流量骤降、数据异常？一文教你快速排查问题

如果无法及时识别并解决这些问题，不仅会浪费宝贵资源，还可能导致营销目标的无法实现。

因此，快速发现并应对潜在问题，已成为提升营销效益和确保项目成功的关键。

通过建立系统化的异常排查流程和全面的数据监控，企业能够在问题初期就做出反应，并能及时调整策略，确保营销活动顺利达成预期效果。

排查渠道执行中的问题时，需要关注多个关键因素。我们可以从数据因素、内部因素、外部因素以及其他特殊因素四个维度进行深入分析，理解这些因素的相互关系，将有助于精准诊断并有效解决问题。

 数据因素：基础中的关键 

数据因素是异常排查中的基础环节，涵盖了从数据监控、采集到处理与汇总的多个步骤。在这个过程中，任何环节出现异常，都可能导致数据问题。

例如，数据埋码的遗漏或错误会直接影响数据的完整性和准确性，从而导致监测结果的不准确。

在数据汇总时，若汇总逻辑、方法或口径发生变动，最终统计结果可能会与历史数据产生较大差异，进而导致误判或异常反馈。

 内部因素：营销执行中的影响力 

内部因素主要指企业内部不同部门在执行营销活动时对数据产生的影响。在这个过程中，营销人员的决策对数据准确性具有直接影响。

例如，广告展示形式、传播策略、触达频率、广告素材、投放排期等方面的调整，都可能直接影响到营销活动的效果。若营销人员未能及时与其他部门沟通调整，可能导致误解，认为数据异常波动。

此外，执行人员在操作工具时的失误，或工具配置不当，也可能引发不必要的异常结果。而着陆页的设计、转化流程、以及后端运维等因素，也对广告效果产生直接影响。例如，页面或功能的更新、服务器响应延迟或高并发下的失败，都可能影响广告投放效果。

另外，非营销部门的变化，如产品价格调整、库存变化、促销力度调整等，虽与营销活动本身无关，但同样会影响广告投放效果，间接导致执行问题。

 外部因素：不可控但影响深远 

外部因素是企业无法直接控制的，但其对营销执行的影响不可小觑。外部因素主要包括媒体端、竞争对手、用户端及行业环境等。

媒体端的变化，如广告审核流程的调整、媒体流量分配策略的变化，会对营销执行产生影响。

竞争对手的行为尤其重要，在大型促销、产品发布或热销商品推广等情况下，竞争对手的动作可能直接影响自家广告的效果。例如，竞争对手提前推出新品或在价格上更具竞争力，往往会影响到自家广告的投放效果。

此外，用户行为变化也是一个重要外部因素。若企业未能及时识别目标用户需求的变化，继续依赖过时的经验进行营销投放，可能错过最佳调整时机，导致营销策略无法适应用户需求的变化。

行业环境的变动也是外部因素的一部分，涉及到宏观经济环境的变化或营销媒体的竞争格局。特别是在政策变动或行业整体调整的情况下，这些变化可能对渠道执行产生深远影响。

其他特殊因素：细微却不可忽视的影响

除了上述常见因素，还有一些非传统营销管理范畴的因素，可能间接影响渠道执行效果。

这些因素包括公司财报发布对流量的影响、线下活动或公关事件对线上流量的带动、国家政策的变化对行业的冲击、区域性政策或数据隐私法规的出台等，甚至是产业链合作或生态圈变动的影响。

这些因素虽然较为复杂且难以预测，但它们对渠道执行的影响也不容忽视，可能间接引发执行问题，影响整体营销效果。

第一步：排查数据层面的异常

通常异常问题最初会通过数据反馈的方式显现出来，因此排查的第一步是验证数据的准确性和结果的可靠性。这一过程通常由数据部门主导，具体步骤如下：

• 问题定义与数据准确性确认：首先需要清晰界定出现的问题，并通过数据系统（如网站分析工具）检查相关数据，确认数据是否存在误差。通过对比不同维度的数据，可以有效判断问题是否源自数据层面的异常。

