五步法，准确识别数据异常波动

• 虽然销售暂时达标，但成本越来越高。

• 明明之前走势良好，最近突然变差。

• 收入增长越来越慢，眼看临近拐点。

这些一边表现为持续衰退的曲线，一旦看到衰退迹象，就得提前向业务方拉警报。因为这些长期趋势，往往需要配合测试来确认，处理难度也很大。真等问题发生，可能已经来不及处理了。

隐藏问题3：过程异动

有很多指标变化是来自过程指标，比如曝光量、用户登录数量、某个业务访问量等等。这些指标是KPI指标的过程指标，因此一旦发生异动，有可能影响KPI结果。因此会引起人们注意。

第一种：同涨同跌。这是最好理解的，比如流量小了，收入应声而降。这种问题可以直接用数据观察出来，是很容易发现的。要注意的是，如果涨跌不同步，比如流量上升30%，转化才上升10%，那么很有可能意味着有大量低质量流量进来，而低质量流量又经常和业务贪污浪费相关，因此涨跌不同步也算异常，需要额外关注。

第二种：有涨有跌。比如虽然我的流量变小了，但是转化率却提升了，总收入目标还是达成的。这种情况算不算异常？当然算。因为这种变化，很有可能意味着：用户需求的转移，渠道特征的改变，产品吸引力变化等等深层次问题。而且想确认深层次问题，都得复杂的分析。因此一旦发现这种变化，一定要及时提醒业务方，发起深入分析。

第三种：结构转化。比如我有3个渠道ABC，之前依赖A，现在A越来越少，C越来越多。这种情况算不算异常？当然算。因为业务实际已经和预算发生背离。这时候得考虑是否这代表了长期趋势，要不要调预算。这又是复杂问题。发现此类迹象以后，一定要提醒业务方，发起深入分析。

隐藏问题4：关联异动

关联异动，指发生问题的指标和主要KPI指标没有直接关系，但是在业务上有关联。导致业务方很紧张。比如舆情，领导早上起来看到一条热门视频怒喷我司产品，那心情肯定好不到哪里去，就会问：“是否有异常！”这时候哪怕KPI指标没问题，领导还是会担心。因此需要结合内部数据来解读（如下图）。

注意！关联异动也有可能是：“我期望的好事没发生”。比如我组织运营人员搞一场培训，到场率90%，培训完了考试平均90分/100分。于是我大喜过望，觉得下个月活动肯定出彩。结果做完了并没有啥差异。看到这场面，我也会纳闷：“啥情况？！”同样会问：“会不会有什么异常呀！”

因此，当遇到管理层/业务方问：“是不是有异常？”的时候，请一定让他们把“什么叫正常”讲清楚！这样才能真正知道他们关心的问题，才能对症下药。

小结

想做准确识别业务异常，需要：

这样才能避免就数论数，真正通过数据找出业务上的异常问题。而很多同学异动分析做得不好，正是因为从监控指标体系开始，就做得很零散、粗糙，指标间缺乏关联，业务要啥就跑个数丢过去，缺少真正的监控。