直播电商数据指标体系及埋点方案

直播电商数据指标体系及埋点方案

2020年双十一刚刚落下帷幕，电商行业大战稍告一段落，然后最近的一个热门话题却吸引了我的注意，即——“如何看待李佳琦薇娅一晚收入6到8亿“。在这个话题之下，了解到了目前直播电商行业的乱象，从数据指标口径定义不一致，到刷单灰色产业的存在，这直播电商背后，究竟是谁在获利，谁在遭殃。

直播电商搞了好几年，今年第一次深度体验了一波，趁着这次机会，重新梳理一下直播电商的产品功能逻辑，尝试对其设计数据指标体系，并且设计相应的埋点方案，输出一份数据需求文档。

一、明确业务目标

让我们来回顾一下直播电商的出生——

直播电商在2016年左右出现，在2019年至今达到一个爆发期，预计未来几年还会有增长趋势。直播电商的直接参与者主要有：直播平台、品牌商、MCN机构、第三方服务商。对于这些参与者来说，投入直播电商的目的在于：

\1. 直播平台：直播平台的类型包括电商平台、内容平台、社交平台、B2B平台。对于电商平台来说：获客成本提高，增加了一种有别于搜索和推荐的销售形式，增加流量渠道；对于内容平台来说：在用户增长放缓的瓶颈下，直播电商成为了流量变现的途径。 \2. 品牌商：商品品牌的传统广告投入趋缓，需要向短视频/直播等新型广告借力。

而对于广大消费者来说，就像传统电视广告一样，粉丝效应、从众心理等因素笼罩着整个直播间，促使大家主动消费。

基于此，本文将站在电商平台这一类参与者的角度，讨论直播电商的数据指标。

使用指标分级法构建指标体系（纵向思考）：

在公司战略层面上：直播电商，本质上还是电商，可以理解为最宏观的目标就是提高销售金额；在业务策略层面上：销售金额过于宏大，我们可以尝试拆解一下，销售金额=用户数 * 付费率* 客单价；即通过直播电商，电商平台可以提高直播时间段的活跃用户数量，通过直播间的内容宣讲，可以提高用户的付费率，并且通过例如品牌饥饿营销等方式，提高客单价；另外，从客户角度理解，电商平台搭建直播电商平台，是为了赋能品牌商进行销售，帮助品牌商宣传商品并提高销售额，因此，电商平台的业务策略也可以理解为，如何为品牌商提高用户数、付费率和客单价；在业务执行层面上：根据以上业务策略，业务执行人员需要进行进一步的拆解：对于用户运营人员，需要重视提高直播用户数和活跃度等指标；对于产品运营人员，需要关注提高用户下单率和复购率等指标，对于市场营销人员，需要关注与渠道和品牌相关的指标。

二、梳理业务流程

使用OSM模型构建指标体系（横向思考）：

Objective：用户观看电商直播的需求是通过了解商品信息和测评，购买有折扣的所需商品。而直播电商这个产品，主要是搭建了一个KOL主播与广大消费者面对面交流的平台，信息的交换、产品的宣传、交易的优惠等，都是在用户与主播之间的沟通和信任的基础上进行，而平台的目的主要是提高平台流量和粘性，提高用户的付费率；

Strategy：为了实现用户的目的，大部分责任是在直播间团队，即背后的MCN组织身上，平台需要做的就是监控直播间的质量，满足直播间的直播需求。因此，平台的策略是： 了解商品方面：搭建直播平台，主播可以以视频的形式传递商品信息，并从各个入口引流进入直播间；用户可以通过发言等与主播交流；用户可以直接点击商品链接，从更详细的渠道了解商品信息； 购买商品方面：平台可以直接提供商品链接，用户可以加入购物车或者直接购买等，直播这种营销方式可以与电商购买的全流程打通，包括客服、物流和售后服务等。

从App上可以详细看出以上功能策略的展现：

1、直播入口

用下图可以总结在淘宝上，直播入口的分布情况：

淘宝App首页最大的直播入口就是淘宝直播，另外，淘宝直播入口的封面图为个性化推荐，通常为最近浏览的商品，目的猜测是提高引流的可能性；
其次，首页上的“微淘”tab则是从用户自身关注的店铺和商品出发，同样植入了直播入口；

