2022年，中国在线零售用户规模将达到845亿人，占互联网用户总数的79%2%，实物商品网上零售额达到138万亿元，同比增长489%。电商平台已成为市场经济中不可或缺的重要营销平台，而直播作为电商中一种新的营销模式，市场份额快速提升，到2023年，我国直播规模将在4%左右92万亿元，虽然增速较上年有所放缓，但仍高达40%。
无数商家和主播纷纷奔向直播电商行业，加入这场“春秋大赛”。 要想在这样一个“内卷化”的行业中生存下去，商家势必要及时调整直播策略，优化直播效果，在众多竞争者中脱颖而出，带动GMV的增长。
在这种情况下，作为数据分析师，您肯定会被赋予在直播间分析数据的任务。 流量、交互和交易是进行实时数据审查和分析时需要关注的三个方面。 直播结束后，需要从各类数据中提取价值，了解整个直播的转化效果，分析当期采用的直播策略是否为转化和交易带来了增长。
梳理、洞察、回顾是数字化时代电商运营最基础、最关键的操作，这样才能最精益求精，不断提升直播效果。
今天，我们将以电商直播分析为例，通过数据看盘对GMV进行全方位分析，并从多个角度提出调整直播策略的建议。
文章和图片都是由 Finesoft 的明星产品 Finebi 制作的！
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一、业务背景
A公司是全球领先的跨境电商出口平台，致力于为全球客户提供优质的服务。 海外网红销售作为A公司营销的重要手段之一，是吸引客户、增加销量的有效途径。 近三年来，海外网红的GMV一直在增长，然而，今年网红的营销量有所放缓，给公司的业务发展带来了一定的挑战和压力。
下图说明了公司的影响者业务流程。
2. 需求痛点
为了找出海外网红营销量放缓的原因，有必要对今年的网红流量、营销策略和活动数据进行深入挖掘和打分，通过明确可操作的OKR（目标和关键结果）和关键目标，制定更有效的对策和计划。
同时，利用数据分析还可以发现新的海外网红资源，拓展公司的营销渠道，更好地满足客户需求，提升公司在市场上的竞争力和盈利能力。
与网红一起分析GMV增速放缓的主要思路包括以下四个方面：
现状分析：深入了解近三年的GMV趋势图和业务流程，理清业务的发展历程和趋势。
数据分析：分析带来流量的网红，关注网红平均流量、流量转化率、单粉丝订单数、粉丝单价等关键指标。 通过数据挖掘，识别可能的问题点。
溶液：对发现的问题提出解决方案。 聚焦网红招募、选品、相关产品推荐三个方向，提升网红销售效果。
网红商机点：寻找新的有影响力的人合作，为现有有影响力的人提供精选产品，制定促销活动，并制定有效的营销策略。 引入衡量工具来评估绩效并识别潜在的商机。
通过此次分析，我们可以充分了解网络明星GMV增速放缓的原因，制定针对性的解决方案和业务发展策略，提升公司在市场上的竞争力。
在这种情况下，数据在finebi>>>中没有太多编辑，并生成了几个汇总分析表用于图表显示。 在日常工作中，经常需要对Finebi中的原始详细数据进行过滤、合并、分组、汇总、排序，以完成数据处理。
本次分析中数据表处理的逻辑架构如下图所示：
本分析中使用的指标口径如下表所示：
根据GMV趋势图，我们将从以下五个方面分析网络明星GMV增速放缓的原因：
带来流量的影响者：分析单个影响者产生的流量的质量和数量。 可能有一些有影响力的人失去了影响力或吸引力，导致流量放缓。 比较不同影响者的表现，找出流量下降的具体原因。
人均网红流量：观察网红平均流量的变化，检查个别网红的影响力是否明显下降。 分析可能的原因，例如内容更新不足、市场竞争激烈等，以确定是否需要重新评估合作伙伴关系。
流量订单转化率：检查从流量到实际订单的转化率。 转化率低可能表明流量质量问题或购物体验不佳。 通过用户行为分析，发现可能的瓶颈和优化点，提高转化率。
风机人均订单量：检查粉丝的购物行为，分析每个关注者的订单数量变化。 如果出现下降，可能是影响者内容和产品的一致性下降，或者缺乏激励追随者进行购买的活动。 制定提高购物参与度的策略。
风机单价：分析粉丝单价的波动，了解**超值产品销量是否下降或粉丝购物行为发生变化。 采取措施，通过定位商品和增强购物体验来提高平均订单价值。
