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【直播数据大盘】发现抖音直播间卖货风向

   日期:2024-11-04     移动:http://keant.xrbh.cn/quote/13590.html

【直播数据大盘】发现抖音直播间卖货风向

飞瓜数据的【直播数据大盘】功能,可及时了解各个品类目前带货直播热度与实时观众热度、上架商品热度等数据,了解直播间卖货风向,并支持查看各品类今日/近90天直播趋势。

 

【路径】数据大盘 - 直播数据大盘

【目的】:1.发现品类近90天推广趋势,判断直播间卖货风向

                 2.查看商品今/昨日抖音推广数据,判断推广峰值

                 3.通过各品类推广播主画像,更好定位优质带货播主




1.查看今日实时直播动态,掌握平台流量趋势


在【实时直播动态】模块,可分钟级查看抖音直播间热度,并通过查看实时带货热度、观众热度、上架商品热度等值,掌握今日抖音直播间的流量趋势。


* 直播间热度越高,开播时获得流量的几率越大。


2.查看品类近90天推广趋势,判断推广峰值


在【直播趋势】模块,支持按四级类目查看不同类目的直播关键数据,并可按达人类型进行筛选,更好判断品类在抖音的直播推广热度。


案例:比如我们想知道近期自播号推广防晒霜的场均人气数据。

路径:1.在【热卖品类】中,选择【美妆-美容护肤-防晒-防晒霜】;

          2.在【达人类型】中,选择【自播】;

          3.自定义近90天内的任意时间。


如果想进一步判断商品的最佳推广时间,比如用户大多在什么时候购买这类商品?或者什么时候要加大推广力度?可在【时间筛选】中,选择【昨天】或【自定义日期】,通过24小时内的商品推广趋势,发现商品的热度值。




3.通过直播间弹幕关注点,了解用户的品类需求


【弹幕关注点】模块,根据商品消费者的直播弹幕聚合而成,反应消费者对该类目的关注点(仅统计一级类目)


案例:比如我们想知道最近美妆直播间观众都在弹幕发什么?

路径:在热卖品类中选择【美妆】


可以看到,功效词占比高达21.7%,其中,防晒、提亮、美白相关词近期提及频率较高,那么商家可以围绕这些关键词进行内容文案或话术调整。




4.判断自身在直播大盘中的等级,学习TOP直播间


【直播间层级热力图】功能,将抖音实时开播的直播间按【销售数据】和【人气数据】进行区块划分,通过横纵坐标之间的立体分析,帮助用户快速定位自身的行业水平。


【销售数据】(横坐标)分为 销售额、销量、带货转化率、平均UV价值、平均客单价 5个指标

【人气数据】(纵坐标)分为 观看人次、平均在线人数、平均停留时长、商品上架数  4个指标


案例:以“女装”直播间为例。


Step1在横坐标和纵坐标分别选定想查看的指标


比如我们想知道如何高销售额女装直播间的观众留存情况,可以分别在横纵坐标选择“销售额”和“平均停留时长”。越向右、越向上的区间,表示该区间的直播间不仅销售额高、观众的平均停留时长也很高。



Step2:点击坐标轴“层级1-层级4”和“D-S+”来快速定位区间,获取区间关键数据


比如我们同时选定“S” 和“层级3”,通过热力图上方的概览,可以知道在“层级S-3”区间内的女装直播间场均销售额是2.5w-5w,平均停留时长是1m9s。


除此以外,还可以通过将场观、分钟销售额产出等数据,与自身直播间数据进行对比,来判断自身所处的等级。



Step3:点击小方块,深度复盘优质直播间数据。


每个小方块内的数字代表该区间内的直播间数量。数值越大,说明区间内的直播间越多,小方块颜色越红。若小方块为空,则说明该区间无对应的直播间。


通过点击小方块内的数值,可以快速定位该区间内的TOP10直播,通过深度复盘优质直播间数据,取长补短。




5.查看带货播主分布,快速定位优质带货主播


在【直播达人】模块,我们可以通过推广达人的类型、性别、年龄、粉丝量级行业分布,快速找到适合推广该品类的带货播主。


案例:比如我们想知道最近哪些达人在直播间推广防晒产品?

路径:在【热卖品类】中选择【美妆-美容护肤-防晒】后,将时间选择为近30天。


可以发现,近30天推广过防晒商品的达人中,品牌自播号的销售额占比为27.66%,头部红人占比23.29%,带货达人占比49.05%。


通过右侧的趋势图,可以快速查看每日的达人销售占比情况。比如我们发现3月8日当天,头部红人的占比达到30.48%。那么结合飞瓜的【直播带货达人】功能,就可以快速定位当天的带货主播。



除此以外,还可以结合达人画像,进一步查看各品类商品直播推广达人的性别、年龄、地域、粉丝量分布等。


比如我们看到,[防晒] 的推广达人以女性为主,且年龄集中在31-40岁,而男性推广达人年龄则集中在30岁以下。同时,通过粉丝量级分布,我们发现50-100w的腰部达人数量占比不到5%,但销售转化率却远超其他达人,那么商家在选择投放达人时就可以有所侧重。




6.通过看播观众画像,初步判断品类观众喜好


在【看播观众画像】模块,我们可以通过性别、性别及地域分布,了解品类看播观众的整体画像。同时结合购买偏好分布、视频喜好分布等,为商家选品、视频内容方向定位,提供更多思路。


案例:


以【露酒/果酒/预调酒】品类为例,我们发现虽然直播间男性观众占比超过70%,但女性观众的TGI达到107.8,尤其24-30岁女性,对品类表现出较高的消费意愿。


结合【购买偏好分布】和【视频喜爱偏好分布】,我们发现该品类的观众还喜欢购买美容护肤、零食生鲜品类,同时经常观看运动、文艺、母婴等视频,那么品类商家在推广时就可以结合相关元素,更好调动女性用户的购买意愿。


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