分析思路

业务变化或发布

比如商品调价、试用到期、网站改版等等，这一类变化对流量的影响通常是粗暴直接的。 可能有的产品经理看到流量暴跌，第一反应就是急忙开始做数据分析，分析了半天，才突然想起来原来昨天有业务调整，结果浪费了时间，这样就很不划算了

排除技术故障可能性

如果我们自己的系统没有故障，我们就需要排除环境故障。 比如网络故障和终端故障。这个时刻，我们需要对用户进行分类，从而观察数据，区分出不同的设备、网络条件、浏览器和屏幕尺寸等技术参数，再做一下对比。

找到数据异常案发现场

比如对于电商网站来说，可能会关注搜索、类目、推荐、店铺和商品详情页等等。也就是说我们要分别去看这几个模块的流量情况，是否存在“某一个模块显著降低，而其他模块一切正常”的情况。

这需要我们的数据体系中有相关数据指标的准备，而且我们要对不同模块的流量数字和比例做到心中有数，这样才能帮助我们快速定位问题。

数据变化的渠道特征

对渠道和用户做各种各样的维度划分，一层一层去找流量下跌的原因。对于 Web 产品或小程序（也包括一部分从外部直接唤起某个页面的 App）来说，接下来通常是分析不同渠道的流量情况。

此文章为3月Day10学习笔记，内容来源于极客时间《23 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【分析篇】 (geekbang.org)》