直播常见数据分析模型
当前的直播带货，已经离不开数据化的分析，结合目前数据分析的特点，分享下日常常用的数据分析。
通过数据大盘，点开流量详情即可查看，流量来源可以帮我们分析出各个渠道流量来源的占比，在不同的环境下，分析的手段也会有所区别。作为一个新号，重点关注的是直播推荐的占比，可以通过占比分析出对直播推荐来源的撕裂程度，一般情况下新号开播前三天，会出现从直播推荐10%拉升到80%以上的趋势，相反流量下跌，最为明显的也是直播推荐流量下跌，如果流量下跌低于50%，一般情况下需要及时采取激活策略拉回推荐流量。如果近期重点发力短视频，则要关注短视频的流量占比，通过周期性环比分析，可大致得出近期短视频倒流效果；但是短视频流量的占比，容易随着直播推荐流量占比基量的提升而被压缩，所以在分析短视频流量时，还需借助小店内短视频倒流工具进行计算避免误判。付费投放状态下，则应当关注付费内各个付费工具的占比数据，同时也要与直播推荐进行对比，特别是在千川天然能激发免费流量的情况下，随时对投放成本、付费流量跟撬动的免费流量进行周期性分析。这部分更多用于新号打标阶段，通过大盘左小角的画像罗盘，可判断当场直播用户占比的人群模型，如果说模型反映出来的人群不精准，这时候就需要关注几个方面，第一是流量占比最多的来源是哪一个、引流品的选品是否有问题、付费推送的框选是否正确，然后通过进一步的人工调整，把用户模型纠正。主要分析对象，点赞率、评论率、停留时长、加粉率，这些数据的交叉权重，可大体上反映直播间的人气，很多培训博主提到的，达到怎样的停留、加粉率才合格，这种并不准确，任何指标的对比，一定是类比时期、类比同品才有意义，比如一个开播不到半个月的新号，要进行指标之间的对比，就应该去寻找所处同一流量级别或者高于自己级别的优质账号进行对比，这样才能更多分析出优化的区间。主要分析对象，包含GMV、人均GMV、UV、转化率、千次转化率等，每一个指标有着对应的优化方向，GMV代表本场的交易数据，将之与过去的交易额进行对比、与过去7天的数据做环比，可得到近期数据的整体表现，再比如人均GMV，更适合的不是单场之间的计算，而是周期性环比，一周、两周，因为客单价的提升绝对不是单场能够衡量，需要一个周期的爬升，其他数据的分析也同理，只不过代表的优化对象不一样而已。包含场观、峰值，这两个数据可以最直接的反映当前直播间的流量规模程度，场观适合按周计算，经常发现的一点是如果场观在周期环比下降的情况下，直播推荐的占比也在降低，而峰值的计算需要区分开场峰值跟推荐峰值，开场峰值受上一场场观跟推流波动的影响，而推荐峰值则受当场互动指标、交易指标的影响。抖音罗盘已经能够提供五分钟的漏斗流量分析，通过该数据模型，可随时对当前流量的留存进行计算，同时推流人数的表现，也进一步体现当前流量的健康程度，以及互动、交易指标的完成程度。对于一场合格的直播间，在直播未进入下半场时，整体的五分钟数据应该呈现螺旋上升，只有这样，才能在当场中拉升推荐峰值，数据不错的情况下会瞬间推送至广场流量。表现直播间的引导程度跟健康程度，评论区的扣评，大多受直播间活动、主播引导的影响，对于活动类直播间，重点关注实时评论区的扣评回复及频次，而对于平播形式的直播间，则更多关注用户的扣评问题，进而形成后期主播培训的百问百答，为了方便总结，也可通过第三方工具，如抖查查的词云功能。打开直播分析的入口，进入流量分析，可查看整场直播的营销漏斗，从曝光转化率、点击转化率、生单转化率、成交转化率，可大体打出漏斗对应的哪个环节出了问题，曝光点击率可简单反映投放素材的质量、点击转化率则又受购物车商品排列、卖点设定、主播话术引导的影响，生单转化率更多依赖主播引导、定价、详情页，而最终转化率，同样受主播逼单效果，商品的实际吸引程度，可以说每一个维度的因子拆分，对应的就是具体的问题，只有把漏斗从上至下，任何一个分漏的收紧，都会对最终的成单转化造成极大的影响。Top品、压箱品、劣质品是三类需要重点分析的商品，top品是单场或者连续多长排名靠前的商品可作为潜力爆品主推培育和连续返场，压箱品就是不管上架不上架，在点击率、成交率都排名靠后的商品，这类品应当随时淘汰，同时通过选品补充新品，劣质品即在小店售后处理中，退货率较高的商品，像这类商品容易造成销售业绩的虚高，但实际上对小店评分，用户影响很大，要及时淘汰掉。针对直播间的数据分析，单纯的从抖音罗盘并不足够，在涉及付费的情况下，还需要针对付费工具内的数据工具结合分析，同时抖音本身的工具虽然强大，但并不一应俱全，兼容借助第三方数据工具会更好的做好数据分析工作，对于规模化的直播间，还会涉及专门的数据分析岗位进行统筹，由此可知数据分析的重要性。实际上在进行直播时，用的数据要素往往是以上的数倍，其中还包含付费流量的分析，自身账号与第三方账号的对比分析等等，篇幅有限，在此不做展开。
作者：尹晨带货实录
来源：尹晨带货实录(womowomowomo123)
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