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做了100+直播间后,我创建了这套保姆级的直播诊断模型
发布时间:2021-10-28 13:30:01浏览次数:

做了100+直播间后,我创建了这套保姆级的直播诊断模型

直播诊断这篇文章来源于8月的一张原创导图。

当时被韭菜大师盗去发了抖音,点赞5000+,说明市场对诊断的需求是比较广泛的,因此梳理成文。

这基本涵盖了我对直播间的系统优化方法。

在过去一年多的时间,我用这套方法完成了100+直播间的从0到1

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添加微信号yujielin913,获取原图

很多人对直播间的诊断,习惯考究数据的对比与变化,并借此得出优化的方法。

但我不会,(淘宝开店要交多少费用吗),甚至可以说我很少会首先通过数据看问题。

这不是说我个人有多牛逼,而只是表达一个观点:

直播间的主要单位是人,不是机器。

数据只能作证结果,但大部分的问题,注定无法数据化。

比如,时间线前后两场的直播,转化率、接流差异巨大。

从数据层面就是哪一场播得不行,但你并不知道主播来了大姨妈。

而在大姨妈面前,你跟主播说啥都没用,不信你去感受下。

知道账号卖什么,一定是账号诊断的第一步。

我对账号诊断的第一步,账号、视频、直播都不看,先看的一定是橱窗,也就是卖什么。

做直播间比较多的人,一看到什么品,脑海里就会浮现对应的直播形式、玩法。

自己有了一定思考后,再去看别人的账号就会顺畅很多。

如果你是一个初级专业选手,那么就去记住这个账号卖什么品类、有哪些货、什么价位,以及对应的画像人群。

缺乏这一步,你就很难理解账号为什么这么做、视频为什么这么拍,哪些行为是错的。

熟悉账号的定位,是账号诊断的第二步。

我对账号定位的剖析,来源于两点。

第一,账号定位很重要,它决定了直播账号的框架;

第二,看直播团队有没有做定位的意识与能力。

账号定位的拆解分为三部分:

1.账号昵称、头像、描述是否能够塑造一个平面的人设形象。

如果连这个部分都很烂,你能相信Ta其他部分做得多好?

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2.短视频创作,是否围绕着账号所定位的人设进行创作。

比如霞湖世家是创始人人设,那么大多数产品都是跟企业、品牌、创始人起居、工作有关。

如果是穿搭师人设,那么更多的视频是呈现穿搭教程。

这个部分我称之为人设的双面化

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3.直播间场景、直播话术的融入。

既然是创始人人设,那么直播间是否体现了品牌的背书,话术当中是否融入品牌的介绍、优势性是否做了展示。

这个部分我称之为人设的立体化

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从这个步骤,我们就能带着货品看问题,也就是我们说的,问题诊断。

比如人设做的不够立体,那么就是账号定位有问题,剩下来的无非就是解决方案。

摸排团队的运营,是账号诊断的第三步。

直播的执行是人,人不行,提什么诊断意见都没用。

而且人不行,不用诊断都知道哪里都有问题。

这也是为什么把团队运营的诊断放在前。

很简单,避免花费了大量的精力给直播间做了诊断,但遇到的是一帮优化能力跟不上来的人,或者是一群偷懒的傻X。

所以我的日常就是,遇到无可救药的团队,不做诊断,以免浪费生命。

团队运营怎么看?

一看分工,二看经验,三看行为。

第一看直播团队都有谁、有多少人、每个人负责什么事情?

这样你能对团队架构有所了解。

第二是看个体经验。

运营是什么段位,有操盘过什么直播间、主播是新主播还是老主播,播了多久、什么品类,往期数据是多少。

实际上这一步就能预测很多问题,遇到相对有经验的还好,(淘宝直通车推广技巧和妙招),说明摊子不会很烂,遇到一群新手就难说了,内心无比拔凉。

我在6月份接触内蒙的麦禾团队,也就是直播案例“蒙都旗舰店”的公司,内心也是无比拔凉。

但当时为什么我会选择接手?

