直播数据:不懂数据分析,你直播12小时也没用

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在互联网平台做直播卖货和在传统电视购物频道卖获的一个很大的区别,那就是粉丝可控化和数据可视化,我们能够通过数据的方式来衡量直播的效果,今天这节课主要就是讲数据分析,其实直播经济就是注意力经济,要通过数据来分析直播间的内容好坏,我们先要了解目前的市场有多大,我们以淘宝直播为例,淘宝直播一天的uv,在1500万左右,这个可能不准,因为阿里巴巴也没有给出一个具体的数字,通过淘宝直播入口在手机ai普首页上一可以看得出阿里对直播的重视以及扶持力度,其次,我们要知道平均每个人能看多少秒。

有一个公式可以快速的计算出来,总时长等于平台总uv乘以观看时长假如说今天有1500万的uv,从淘宝直播进来,每个人看十分钟,1500万,uv×600秒,等于91秒,假如今天你的直播间人进来了,都不想出去了,那这意味着什么?就意味着粉丝们的时间都被你消费掉了,那么,在同一时间段,其他主播的流量就比较少,这个很好理解,那么你就要想一个问题,淘宝直播频道除了精选以外,还有八个频道,亲子美食,珠宝服装,生活,全球美妆等,在直播频道里,我们自己占了多少的市场份额,现在直播比较关注的一点就是直播的观看时长有很多的新主播两三个小时只有几百个人观看,不知道怎么弄,其实主播关注的不应该是进来的人多和少,而是应该关注直播间的人均观看时长,也就是说,当粉丝来到了你的直播间,他能否留在你的直播间。

据了解,一些主播一天播了七八个小时,他的在线人数并不多,在线转换也不怎么样?但是观看的人数来讲还是不错的,在这个时候,我们是否想过改变我们的直播内容,比如直播中抽奖,发红包等,在我们改变直播的内容时候,这些数据是是否会发生变化,这个非常关键,一个人进来了,离不离开?跟我们做商品详情页一样,人均停留时间越高,转换率也就越高,这里有一个公式,大家可以去算一下。自己的人均停留时长是多少,直播间人均观看时长等于直播时长,除以观看人数这里的直播市场,以秒为单位,例如一小时仅来7200人,人均观看时长是100秒,优秀的主播一场直播的人均观看时长可以达到6到10分钟,所以衡量一下自己的直播内容是否是粉丝想看的,可以用这个算法来衡量一下,如果内容有问题的话,要分析自己的产品以及现有的粉丝画像来找到突破点,优化自己的直播内容,当我们直播优化了以后,主播就要关注自身吸粉情况,互动效果的数据化衡量指标是直播过程当中的核心粉丝看直播的时候能不能?
能跟主播产生互动,或者是点赞,就要看主播引导情况和内容策划情况,互动的好坏直接影响粉丝的购买率,以上的数据维度对直播的权重非常非常重要,而直播时长也是同等重要,基于日常营销的常规直播,我们建议最低是不能少于三个小时的,按目前淘宝直播的规则来说,低于三个小时,基本上等于没有直播,特别是浮现权是基于实时热度计算,很多时候直播一两个小时才有浮现,提升流量才会进来,如果直播时长过短,就会造成浮现,提升没多久就下播的情况,计划将直播作为全职和店铺超级流量的入口的直播时长,建议八个小时以上。

就淘宝直播的排名浮现机制来说,能在直播频道引入大流量的直播间直播时长是没有低于这个数的,有些甚至为了长期霸占推荐位24小时不下播的情况也是屡见不鲜,所谓数据驱动运营,从开播第一天就要养成看数据分析数据的习惯,所以从这个角度而言,无论多少场关都要做树盘,做数据分析,接下来我们来讲一讲数据运营的日常工作,首先要明确做数据分析的目的,大致有以下几个第一,找出数据波动的原因,数据上升或者是下降,都算波动,当然,大部分人只在数据下降的时候才想起要合作分析,第二,找到止跌或者提升的方案,第三通过数据规律推测,平台算法找出其中的bug做数据模型,其次是获取数据。

目前直播这一块的数据或许大部分就是通过平台提供的后台,淘宝平台稍微复杂一点,需要去看淘宝联盟主播后台等多个地方部分隐藏数据需要通过一些特殊的付费渠道,比如万商堂,大姊达人等第三就是整理和处理数据,通俗来讲就是做数据统计,我们一般建议做直播数据统计,需要包含以下内容,日期,直播时间段,时长累积厂关累计互动累积商品,点击粉丝。点击占比最高在线粉丝平均停留时长粉丝回访新增粉丝转粉率,本场开播前累积粉丝厂家调粉订单笔数预估转化率等等,第四是数据分析比较常用的方法有对比分析,通过对比找出异常数据,这里特别要申明一下异常,不是只差的数据,而是离平均线偏差较大的数值。

打个比方,某主播每天增粉,长期维持在50到100,这个区间某一天的增粉突然增加到了200,虽然是个好结果,但这个也算是异常数据,要密切关注,查找原因,还有一种方法叫特殊事件法,我们发现大部分的数据异常。不会关联特殊事件,例如首页或者是频道改版标签变化,开播时间段更改等等,这就要求运营或者是场控,在日常做数据进入时要同步记下这一些特殊事件哦,好了,本节课的内容可能比较枯燥,但是数据看多了会对你的直播具有非常大的指导意义,千万不能不看数据,不懂数据。

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