本文主要以小程序生态里面的爱逛直播为例进行相关的内容展开，聊一聊直播生态里面背后的数据故事，如何从数据层面进行赋能和优化尝试。
2020年上半年操有赞的产品居多，就以爱逛为例：
1 属于微信生态的小程序直播
2 背后有赞战略投资，强关联有赞微商城各种版本，和商城进行了有效的关联。这样就打通了交易系统，形成了小型闭环
3 流量来源微信私域+店铺流量+爱逛划屏推荐（公域流量，类似抖音划屏推荐算法，当然前期为了促活PGC，划屏推荐权重基本都会关联商家对于官方活动的参与和支持程度等，比如官方活动你是不是积极报名参加等）
4 直播间提供互动插件：加油/转发/点赞冲榜，抽奖，发优惠券，无感禁言等，这些都是比较常见的，各类直播平台基本也把用户教育的差不多形成用户习惯了。
那么重点来了，我们尝试从几个数据角度观察，以给直播朋友一些思考：
1、【动销商品 * 单商品占用时间】
☆在直播总容量时间相当情况下，直播商品绝对容量持续增加，动销商品比例及绝对值有下降趋势（动销拐点：不同品类、直播风格拐点不同），这个相信不同类型的直播间可以做自己的数据观测的
☆尝试方向：调整直播商品总数，单位时间的商品展示数量适当降低，也就是加大单个商品的出镜时长；
☆重点关注指标：
1、直播商品数量vs动销占比及绝对值
2、单商品曝光时长vs次均/人均观看时长、支付订单数、加购人数
这点考虑到直播产品都是划屏形式，不断涌入流量，连续的时间轴上流量进入，故单商品的占用时长正比于流量，进而转化。对于单商品的问题循环周期加长，也利于流量对于商品的认知。
2、【流量结构】我们为例的爱逛这个局限在独立小程序商城，私域流量为主，而南抖音北快手则有大批量的公域流量，这点是不同的
☆数据呈现：公域流量基本在35%~40%左右；私域流量在总流程的6成左右，私域流量中约4成来源于商城右侧的“直播中”悬浮图标（店铺“直播中”跳转流量）；（还是以本文举例平台为主）
☆尝试：公域流量的转化，全国发商品占比调整测试；直播期间商城增加强制弹窗跳转小程序的弹窗广告，挖掘直播时段的商城自然流量；发送销售员公告信息（适用于商城/店铺具备分销员功能的）；给兴趣客群推送消息（系统支持SCRM的客户管理和基于公众号或者小程序的模板消息推送）；
☆关注指标：
1、全国发商品占比vs访问支付转化率
2、私域流量占比变化
3、【直播场次中的锚点设置，在线人数】
☆数据呈现：随观看人数减少，最大在线人数同步减少 ，近3场稳定在总观看人数5%左右
☆尝试：设计时间锚点 进行限时折扣、抽奖或其他活动
☆关注指标：
最大在线人数变化、公域流量占比变化（受直播体系动态权重因子影响，会动态加权）
不是直播大玩家，没有流量灌入，都是人肉和平台的滑屏推荐。这点也在考虑，滑屏的其他家的风格形式其实也是竞品咯~
竞品维度拓展：产品、直播形式、视觉布景、主播打扮等
4、【投入产出比ROI】
☆数据呈现：直播间直接ROI 全部低于商城的当日ROI，图表中高于店铺值的1/3/4场次，包含直播间优惠券跳转商城成交。关联数据呈现是，优惠券的投放使用率不高。
☆尝试：调整优惠券金额结构，匹配适用的价格区间的商品结构。
☆关注指标：
支付人数、支付订单数、直播间ROI
5、【连带销售】
☆数据呈现：直播间连带销售水平略高于商城连带销售水平；
☆尝试：优惠套餐—固定包、搭配包
☆关注指标：动销商品比例、直播间连带率
6、【王牌杀手锏】
1、价格优势
直播间产品预告，提前的用户覆盖，建立价格锚定（现在已经很难是商品短缺锚定了，当然也有，不多）。
2、商业层面的矩阵支撑
矩阵流量支持，互相导流促活
3、官方扶持
官方定向流量扶持
以上是简单的几点数据参考，真正的实战中还有更多的数据需要深挖。
