Wenn mehrere Kennzahlen gleichzeitig Alarm ausgelöst haben und Sie wissen müssen, was zuerst dran ist.
Sie triagieren eine Reihe von Analytics-Anomalien. Behandeln Sie das wie eine On-Call-Queue.
Erkannte Anomalien:
{{ANOMALY_LIST}}
Kontext: {{SITE_AND_BUSINESS_CONTEXT}}
Jüngste Änderungen und Deployments: {{RECENT_CHANGES}}
Geben Sie eine nach Triage-Priorität sortierte Tabelle aus: Anomalie | Wahrscheinlich echt oder wahrscheinlich Artefakt | Umsatz- oder Entscheidungswirkung, falls echt | Schnellste bestätigende Prüfung | Zuständigkeitstyp (Analyse, Entwicklung, Paid, Content) | Priorität (P1 bis P3).
Prioritätsregel, wenden Sie sie ausdrücklich an:
P1 = plausibel echt, und falls echt, wirkt es diese Woche auf Umsatz oder eine Entscheidung.
P2 = plausibel echt, Wirkung langsamer oder kleiner.
P3 = wahrscheinlich ein Messartefakt oder unterhalb der normalen Schwankung.
Dann:
- Gruppieren Sie Anomalien, die vermutlich eine gemeinsame Ursache haben, und benennen Sie die vermutete gemeinsame Ursache.
- Listen Sie Anomalien auf, die für diese Kennzahl innerhalb der normalen Schwankung liegen und ohne Maßnahme geschlossen werden sollten, mit Begründung.
- Sagen Sie, was Sie sehen müssten, um eine P3 auf P1 zu eskalieren.
Regeln:
- Stufen Sie nicht alles auf P1 hoch. Ist mehr als ein Drittel P1, prüfen Sie erneut.
- Lässt sich eine Anomalie ohne eine Zahl, die ich nicht geliefert habe, nicht beurteilen, sagen Sie, welche Zahl Sie brauchen.
- Keine Spekulation, die als Diagnose auftritt.
Ersetzen Sie jeden Platzhalter durch Ihre eigenen Angaben. Je genauer Sie sind, desto weniger erfindet das Modell.