Douyin ライブ放送の電子商取引データ分析は、「人、商品、会場」の 3 つの概念、つまり交通、製品、ライブ放送室を含む「商品をもたらす」というコア目標を中心に実行する必要があります。ドゥイン生放送。
これら 3 つの概念の組み合わせは、Douyin ライブ ブロードキャスト e コマースが注意を払う必要がある中心的な問題であり、データ分析の焦点でもあります。
1. 基本交通量データとは
まず、ライブ データのリプレイ分析で注目すべき 3 つの側面は、トラフィック、コンバージョン、トランザクションであることを知っておく必要があります。
各生放送の後、レビューから悪いデータの理由を見つけることを学ばなければなりません。そうすれば、次の生放送で改善することができます.
基本的なトラフィックデータは、主に新規ファンの変換能力とコメントの相互作用率の分析用であり、主に総視聴者数、新規ファン数、コメント者数、有料ユーザー数を指します。
生放送室の新規ファンのコンバージョン力を知りたい場合は、生放送からコンバージョンした新規フォロワーの割合を見る必要があります. 生放送からコンバージョンした新規フォロワーの割合=新規ファン/総視聴者数.
生放送室の交流状況を知りたい場合は、コメントの交流率＝コメント者数／総視聴者数でわかります。また、「平均視聴者滞在時間」というものもあり、滞在時間が短い場合は、生放送室の商品やアンカーの魅力を高め、ユーザーの滞在時間を長くする必要があります。
2.トラフィックソースデータ分析
ライブ ブロードキャスト ルームには常に多くのトラフィックがありましたが、ファンの成長が良くなく、ライブ ブロードキャスト ルームのコンバージョン率が高くない場合、トラフィック ソースが正確でないことが原因である可能性があります。
ライブ ブロードキャスト トラフィックの自然なトラフィック ソースには、主に次の 4 つのチャネルが含まれます: フォロー ページ、ライブ ブロードキャスト スクエア、ビデオ レコメンデーション、および同じ都市。
その中で、生放送広場と動画推薦はシステムが推薦する自然なトラフィックであり、排水動画のコンテンツラベルが十分に正確でないと、持ち込まれた生放送視聴者を維持することは容易ではありません.
また、トラフィックの正確性は、ユーザーがライブ配信ルームに滞在している時間やインタラクション率などのデータからも判断できます。トラフィックの精度が高ければ、自然な生放送ルームのコンバージョンは高くなります。
また、自然トラフィックの割合が小さい場合は、ライブ配信ルームのトラフィックが多いにもかかわらず、対象顧客ではなく、価値のないトラフィック グループであることを意味します。
3. ライブ製品データ
実際、マーチャントは自社の製品をよく知っていますが、ユーザーがライブ放送ルームで何を購入する傾向があるかを把握していないため、常に調査する必要があります。視聴者の好みに応じて、生放送室でホットな製品をゆっくりと整理する必要があります。
したがって、初心者は毎回生放送室で製品をレビューする必要があります.まず、生放送室で人気モデル、新しいモデル、潜在モデルなどのさまざまなタイプの製品の露出と変換を確認できます.
(データソース: Feigua Investment、データは顧客によって承認され、感度が低下しています)
また、人気機種の露出やコンバージョンを時間間隔ごとに分析し、コンバージョンが高いときはセリフや操作を再現し、コンバージョンが低いときは生放送の動作を調整することもできます。
例えば、【期間別商品レビュー】機能を使えば、同じ商品でも説明の時期によって商品露出クリック数や注文量データに大きな違いがあることが分かります。
(データソース: Feigua Investment、データは顧客によって承認され、感度が低下しています)
現時点では、生放送のビデオ再生を組み合わせて、2 つの製品説明のスピーキング スキル、リズム、チームワークの違いを確認し、異なるコンバージョン率の理由を見つけ、スピーキング スキルとリズムの特徴を確認して要約することができます。生放送室専用の運用方法・技術を確立し、その後の生放送に流用する。