01 品牌直播，從野蠻生長到精細運營

2021 是品牌自播的元年。抖音、快手等平臺相繼提出「興趣電商」、「信任電商」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。

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

過去的 2021 年，直播電商無疑是當下最大的風口之一，也為不同類型的品牌帶來了野蠻生長的土壤。在這場愈發激烈的角逐中，品牌應如何沉淀出獨有的打法?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。畢竟，直播帶貨粗放式發展的時代，可能即將面臨結束。

02 單店直播間精細化運營在為何所困?

平臺算法將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;主播根據精心編排的話術、腳本開始燃燒自己，介紹產品亮點和美妝技巧，穿插著護膚知識，配合限時限購等煽動性表達;潛在消費者不斷進入直播間，主播的高昂情緒和夸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。

一場直播落幕，運營開始根據后臺的 GPM、ROI 等指標衡量本次直播表現，而對過程的復盤，卻大多停留在現有數據的表層。主流的直播數據在后臺接入和呈現的，往往是一個「數據看板」，而沒有提供深度分析;實際上，憑借一個「看板」，品牌很難找到一種可量化的方式，去探究人、貨、場如何組合、表現才能沉淀出成功的模型 ——

你知道給直播間場景進行一些浮夸布置，或者放一只貓在桌上，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、狀態和動作幅度如何潛移默化地作用于停留時長和轉粉率;

你知道話術為王，一套貼合品牌的話術公式也許能讓產品煥發生機、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了用戶心智，讓 GVR 乘風而起。

直播過程的環境實時變化、海量因素影響著最終的成交額，而直播間的精細化運營則需要品牌能夠快速識別那些能影響業務經營指標的關鍵變量，并且快速響應，給予對應的策略調整。

我們都知道「人、貨、場」的重要性。而對于直播間的「場」運營和打磨，并非只看穿透率是否足夠高、是否能帶來源源不斷的流量，在以經營指標結果為導向時，過程的剖析也同樣重要。

而制勝直播間精細化運營，帶來生意增長的新密碼，也許就藏在單店直播間畫像分析模型里。

03 如何破局：視頻理解 + NLP + 知識圖譜

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

嗅到機會的品牌，已經對抖音單店直播間開始了運用算法模型的數字化運營革新。

那么，要如何為抖音單店直播進行建模分析?將一場直播「解剖」，拆解提煉出真正影響生意增長的關鍵變量呢?

Whale 帷幄應勢推出了「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，帶來了抖音單店直播間畫像分析的解決通路：

第一步，基于 Whale DAM 本身的空間存儲管理能力，結合 AI 算法處理非結構化數據，可讓品牌存儲每場直播視頻流及對應數據。每一場直播將被解剖為多個片段，便于檢索和復盤。

第二步，接入和利用多方、多種數據來源與信息。如直播話術腳本、直播間表現數據、統一接入的三方平臺指標數據等。

第三步，結合視頻理解、語義理解、知識圖譜等算法能力，對直播視頻流進行結構化解析。通過相關性分析和歸因分析，挖掘直播過程中影響業務指標(如轉粉率、 UV 價值等)的關鍵變量。例如分析主播語速音量、神情狀態、動作幅度、口播內容與業務指標變化時刻的相關性。

第四步，釋放 Whale DAM 「直播間分析模型」智能分析能力。基于直播間實時數據變化業務指標動態變化，評估主播的帶貨表現和話術效果，量化地分析關鍵變量如何影響最終指標，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 vs 超強話術

值得一提的是，Whale DAM 將知識圖譜應用于直播效果分析，本質上可以說是一柄高效的利刃。知識圖譜最為知名的應用有兩例：一是蘋果的 Siri 可對人類語音指令進行語義理解并給出智能反饋回應;二是搜索引擎基于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，或許直播間分析也將成為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，能夠幫助品牌高效地打磨出成功的話術模型，并在一場場直播實踐中對話術模型進行可持續動態優化。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 超級主播

從主播培養和管理的角度來說，基于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復制方法論。

除此之外，主播自身狀態也影響著穿透率、停留時長和轉化率，管理人員也可通過模型識別分析主播狀態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，經過有針對性的培訓，主播在工作執行過程中就能揚長避短、發揮最佳效果。

直播電商行業已來到下半場，在營銷策略與渠道之外，在塑造品牌力與產品力的同時，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 將助力客戶匯聚直播數據，建立算法模型，讓影響生意增長的變量評估可清晰量化;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。

關于Whale帷幄

作為國內專業的全域數字化營銷運營平臺，Whale 帷幄通過人工智能 (AI), 大規模物聯網絡 (IoT) 和數據模型 (Data) 的關鍵技術創新，為面向未來的零售品牌提供數據驅動、協作優先、簡單易部署的品牌全域營銷解決方案，旨在賦能零售品牌可持續化的精細運營與精益增長，打通 MarTech「最后一公里」。目前 Whale 帷幄服務體系已廣泛覆蓋食品飲料、美妝護膚、時尚鞋服、輕奢珠寶、數碼電器、餐飲茶飲、商超便利、汽車服務、醫藥健康等行業。已積累標桿客戶如聯合利華、屈臣氏、西貝、美的、泡泡瑪特、蔚來汽車、家樂福等 300 余家行業 Top 品牌。公司于2017年成立于杭州，并在上海、深圳、北京設有辦公中心。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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