2022，直播間生意的增長密碼，藏在這個模型裏

01 

品牌直播，從(cóng)野蠻生長(zhǎng)到精細運營

2021 是品牌自播的元年。抖音、快手等平台相繼提出「興趣電(diàn)商」、「信任電(diàn)商」的新概念，品牌商家聞政策與流量而來，國際品牌、老牌國貨和新銳國貨紛紛入局，直播電(diàn)商行業的發展速度進一步加快，行業交易規模接近萬億市場(chǎng)。

在火熱的電(diàn)商直播大盤下，不少新銳國貨憑借種草營銷、 DTC 營銷迅速崛起，乘風闖(chuǎng)入直播間賽道，與那些品牌心智極強的國際品牌集團同台競技。

過去的 2021 年，直播電商無疑是當下最大的風口之一，也爲不同類型的品牌帶來瞭(le)野蠻生長的土壤。在這場(chǎng)愈發激烈的角逐中，品牌應如何沉澱出獨有的打法？在直播間持續建設品牌力的同時，如何深入打磨運營力，進行更專業化、系統化的精細化運營？

解決這些問題的方向至關重要。畢(bì)竟，直播帶(dài)貨粗放式發展的時代，可能即将面臨結束。

02 

單(dān)店直播間(jiān)精細化運營在爲何所困？

平台算法将某個美妝品牌直播間模糊投放至黑盒人群包；組品設計好與直播流程配合的策略；主播根據精心編(biān)排的話術、腳本開始燃燒自己，介紹産品亮點和美妝技巧，穿插著(zhe)護膚知識，配合限時限購等煽動性表達；潛在消費者不斷進入直播間，主播的高昂情緒和誇張動作牽動整個直播間的氛圍場，也盡可能精細把控住直播節奏。

一場(chǎng)直播落幕，運營開始根據後台的 GPM、ROI  等指标衡量本次直播表現
，而對過程的複盤，卻大多停留在現有數據的表層(céng)。主流的直播數據在後台接入和呈現的，往往是一個「數據看闆」，而沒有提供深度分析；實際上，憑借一個「看闆」，品牌很難找到一種可量化的方式，去探究人
、貨、場如何組合、表現才能沉澱出成功的模型 ——

你知道給(gěi)直播間場(chǎng)景進行一些浮誇布置，或者放一隻貓在桌上，似乎能讓 CTR 提高，但缺乏有效的歸因和數據驗證；

你知道嗨購直播蹦迪帶貨千萬，但無法得知主播的神情、狀态和動作幅度如何潛移默化地作用於(yú)停留時長(zhǎng)和轉粉率；

你知道話術爲王，一套貼合品牌的話術公式也許能讓産(chǎn)品煥發生機、溢價能力愈加高升，但難以去捕捉主播的某個話術搭配或關鍵詞是在哪一秒巧妙擊穿瞭(le)用戶心智，讓 GVR 乘風而起。

直播過程的環境實時變(biàn)化、海量因素影響著(zhe)最終的成交額，而直播間的精細化運營則需要品牌能夠快速識别那些能影響業務經營指标的關鍵變量，並且快速響應，給予對應的策略調整。

我們都知道「人、貨、場」的重要性。而對於(yú)直播間的「場」運營和打磨，並(bìng)非隻看穿透率是否足夠高、是否能帶來源源不斷的流量，在以經營指标結果爲導向時，過程的剖析也同樣重要。

而制勝直播間精細化運營，帶(dài)來生意增長(zhǎng)的新密碼，也許就藏在單店直播間畫像分析模型裏。

03 

如何破局：視頻(pín)理解 + NLP + 知識圖譜(pǔ)

時至今日，抖音直播電(diàn)商滲透率不及 20%，仍存在巨大的增量空間。而在新的流量分配模式下，隻有品牌提高對直播精細化運營的關注與投入，才能建立長(zhǎng)效經營。