不是因为对方人傻钱多,(淘宝开店去哪里找货源最好),而是团队的勤奋。

勤奋到我回到长沙后,看着自己的团队都有点看不起了。

后来,事实证明我的选择没错。

三个月的时间,麦禾已经从当初的月销4000,变成了月销千万的中小型直播团队。

举这个例子的目的,是想对那些要中途接手直播间的伙伴说的,在进行项目分析之前,首先看人。

人看准了,很多事情不过就是解决方案的问题。

继续回到第三,也就是看行为。

我对很多直播间的诊断,为什么不先看数据,原因就在这里。

通过与运营、主播的交流,去了解他们的选品逻辑、视频拍摄、直播玩法、投放行为,以及小店管理等各个板块的问题。

选品逻辑:团队是怎么选品的,是否有专门的人员,是否懂跟品、测品?

视频拍摄:为什么会这么拍、每天发多少、数据反馈的情况?

直播玩法:有没有比较统一的直播形式,流程上怎么设计?

投放行为:有没有投放、怎么投放的、大概数据情况?

能够通过嘴巴问出来的,就尽量不用靠分析。

问得越多,了解得越多,很多时候他们所做的行为,基本决定了这个直播间会呈现怎样的数据。

通过以上,我们可以得出很多信息:直播间货及选品逻辑、直播间人及结构与分配、直播间运营及直播、短视频、投放、小店等。

如果你是新直播间的操盘手,对如上部分要结合重点去调研。

因为你面临的不是方法问题,而是选择问题。

做正确的选择比努力更重要,别把时间花费在没希望的项目上面。

但,如果是对自身的直播间分析,那么就不是选择问题了,而是方法问题。

接下来的部分,是直播间的数据化分析,对于大多数直播间都适用。

直播间的数据诊断,我分为:

量数据、互动数据、交易数据、投放数据、货品数据、分值数据。

 

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流量数据,指的是直播间的整体场观、周期性场观、以及各个流量的来源占比。

对于流量数据的分析,我们能知道近期场观上的变化。

场观是表现,场观出现负面,一定是底部数据出了问题。

比如互动数据、交易数据的持续下降导致,或者是视频质量、投放量级、又或者是口碑分限流等。

至于是哪个部分的变化,要去寻找对应的流量来源。

比如短视频流量代表的是短视频的导流能力,直播推荐则更多挂钩互动、交易指标,而投放流量则更多挂钩的是投放行为。

通过对流量数据的分析,我们就能掌握流量的周期变化,并通过推演不同的流量路径,去得到不同路径的优化方法。

互动数据,指的是直播间的停留、互动行为如点赞、评论等。

作为直播间的基础指标,(淘宝开店交30元保证金),极大影响了直播间的推荐流量。

大多数免费流量的新号,在线、场观无法完成质的突破,一般就是互动数据做得不行。

通过对互动数据的分析,我们可以得出大致的停留、增粉等相关数据。

那么要做的就是两件事:

第一是针对账号本身,做周期性的数据对比,看哪些数据呈现下跌趋势,并在后期重点加强;

第二,就是去流量广场,寻找同品类、同样免费流量的直播间,大致归纳别人的数据标准,并对短板数据补齐。

交易数据,指的是用户在直播间产生的交易行为及交易结果。

交易行为包含曝光、购物车点击、商品点击等,这部分的数据查询,可以通过小店内单场直播的数据漏斗查看。

对于这个部分,我们把它叫做转化漏斗分析。

漏斗每个环节的缺失,都会极大影响最终的转化结果。

所以对于诊断来说,就是从整体上分析营销漏斗,查看哪个环节缩窄了,并分析出导致缩窄的原因,并提供解决方案。

而对转化漏斗的分析及解决方案,我做了大量的归因、探寻、及优化测试,同样在八月份做了如下这张原创导图。

具体方法不再列举,后期推文也会单独讲解。

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除了交易行为,还有一部分就是交易结果。

交易结果更多指向GMV、UV价值、GPM值等。

但是这些都是结果数据,并不是原因数据。

如果想要解决这些数据的下跌,核心还是要继续回到上述的交易行为。

投放数据,指的是针对有投放类型的直播间,需要单独对投放所产生数据进行分析。

投产数据分析,不是单纯地看投产比那么简单,而是需要包含两部分:

第一部分是投产数据分析,第二部分是转化漏斗分析。

投产数据分析,(淘宝直通车推广有效果吗),第一落脚点是投产比:当前时段投产比、今日投产比、近3-7天投产比。

通过对不同时间段的投产结合,可以查看账户的整体走势,(哪些人适合做淘宝运营),并为接下来的调整提供方向。

投产数据分析,第二落脚点是基于投产比上的单个计划分析。

投产比是所有计划的总和。

为了针对性优化,就需要针对单个计划的数据进行拆解,(梧州淘宝服务商),比如点击率、消耗、转化率、支付/下单比等等。

大多数的数据分析,只有放在计划的所处阶段才有效。

这意味着每条计划都有着自己的生命周期,针对不同生命周期的不同数据优化方法,可详见下图。

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而如果去归类大多数账户的数据变化,我们也会发现看似复杂的数据背后,又有着一定的规律变化。

比如下图的八种常见数据,实际上可以归纳出一个相对标准化的解决方法。

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除了投产数据,第二部分要分析的是漏斗数据。

很多运营容易犯的一个错误,就是错把小店漏斗当作投放漏斗。

众所周知,小店漏斗的流量来源于包含短视频、直播推荐等各个渠道。

如果以小店漏斗作为分析目标,就会出现数据失真的结果,而对于漏斗如何分析,上述内容已经给出了答案。

货品数据,指的是针对货品的销售、退款、退货评价等数据进行分析。

销售、评价数据有利于优化直播间的选品、排品策略。

我们以百货直播间为例,不同的货品数据表现都有差异。

直播的本质就是测爆品,那么就需要对销量排前的商品安排更多的排款,而对于长期无人问津的商品则要做淘汰处理。

再举个关于退货的例子。

直播经常可以遇到一些商品,表面上看销售量大,但是当天退款、周期性退货率高。

像这些商品具备极强的隐蔽性,如果不做退货率分析,那么就无法辨别这些商品的有效成交。

而对于数据相对高的品,即便销量很好,也会去做下架处理。

数据分析的最后一部分,就是对分值的管理。

分值侧重关注口碑分、体验分、DSR以及信用分。

直播的商品健康度决定了口碑分的高低,而直播的规范性则决定了信用分的高低。

这些数据的查看,有利于运营能够实时跟进直播间的直播状态,并且对直播规范性、商品的规范性做出相应的调整。

而体验分、DSR则是跟小店的销售、商品运营直接挂钩。

运营得好的小店,DSR不会差的情况下,体验分也不会差。

而但凡相关数据出了问题,那么就要重点去查看商品质量、物流、用户体验的运维是否出现漏洞,并进行补救,及时让小店恢复到正常状态,避免直播、投流受到影响。

最后针对数据化诊断部分做下总结。

前文述说了直播诊断光数据没用。

即便是数据诊断的部分,很多人的诊断手法也有问题。

问题在哪里?

问题就是,不同的直播间品类、形式,对数据的侧重点是不一样的。

我们经常可以看到两种错误的数据诊断方法。

第一种,拿抖音的整体数据数据去对比被诊断直播间的数据。

这不扯淡吗?

服装的停留时长跟百货的停留时长能一样吗?

第二种,拿行业的整体数据数据去对比被诊断直播间的数据。

我们就举例停留时长跟转化率。

虽然是同一个品类,但一个千川直播间跟一个活动起号直播间,能一样吗?

完全不可能一样。

所以数据诊断有据可依,但要保持的态度就是两个字:灵活。

以上的直播诊断,结合了数据、非数据形式,由现象发现问题、从数据验证问题,再由问题推导解决方案,进而形成诊断的闭环。

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