[抖音直播数据分析实操手册②]（以用户指标拆解直播数据）

本文要与你分享的是拆解直播数据以及针对性优化的第二部分，从用户的角度对直播间数据进行拆解。

前一篇内容“现场数据分析实操手册1(数据优化+误区纠正)”中，我们已经共同学习了直播间数据的3大误区，4大点，相信大家都已经通过数据反馈确立了直播间下阶段的发展理念，而且我们对直播数据的关注也是为了获得平台的认可。

在重要的数据共享完成后，接下来就进入实际指标中了，也就是用用户行为指标拆解直播数据。

先要弄清楚"用户行为"的定义？实际上是反应用户在直播间转化意图的程度。

现在就直接进入主题了。

涨粉数据：关于用户引导和转化的能力。

首先要关注的数据是涨粉数据，粉丝来源方面分别关注的点是直播涨粉以及视频涨粉所占比例，不同的来源也对应着不同的转化路径。

比方说通过直播涨粉，是因为在直播过程中对内容的展示吸引了用户，然后变成了粉丝，那么这样按照这样的直播内容来做直播肯定是没有问题的。

那么如果是通过短视频率上升粉，可能在这个视频中有某个爆款可以让这段视频爆出来，在直播中需要做一些针对性的爆款。

与此同时，影迷资源还决定着整个帐号下一阶段的发展路径是什么，到底是应该从直播的内容中优化，还是更大程度上发力于视频运营。

事实上，每一次直播下来都有一定的流量曝光，那么在直播过程中涨粉是一件非常简单的事。自然，我们更应该多关注粉丝来源，视频涨粉VS直播涨粉比例情况。

在具体的直播场次中，我们可以对粉丝源进行详细的分析，根据抖音版数据[互动分析]界面下的观众来源，可以了解直播间用户的主要来源。

首先，如果直播涨粉率达到70%以上，那么就可以判定该账号主要的涨粉来源是直播，反之，短视频涨粉占比较大的话，可能需要更多在直播间人设性的内容输出。

二是转粉速率。一般说来，如果在现场观看粉丝人数低于30%，那还剩70%不属于粉丝，那么这样的一个直播间在整场转粉率达到2%以上的话，那么这样的一个直播间就是一个不错的数值，此处所述的度量，当然在不同行业有不同的指标，此处仅供参考。

举个例子，该品牌自播“贵人鸟童鞋母婴旗舰店”7月25日的直播活动，通过[直播详情]，转粉率高达2.78%，这样的一个转粉率对整个直播间的整体进量来说非常不错。

这个反映了整个直播间对于粉丝们的激动引导，可以通过直播方式有效地将这些新观众转化成粉丝。

2、观看人数/观看人数：观看人数：直播次数。

另外，在用户行为中，第二个数据维度是观看人数和观看人数，这一数据点反映了直播间重复进入率。

一般说来，在整个直播过程中，大概有10个人观看了直播，但他们来了20多次，那就是观看人数的平均值：观看人数是20:10。

这种数据比率还反映了直播间的两大特征，即产品粘性和主播粘性。

首先是产品粘性。

我们经常见到的一些头主播，他们会买很多产品，因为他们拥有活动价格的优势，就会让用户知道自己直播间的产品很便宜，用户还可以放心地来看产品，消费者还可以放心地来看下是什么产品。

第一，这些头主播的带货能力值得大家认可，其次很多观众进进出出，也是因为这些头主播的影响力。正是因为头版主持人，在过款方面有很大的优势，所以用户不断地走进他们的直播间，

反映的第二点是主持人粘性。

从主播的人设出发，老粉会蹲在直播间里，其实很多玩它的朋友都在直播，经常有老粉在直播间里给主播当水军，老粉会来回复。

老玩家可能在主播开始的一段时间里没有什么事情，就是愿意在直播间唠叨，就是愿意成为直播间的一份子，也会反复多次。

因此观看观众人数：观看人数其实是反映重复进入直播间的比率，再影响因素就是这两个方面，产品粘性和主播粘性。

3、用户停留时间：新、老粉丝停留指标判定。

三是使用者的停留时间问题。

这一段逗留时间，有两个大家关注的方面，一是老粉的停留时间，这里的壁虎设定了一个最低停留时间限度，老粉的平均停留时间不能低于1分30秒。

这是老粉丝对直播间的一项粘性指标，如果粉丝在直播间逗留的时间越短，就证明复工率越低，内容能够保持用户粘性的水平也是非常低的。

希望直播间能有这样一个节目，把节目发展到一定程度，是积累下来很关键的一个点，比如线下门店定期举办活动，目的也是为了让老粉们不断地来店里复购，也是一个很重要的反馈依据。

看看抖音版，不管是在屏幕上的实时数据还是特定的现场数据，都会有[人均观看时间长](即用户停留时间长)。

数据的第二维是新粉停留时间，即引导用户转换成新粉留在直播间。

在这里，壁虎观察得到的最小限制是不少于45秒。若要进阶并获得更多的自然流量，让平台认可是高品质的直播间，还给大家设定一个进阶目标为1分30秒。

新玩家停留的时间，其实反馈的就是主播能否吸引新用户，其实现在有很多非常好的账号在运营过程中遇到了“粉丝瓶颈”。

还有许多老用户在直播间蹲守，然后导致主播经常去评论区回复老粉的评论，这样就会导致账号对新粉的引导衰弱，让新粉进入直播间后没有归属感。

就直播直播的长效发展而言，如果没有新粉丝的涌入，整个直播平台的长期生存能力都会相对薄弱，因此既要关注老粉的停留时间，也要看有没有新粉引导，能否让新人在直播中保持好状态。

4，交互式数据：直接影响进入流量的构成。

再来看下一个数据维度，用户行为数据中第四个点，交互数据。

这个部分还是大家比较好理解的，像这些留言，评论，购物车点击，商品点击都是交互数据。事实上，在进行语音设计之前进行直播时，也是十分注重这四点。

事实上许多主播在操作话术时，并不知道如何引导粉丝互动起到了什么作用，做这个事情的目的，是一个互动的非受益性指标，用户不用在直播间花钱就能达到。

这类数据指标比较好引导，也是可以影响直播间下一阶段进入直播间的，互动数据就是需要主播以及助播在直播间中的引导。

例如：

"为主持人点点赞，点点关注"""拿起你的小手，为主持人点点赞"

等等，而且整场评论互动要做些有趣的引导，最好不要在直播间里只说一些“想要的扣个想要的”“扣了想要的给你先发货”等等。

而我们要做的就是让屏幕前的用户能真实地感受到，主播是直播中的一些真实人物。

比如，去为他提供一个优惠活动，你可以问问：

「这些宝物觉得这波活动不适合？」"你方报价优劣吗？"「我这一波为你们争取的好处，真是拼尽全力」

等等这种人设型的真实性的互动。

推车点击商品点击的时候，实际上要依靠助播做一些引导，比如将手机放在镜头前，对着摄像头说：

请点击下面的购物车X号链接订购购买。

这将有非常多的用户，会跟随这一动作去点购物车，点击商品的动作，因为购买也可以是下意识的引导。

5、粉丝活跃时间分布：突破流量瓶颈消费者。

第5个数据维度是粉丝活跃时间分布，这里也被划分为每天活动时段和每周活动时段。

注意这一数据实际上有两点需要了解，首先，粉丝们在哪个时段里都活跃着，以便知道什么时候直播才能最大限度地吸引粉丝，让粉丝最大程度地进入直播间，产生购买行为。