最近和很多抖音上的商家朋友交流，發現大家在抖音直播這件事上，有一個共同感受，那就是緊張。

每天直播開啟，運營負責人都要蹲在電腦前，看著實時大屏上不斷滾動的數據，時刻準備著讓主播、場控、投手調整直播節奏，商品節奏，投放節奏。

為什么會這樣？

第一，? 抖音直播間流量是實時變動的，系統基于直播間內用戶的正反饋進行流量推薦。也就是說，系統會記錄直播間的實時數據，根據每五分鐘內直播間的互動、商品轉化進行下一個階段的推流。如果某一個環節出現問題，導致轉化降低，不及時進行調整，那么接下來的一段時間很可能會進入流量的負增長。

第二，? 抖音每一場直播，都會參考該直播間的近期直播數據，進行整體流量的分配。比如，上一場直播間爆掉，數據做的非常漂亮。那么，這一場開場的時候很有可能會得到更多的流量，不僅如此，整場的看播用戶量也會比往期直播的看播用戶數量得到一定的提升。但是，如果看播用戶多了，但轉化率、關注率、互動率等指標并沒有得到提升，那么接下來的第二場、第三場將逐漸被打回原形。

第三，? 抖音不同于其他電商直播平臺，抖音直播間的入口出奇的多，除了最主要的默認推薦外，還包含同城頁、廣場頁、關注頁、話題頁、活動頁等等。每個頻道都存在相對獨立的生態結構，一旦失衡，也將對直播間帶來一定的打擊。

源于以上幾點，運營的負責人們，不得不時刻的盯數據，而且在每一場直播后也要通過數據進行復盤，為下一場直播做好準備，迎接新的開始。

那么，數據到底應該怎么看？應該重點看哪些數據？如何根據數據進行優化？是本篇文章需要重點要跟大家分享的內容，希望能為所有奮斗在抖音電商直播上的朋友們帶來幫助。

?01? 相關數據工具的介紹

一般來說，運營的同學關注的數據工具會分為兩大類，第一方數據和第三方數據。

第一方數據平臺，就是巨量于1月推出的“電商羅盤”，該功能分為商家視角和達人視角。商家視角的羅盤是抖店后臺中的功能板塊，商家視角下的羅盤功能主要用來針對店鋪，也就是商家的生意進行分析診斷，包括達人診斷、用戶診斷、服務診斷、內容診斷、商品診斷、直播診斷六大方向。而達人視角的羅盤則是在百應后臺中的功能模塊，主要用來為帶貨賬號的直播進行診斷分析。

兩種視角最大的不同在于分析目標上，商家視角下能看到自己商品帶過貨的所有的直播間數據，更多是站在生意的角度上對日銷復盤，并基于數據調整渠道策略、商品策略、內容策略和投放策略。而達人視角則是集中在達人自身的成長上，能夠看到近90日所有直播場次的詳細數據，并可以基于不同場次的數據對比，來不斷的優化直播節奏、選品組品、主播話術等。

第三方數據平臺包括蟬媽媽、飛瓜數據、卡思數據等平臺。這些平臺披露的數據維度、數據顆粒度會遠不如電商羅盤。但是，它們可以搜集到更多達人、用戶、商家的數據，提供更全面的視角。因此，我們通常是用第三方平臺來找同一個賽道下的標桿、來看競爭對手、來分析自己所處賽道整體大盤的走向。

兩大類數據平臺的應用場景完全不同，所以大家一定不要混為一談，而是應該針對不同目標選取相應的數據產品。

這篇文章將從達人視角為大家分享如何通過抖音“電商羅盤”來做直播間的復盤及相應的直播間優化思路。

02? 達人視角下的“電商羅盤”功能拆解

在電商羅盤中，我們重點要講的是“直播明細”這個菜單下的功能。

通過該功能，可以看到近90日所有直播數據，并進行相關分析。

點擊進入一場直播數據詳情后，在數據分析版塊我們會得到“實時趨勢”、“流量轉化”、“商品列表”、“用戶畫像”、“廣告轉化”五大頁面。其中，前4個頁面都是我們平時要經常用到的功能。

