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如何做好直播设计的体系化复盘?

本文主要是结合笔者近期参与产品直播项目的思考,总结了自己的一套直播复盘方法论和大家分享。 前言 “直播”作为一个大热领域,用户规模早在 2020 年就突破了 5 亿大关,在“直播+…

本文主要是结合笔者近期参与产品直播项目的思考,总结了自己的一套直播复盘方法论和大家分享。

前言

“直播”作为一个大热领域,用户规模早在 2020 年就突破了 5 亿大关,在“直播+”的模式下,电商、教育甚至是医美,都能在直播领域下找到新赛道,并产生持续性获客。但就是这样一个核心领域,具体要怎么分析复盘,却鲜少看到系统化的文章。本文主要是结合我近期参与产品直播项目的思考,总结了自己的一套直播复盘方法论和大家分享。

为什么要做直播复盘?

虽然“直播+”模式已成为行业趋势,但在产品接入直播模块而产生的付费效益又不明显时,其存在的意义和价值仍时常被挑战,因此首要的就是验证其价值;

同时,新领域缺乏可复用的方法论,只有不断探索、优化、沉淀才能促进其健康化生长;

最后,在产品范围下的直播领域,定向吸引的还是产品用户为主,持续挖掘探索直播能为产品开辟的新赛道,为产品带来拉新,是“直播+”模式对于产品的直接价值体现。

如何做好直播设计的体系化复盘?

直播复盘怎么做?

直播具备快节奏性和强竞争性,在兼顾快速复盘的同时,还需要考虑阶段性的整体化的对直播数据进行监控,因此需要将直播复盘分为快速复盘和阶段复盘 2 个大方向。

1. 快速复盘

在直播结束当天或隔天对昨日数据进行快速复盘,此时重点关注单期直播下的直观数据表现和用户反馈。目的是获得沉淀当天直播的经验并快速应用至后续直播中,是一个不断 PDCA 的过程。

在复盘维度上,可以分为数据侧和用户侧:

数据侧中我们重点聚焦本期的数据表现,同时横向对比其他直播期,去明确本期的数据表现

1)横向对比时,需要将直播关注的 3 大核心数据(总人数、最高在线人数、评论人数、在线时长均值)与其他期对比,明确该期直播的“优劣”。

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当期直播核心数据

2)聚焦本期时,重点关注直播数据的整体在线人数变化趋势,定位到最高在线点,和直播内容拟合,能够帮助我们定位直播的“高光点”。

用户侧中则更关注主播在播、用户在听和答的过程,包含:

  • 直播过程中,用户情绪、反馈异常的节点(如消极发言等),定位用户可能存在的痛点。
  • 固定同学作为“直播观众”时,察觉到的异常问题(如信息衔接不自然等),及时复盘。
  • 在直播间的互动评论中,呼声最高的内容,可以作为后续直播可以“返场”的内容,纳入直播内容需求池中。

2. 阶段复盘

在累计多场直播后,此时最需要的就是阶段性的复盘,从宏观角度对多期直播进行收敛分析,能够帮助我们明确直播对于产品的核心价值,并定位核心用户圈层、吸引点及直播应该要有的“节奏”。

在阶段复盘中,除了数据侧、用户侧外,我们还需要关注市场侧:

数据侧—不同于快速复盘,数据侧我们关注整体宏观角度上直播对产品的价值,以及直播整体的数据表现,热点分布等

1)从直播对产品价值定位来说,在未探索付费的情况下,直播能为产品做的就是吸引新用户,增加用户活跃、延长用户在产品内停留的时长上。

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价值定位时关注的数据范围

在明确价值后,就应该明确后续要如何把直播做的更好,这里数据上可以分为 2 个大的方向,一是热点分析,二是直播节奏分析。

2)热点分析上,需要从单期、分类、词项拆解上看。首先,单期直播就是简单地对单期直播数据进行排序,找到“好”的直播提炼其特征性;其次,分类分析上关注各类直播数据间的横向对比,能从分类数据对比上,看出哪一类直播更吸引用户;最后,通过对每期直播的标题进行词项拆解,筛除掉无意义的词项,再乘以对应期直播的人数,对每个出现 2 次及以上的词项数据取出其对应的单期直播人数均值,即可定位到用户最关注、最能吸引用户的核心关键词。

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热点分析

3)直播节奏分析上,得益于阶段性复盘的庞大数据量,我们可以聚类出多期直播聚类下的直播趋势线,在趋势线上,亦关注 3 大核心点 “拉新、增长、流失”。

a. 用户进入直播的高峰期(即新增高峰),可用于定位直播亮点,并对应布局以留住用户

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用户进入直播节奏分析

b. 通过直播数据排序后的高于中位数直播、低于中位数直播的 2 种直播数据走势的对比,我们能够看出好的直播应有的数据走势应该是什么样的。以我这次分析的直播为例,能够直观看出,“差”的直播在增长黄金期都“爬”的很慢,而在黄金期后直播数据逐渐平缓,“差”的直播数据就成了定局。因此要做的就是在增长黄金期,去尽量促进增长。

如何做好直播设计的体系化复盘?

用户流入流出关系分析

c. 那么在增长黄金期,从产品策略来看,要做的是留住用户?还是尽量去拉新?从数据上,我们有 2 种方式判别,分别是相关性分析和假设分析。在相关性分析中,将新增人数/流失率对标最高在线人数,以数据模型分析其相关性,从相关系数来看哪个指标与最高在线人数相关性最高,即影响最大;在假设分析中,我们可以将“低于中位数”的直播数据中的新增人数/流失率分别对标“高于中位数”直播的数据,其他保持不变,看哪种情况下,最高在线人数是更高,数据是更好的,就可以定位出更应该在哪块发力。

用户侧—要明确直播受众及用户圈层,并针对这部分受众的观看体验,进行服务体验走查,更能够帮我们明确后续业务重心、范围及宣传模式。

在用户圈层上,我们对观众数据清洗,从年龄、性别、地域、渠道等各项维度去定位观众的特征。同时,考虑到直播本身是以产品为载体,其用户圈层基本上与产品本身重合,但会存在一定差异性。因此,此处可以结合 TGI 分析,可以定位到直播用户圈层相较于产品来说的差异点,从而更针对受众进行直播内容调整。

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用户圈层分析

同时,直播本身因其特殊性质,也可类比至服务体验设计的思维,因此在用户侧分析时,从直播前-中-后 3 个大环节上分析用户行为、需求、痛点、快点,从而定位到各个环节直播优化的机会点,推进优化。

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直播-体验地图

市场侧—在市场分析时,我们不仅需要关注那些在直播领域做的好的同类竞品,同时也要去多分析在受众群体中,最近的热门话题是什么,有助于后续在宣发时引出直播核心话题,也能够带领我们思考直播的新赛道,以协助产品拓宽其用户圈层。

小结

直播作为互联网新赛道,直播+的模式可用于产品宣发、获客、促活等各个方面,挑战与机遇并存。但正因为是新赛道,也相对缺乏体系化的方法论。本文主要是分享我在工作中沉淀下来的直播复盘方法论,也欢迎大家有什么见解或者想法也可以与我分享。

以上内容就是“如何做好直播设计的体系化复盘?”的全部内容了,喜欢的小伙伴记得点赞收藏,也可以分享给身边感兴趣的朋友。如果你还想了解更多全媒体电商的相关内容,可以来AdobeEdu设计联盟官方网站获取。

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