9、突發式流量暴跌，產品經理該如何應對？
場景：某天發現昨天產品流量暴跌 20%，你該如何應對？
首先，先從產品和渠道的角度進行分析。
1.是否有業務變化或發佈
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。
2.排除技術故障
排除技術故障分爲技術故障和環境故障。
除了詢問技術是否有相關發佈，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，我們就需要排除環境故障。 比如網絡故障和終端故障。這個時刻，我們需要對用戶進行分類，從而觀察數據，區分出不同的設備、網絡條件、瀏覽器和屏幕尺寸等技術參數，再做一下對比。
3.定位流量暴跌的點
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。
4.分析不同渠道的流量變化
Web 流量分爲直接流量、搜索引擎和引薦流量三大類型，搜索引擎又分爲自然搜索和付費搜索結果的來流。
引薦流量中還有比較特別的一類是社交網絡的來流，這部分可以單獨劃出來做分析，如果這一部分的流量出現大幅度波動，則有可能是受到來源站點的限流政策影響。
直接流量比較難分析，過去有一個說法是用戶直接在地址欄鍵入 URL ，或從收藏夾訪問時，就會產生直接流量；但隨着終端類型的增加，以及隱私策略的完善，越來越多的流量被歸到這一類中。直接流量很難在渠道上找到突破口，只能在後面做用戶特徵分析的時候再想辦法了。
接下來，從用戶的角度出發進行分析。
1.新用戶和老用戶
用戶分爲新訪用戶和回訪用戶。
新訪用戶主要關注獲客
回訪用戶主要關注留存
我們提到，整個產品的用戶存量像一個水池，水池水位突然下降，要麼是進水管關掉了，要麼是水池出現了新的漏水點。
新用戶流量變化通常需要與渠道做交叉分析，去觀察哪個渠道的龍頭關掉了。
如果新用戶沒有變化，而是老用戶的流量暴跌，通常是召回手段出了問題，比如推送沒發出去，郵件服務停了等等。
2.不同行爲模式的用戶
從業務出發對用戶進行分類，通過根據用戶在產品中的行爲和軌跡，爲用戶加上各種標籤來區分用戶。
在我們設計的情境中，我們用的指標是“流量”而非用戶量，這就有一種可能是在用戶量沒有特別變化的情況下，由於訪問深度的減少而導致的流量減少。
3.業務有關的數據因果
在我們提到的這個情境中，流量下降 20% 是果，那麼我們需要往前分解找到業務上的因。
在前面增長部分的分享中，我們聊到過如何拆解業務公式，產品中的任何一個業務數字，都應當可以逆向推出計算方法。
例如：
文章詳情頁瀏覽量 = 當日更新文章數 x 當日文章平均瀏覽量 + 存量文章數 x 存量文章平均瀏覽量。
4.其他不可抗因素
政策原因、時間原因等。
最後，如何應對處理流量暴跌。
數據分析產品經理的郵件：郵件的基本結構和內容都很清楚而且很專業，首先是通報發生了什麼事，之後直接了當地給出結論和原因，接下來就是用詳細的數據分析過程作爲依據，最後是他作爲數據分析師，給出的一些思考與建議。
1. 數據分析要形成結論
2. 進行必要的有效溝通
發生數據波動之後，作爲產品線的負責人，我們有義務主動向相關方通報數據波動，並附上相關結論和應對措施。
3. 要有應對策略
面對像“流量驟降 20%”這樣的情境，應當能夠從短期、中期和長期出發，去考慮如何應對，即便是經過權衡後決定不採取任何措施，只是保持繼續觀察，也是一種策略。
短期策略指的是如何快速把數據搶救回來；中期指的是怎樣修復相應機制，防止問題再次發生；長期則是指類似的數據波動是否會對我們整體的產品規劃和方向選擇有所影響。
總結
對於流量暴跌目前還沒遇見過，因爲產品還未上線。但是回過頭來，可以把自己的博客當做一款產品，進行數據分析，重要的是進行實踐。