“實時趨勢”，用來對該場直播進行流量趨勢復盤，分析直播間流量承接、轉化的能力，尋找優化方向；

“流量轉化”，用來對該場直播的流量入口進行復盤，分析直播間流量來源，判斷直播間流量健康度；

“商品列表”，用來對該場直播的商品售賣情況進行復盤，優化直播間內的選品、組品及主播的商品話術；

“用戶畫像”，用來對該場直播的看播、購買用戶進行復盤，基于用戶畫像判斷直播間標簽的準確度。

接下來我們對各個功能模塊的用法分別進行闡述。

1、實時趨勢

在實時趨勢模塊中，系統給了我們4大指標，分別是人氣指標、互動指標、商品指標和訂單指標。實際上，正如我在卡思學院線下課中給大家分享的一樣，這四大指標就是直播間重點考核并進行流量分配的依據。

其中，人氣指標包含直播間觀看人數、最高在線人數、平均在線人數等，是直播間整體流量的體現，而人氣指標更多會受到互動指標和商品指標的影響。

正如開篇所說，系統會基于當前直播間在互動和商品上的轉化率，放大或縮小流量推薦。

互動指標反應的是用戶對于直播間內容的興趣，如用戶平均停留時長、評論、點贊、關注等。而商品指標反應的是用戶對于商品的興趣，最直接的體現就是商品轉化漏斗，從商品曝光到商品點擊再到訂單轉化。

而最后，訂單指標則是變現效率的體現，包括平臺更重視的GPM（千次展現成交額）；商家更重視的PPM（千次展現利潤）等等。

從人氣指標角度來看，互動指標和商品指標起到的是放大和校準的作用，指標越優秀，系統為直播間分配的用戶就會越多，同時，系統還會基于已轉化用戶不斷調整推薦用戶的畫像，對流量進行校準。

而從訂單指標的角度來看，互動和商品指標起到的則是促進的作用，互動可以促進直播間氛圍，刺激用戶進行更多的沖動性購買。而商品指標則在于整體的轉化漏斗效率的提升，在漏斗中，訂單轉化本就是最后一個環節。

因此，在對直播趨勢實時分析中，我們也應該將重點落在以上幾個指標維度上。

先看人氣指標。

同時點開進入直播間、離開直播間和實時在線人數，我們可以得到下圖的曲線。如果，離開人數高于進入及同時在線人數，那么，可以代表當前直播間用戶正在被“勸退”，接下來一段時間，整體流量很可能會面臨一個下滑的趨勢。這種情況下，應該找到該場直播的錄屏，尋找對應時間段上導致用戶離開直播間的原因。

再看互動指標和商品指標。

我們可以分別點選互動指標和商品指標的核心數據，比如互動中點關注、評論；商品中的曝光、點擊，然后去和人氣指標進行對比。由此可以得到互動、商品指標對于流量趨勢的影響。

如上圖，該直播間是比較典型的垂類商品的品牌直播間，主播并不善于做互動引導，因此，流量與商品指標更相關。如果想讓該直播間突破當前的流量池，更應該加強互動上的引導，拉起更多看播用戶對于直播間內容的興趣，提高用戶的有效停留及互動率。

其實，我們在盯實時大盤數據的時候也可以用此方法，實時調整直播策略。而且效果也會好很多。

除了分維度觀察實時數據外，還可以針對主播在直播間的行為，對單商品的流量趨勢進行分析。

如上圖，我們可以點擊講解商品、發放優惠券等按鈕，同時將時間范圍縮小至5分鐘。這樣我們就可以看到每個商品下的數據曲線，再結合該商品的轉化漏斗，就可以針對單個商品進行優化。

