异动分析--滑动配对聊天
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2022-12-04 20:30:28
General的思路1.观察趋势,定位异动时间点,区分是缓降还是突降缓降→ 用户体验等长期问题突降→bug/数据出现问题原则:(1)查问题前先确认是否数据出错。对比dcl数据/后端埋点/前端埋点的数据,确认是否真的出现异动,还是由于当日数据有异常(2)先查突降,突降比较好定位原因2. 拆分维度,看每个维度下是否有个别类别的用户数据出现下降,或者每个维度下每个类别的用户无差异,但每个类别的占比发生变化常用维度:–用户自身属性(1)性别(2)os(3)新老/day_in_app_grou...
General的思路
1.观察趋势,定位异动时间点,区分是缓降还是突降
缓降→ 用户体验等长期问题
突降→bug/数据出现问题
原则:
(1)查问题前先确认是否数据出错。对比dcl数据/后端埋点/前端埋点的数据,确认是否真的出现异动,还是由于当日数据有异常
(2)先查突降,突降比较好定位原因
2. 拆分维度,看每个维度下是否有个别类别的用户数据出现下降,或者每个维度下每个类别的用户无差异,但每个类别的占比发生变化
常用维度:
–用户自身属性
(1)性别
(2)os
(3)新老/day_in_app_group
(4)age_group
(5)国内/海外
(6)城市分级 tier
(7)省
(8)用户活跃度(新增/回流/活跃用户的active_days)
(9)【一般针对新户】归因渠道
(10)【一般针对新户】注册方式
– app改动:
(1)版本
(2)手机操作系统版本
(3)是否在某个实验
(4)push_group/sms_group/message_group
–用户状态
(1)当天/7天后/14天后/30天后用户status(排除spammer影响)
原则:
(1)如果每个维度下各类别用户出现普降(如男女用户都下降,android/ios都下降),那说明该维度可能不是导致该异动发生的原因。
(2)除了查看每个维度下各类别用户的数据趋势,还要查看各类别用户的占比是否发生变化(男女比)
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