对这五个组成部分进行环比分析后发现，网红人均流量和粉丝单价与当期比较值相比变化不大，因此我们通过数据定位问题点：带来流量的网红数量减少、 流量订单转化率下降，粉丝人均订单数下降。
问题1：带来流量的网红数量减少
分析思路：通过两个维度，即新老网红和头腰尾网红的分层，我们可以通过将当前值与比较值进行比较来了解网红数量。 数据显示，老网红数量变化不大，而网红占比在头、腰、尾的分布没有明显变化。 然而，新影响者的数量显着减少。
分析发现：在此期间，能够推动有效流量的新注册影响者数量显着减少。
策略：我们对网红的个人形象、性别、粉丝、流量和量进行了全面的评估和分析，并创建了网红画像。 通过这个档案，业务同事能够制定一个实用的招聘策略。 通过对网红画像的分析，我们可以明确优质网红招募的方向：以女性为核心，粉丝超过100K，个性鲜明的网红。 预计这一策略将改善新影响者的招募。
问题二：流量订单转化率下降
分析思路：我们将转化率分解为跳出率和非跳出转化率，发现这两个指标都存在更多问题。 因此，我们决定将它们合并，然后进一步分析每个行业（类别）的转化率和UV份额。
通过对数据的深入分析，我们发现各行业UV占比分布变化不大，但四大类的转化率有所下降。
分析发现：网红带来的产品与他们宣传的形象不符。
策略：
为了达到人货匹配的目标，我们需要推荐网红粉丝感兴趣的品类。 因此，我们对网红男女粉丝感兴趣的类别进行深入分析，并根据分析结果开展相应的推荐活动，以达到匹配人货的最佳效果。
从影响者的角度来看，选择合适的产品需要多种因素的结合。 除了产品本身的销售热度和佣金水平外，产品的适度**也是一个重要的考虑因素。 在为网红选择产品时，需要努力保持产品与网红自身形象的契合度，以提高产品的吸引力和推广效果。 这种整体方法有助于确保选择符合市场趋势，并与影响者的个人品牌形象保持一致，以更好地满足受众的需求并增加销售额。
问题 3：每个风扇的订单数量减少了
分析思路：为了解决每个粉丝订单数量减少的问题，我们将其拆分为两个维度，即购买单个品类的人数和多个品类的交叉购买数量。 然后，我们进一步细分了每个类别中交叉购买的数量和比例，以深入了解具有交叉购买行为的粉丝更喜欢购买哪些类别。 该分析方法旨在发现品类之间的相关性，为增加每个关注者的订单数量提供更具体的数据支持，并帮助业务团队制定更有针对性的推广策略。
分析发现：有行业交叉购买行为的人数和比例有所下降。
策略：为了更好地了解跨品类交叉购买的相关性，我们创建了畅销相关品类的热图，以清楚地显示不同品类之间的相关性。 通过这次分析，我们能够确定如何增加相关产品推荐和商店促销等策略，以增加粉丝的订单数量。
具体来说，我们可以实施诸如补单和减少订单等活动，以鼓励消费者同时购买多种产品。 此外，根据不同品类的特点和用户需求，有针对性地开展相应的营销活动，促进不同品类之间的交叉购买，增加用户购买频率和忠诚度，实现商业价值最大化。 预计这些策略的实施将重新激发消费者的兴趣，并推动交叉购买行为的增加。
通过上述策略，我们衡量了GMV KPI，并发现了一些影响者商机。 为了进一步利用这些机会，我们可以采取以下措施：
首先，为了最大化推广效果，我们需要：根据所选影响者的粉丝感兴趣的类别提出建议这一步可以进一步增加网红的销量，为网红GMV的快速增长提供助推。
其次，在网红销售额相对较高的品类中深入挖掘商机。 我们可以制定更多的促销和产品组合策略，以吸引更多的消费者购买相关产品。 通过这种方式，您可以最大限度地发挥影响者的影响力并进一步推动销售。
最后，通过持续监控和调整关键指标，不断优化营销策略和活动。 这有助于为企业和有影响力的人创造一个更有利的商业环境。 通过不断迭代和改进，我们能够更好地适应市场变化，增加网红GMV的长期增长潜力。
BI工具在电商直播效果分析中发挥着重要作用。 通过深入挖掘数据并分析直播 GMV 趋势、网红营销收入和转化率等关键指标，BI 工具可以为企业提供全面的业务洞察。
希望本文对您和贵公司的直播数据分析有所帮助！
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