【数据分析】某APP在某段时间日活下降20%,请分析原因

在牛客网2021产品求职攻略上看到的一道产品题,其实之前看到过很多次了(一直没总结...

这题群面和单面都有可能涉及到这种题型,会拆解和思考

在这里总结一下思路,参考了牛客的一些解答


【数据分析】某APP在某段时间日活下降20%,请分析原因,说明一下你的分析思路过程。

数据分析题。同理可考察品牌的百度指数/微信指数、电商pm/gmv突然降低等。
通过产品核心数据的变化来紧密追踪产品的状态,通过对业务进行抽丝剥茧的分析进行定位问题点,寻找到解决方案


背景知识

  • 首先明确问题是什么
    日活就是用户每日的活跃量。
  • 问题有多严重
    下降20%,对于大体量的公司来说,比如微信10亿日活,抖音4亿,B站0.5亿,20%下降都挺多了,对于靠UGC生存的公司来说更为严重
    无论是骤降还是平稳下降,20%的非预期下降都是极为严重的,需要找到精确原因及时止损。

数据分析类问题思路:

第一步:数据分析的基础指标

  • 全局指标分析
    全局指标包含一段时间内的搜索量,用户活跃数,点击率,翻页率等。
    全局指标用于排查全局性问题,例如:各类节日,重大事件(明星官宣,美国制裁等等),另外可以通过某一类用户行为异常指标精确缩小问题范围
    假设数据变化的原因真的是由于节日所引起的,则需要环比以及同比数据(环比:本月与上一月做对比。同比:本月与去年同一月做对比)进行确定。如牛客网,春招和秋招阶段指数会上升,非校招时期的淡季会下降。

  • 分渠道分析
    统计多个维度不同渠道的指标,渠道可以分为地域、浏览器、操作系统、运营商、引流方式等分类。
    用于观察渠道数据是否有异常,可以定位到的问题有浏览器切换了默认搜索引擎,操作系统不兼容,地方运营商劫持,某地域发生了重大事件等等...

  • 用户行为数据分析
    以上分析之后,可以分析用户的不同时段、不同群体(年龄,职业,性别等等)以及不同需求类型下的数据情况,这一步往往需要人工检查
    这一步分析的是是否有特定事件导致用户行为发生异常,比如:中考高考之后学习类APP活跃度下降,开学了学生接触手机的机会减少可能导致数据下降等等

第二步:其他原因

  • 用户反馈,舆情监控。从微博、知乎、内部反馈渠道、论坛、朋友圈等等渠道搜集用户对于产品的评价建议,舆情层面发现问题原因。
    比如:钉钉评分下降是由于小学生"刷分",用户抵制APP等等
  • 其他产品线反馈。其他产品线的数据也可以协助排查问题,当然这个方法需要在公司有其他产品线的情况下。

回答举例:

1 关注数据真实性

确认数据是否是真实的
是否是由于数据计算方法的变更所导致数据变化

2 关注数据呈现的周期性变化,同比环比看数据呈现什么趋势

  • 同比数据是否出现了同级别下降,排查是否有节日,重大事件或社会性事件等周期性影响
  • 环比数据特征,数据下降是平稳下降还是骤跌,是突发性还是累计性事件。

3 分渠道数据对比

  • 是否有个别地区/个别运营商/特定职业人群等出现下跌?

4 数据漏斗,从用户使用流程来观察数据

  • 某些需求下是否数据出现了下跌?
  • 某些场景下数据是否出现了下跌?
  • 在某个环节用户是否大批次发生变化,如电商类问题,“浏览-加入购物车-付款”等看哪个环节有变化了

5 结合舆情反馈以及具体业务进行协助分析

用户的舆情反馈信息中也可能包含着原因。
从具体业务出发,可以深入地针对APP业务进行挖掘。不同的业务,它的数据波动规律会有细微的差别。

排查定位到具体原因之后,根据具体原因考虑止损方案。

#产品经理##产品##面经##实习##内推##春招##秋招##笔试题目#
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发布于 2020-08-26 10:04
环比和同比的意思是对的吗?
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发布于 2020-08-26 09:48

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2025-12-18 11:59
广州南方学院 C++
牛客78682892...:直接点还好,总比要了简历也不回的强
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02-07 12:06
已编辑
华侨大学 测试开发
最近看到很多 92 的,甚至是硕士,开始往测开赛道卷,说实话有点看不懂。先把话说清楚,大厂里的测开,绝大多数时间干的还是测试的活,只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线,真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜,基本都集中在核心提效组,而且人很少,外面进去的大概率轮不到你,我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了,以为测开也是开,和后端差不多,只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是,测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力,测开的核心是稳定性和覆盖率,前者是往上走,后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开,但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说,92 的高学历如果拿来做测开,大部分时间就是在做重复性很强的杂活,这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来,你和一个双非的,甚至本科的测开差距不会太大,但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题,是赛道问题。所谓测开简单高薪,本质上是把极少数核心测开的上限,当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开,本身就是开发水平,只是挂了个测开的名。普通人进去,99% 做的都是项目兜底型工作,而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做,但它绝对不是开发的平替,也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发,追求稳定,那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易,还能进大厂,那我劝你冷静一点,这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历,如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受,那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上,回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场,别被岗位名和话术带偏了,就算去个前端客户端也是随便占坑的,测开是一个坑位很少赛道,反而大面积学历下放,不用想也能知道会是什么结果,我想各位在JAVA那里已经看到了
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