業務和客戶的增長。 

在運營的過程中，數據反饋越及時，我們迭代的速度就越快，運營的效率就越高。

1.01的365次方約等于38，換言之，通過實時分析可以實現不斷的、快速的小幅迭代，而這積累起來就是運營、是公司巨大的進步。 

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