作者简介：
赵敏昊，CDA持证人，三年数据分析师经验
在当前直播电商迅猛发展的时代背景下，AI技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，为直播电商带来了革命性的变化。
AI可以通过数据分析和智能推荐等方式，精准匹配用户需求提升GMV（商品交易总额）。 直播结束后需要从数据中挖掘原因，是否对成交带来增长？增长原因是什么？下一次如何改进？通过数据分析可以优化业务效果。
直播行业逐渐进入到“网红化”的阶段，注意力从直播巨头逐渐转移到小主播身上。近期出现了网红带货营销额放缓的现象，如何调整策略改进效果？如下以某App直播数据分析，对流量、转化、成交等指标进行复盘。
某电商平台，网红带货是其营销的一个重要手段，也是吸引客户、提升销售额的有效方式之一。今年网红带货营销额放缓，对业务发展带来了一定的挑战和压力。
为找到导致网红带货营销额放缓的原因，需要通过今年网红流量、营销等数据进行深入挖掘和分析。
分析思路为：
发现问题→分析数据→定位问题→找出原因→提出解决策略→发掘业务机会
将从四个方面进行分析。
首先是现状分析 ，充分了解近三年的GMV趋势图和业务流程；
其次是分析数据 ，包括人均流量、流量转化率、粉丝人均下单量、粉丝客单价等；
然后是解决方案 ，从网红招募、选品、关联产品推荐三个方向解决；
最后是业务机会 ，找到开发优惠活动和营销策略，增加测算工具。
案例数据以近三年的的直播数据为基础，包括浏览人数、下单人数等指标，原始明细数据需要过滤、合并、汇总、排序等，以完成数据预处理，过往三年的GMV数据可供对比参考。
历史数据可以与近一年的数据汇总情况进行对比，包括同比、环比等指标，可以从常见的业务指标中进行选取。
根据GMV的数据情况，可以从人均流量、下单转化率、粉丝人均下单量和粉丝客单价等方面来分析原因。目前AI工具模型发展如火如荼，可以借助AI的功能来进行数据可视化以及相关结论分析。
对相关指标的组成要素进行分析后发现，GMV分解公式=带来流量的网红数量×MEAL×转化率×人均下单量×客单价。其中，MEAL表示“Marketing Exposure per Affiliate Live”（每个网红直播的营销曝光量）。基于行业常见模式的模拟数据，2021-2023年GMV范围在0-3000万人民币，峰值通常出现在11月（双十一）和6月（618大促）。
1. 趋势分析
首先是季节性影响，购物节（6月、11月）GMV占全年30-40%，建议提前资源分配（如网红合作）。其次是稳定性提升，2023年波动减小（标准差下降），表明运营成熟度提高。当期人均流量和粉丝客单价较对比值没有太大变化，通过数据将问题点定位到，带来流量的网红数减少、下单的转化率降低及粉丝人均下单量减少三个方面。
对网红的个人形象、性别、粉丝量以及所带来的流量数和出单量等信息进行综合评估和分析，确定了网红画像，进而可以制定出适当的招募策略， 比如为粉丝量100K以上、有人设的网红。
2. GMV驱动因素
网红数量和客单价是关键杠杆，但数据不一致提示度量问题，人均下单量或曝光量数据需验证。通过分析数据，各行业的UV占比分布变化不大，但其中四个大类目的转化率均出现下降的情况。
为了实现人、货匹配的目标，需要结合网红粉丝所感兴趣的品类进行推荐，可以根据分析结果开展相应的推荐活动，以达到人、货匹配的最佳效果。 为网红选品时，也要尽可能保持产品与网红自身形象的契合，以此提高产品的吸引力和推广效果。
3. 运营策略
通过与行业标杆对比，需要增加头部网红合作（提升网红数量和MEAL），尤其在购物节前。优化转化率，通过A/B测试直播内容。客单价提升，捆绑销售或高单价商品推广。针对粉丝人均下单量减少这一问题，按照两个维度进行拆分，单一品类购买和多品类交叉购买。
可以开展凑单满减活动等促销活动，鼓励消费者同时购买多种商品。根据不同品类的特点和用户需求，针对性地开展相应的营销活动，以促进不同品类之间的交叉购买，提高用户购买频次和忠诚度，实现最大化的商业价值。
直播电商的未来充满无限可能，AI不仅能够优化直播内容、提升用户体验，还能通过数据驱动的决策支持，实现更高效的资源分配和精准营销。AI与直播电商的深度融合，将为行业带来更加智能化、高效化和可持续的发展模式，助力行业迈向更加繁荣的未来。