• 排查数据链路的完整性：其次要对数据采集、工具处理到数据汇总的整个流程进行全面检查。重点关注出现问题的时间点，查看是否存在新的变动或与过往操作不同的地方。在此环节，数据部门与营销部门的协作尤为重要：营销部门负责验证外部广告媒体的埋码是否正确，而数据部门则需确认广告着陆页和网站埋码的采集情况，以及数据处理逻辑是否存在问题。

第二步：排查企业内部因素

如果排查结果表明数据本身没有问题，接下来需要深入分析企业内部因素对渠道执行的影响，主要关注以下几个方面：

• 营销部门的执行变动：首先应确认营销部门是否有执行上的变化，或者营销系统是否出现异常。这一部分通常由营销部门牵头，确保营销策略的执行没有偏差。

• 着陆页与网站端的异常：然后需要检查着陆页和网站端的表现，确认是否存在技术性问题或用户体验的障碍。此时，需要数据部门与IT部门、营销部门、以及网站产品和用户体验团队的协同合作，共同进行排查。

• 内部运营变动的影响：最后需要分析企业其他业务部门的操作是否影响了渠道执行效果，特别是在商品管理、促销活动或会员管理等方面的变动。通常，这一环节由营销部门或数据部门发起，协调其他相关部门进行逐一确认。

 第三步：排查企业外部因素 

在排查完内部因素后，接下来的任务是分析外部因素对营销执行的影响。外部因素的排查维度包括：

• 媒体端的变动：首先要核实广告投放的媒体端是否存在任何业务调整或技术问题，特别是广告审核、流量分配或平台策略等方面的变化。

• 竞争对手的活动：竞争对手的营销策略常常会对自家渠道执行效果产生直接影响，尤其是在促销旺季、新品发布等关键时期。因此，需要重点分析竞争对手是否做出了策略调整，以及这些调整是否对市场和自家广告投放产生了影响。

• 用户需求的变化：企业是否及时捕捉到用户行为变化也至关重要。尤其是在用户需求发生波动时，迅速调整营销策略是确保广告效果的关键。企业需要敏锐地识别这些波动并作出快速响应。

• 行业环境的变化：行业环境的变化往往是不可控的，但它对所有行业内的竞争者都产生相似的影响。因此，企业需要关注行业趋势的变化、政策法规的调整等，及时调整策略以适应新的环境。

在整个排查过程中，营销部门和数据部门需要从各自的专业角度进行全面的分析，确保外部因素被充分识别并得到有效应对。

细分：细分要求我们将问题从宏观层面拆解到更具体的维度，从而更精确地识别问题所在。

例如，如果广告投放模块出现问题，我们可以从广告渠道、广告媒介，进一步到广告形式或投放时间段等层次进行细化。通过这种方式，我们能够在多个维度上迅速锁定问题，避免陷入笼统的假设或无效的排查范围。

对比：对比是排查过程中常用的一种基本方法，特别适合用来分析不同渠道或条件下的效果变化。

例如，在排查着陆页问题时，如果A渠道的跳出率出现异常，而B渠道正常，那么问题可能不在着陆页本身。因为如果是着陆页的问题，两个渠道的跳出率应该都会受到影响。

通过这种对比分析，我们能更明确地定位到具体问题所在，譬如A渠道的广告内容与着陆页的不匹配、或者人群定向的偏差等。常见的对比方式包括内部对比、跨渠道对比、以及基于时间维度的环比、同比等。

