視頻號直播數據怎么看？

視頻號今年在電商賽道的動作稱得上是頻繁，不管是上線的視頻號小店，還是視頻號助手上線的直播帶貨大屏等功能性產品，可以看出視頻號團隊正在逐步完善其他商業化基礎設施和管理規則。

數據大屏面面觀

數據大屏，是作為視頻號直播的數據指南針而存在，告訴主播和商家，如何優化流量轉化效率，往哪個方向去提升銷售額。

進入數據大屏的路徑

① 直播中：直播管理——直播間管理——數據大屏

② 直播后：數據中心——直播數據——單場數據——數據詳情——數據大屏

注意，直播中可以實時看到數據大屏，意味著它的意義不只是事后復盤，更在于直播當下，主播、場控、運營、投手，都可以看到大屏上不斷更新的數據。

這就是直播的復雜度：開播后，數據反饋的及時性會牽起每個人的神經，調動著直播節奏，商品節奏，投放節奏。

進入后會看到視頻號的直播數據大屏，共分為六塊區域

① 整體核心數據

處在最醒目的位置上，尤其是累計成交額，帶貨的時候會實時跳動，非常刺激

② 成交數據

默認顯示最近5分鐘的成交金額、成交訂單、成交人數，可以實時掌握成交變化趨勢（運營，主播重點關注）

③ 流量數據

顯示實時流量、流量來源及互動數據，以前看直播是否有公域的人來，只能盯著直播屏幕上的場觀來判斷，現在則有了更精確的信源

④ 商品列表

顯示商品信息、交易情況及用戶點擊/成交等數據，據此優化直播選品組品

⑤ 轉化分析

顯示流量及商品的漏斗轉化，可用于每場直播的橫向對比，判斷運營動作、直播話術的調整對轉化的影響

總結

流量數據穩在線

轉化分析提成交

商品分析辨爆品

用戶畫像看匹配

詳細數據拆解 流量數據穩在線

顯示流量及商品的漏斗轉化，可用于每場直播的橫向對比，判斷運營動作、直播話術的調整對轉化的影響

從左至右，依次是實時流量、流量來源、互動數據

高質量直播間的關鍵數據：

·實時在線人數

·評論人數

·實時在線人數

·實時在線人數=進房人數-離開人數

如果一段時間內的離開人數高于進房人數，流量勢必下滑，可以從這幾方面找原因：

1.看進房人數，主要是從哪里來的（切換到“來源”就能看見）。

2.如果是分享和公眾號來的，你都可以認為是私域和私域的外延，這群人如果留不住，只能說你的內容太差了，自己人都不認。

3.如果是公域來的，可能是內容與用戶不匹配，可以去“用戶畫像”那個小窗口再確認下。

聯系這段時間內的直播間內容，福袋開獎/進入賣貨節奏/直播故障等節點可能導致用戶大批量離開。

·?分析直播間的進房、離開、停留時長情況，以便實時調整主播的講解/上品營銷節奏。

·分析直播間的在線人數。根據熱度去判斷是否要開始推高毛利、普適的商品。

·分析直播間用戶來源，判斷哪個渠道有爆發潛力，做實時的引流。分析私域引流效果。

·分析直播間用戶畫像，判斷直播間講解商品類型（老客換新品，新客換爆品)。

轉化分析提成交

轉化分析這里，是以漏斗形式，顯示每一層級的轉化率。

·流量轉化漏斗包含五層轉化率

·從觀看到曝光

·從曝光到點擊

·從點擊到生單

·從生單到成交

·以及從觀看到成交

在數據分析中，漏斗可以直觀地顯示哪個層級的流失最高，從而快速定位整體鏈路中的問題。

① 從觀看到曝光

② 從曝光到點擊

③ 從點擊到生單

④ 從生單到成交

⑤ 而從觀看到成交

商品分析辨爆品

顯示流量及商品的漏斗轉化，可用于每場直播的橫向對比，判斷運營動作、直播話術的調整對轉化的影響

兩個指標

曝光點擊率

點擊成交轉化率

單個商品的曝光點擊率和點擊成交轉化率，可以和整體的轉化率做對比。直播帶貨的選品、組品策略需要不斷測試，不同主播、不同直播場次的帶貨效果都會不同。

除了通過數據分析選品效果，更要找到背后的選品邏輯，這需要一次次帶貨的體感和經驗。

用戶畫像看匹配

用戶畫像這里，提供了“僅看成交用戶”的選擇，用來比對觀看直播的用戶畫像和實際成交的用戶畫像，這兩者的重合度，越高越好。

重點關注三項數據

實時流量數據

·分析直播間的進房、離開、停留時長情況，以便實時調整主播的講解/上品營銷節奏。

·分析直播間的在線人數。根據熱度去判斷是否要開始推高毛利、普適的商品。

·分析直播間用戶來源，判斷哪個渠道有爆發潛力，做實時的引流。分析私域引流效果。

·分析直播間用戶畫像，判斷直播間講解商品類型（老客換新品，新客換爆品)。

實時互動數據

·分析直播間互動效果（熱度、粉絲團、關注等），每次互動玩法后是否帶來效果，有效果后是否帶來進房以及后續的成交。

·分析熱度和進房的趨勢，掌握投流、節奏安排的方法。

實時交易數據

分析商品成交轉化率。商品的受眾，以及不同受眾對于商品的感興趣程度、消費能力。分析進房人群轉化率，幫助分析目前的直播間吸引程度，調節話術貨盤等。

分析購買人群畫像，從而判斷商品品類的受眾。

分析退款率，退款率可能對應刷單、貨盤重復度高、商品被其他類似直播間比下去了等問題，從而調整貨盤和上品順序，以及調整對于輪班主播的GMV考核指標，以便滿足KPI預期。

分析單個商品的成交轉化、退款、庫存情況，決定商品要不要繼續掛著，要不要調整順序，要不要補貨。

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