本文作者:qiaoqingyi

抖音直播数据复盘表格(抖音数据复盘模版)

qiaoqingyi 2023-04-15 929

今天给各位分享抖音直播数据复盘表格的知识,其中也会对抖音数据复盘模版进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

抖音数据分析表格怎么做

抖音数据分析表格:这是使用wps设计数据然后自动生成!

用户下滑界面就会出现上面的关注人,进行横屏滑动就可以查看当前的关注列表。之前的双排排版的列表页已经无法恢复了,更新到新版本之后大家只能按照单排列表来看,需要适应一段时间,如果有很多的玩家都反馈这个页面不行说不定之后的版本就会恢复了。

分析目的:

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章兆橡薯的数据中的信息集中和提炼出来,从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中,数据分析可帮助人们做出判断,以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程族者。在产品的整个寿命周期,包如档括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前,要通过广泛的设计调查,分析所得数据以判定设计方向,因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

抖音直播数据复盘表格(抖音数据复盘模版)

抖音直播复盘数据哪里看

抖音直播复盘汪敬数据可以在抖音直播管理后台中看到,你可以根据自己的直播数据可视化查看,搭陵孝了解观众人数、地域分布、来源页面等知稿信息,从而了解直播的表现以及未来的成长性。

抖音后台巨量百应怎么看直播复盘

下面就由小编来为你解答,如何使用Tik Tok直播复盘?

1.账号直播概况诊断可以比较不同账号在同一时间的直播汇总数据的差异,比如比较直播之间的交易额、世春每场游戏的在线人数中位数、1000次观看的交易额中位数、每场游戏的观看时长中位戚返判数,从而了解账号承载能力、流量转化能力、流量规模、内容吸引力的差异。还可以对比同一个账号在不高改同时间段的直播汇总数据变化,重点关注大促期间的数据,与日常数据进行对比,了解大促活动的产出效果。可以通过广告投放、调整产品策略、优化主播语音等方式来改善直播。

2.直播流量诊断可以对不同指标的流量频道进行细分,查看自然和付费频道,以及其细分频道的流量来源比例。如果付费流量渠道占比较高,但转化率低,证明目前的流量投放策略并不能有效帮助提高直播间的交易转化率。可以调整流量投放人群的画像或标签,进行流量投放测试,确定商品在直播间的受众。

3.账号商品策略可以根据账号每次直播的目标。如果以GMV为目标,可以选择成交较多的畅销商品;如果流量处于高峰期,可以选择转化率高的畅销产品;如果目标是吸引新客户,可以选择新客户多的畅销产品。以上是边肖为您带来的关于“如何使用Tik Tok直播?什么方法?”知识,希望这篇文章能很好的帮助到你的小伙伴们。来源:79电子商务网

直播带货数据复盘怎么做?

我是一家直播代运营公司的后台场控。我们可以从抖音电商官方商家后台和工作人员记录等几个来源,获得三大类数据:

直播数据:包含场次、日期、直播时长/小时,单场的PV、UV、粉丝流量占比、评论人数占比、在线人数峰值、平均在线人数、粉丝人均观看时长、新增粉丝数、粉丝团总人数、转粉率等。

电商数据:包含成交人数、销售额、转化率、粉丝下单占比、虚团御UV价值、客单价等。

投放数据:一般投放的数据是由负责投流的投手记录,包含消耗、订单数、GMV、流量、1分钟停留、ROI等。

数据分析的方法差岩各家不同,根据服务的商家品类也不一样。

我们公司叫多啦阿梦(上海)网络科技有限公司,给伊丽莎白雅顿、3CE、SIT.E、MYCLARINS等做品牌直播或念,主要是美妆。我参与的雅顿直播间,今年在抖音内部得过大奖。我说一下我们自己平时复盘分析哪些数据:

①评估直播吸引力:最高在线人数、平均停留时长、新增粉丝数量、转粉率、评论人数、互动率。

②评估直播销售力:转化率、订单转化率、客单价、客单件、UV价值等。影响因素包括流量精准、产品给力、关联销售、直播展示、主播引导等。

③直播流量质量:免费流量和付费流量分别记录,其中免费流量主要看流量入口来源,包括视频推荐、直播推荐、其他、关注、同城等。

④短视频质量:播放量、获赞、评论、分享等。 通过巨量百应查看视频导流人数,视频点击进入率=视频导流人数/总播放量,如果视频点击率很高的话,那我们后续就可以按照这个思路去拍摄更多的短视频,反之则改进。

⑤选品:产品名称、购物车序号、直播间浏览量、直播间点击量、单品点击率、支付订单数、单品转化率、支付GMV、单品UV价值。如果您满意,求给大大的赞。

抖音数据分析表格怎么做?