关联：在某些情况下，问题的根源不易直接识别，但通过关联分析，我们能够找出与问题相关的其他变化因素，从而缩小问题的范围。

例如，如果A渠道更换了广告素材后，发现购物车转化率下降，而B渠道没有进行素材更换但也出现类似问题，那么我们可以推测问题不在A渠道的素材调整上。

通过关联分析，可以排除无关因素，帮助我们确认问题可能的潜在来源。

因果：因果分析是我们排查问题的最终目标，即找出明确的因果关系。

例如，假设在午夜0点，网站服务器出现宕机，导致营销流量无法正常采集，那么我们可以直接得出“服务器宕机”是“流量数据下降”的直接原因。

然而，很多问题的根源往往是多种因素交织在一起的结果。比如，转化率下降，可能不仅仅是由某一因素引起的，而是多方面因素共同作用的结果。

趋势：趋势分析通过观察不同主体在较长时间内的变化轨迹，帮助我们发现问题的根本。

例如简单的环比、同比可能很难发现问题，但将时间趋势拉长到一个月、一个季度、一年甚至更长周期，则可能会发现数据在缓慢下降。

与此类似的还有季节性、周期性甚至年度性的异常。

在营销活动中，流量的骤然下降往往是潜在重大问题的警示信号。这时，企业需要迅速定位流量下降的原因，并采取及时有效的措施，防止类似情况的再次发生。

流量骤降通常指的是在正常情况下，入站流量（如独立访客数UV、会话数等）突然发生显著下滑，且下降幅度较大，通常超过50%。

为了准确诊断流量骤降，通常会通过对比同一时间段的流量数据，如与上一小时、昨日同一时间段的流量进行环比或同比对比分析。

实时流量监控是识别流量骤降的关键，且监控数据的粒度应细化到小时、分钟甚至秒级别，才能第一时间捕捉到异常波动。

流量骤降通常会发生在一些关键事件或促销活动期间，如企业的周年庆、行业性大促（如618、双11等）、新品发布会，或者是其他行业主导的重大活动期间。

 1、如何获得实时流量数据 

要及时发现流量骤降，前提是企业必须建立有效的实时流量监测与采集系统。

通常获取实时流量数据通常有两种方式：通过第三方网站分析工具或企业自建的流量分析系统。

第三方网站分析工具是获取实时流量数据的最常用方式。

其主要优势在于开箱即用，且无需为实时流量数据额外付费，具有高性价比和无实时计算成本的特点。

此外，这类工具通常提供稳定且可靠的监测效果，适合大中小型企业使用。

这种实时流量报告能够帮助企业快速发现异常并定位问题。

由于营销人员或数据分析师难以持续盯着数据变化，Google Analytics还提供了实时流量报告的API接口，允许企业通过API获取实时数据。企业可以根据需求定制开发实时预警功能，从而在流量异常时自动触发报警并及时采取措施。

