专业视角,解读直播分析数据问题——九数云

发布时间:2024-12-11 12:33

专业视角,解读直播分析数据问题——九数云

直播数据包含流量、用户、商品、内容、投放、漏斗、主播等10个模块,一场好的直播分析,不只是汇总式展现。今天【九数云-电商卖家必备的数据分析工具】将带你走进直播数据分析的世界,用专业视角,全面解读直播复盘 …

直播数据包含流量、用户、商品、内容、投放、漏斗、主播等10个模块,一场好的直播分析,不只是汇总式展现。今天【九数云-电商卖家必备的数据分析工具】将带你走进直播数据分析的世界,用专业视角,全面解读直播复盘的数据问题。

1、直播数据复盘

我们可以把直播复盘划分为四个模块,分别为流量数据、用户数据、交易数据、商品数据。从这四个模块的汇总,我们基本能看出一场直播的数据概况。

流量数据:包含场观、峰值(开场、下播、人气、平均)、流速(开场、场中、下播)

用户数据:包含停留时长、互动次数&互动率、增粉&增粉率、增团&增团率、老粉数&占比

交易数据:包含GMV、千次成交、UV价值、看播转化率、点击转化率、老粉成交占比率

商品数据:包含成交top商品、成交件数、成交人数、退款率、退款GMV、退款人数

当然,以上数据的任何一个要素,单向时间去看没有任何意义,需要引入周期性的同比、环比(多场数据的对比),才能发现规律。

2、直播分析工具

直播的小店后台虽然提供了数据大盘,但是缺乏对多场数据的对比分析,不要以为电商罗盘功能很丰富,事实是开发人员压根没有从用户角度思考问题,很多堆砌的大量功能看似很牛逼,实际没卵用。所以最好的方法是自己制定数据维度的标准,在后台自动/手动地下载数据,按照时间线去对比分析多场数据。

这里建议使用【九数云-电商卖家必备的直播分析工具】,从经营结果、绩效计算、销售趋势、推广效果、成本核算、库存等多个方面进行分析,按照业务习惯,自定义搭建运营报表;按时间/工具/品类多角度洞察数据,快速验证、优化经营策略。

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3、直播分析逻辑

不同模式,不同阶段的账号,数据分析的侧重点必然不同。按照时间线对比,我们就能通过时间周期,发现哪些数据递增,哪些数据出现了异常,举几个例子,描述分析的逻辑。

1)流量数据中,开场流速&在线的分析

有些人有个误区,在对比账号权重增长时,喜欢去对比整场的场观、流速跟GMV规模,但实际从更为精确的角度,开场极速流的规模更能代表权重。我们可以通过开场流速&在线的数据,去周期性查看权重的变化,一般情况下,如果账号呈现递增趋势,开场极速流基本是持稳或者递增状态,但是如果权重下移,就会呈现多场下跌的情况。

2)用户数据中,用户行为的分析

新号冷启动,如果想要撕开直播推荐,就要去做互动指标的递增,那么呈现在直播分析表格上,就要看到停留、互动率、转粉率、转团率的增长,这是很好的辨别冷启动是否爬升的直接手段。而往往冷启动失败的账号,你会发现在互动数据层,指标的螺旋上涨一定是缺失的,结合数据客观分析,可以极大降低操盘手的主观臆想,或者平台背锅,比如,是不是账号有问题。

3)成交数据中,交易指标的分析

看播进入率代表画面(直播画面/短视频)的质量度,在流量结构不变的情况下,看播进入率持续下跌,如果是侧重短视频流量,就需要检测是否作品的引导性出现偏差,如果是千川投放,就需要检测投放内容出现了什么问题。

4)商品数据中,退款指标的分析

按照一周的数据统计,假设GMV处于稳定或者稳定上升的阶段,但是退款率的递增率规模,远远高于成交率的规模,那么就要去分析,是什么因素导致了退款率的拉升,是因为更换了款,还是直播间节奏渲染的问题。结合近期发货异常的环境,去周期性分析退款指标更有必要,如果在投放环境下,受疫情发货延迟影响,或者预售模式,明显发现退款率激增,那么就要去权衡,是否影响调整投放区域,或者降低投放规模。

以上就是关于直播分析的一些介绍了,希望对你有帮助!

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