最近世界疫情越来越严重,小编在关注疫情的发展情况过程中,再一次拜倒在数据可视化的石榴裙下,话不多说,请看以下动画。

类似的视频最近在抖音、B站上非常火爆!短短两分钟数据可视化的动态视频可以让我们非常清楚的了解疫情随时间的变化趋势,比如各个国家感染人数情况,还可以对比每个国家疫情的严重程度等等.......你是不是也在感叹数据可视化的神奇力量。

So,这种数据可视化动态视频怎么制作的呢?在好奇心的驱使下,小编调研了下市面上的各类工具,为大家选取了两款好上手的动态视频制作工具:datavrap、flourish。

接下来DataHunter小袁zi就来教大家如何使用这两款产品制作可视化动态视频。

一、Datavrap

Datavrap 专注于制作数据可视化,提供在线数据可视化工具,轻松制作数据可视化视频和图片,让普通人通过数据可视化快速了解国家,行业,全球热点等信息,快速了解数据趋势。

1.登录网站、新建图表

登录以后点我体验数据可视化工具,就可以新建图表了。温馨提示:新用户的非会员只能制作一个免费的动态视频,若要使用导出视频等功能,你可能需要请站长喝个咖啡了。

2.选取图表类型

新建图表以后,进入到选取图表类型的页面,选择自己想要呈现的图表类型,但是在这里,小编温馨提示,非会员请自觉选取第一个类型。

3.上传数据

选取好图表类型,接下来就要上传数据了。数据配置的页面,站长给大家了几个数据示例拦旅御,根据数据示例可看出,日期放第一列,所以上传的数据excel表格里的数据排列位置需要提前设置好,当然 你也可以直接复制粘贴过来。

接下来选择文件上传成功以后就会出现以下图片所示内容,小编这里的数据是简岩从国家数据网里提取的,若大家想找更多数据资源,可以参考本文最后的更多精彩中的前两篇文章,已经为你们整理好资源了呦。

最后,数据上传成功,图表会自动配置好数据,如下图的右边所示,自动生成一个系统默认的动态数据视频。在图表配置里可以修改右边图里的细节信息

4.修改图表信息参数

可视化图表完成以后,还需要继续完善图表的各种信息参数,接下来小编带大家看看图表里一些主要的信息如何修改。

首先大标题,根据自己的数据内容起一个大气、简洁的标题吧(此处请自动忽略小编的数据标题)。可自行修改字号等细节内容。

系统自动生成的图表里的柱子宽度有点.......所以请根据自己的审美调整一波吧。

下图就是小编改完各种参数以后的成品了。(是不是超级好看!)

5.作品展示

为了让大家有更好的视听效果,小编专门给大家配了乐呦。

二、flourish

1.登录网站、新建图表

flourish与前面介绍的产品类似,同样的要想使用里面的功能,要先注册登录。虽然flourish的页面是英文版的,但是单词都很简单,当然你也可以用浏览器自带的翻译插件进行简单的翻译。

登录以后就可以创建新的可视化项目啦。

2.上传数据

同样的镇丛需要先上传数据,这里需要注意的是,flourish里的时间需要横向排列。

上传好数据,选择Import publicly,

3.选取图表类型

上传完数据就可以选择你喜欢的、合适的可视化类型图啦。这里我们选择线图来实现数据可视化动态图的功能。

选择好模板,系统自动生成下图所示,可以根据右边的编辑栏对图中的细节进行修改。

4.修改图表信息参数

同样完成图表以后,我们需要修改图表的各种信息参数,它们都有重要细节有哪些呢?

首先,非常重要的一点,因为我们需要生成动态视频图,因此需要把动态y轴这个选项打开,这样才可以生成随着时间的变化而动的折线。数据的单位可以自行设置。

动画持续时间和模型持续时间可以自己设置,这里的1000相当于1秒。

标头页脚等设置也可以根据需要自行修改。

这里需要提示的是,我们曲线的类型最好选择Normal curve,这样图中的线段是光滑的没有菱角的曲线。

下图是系统默认Straight,可以看到曲线有明显的拐点。

5.作品展示

看起来高大上的动态数据图你学会了嘛!如果想学习更多数据可视化方面的知识,记得关注我们,未来我们会为您准备了更多好玩有趣的小技巧。

第 321篇 数据分析展示就用DataHunter

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关于 DataHunter

DataHunter 是一家专业的数据分析和商业智能服务提供商,注册于2014年。团队核心成员来自IBM、Oracle、SAP等知名公司,深耕大数据分析领域,具有十余年丰富的企业服务经验。

DataHunter 旗下核心产品智能数据分析平台Data Analytics、数据大屏设计配置工具Data MAX已在业内形成自己的独特优势,并在各行业积累了众多标杆客户和成功案例。

成立以来,DataHunter就致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案,帮助企业查看分析数据并改进业务,成为最值得信赖的数据业务公司。

关于抖音直播数据复盘表格和抖音数据复盘模版的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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