一些企业选择自行构建流量分析系统，通过网页埋点与大数据平台实现数据的采集、统计和分析。

与第三方工具相比，这种自建模式具有更高的灵活性和可定制性，能够根据企业特定需求进行深度开发。

然而，这种模式对企业的资金、技术、人员和经验要求较高，涉及实时数据采集与同步、大数据平台的建设、集群采购与运维等多个方面。

因此，企业自建流量分析系统通常只适用于综合实力较强的大型和超大型企业，甚至跨国集团。

 2、排查流量骤降的4个步骤 

通过实时流量报告发现流量骤降后，可通过如下步骤排查原因。

第一步：排查是否有数据丢失的情况

首先，排查流量骤降问题时，必须确认是否存在代码相关问题。代码问题一般可以分为“代码丢失”和“代码错误”两大类。解决代码问题时，营销团队与数据团队需要密切配合。

代码丢失会导致无法准确追踪或识别流量来源，常见的表现为以下几种情况：

外部参数丢失：这种情况发生在营销工具中配置的广告着陆页链接缺失了必要的跟踪参数，导致无法进行有效的数据追踪。

URL跟踪参数丢失：即使在站外广告着陆页中设置了跟踪参数，但在用户跳转至着陆页的过程中，跟踪参数丢失，进而导致无法正确关联数据到相应的渠道。

这类问题在涉及中间跳转的营销渠道中尤为常见，尤其是在CPS（按销售提成）和CPA（按行动付费）等联盟营销或网盟渠道中较为突出。

页面标准跟踪代码丢失：每个网站页面加载时都会调用标准的跟踪代码，而URL中的跟踪参数必须与该代码相配合才能正确识别流量来源。

如果页面缺失标准跟踪代码，或者着陆页未配置目标事件的实时跟踪代码，同样会导致数据丢失，无法进行精确的效果评估。

代码错误是指在进行站外URL跟踪时，由于数据源标记不当，导致无法正确识别流量来源。这类问题一旦发生，后续通过数据清洗也难以恢复到正确的数据标记。

代码错误可能源自初次实施阶段的标记不准确，或是在后续调整过程中出现问题。常见的原因是营销人员在复制粘贴代码时，没有严格遵循预定的跟踪实施计划，导致数据源错误。

在确认代码问题后，接下来需要排查是否存在网站相关问题。网站问题主要包括网站无法响应和页面加载异常，这通常需要营销人员、网站产品经理、用户体验设计师，甚至前端开发人员的协调合作来共同解决。

• 网站无响应：这种情况指的是服务器无法正常响应用户请求，通常发生在流量并发量超过网站服务器的承载能力时。当发生这种问题时，整个网站的页面将无法正确加载，导致用户无法顺利浏览。

• 页面加载问题：这类问题指的是着陆页的单页面加载出现异常，通常由页面代码或功能的调整引起，或者页面尺寸过大，导致页面加载过慢，从而使得跟踪代码无法正常加载，最终造成数据丢失。

第二步：排查业务因素 

业务因素指由业务方的特定操作引起的流量下降，主要包括人为因素和营销工具因素。这一环节需要由营销人员负责排查，过程如图2-2所示。

人为因素主要包含以下三个方面:

• 缩减广告费用：降低广告预算会直接导致流量的骤降。

• 广告排期：广告排期结束或投放停止后，流量自然减少。

• 人群收窄：通过在营销工具中增加更严格的定向条件或规则，导致目标人群范围缩小，从而影响流量。

营销工具因素主要包括以下两个方面：

• 自动投放：营销工具自动化管理广告、素材和广告活动的上下线。例如，基于日期、时段或预算阈值控制投放暂停。这些功能通常是营销人员用来简化管理的，但有时可能会因设置特定规则而忘记调整，导致流量异常下降。

• 自动优化：这是营销工具提供的基于特定目标的优化机制，旨在提高某些预设目标的达成率。然而，该机制可能在优化过程中导致流量的异常下降，特别是在目标调整不当时。

这这类问题的排查相对简便，关键是确保数据方与业务方之间的信息流通，避免因信息不对称引发的问题。

第三步：排查数据加工、处理和汇总逻辑

数据流量骤降的原因之一，也可能是数据系统或报告中在数据加工、处理和汇总逻辑上的变动。这类问题通常出现在数据部门，包括数据工程、数据分析和数据产品等团队。

一般而言，数据逻辑的变更会提前通知相关业务部门。然而由于排查过程通常较为隐蔽，只有相关负责人或操作人员能准确定位问题。

因此除了常规的沟通渠道外，确保所有变更都通过文档形式进行记录和发布尤为关键。这些文档包括实施手册、操作说明和使用手册等，通过正式文件公布变更细节，有助于在出现问题时能够迅速追溯，并找到问题的根源。

第四步 排查其他因素

在某些特殊情况下，流量骤降的原因可能与其他因素相关。这些因素虽然较为少见，但在出现时可能对业务运营产生较大影响。常见的其他因素包括：

• 网络服务商的问题：网络服务商可能无法正常提供服务，例如域名解析故障、服务器资源不足或宽带服务中断等，这些都可能导致流量骤降。

• 网站服务器异常：如果网站服务器遭遇攻击，或后台数据和服务被入侵并异常修改，也可能导致流量骤降。

• 机房环境问题：如果网站服务器所在的机房出现问题，如网络带宽不足、水电供应中断，或发生火灾等极端事件，也可能影响服务器的正常运行，进而影响流量。

虽然这些场景属于小概率事件，但一旦发生，通常会通过企业内部IT部门或外部服务商的及时反馈来迅速发现问题。因此，在这种情况下，排查过程较为简便，问题定位和解决相对直接。

