tft每日頭條

 > 生活

 > 直播分析的基本方法

直播分析的基本方法

生活 更新时间:2024-07-06 06:26:46

編輯導語:“直播”作為一個大熱領域,用戶規模早在2020年就突破了5億大關,在“直播 ”的模式下,電商、教育甚至是醫美,都能在直播領域下找到新賽道,并産生持續性獲客。但就是這樣一個核心領域,具體要怎麼分析複盤,卻很少看到系統化的文章。本篇作者結合他近期參與産品直播項目的思考,總結了自己的一套直播複盤方法論,與你分享,一起來看一下。

直播分析的基本方法(直播體系化複盤怎麼做)1

一、為什麼要做直播複盤?

雖然“直播 ”模式已成為行業趨勢,但在産品接入直播模塊而産生的付費效益又不明顯時,其存在的意義和價值仍時常被挑戰,因此首要的就是驗證其價值。

同時,新領域缺乏可複用的方法論,隻有不斷探索、優化、沉澱才能促進其健康化生長。

最後,在産品範圍下的直播領域,定向吸引的還是産品用戶為主,持續挖掘探索直播能為産品開辟的新賽道,為産品帶來拉新,是“直播 ”模式對于産品的直接價值體現。

直播分析的基本方法(直播體系化複盤怎麼做)2

二、直播複盤怎麼做?

直播具備快節奏性和強競争性,在兼顧快速複盤的同時,還需要考慮階段性的整體化的對直播數據進行監控,因此需要将直播複盤可以分為快速複盤階段複盤2個大方向。

1. 快速複盤

在直播結束當天或隔天對昨日數據進行快速複盤,此時重點關注單期直播下的直觀數據表現和用戶反饋。目的是獲得沉澱當天直播的經驗并快速應用至後續直播中,是一個不斷PDCA的過程。

在複盤維度上,可以分為數據側和用戶側

1)數據側中我們重點聚焦本期的數據表現,同時橫向對比其他直播期,去明确本期的數據表現。

① 橫向對比時,需要将直播關注的4大核心數據(總人數、最高在線人數、評論人數、在線時長均值)與其他期對比,明确該期直播的“優劣”。

直播分析的基本方法(直播體系化複盤怎麼做)3

(當期直播核心數據)

② 聚焦本期時,重點關注直播數據的整體在線人數變化趨勢,定位到最高在線點,和直播内容拟合,能夠幫助我們定位直播的“高光點”。

2)用戶側中則更關注主播在播、用戶在聽和答的過程,包含:

① 直播過程中,用戶情緒、反饋異常的節點(如消極發言等),定位用戶可能存在的痛點。

固定同學作為“直播觀衆”時,察覺到的異常問題(如信息銜接不自然等),及時複盤。

③ 在直播間的互動評論中,呼聲最高的内容,可以作為後續直播可以“返場”的内容,納入直播内容需求池中。

2. 階段複盤

累計多場直播後,此時最需要的就是階段性的複盤,從宏觀角度對多期直播進行收斂分析,能夠幫助我們明确直播對于産品的核心價值,并定位核心用戶圈層、吸引點及直播應該要有的“節奏”。

在階段複盤中,除了數據側、用戶側外,我們還需要關注市場側

1)數據側—不同于快速複盤,數據側我們關注整體宏觀角度上直播對産品的價值,以及直播整體的數據表現,熱點分布等。

① 從直播對産品價值定位來說,在未探索付費的情況下,直播能為産品做的就是吸引新用戶,增加用戶活躍、延長用戶在産品内停留的時長上。

直播分析的基本方法(直播體系化複盤怎麼做)4

(價值定位時關注的數據範圍)

在明确價值後,就應該明确後續要如何把直播做的更好,這裡數據上可以分為2個大的方向,一是熱點分析,二是直播節奏分析

① 熱點分析上,需要從單期、分類、詞項拆解上看。

首先,單期直播就是簡單地對單期直播數據進行排序,找到“好”的直播提煉其特征性;其次,分類分析上關注各類直播數據間的橫向對比,能從分類數據對比上,看出哪一類直播更吸引用戶。

