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『』直播带货新境界：数据驱动的DRIA模式( 二 )


『』直播带货新境界：数据驱动的DRIA模式
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图1：数据驱动的直播带货DRIA模式
（1）直播开始前：基于4个数据模型提升设计感
直播带货虽然是一场show ， 但要想做到完美就需要进行走心的策划 ， 经过精心策划的、有“设计感”的活动才会让粉丝感动和买单 。可以基于4个模型提升直播活动的设计感 。
粉丝画像模型：作为网红、娱乐明星或是知名人物 ， 在直播前对其粉丝进行画像与分析是必不可少的 。比如：粉丝的性别、年龄、区域、兴趣偏好、关注的话题、购物偏好、消费承受力等 ， 这些数据有助于平台和主播深入洞察粉丝的特征 ， 便于选择拟售卖的产品类型 ， 提前掌握这些信息 ， 有助于避免出现“曲高和寡”、光看不买的情况 。
『』直播带货新境界：数据驱动的DRIA模式
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图2：主播的粉丝画像示例
直播选品模型：基于粉丝画像模型进行产品选型 ， 再结合对可能上线的粉丝的分析预测 ， 可以制定拟售卖的产品组合模型 。平台还可以提前在网上发布问卷调查 ， 让粉丝们列出想购买的产品清单 ， 结合众多粉丝的购买需求 ， 从产品类型、尺寸、价格、样式等方面可以做到更细致、更精准化的选取 ， 让粉丝们感受到平台是在为他们量身定制了产品组合方案 ， 这对于激发粉丝的购买欲望、降低决策难度等是大有益处的 。当然 ， 直播产品选型时还要综合考虑主播人设、直播主题、市场热点和趋势等因素 。
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图3：直播带货的选品分析模型
直播策划模型：直播带货的本质通过场景模拟和重构来缩短粉丝们的购买决策路径 ， 而设计产品的使用场景是可以借助数据的力量的 。正如Netflix使用大数据来构思《纸牌屋》的内容和细节一样 ， 大数据也可以在很多方面提供支持 ， 比如：产品的定价、产品促销方案的策划、直播日期与时段选取、活动H5宣传文案设计、主播造型与道具搭配、直播辅助参与人员的选择等 ， 这些直播方案涉及的要素都可以基于数据分析来决定 ， 甚至可以用A/B test 的方法来设计对比组来评估哪种方案效果更优 。
通过粉丝画像模型、直播选品模型、直播策划模型和精准投放模型就能设计出一套比较完美的直播方案 ， 为直播活动的顺利运行奠定了坚实的基础 。策划出一套有“设计感”的活动方案是直播带货成功的良好开端 。
（2）直播进行中：基于数据监测提升节奏感和参与感
在直播进行过程中 ， 一方面要实时监测相关指标和数据的变化 ， 另一方面就是要基于数据变化适时调整直播的策略 ， 目的就是要提升粉丝的参与感 ， 控制好主播在产品推荐时的节奏感 。
实时监测的数据主要是三个方面：粉丝流量、互动度、带货效果 。涉及的指标有：在线人数、观看人数、最高在线时长、评论次数、送礼次数、链接点击次数、点赞数、下单数、下单金额等 。
『』直播带货新境界：数据驱动的DRIA模式
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图4：直播全程的监测指标体系
当粉丝互动度、带货效果等相关的数据表现异常或不符合预期时 ， 就需要及时进行直播策略的调整 。一般主要调整四个方面 。
调整产品顺序 ， 也就是根据粉丝响应情况 ， 及时调整产品推荐类的型与推荐顺序；
进行营销话术的调整 ， 当粉丝评论出现一些敏感词告警时 ， 或者粉丝们对主播的产品介绍的差评较多时 ， 可以在营销话术上进行调整 。建议主播和平台采用FABE原则进行营销话术的脚本文件设计 。好的营销话术可以拉近与粉丝之间的距离 ， 提高推荐效果 。关于FABE是什么这里不再细说 ， 不知道的可自行脑补下；


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