 3、采集端数据丢失产生的影响 

当数据采集端发生丢失问题时，企业将无法回溯或恢复丢失的数据。

此处所指的“数据丢失”是指整条数据记录完全缺失，而非数据标记错误或数据误标的情况。

数据丢失不仅会影响发生问题当日的数据，还会对后续相关数据的统计分析产生广泛影响，具体表现如下：

• 年度流量按日汇总异常：在进行年度流量分布分析时，如果某一特定日期的数据丢失，可能导致该日期的流量数据异常低，影响整个年度流量趋势的准确性。

• 聚合数据指标的异常：在按日汇总周、月、季度或年度数据时，诸如均值、总量等指标都会受到影响。例如，均值容易受极值影响，丢失数据的日期将导致该日期的指标极小，从而影响整体的统计结果。

• 专题活动效果分析问题：如果在进行特定活动或营销专题效果分析时，某些日期的数据丢失，可能会导致当日的特定渠道或来源的效果分析不完整，需要特别调整或补充分析方法来弥补数据空缺。

• 渠道流量分析的影响：分析特定渠道流量时，如果某些日期的数据丢失，可能需要将这些日期的数据排除在分析之外，或通过特定的分析方法进行数据修复，以确保分析结果的准确性。

除了真正意义上的数据丢失，还可能出现由于业务需求变化而新增的采集内容丢失的情况。

例如，企业可能在某些新的营销活动开始前，未能及时配置采集方案，因此该活动期间的某些数据未被收集。此类丢失数据的结果与“数据丢失”类似，影响后续的分析。

因此，为了最大限度地避免数据丢失对分析带来的影响，数据部门通常会在合法合规的前提下，尽可能地增加数据采集项，确保覆盖所有关键数据点，从而避免出现类似问题。

与流量下滑的排查不同，ROI下降的排查无法单纯依赖细分分析，而是需要综合考虑成本和收益这两个因素，全面评估每个渠道在这些方面的变化对整体ROI的贡献。

ROI下降排查主要应用于活动执行期间或者活动结束后立即需要给出问题点的场景，因为该问题将直接影响营销部门的目标达成和绩效考核。

1、通过缩小ROI下滑渠道的范围确定问题渠道

ROI的主要因子是收入和营销费用。以图5-1为例，ROI=收入/费用，ROI环比=(昨日ROI/前日ROI)-1。

数据显示昨日ROI（1.16）比前日ROI（1.36）降低了14%，由于ROI是比例值，因此无法直接通过各渠道的ROI环比得出结论。例如表中的tiktok虽然环比下降44%，但由于收入和费用值较低，因此不是构成全站ROI下降的主要因素。

图5-2：导致ROI下降的问题渠道

如果数据量较小且特征差异明显，那么在缩小范围之后能够比较容易地找到问题渠道。问题渠道的基本特征是收入和费用的变化比较大。

• 以原始ROI=100（收入）/50（费用）为例，问题渠道状态可能包括如下几种：收入不变但费用增加，例如变为100（收入）/100（费用）；
• 收入下降但费用不变或增加，例如变为50（收入）/50（费用）或50（收入）/100（费用）；
• 收入下降但降幅大于费用的降幅，例如变为50（收入）/80（费用）；

