AWS May 2016 Webinar Series - Evolving Your Big Data Use Cases from Batch to Real-Time
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leiphone 張溪夢
在網路行業精益化經營的背景下，「數據分析」已成為經營的標配，大家都希望通過精細的分析，來提高經營的效率。
隨著商品秒殺、爆款文章、產品快速迭代等經營手段不斷增多，以往小時級的流量監測，已經不能滿足經營者的需求。我們需要對網站平台上的每一分鐘、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「即時分析」。
一、即時分析需要關注的三大指標
數據化經營需要關注的指標非常多，如PV、UV、轉化率、留存率等等。忽略留存、轉化等結果型指標，在分鐘級的即時監測中，經營主要關注網站平台的三大類數據指標：1）訪問用戶量，2）訪問來源，3）訪問行為。
用戶訪問量、訪問來源和訪問行為對網站平台的經營具有重要意義：
1 分鐘級的訪問量（下圖模組1）可以幫助我們瞭解流量的趨勢，方便及時發現流量的異常；
2 訪問來源（下圖模組2）的監測方便，我們瞭解即時訪問來源和權重，為通路優化做準備；
3 訪問行為（下圖模組3）的即時監測幫助我們瞭解，用戶的訪問偏好，方便後期進行網站內容優化。
現有的SaaS （軟體即服務）產品中，將上述即時指標模組統一於一個後台頁面中，這樣的設計便於經營者，對即時的情況一目瞭然、運籌帷幄。
二、通過三個案例講透即時分析
1.從異常的流量峰值中發現問題
經營者一般都比較關注網站平台的PV、UV及其走勢，這也是網站流量分析的基礎指標。以天或者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，又會有什麼發現呢？
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（如上圖圓圈所示）。社區的經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），然而當時並不知具體原因。
在稍後的朋友圈分享的文章中就發現，當時某經營大咖在一個微信群分享中推薦了該社區平台，貢獻了16：30-16：35社區激增的訪問量。該社區的PR果斷抓住這次機會，邀請該經營大咖來該社區做知識分享，起到了非常好的傳播效果。
這是透過激增流量，發現合作通路的典型案例，值得所有企業思考。反之，如果流量暴跌，甚至降為零，那麼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：通路優化與反作弊
作為一個經營人員，如果產品在各大通路上投放了廣告，則可以通過［訪問來源］來時刻監測通路的廣告效果，進而確定通路帶來的訪問用戶量和品質。
某互聯網企業近期做了系列的通路投放測試。他們透過［訪問來源］，發現其中兩個通路帶來的量非常少，而且價格不菲，於是短暫上線就立即撤掉了該投放。
同時即時分析還可以用於反作弊，短時間、單一通路流量暴增，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通路。經營人員對此非常警覺，經排查是代理商作弊，用機器人刷量；事後該企業果斷放棄該代理通路。上述兩個行為為該企業輓回了大量損失。
3.即時監測，讓產品經營更加高效
現在互聯網產品迭代的速度越來越快，產品經營需要對新上線的產品或者功能進行追蹤，評估產品的效果或者市場反應。
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，公司的經營人員通過［訪問用戶即時走勢］，發現訪問用戶陡然增加，再透過［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，他們果斷採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達幾百萬之巨。
三、數據驅動的精細化經營
一個產品或者經營手段，從最初的「idea」到最後成型上線，經營人員需要透過數據，來衡量它的表現及市場反應。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。
在經營的過程中，數據反應越即時，我們迭代的速度就越快，經營的效率就越高。1.01的365次方約等於38；換言之，通過即時分析可以實現不斷的、快速的小幅迭代，而這累積起來就是經營、是企業巨大的進步。
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