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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