• 收入增加但增幅小于费用的增幅，例如变为200（收入）/400（费用）。

图5-2中很多渠道的数据量变化都比较大，无法直接得出结论，因此需要使用其他方式进一步判断。

2、通过计算收入和费用因子得分找到问题渠道

一般电商企业中都会有很多投放渠道，通过肉眼观察难以得到结果，此时可通过计算收入和费用因子得分找到问题渠道。

第一步：计算收入得分

第一，基于昨日收入-前日收入计算每个渠道的收入变化量，然后使用Max-Min标准化求出标准化后的结果。

第二，对标准化后的值进行二次缩放，指定缩放的最小、最大值分别为0.1和1。

第三，取倒数。在ROI下降的场景下，收入下降会导致ROI下降，因此收入下降越多的值的权重应该越高。通过倒数方法使得原始数据的大小翻转。由于倒数时分母不能为0，所以才有上一步的二次缩放过程。

第四，再次进行标准化操作，获得基于倒数的值的标准化后的值，该得分是收入的重要性因子得分。

第二步：计算费用得分

第三步：综合收入和权重因素并找到核心影响渠道

将上述两个图表中的数据综合起来，得到下图5-5所示结果。

表中字段的关系：求和=再次标准化-收入+标准化-费用，这也就得到了综合收入和费用因素的综合影响得分，得分越高表示渠道对ROI下降的影响越大。

该案例中排查ROI下降原因的主要难点在于：收入和费用两个因子呈相反的状态，除了要考虑这两个因子自身的提升或降低外，还需要同时考虑相对另外一个因子的变化幅度。

除了上述方式外，还可以直接基于收入变化量和费用变化量的差值变化量来预估。

以下图5-6为例，字段的关系：

差值绝对值=(收入变化量-费用变化量)的绝对值

 1. 流量运营同样需要对ROI负责 

在流量运营中，常见的误解是由于不同的渠道有各自不同的贡献方式，而营销团队仅能控制引流部分，至于流量到达网站后的转化效果，他们似乎无法掌控。因此，流量运营人员可能认为，既然无法影响后端转化，就不需要对ROI负责。

但是，这种观念是错误的。

从整体企业角度来看，若企业的目标是提高某个产品或服务的转化率，那么所有部门都应该为此共同努力。

除了专注引流的团队外，用户体验、产品设计、IT支持等部门也有责任确保转化流程顺畅。如果每个部门只从局部利益出发，完成各自职责，而忽视整体核心目标，那么最终会影响企业的核心利益。

因此，在企业中，每个部门都应对ROI负责，无论其职责范围如何。

 2. 不要到活动结束后再进行问题排查 

在营销活动的执行过程中，及时发现问题并进行排查，甚至在问题出现时立即采取行动，比事后分析和总结要有效得多。数据的核心价值之一，就是在活动过程中提供实时指导，帮助快速纠正问题，减少负面影响。

虽然在某些情况下，团队可能因样本量不足或需要汇总数据，选择等到活动结束后再进行排查，但这种做法错失了快速应对问题的最佳时机。

实际上，在获得足够样本数据后，问题排查应该尽早启动，以防止潜在损失的扩大。

 3. 复杂的统计分析结果并非排查的必要条件 

数据分析中，确实有很多复杂的统计方法、算法和模型，它们能够为问题排查提供帮助，但并非所有问题排查都必须依赖这些复杂的分析工具。

在实际操作中，简单且有效的统计分析方法往往能更快地定位问题，并找出原因。这些方法对操作人员的技术要求较低，能够迅速得出结论，有助于及时响应和调整。

尽管复杂的分析方法在一些情况下能提供更高的精确度，但它们通常对技能、时间和资源的要求较高，可能影响问题排查的效率。

对于实时排查，营销团队或业务团队通常是最先发现问题并启动排查的部门。通过上述介绍的一些简单直观的方法能够迅速定位并解决问题，而不必过度依赖数据团队。

这样，整个工作流程的效率和效果都会得到显著提高。当然，对于那些涉及全局、范围广泛的复杂问题，数据团队的参与和主导则是不可或缺的。

本文内容节选自：宋天龙《电商流量数据化运营》