遇到突髮式流量數據暴跌，如何分析排查？

如果某一天你醒來，發現昨天產品數據暴跌，我們應該如何找到線索，分析原因？

有沒有新業務變化或發布

比如商品調價、試用到期、網站改版等等，這一類變化對流量的影響通常是粗暴直接的。像這樣的數據變化應該在產品經理的預料之內，我們要做的是取一些數據，詳細分析細節上的具體變化和影響，以供給業務部門做策略參考。

排除技術故障可能性

如果沒有大的業務調整，那麼我們接下來要排除技術故障的可能性。除了詢問技術是否有相關發布，請他們查看系統監控和報警之外，我們也可以去看相關數據的分時報表，看一下 24 小時內的流量變化。

如果我們自己的系統沒有故障，我們就需要排查環境故障。比如網路故障和終端故障，這個時刻，我們需要對用戶進行分類，從而觀察數據，區分出不用的設備、網路條件、瀏覽器等參數做比對。

流量降低的案發現場在哪裡

排除了技術故障之後，我們要找到流量降低的案發現場，去觀察在所有的產品頁面和功能模塊中，是否存在某一個模塊的流量顯著降低，影響了整體情況。

如果運氣好，我們也許能找到流量顯著下跌的頁面或模塊，這樣定位問題會輕鬆不少，如果下跌均勻，通常比較棘手。

數據變化的渠道特徵

接下來我們要做的是開始對渠道和用戶做各種各樣的維度劃分，一層一層去找流量下跌的原因。

比如是不是被搜索引擎降權了，是不是合作站點出現波動或者限流了（比如微信的限流政策）。

渠道分析通常用於Web 應用和小程序，對移動應用來說，渠道通常指的是應用下載激活的新增渠道，比如應用市場或渠道投放等等。

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