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多角色價值共享 兩大核心能力為企業穩健運營保駕護航

來源:大京網

對數據異常不敏感,沒有及時發現問題所在,導致企業經營損失;

分析師/運營/產品同學需要每日關注實時/離線數據,人工操作費時費力,效果不佳;

依賴業務人員經驗設置預警規則,在特殊場景下難以精準定位,誤報、漏報異常……

以上場景有沒有覺得很熟悉?在企業的業務開展過程中,運營人員希望能夠得到“優惠券領取量”“新用戶流失率”“廣告位點擊量”等關鍵指標變動的實時反饋,一方面提升業務效率,另一方面減少損失。但對于大多數企業來說,單純依靠人工的方式很難在指標異常時立即感知;即使可以感知到異常,也需要成噸的工作量去完成深度分析,來找到引起異常的原因。

日,神策數據正式推出智能預警分析,它能夠幫助企業通過數據分析及算法推測數據指標的合理波動范圍,觸發報警的同時,自動定位導致問題出現的原因,實現面面俱到的指標變化感知及數據分析能力的全面升級。

您可以關注公眾號,咨詢客服了解并觀看智能預警分析視頻講解。

神策智能預警分析(數據為模擬)

一、你知道什么是智能預警分析嗎?

智能預警分析,包括“智能化預警”和“自動化分析”兩部分,可以拆解如下:

1.智能化預警:預測數據波動的合理區間

企業可以基于豐富的規則預警引擎及智能算法,智能預測指標區間,診斷異常指標。

在設置預警時,可以自定義名稱、指標、時間顆粒度,并添加描述。對于時段,可以選擇基于歷史數據、時間序列來進行設置,也可以基于一定規則,對數據變化范圍、時間范圍進行配置。除此之外,借助Webhook能力,預警通知除了可以在系統內完成和郵件通知外,還可以發送到企業微信等效率工具/辦公通訊軟件上。

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預警設置

2.自動化分析:及時、全面分析異常問題,定位異常的原因

一般情況下,企業可以直接對配置好的智能預警事件進行管理,一旦發現異常,直接進入詳情頁,查看報警值、值變化等情況。

智能預警分析的自動化分析能力,不僅可以幫助企業自動化定位異常維度和異常用戶,還可以根據指標時序關聯,幫助企業快速找到與預警異常點發生重合度較高的指標,進一步分析同期預警指標是否有相同或相關聯的誘因。

除此之外,企業還可以根據智能預警分析的可視化指標關聯圖譜,依據指標之間的相關,查看相應的指標變化境況,一方面從全局視角觀察異常指標波動對其他指標的影響,另一方面快速找到可能誘發異常的原因。

神策智能預警分析流程圖

二、神策智能預警分析:多角色價值共享,兩大核心能力為企業穩健運營保駕護航

綜合考慮到不同場景下智能預警分析功能的應用需求,神策數據針對多場景、異常指標發生前后等不同維度,總結出智能預警分析對企業不同角色的價值,并通過兩大核心能力,助力企業及時排查問題、定位問題,驅動決策和業務優化與調整。

1.核心指標變化預警,準確、及時上報異常,提升主動響應能力

神策智能預警分析以智能算法為基礎,智能預測值基于指標“總體趨勢”+“周期”+“特殊事件”,在一定時間周期內的波動范圍,給出正常值的分布區間,解決團隊依賴業務人員經驗判斷造成的偏差和行為不準確等問題。

同時,神策智能預警分析從不同企業的實際業務需求出發,支持智能預警與自定義預警規則配置。其中,規則預警支持同比、環比、對比特殊值,能夠滿足企業的特定規則判定。

在預警觸達環節,借助智能預警分析的Webhook能力,可以滿足企業多端觸達預警消息的訴求,實現多通道預警觸達。

2.基于指標時序、關聯度算法和分析模型,快速定位問題根源

(1)自動獲取異常分析維度

神策智能預警分析可基于算法,自動獲取對整體指標變化影響較大的指標,將其初步判定為異常維度。比如自動獲取該事件在數千種事件分析中的分組信息,自動獲取該事件的所有事件屬。除此之外,還支持用戶自定義維度分層。

通過多維深度分析,幫助企業精準定位異常問題,并可將分析結果帶回分析模型中,深入、全面洞察,輔助運營決策。

異常維度分析(數據為模擬)