2、流量轉化

在流量轉化模塊中，系統提供了如下幾大功能：

我們率先要看的就是該場直播的流量構成，流量構成決定的是直播間流量的健康度。之前也和大家分享過直播間流量的組成部分：

直播間流量由付費流量和免費流量組成，免費流量中最主要的流量來源是直播推薦和短視頻推薦，在直播推薦中，默認推薦頁中的推薦feed流應占最高的比例。

這里面，給大家一些基于經驗上的數據參考。

對于垂類電商直播間而言，在單場直播中，建議推薦feed流占比要大于50%，單支短視頻引流占比不超過20%，關注占比不超過15%。如果進行投放，建議推薦feed流占比大于投放占比。

對于自然流量入口而言，短視頻引流決定性的因素是短視頻的曝光量和直播間入口的點擊率；關注頁引流的決定性因素是粉絲在直播間的活躍度；而推薦feed流的決定性因素卻是受直播間內的轉化影響。如果其他流量占比過高則意味著該渠道引入的用戶在直播間內缺少轉化環節，沒有激發推薦feed流的推薦流量。

比如，短視頻引流過高很有可能是短視頻推薦的商品并非是直播間主要售賣的商品，或者因為短視頻劇情、演員表現過于精彩，導致通過短視頻進入直播間的用戶興趣點并未集中在商品上；關注流量過高有可能是當前主要售賣的商品已經是大部分粉絲的已購商品，導致粉絲缺乏購買興趣等。廣告占比也是同理，我們通過千川為直播間引流，最主要的目的是要撬動自然流量，做出更好的GPM，而不應該講精力聚焦于投放計劃的ROI。

然后，我們再來看直播間流量趨勢。

在這里，我更多是用來判斷主播承接付費流量的能力。如上圖，千川共為直播間帶來了兩波集中性流量，但是并沒有帶動自然流量產生明顯的增長，因此導致整個計劃放量減緩。也就是說，該直播間承接流量的能力有限，投手應根據主播承接能力調整投放計劃，而直播團隊也應該進行預演，思考如何承接更高的流量。

接下來是直播間的商品轉化漏斗。

通過這個數據，我們的目的是要找出商品轉化鏈路中的問題。

在轉化漏斗中，會包含五層轉化率，分別是從進入到曝光；從曝光到點擊；從點擊到生單；從生單到成交，以及從進入到成交。

其中，從進入到曝光和從生單到成交是最容易優化的環節。一般而言，只要直播間引流的人群足夠精準，主播一直在講商品且有點擊商品講解的操作，那么進入到曝光的轉化率一般都不會太低，這個轉化率建議能保證在80%以上。而從生單到成交環節，除非是高客單商品，用戶存在一定的考慮期外，轉化率也不會太低，建議能夠保證在90%以上，如果轉化率過低的話，主播可以加一些催單的話術，通過稀缺性的賣點提高轉化率。

接下來，我們來看從曝光到點擊，顧名思義，用戶看到了商品但是并沒有產生點擊購物車鏈接或者點擊講解卡片的操作。基于此出發點思考，是否是商品本身并不符合直播間用戶對商品的興趣？是否是主播的講解話術有問題，沒有激發用戶對商品的興趣等。

再看從點擊到生單，代表用戶打開了商品詳情卻沒有下單。這里面存在的問題會比較多，比如商詳頁和主播描述不符；商詳頁有差評；商品客單價過高，或者商品并非用戶真實所需等等。

最后是進入到成交的轉化率，代表的是流量到變現的轉化率，這個指標對于系統評判同賽道不同直播間變現效率會有很大的影響。試問，處于同一賽道的直播間中是不是哪個的轉化率更高，系統就更愿意將流量分配給哪個？因此，我們做每一層級的優化，最終還是為了優化直播間整體的轉化率，以獲得更多的用戶推薦。

再然后，是流量轉化的最后一個模塊，引流短視頻分析。