最後,通過對每期直播的标題進行詞項拆解,篩除掉無意義的詞項,再乘以對應期直播的人數,對每個出現2次及以上的詞項數據取出其對應的單期直播人數均值,即可定位到用戶最關注、最能吸引用戶的核心關鍵詞。

直播分析的基本方法(直播體系化複盤怎麼做)5

(熱點分析)

② 直播節奏分析上,得益于階段性複盤的龐大數據量,我們可以聚類出多期直播聚類下的直播趨勢線,在趨勢線上,亦關注3大核心點 “拉新、增長、流失”。

(1)用戶進入直播的高峰期(即新增高峰),可用于定位直播亮點,并對應布局以留住用戶。

直播分析的基本方法(直播體系化複盤怎麼做)6

(用戶進入直播節奏分析)

(2)通過直播數據排序後的高于中位數直播、低于中位數直播的2種直播數據走勢的對比,我們能夠看出好的直播應有的數據走勢應該是什麼樣的。

以我這次分析的直播為例,能夠直觀看出,“差”的直播在增長黃金期都“爬”的很慢,而在黃金期後直播數據逐漸平緩,“差”的直播數據就成了定局。因此要做的就是在增長黃金期,去盡量促進增長。

直播分析的基本方法(直播體系化複盤怎麼做)7

(用戶流入流出關系分析)

(3)那麼在增長黃金期,從産品策略來看,要做的是留住用戶>?還是盡量去拉新?從數據上,我們有2種方式判别,分别是相關性分析和假設分析:

  1. 相關性分析中,将新增人數/流失率對标最高在線人數,以數據模型分析其相關性,從相關系數來看哪個指标與最高在線人數相關性最高,即影響最大。
  2. 假設分析中,我們可以将“低于中位數”的直播數據中的新增人數/流失率分别對标“高于中位數”直播的數據,其他保持不變,看哪種情況下,最高在線人數是更高,數據是更好的,就可以定位出更應該在哪塊發力。

2)用戶側—要明确直播受衆及用戶圈層,并針對這部分受衆的觀看體驗,進行服務體驗走查,能夠更幫我們明确後續業務重心、範圍及宣傳模式。

用戶圈層上,我們對觀衆數據清洗,從年齡、性别、地域、渠道等各項維度去定位觀衆的特征。同時,考慮到直播本身是以産品為載體,其用戶圈層基本上與産品本身重合,但會存在一定差異性。

因此,此處可以結合TGI分析(Target Group Index 目标顧客指數),可以定位到直播用戶圈層相較于産品來說的差異點,從而更針對受衆進行直播内容調整。

直播分析的基本方法(直播體系化複盤怎麼做)8

(用戶圈層分析)

同時,直播本身因其特殊性質,也可類比至服務體驗設計的思維,因此在用戶側分析時,從直播前-中-後3個大環節上分析用戶行為、需求、痛點、快點,從而定位到各個環節直播優化的機會點,推進優化。

直播分析的基本方法(直播體系化複盤怎麼做)9

(直播-體驗地圖)

3)市場側—在市場分析時,我們不僅需要關注那些在直播領域做的好的同類競品,同時也要去多分析在受衆群體中,最近的熱門話題是什麼,有助于後續在宣發時引出直播核心話題,也能夠帶領我們思考直播的新賽道,以協助産品拓寬其用戶圈層。

三、小結

直播作為互聯網新賽道,直播 的模式可用于産品宣發、獲客、促活等各個方面,挑戰與機遇并存。但正因為是新賽道,也相對缺乏體系化的方法論。

本文主要是分享我在工作中沉澱下來的直播複盤方法論,也歡迎大家有什麼見解或者想法也可以與我分享。

本文由 @番茄 原創發布于人人都是産品經理,未經許可,禁止轉載

題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協議

,

更多精彩资讯请关注tft每日頭條,我们将持续为您更新最新资讯!

查看全部

相关生活资讯推荐

热门生活资讯推荐

网友关注

Copyright 2023-2024 - www.tftnews.com All Rights Reserved