发现异常流量，分析异常原因，及时调整
互联网数据化运营管理
通过观察上图，可以发现两种异常现象：
a.流量按周规律分布，工作日流量较高，周末流量相对较低，但上图5月2日和4月1日为周一，流量也很低，观察日历发现这两天是五一节和清明节假期，仍是休息日，所以流量不高。这很正常。
b.从3月21日到4月17日到流量图，工作日到流量一般保持在2400左右观察4月18日至5月15日至图，发现自4月19日流量下降以来，流量很少超过2000，即近一个月流量大幅下降。原因可能是对手购买了自己的竞价排名seo做得不好等等。发现问题，还要根据实际情况进一步分析具体原因。
一般来说，流量以周为单位，周期性分布较多，视角拉长，一次多看几周数据，方便发现问题。将一段时间内的数据与历史数据进行比较也有助于发现问题。
除了以上中对流量异常的简单监控外，还可以进一步分解流量。通过图表联动，观察具体渠道或业务的流量，完成对问题的跟踪定位。例如，通过进一步分析，发现4月中旬以来的流量下降主要发生在pc最后，可以进一步缩小问题的范围。解决问题方便。
观察流量结构，分析其合理性，并进行调整
流量结构一般可分为渠道结构、业务结构和区域结构。通过查询一段时间内各结构的比例，了解流量组成。
如上图所示，在渠道中，pc比例相对过大，而且app占比不高，app用户粘度较大，应进行分析app比例过低的原因，并想办法提高app流量比例。下面的折线图可以跟踪各种渠道的流量情况，分析不合理的比例是短期内还是长期存在，辅助问题。
什么样的比例是合理的，在不同的场景下是不同的，但一般来说，付费流量的比例不应该太高，一般渠道的比例应该占据主导地位。这对每个业务都更不同。然而，通过对行业数据或竞争对手数据的分析和比较，我们可以分析合理性，当然，前提是我们可以获得相关数据。
通常有很多渠道来源，如独立访问、搜索引擎、淘宝支付、JD.COM支付等。有些人会通过渠道流量的比例来分析每个渠道的质量。仅仅根据流量来衡量质量是不全面的，需要配合转化率和roi一起。具体会在后面写转化率的时候一起考虑。
跟踪流量，衡量活动或调整效果
跟踪流量一般是监控流量，观察活动前、活动中、活动后的变化，评价活动效果。一般来说，活动期间流量会大幅增加，活动后会有一定的下降，这是一项成功的活动。如果活动期间流量没有大幅上升，或者活动结束后流量大幅下降，甚至流量远低于活动前的正常流量，就不能说是一项成功的活动。
当然，如果分析活动的效果，不仅需要跟踪流量，还需要跟踪转化率、订单数量和营业额。稍后将进行有针对性的介绍。
除活动外，公司还可能经常调整渠道投资、页面布局、功能改进等，每次调整后，跟踪观察流量，分析调整效果。这里只介绍流量跟踪，产品或渠道优化调整后，需要跟踪转化率等，后面介绍转化率。
以上就是电子商务平台小编整理的关于淘宝网流量异常原因，希望能够帮到大家，如果有其他想要了解的小知识可以关注我们，小编会经常更新新的内容。