嗅到機會的品牌，已經對抖音單(dān)店直播間開始瞭(le)運用算法模型的數字化運營革新。

那麽，要如何爲抖音單店直播進行建模分析？将一場(chǎng)直播「解剖」，拆解提煉出真正影響生意增長的關鍵變(biàn)量呢？

Whale 帷幄應勢(shì)推出瞭(le)「DAM 直播間分析模型」，依托視頻理解、知識圖譜等 CV 算法和 NLP 技術，帶來瞭抖音單店直播間畫像分析的解決通路：

第一步，基於(yú) Whale DAM 本身的空間存儲(chǔ)管理能力，結合 AI 算法處理非結構化數據，可讓品牌存儲(chǔ)每場(chǎng)直播視頻流及對應數據。每一場直播将被解剖爲多個片段，便於檢索和複盤。

第二步，接入和利用多方、多種數據來源與信息。如直播話(huà)術腳本、直播間(jiān)表現數據、統一接入的三方平台指标數據等
。

第三步，結合視頻理解、語義理解、知識圖譜等算法能力，對(duì)直播視頻流進行結構(gòu)化解析。通過相關性分析和歸因分析，挖掘直播過程中影響業務指标（如轉粉率、 UV 價值等）的關鍵變(biàn)量。例如分析主播語速音量、神情狀态、動(dòng)作幅度、口播内容與業務指标變(biàn)化時刻的相關性。

第四步，釋(shì)放 Whale DAM 「直播間(jiān)分析模型」智能分析能力。基於(yú)直播間實時數據變(biàn)化業務指标動态變(biàn)化，評估主播的帶貨表現和話術效果，量化地分析關鍵變(biàn)量如何影響最終指标，從而指導直播運營方案與話術腳本的科學調整、讓單店直播效果最大化。

#知識圖譜(pǔ) vs 超強話(huà)術

值得一提的是，Whale DAM 将知識圖譜應用於(yú)直播效果分析，本質上可以說是一柄高效的利刃。知識圖譜最爲知名的應用有兩例：一是蘋果的 Siri 可對人類語音指令進行語義理解並(bìng)給出智能反饋回應；二是搜索引擎基於(yú)模糊描述也能找到你真正想檢索的本體。在直播電商如火如荼的當下，或許直播間分析也将成爲知識圖譜釋放魔法的新陣地。

通過對品牌所處領域的知識圖譜構建，結合對直播話術的場景總結，能夠幫(bāng)助品牌高效地打磨出成功的話術模型，並(bìng)在一場場直播實踐中對話術模型進行可持續動态優化。當其他品牌還在苦心琢磨話術編排和打磨方法時，應用數字力量的品牌已經早早地通過模型抽離出有量化數據支撐的最佳實踐話術公式。

#分析模型 vs 超級(jí)主播

從(cóng)主播培養和管理的角度來說
，基於(yú)直播間分析模型不僅可以量化主播表現、讓考核更加合理，也能夠發掘高 ROI 的超級主播表現模式、衍生出超級主播能力模型，形成一套高效的主播培養可複制方法論。

除此之外，主播自身狀态也影響著(zhe)穿透率、停留時長(zhǎng)和轉化率，管理人員也可通過模型識别分析主播狀态以調整主播工作節奏，提升直播間服務質量。

每個主播優劣勢不同，自身能力難以統一。但如果能夠提供足夠強的話術，經過有針對(duì)性的培訓，主播在工作執行過程中就能揚長(zhǎng)避短、發揮最佳效果。

直播電商行業已來到下半場(chǎng)，在營銷策略與渠道之外，在塑造品牌力與産(chǎn)品力的同時，如何長效提升直播間「運營力」，是品牌現階段更需要思考的問題。

而在品牌對直播電商精細化運營可能性的探索之旅上，Whale DAM 将助力客戶彙聚直播數據，建立算法模型，讓影響生意增長(zhǎng)的變(biàn)量評估可清晰量化；以對直播間單店畫像的分析，讓直播話術調整、主播人才培養與直播運營方案的調整更有據可依。