(2)定位任意維度下的異常行為用戶

依據用戶行為分布分析給出指標正常區間,當用戶行為數據超出正常區間,則會被系統標識為異常用戶。神策智能預警分析通過定義任意維度下的異常行為用戶,能夠幫助企業清晰洞察用戶行為,比如幫助廣告企業定位作弊流量,幫助電商企業在運營活動中,圈選薅羊毛用戶等。

基于異常用戶定位,智能預警分析將支持向神策分析云用戶行為序列跳轉,運營同學可以把這部分異常用戶保存為分群,為下一次的運營活動提供人群包選擇。

(3)沉淀歷史異常定位經驗,實現同期預警指標分析

在積累一定指標異常預警后,多個預警指標都會有各自異常點的時間序列,且與同期指標有異常重合區域。如下圖所示:

同期預警指標分析(數據為模擬)

智能預警分析可以幫助企業基于異常點的時間序列,進行重合度匹配分析,及時、全面地了解同期預警指標的異常情況,發現指標某一重合區間內的關鍵指標,輔助分析與決策。

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(4)自動分析與報警指標強關聯的指標

在一些企業的業務場景中,某個指標的上漲或者下跌會對其他指標產生一定的影響,比如廣告業務與充值業務,二者的指標通常呈反方向變動,且具有密切關聯

智能預警分析能夠自動分析與報警指標強關聯的指標,為企業提供全局視野,幫助分析師站在整體業務上理解、觀察指標波動,尋求新的洞察思路;同時結合核心指標KPI,更好地制定業務策略。

指標關聯示意(數據為模擬)

三、預警、分析、定位,全鏈路解讀神策智能預警分析場景實踐

場景一:全局視角洞悉Push轉化率變化情況,及時定位異常問題

某企業運營團隊對Push轉化率格外關注,一旦發現指標異常,就必須對指標變化情況進行多維度查看,包括均值、最大值、最小值,為分析原因做準備。

在接入神策分析云的智能預警分析之后,該運營團隊輕松實現了對指標7天、30天等區間內變化的智能感知。同時,運營同學還對中位數、均值等數據的異常變化進行實時追蹤,一旦出現波動,系統立刻將預警通知推送到多個客戶端及移動設備,包括團隊常用的企業微信、郵件等,隨時為深度分析提供基礎,大大節省了運營團隊發現問題、定位問題的時間,并提升了工作效率。

接下來,運營團隊基于神策分析完成了所有相關入庫指標維度的分析,并且通過維度分層,定位所有可能的原因,為進一步分析提供全面支持。

最后,運營同學使用智能預警分析的同期指標預警能力,從歷史異常行為序列上,直接定位出現問題的環節。同時,利用指標關聯分析,自動分析與報警指標存在正負相關的指標,并站在整體業務的視角,定位真正問題的同時,發現其他可能受到影響的業務,真正成為擁有“全局視角”的團隊。

場景二:自動化分析異常問題,減少“薅羊毛”損失,有效提升運營效率與質量

某品牌零售企業在期優惠券發放過程中,頻繁發現部分用戶有“薅羊毛”行為。為了及時定位“羊毛黨”,運營團隊提取了大量用戶的優惠券領用數據,希望從中找出“羊毛黨”的“作案規律”,但因為優惠券發放形式多樣,無法準確定位“羊毛黨”的入口來源及領取的優惠券額度,所以在很長一段時間內飽受“羊毛黨”折磨。

神策數據推出智能預警分析之后,第一時間幫助該企業解決了以上問題。

首先,運營團隊不再只是依靠經驗來設置優惠券領取的區間范圍,當“領取優惠券”指標超出預測的合理范圍時,運營團隊可以第一時間在辦公通訊軟件上收到預警通知,有效提升了團隊工作效率。

其次,智能預警分析幫助運營人員直接提取異常用戶,并針對異常預警進行深度分析,找到異常用戶,也就是“羊毛黨”的特征值,對其加以區隔,在一定時間內不再為其推送優惠券相關信息。

然后,依據同期指標,運營人員發現了“羊毛黨”來領優惠券的主要入口,并及時調整該入口的優惠券放量,有效降低了“薅羊毛”行為的頻率。

綜上,在使用神策數據的智能預警分析之后,該品牌零售企業在此次活動中減少了25%左右的損失,運營工期也大大縮短,“薅羊毛”行為也有效抑制,全面提升了企業的業務效率與增長。

目前,神策智能預警分析能力已在多行業獲得實踐驗證,備受好評!您可以關注公眾號,咨詢客服了解并觀看智能預警分析視頻講解。

標簽: 運營人員 數據分析 神策智能預警 實際業務

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