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步：画像获取，分析客群度

直播间的观众画像分析不仅是开播前的工作，也是播后复盘重要的一环。

我们需要去对照查看，直播间的选品、定价、讲解话术、脚本设计、投放运营等环节，是否与预设的观众画像相匹配，并分析如何提高客群的度。

其中，直播间观众的性别、年龄、地域分布是较基本的信息，帮助我们初步判断直播间引入的人群是否。

而【观众购买偏好】和【价格偏好】更能够判断观众的购买喜好、购买力与直播间选品是否匹配。

第二步：流量来源，投放效率诊断

一场直播中，重点关注的直播流量来源有四个：关注页、推荐页、同城、其他。

通过查看分析不同渠道的来源占比，可以知道从哪个方向着手去优化，比如：

来自【同城】的观众人数较少，可以通过打开定位，获取更多同城用户；【视频推荐】的流量太少，要复盘引流视频；来自【直播广场】的太少，可以尝试优化直播封面和标题等等。

结合【直播预热视频】也可以找到哪一条引流视频为直播间导流的效果较好。视频点赞增量越多，说明曝光量越大、获取的流量也越大。可以总结、复用这条视频的拍摄方式，为下一次的直播做参考和准备。

第三步：互动分析，挖掘潜在用户需求

直播观众的互动数据主要有三个功能：

一是看到观众互动活跃的阶段，判断互动设置是否有效。

如下图，明显看到有一时段的点赞量直线上升，可见这一时段引导点赞的策略十分有效。在后续点赞瓶颈的时段，可以再次尝试使用，增加互动气氛。

二是通过弹幕词，了解观众高频发送的弹幕词是什么，发现直播间的观众都爱聊什么，或是有哪些问题比较集中，在下一次直播时可以提前准备。

我们在弹幕词云中发现，该场直播观众对于服饰挑选的尺码、颜色问题有较多的提问，因此下一场直播可以考虑将尺码推荐做得更加清晰醒目、甚至常驻在屏幕上，缩短观众的购买决策时间。

三是在弹幕中发现观众潜在的购物需求和品牌兴趣，可以作为后续选品、主推品的参考。

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