首页品类专栏内的直播入口，大部分专栏页面就会有相应的直播入口，可以看出，电商平台认为，用户在无目的选购商品的时候，直播内容可以吸引用户的兴趣，增加用户的下单率；

商品详情页中，如果有正在直播的直播间包含这个商品，会直接在页面下方展示正在直播的画面，吸引用户点击观看；若该店铺的商品曾经有上过直播间，则在商品图片旁边显示相应“直播讲解”的链接，提醒用户可以看直播回放详细了解该商品；

从首页的淘宝直播专用入口进去后，是直播的功能专区，用户可以主动在这里筛选、搜索、查看自己想要进入的直播间。

淘宝直播板块为淘宝电商直播的根据地，用户可以从看直播的需求出发，观看想看的直播。淘宝直播的功能结构如下图所示：

2、直播互动

在直播间呢，主播向用户讲解商品，用户可以发言与主播或者其他用户进行交流；
电商直播保留了基本的点赞和送礼等交互功能；
主播还会通过抽奖等活动，激励用户分享直播间，提高直播传播率；

3、直播留存

直播属于长视频类产品，内容时间较长，因此，在吸引用户进入直播间后，如何让用户留下来，成为一个难题，因为只有用户留下来，才能够接收到直播内容，才有可能下单购买。因此，同其他直播和短视频类产品一样，淘宝直播电商同样设置了一系列“利益”激励措施，使得看直播本身这个行为本身就可以有利可图。

直播间的主播会引导用户关注直播间提高用户粘性；
用户可以通过与直播间的亲密度活动，领取亲密度，亲密度越高，粉丝等级越高，福利越丰厚；
引导用户下载专门的淘宝直播App，进一步提高直播用户的粘性，通过看直播领取红包激励用户观看直播；
在用户退出直播间的时候，提供一些活动和直播间，在这个入口看直播直接就可以获得相应的红包收益，直接明了。

4、商品购买

“三二一，上链接”成为直播间的暗号，用户可以直接在直播间点击带序号的商品链接，查看商品详情；
点击商品链接之后的操作，与平时在淘宝的普通购物流程一样，形成购物闭环，这就是电商平台开展直播电商的方便之处，同时，用户的售后权益得到保障。

Measurement：如果对这些策略设计指标，可以包括结果指标和过程指标：

结果指标：直播入口点击率、直播用户活跃度、商品链接点击率、下单率、付费率、客单价、退款率；

过程指标：直播观看人数、直播入口数量、发言数量、点赞数量、分享数量、商品链接点击次数、退款人数。

三、梳理产品功能

虽然有模型的辅助，但是我们可以转换思路，模拟用户在淘宝App上的操作，进行场景化搭建指标体系，即什么用户在什么场景下使用了什么产品/功能，再从公司的角度出发，梳理这些功能背后都有哪些数据指标。

通过以上的业务流程和功能逻辑可以看出，直播电商的业务本质上仍可参考传统的AARRR模型：在电商平台或者其他地方引流进入直播间，通过直播内容提高用户的活跃和留存，进而激励用户下单购买或者分享直播间进行推荐等。

四、构建数据指标体系

4.1、明确主指标和判断标准

通过以上的业务和产品梳理，我们站回到电商平台工作人员的角度，正式搭建一下电商直播产品的数据指标体系。

通过以上指标分级法和OSM模型分析结果，我们可以做一个总结，并进行假设：

公司战略目标：提高销售金额，而销售金额=用户数*付费率*客单价；业务策略目标：通过直播电商，提高用户数、付费率、客单价；业务执行目标：根据业务策略目标制定策略，结合AARRR模型，衡量目标进行指标拆解，明确电商直播的主指标，如下图所示：

其次，这些指标的判断标准是什么？我们用什么标准去对比这些指标的数据，是好还是不好？

常见的判断标准包括：KPI达标率、与竞品比较、生命周期比较、自然周期比较。由于直播电商的竞争范围比较广，并且不具有明显的自然周期性，因此，直播电商相关的数据指标可以使用KPI达标率和生命周期比较，另外电商行业中有典型的异常点——购物节，因此在比较过程中，需要注意特大活动销售与日常销售之间的区别。

4.2、设定子指标和过程指标

在以上主指标的基础上，主指标通常是结果指标，我们可以添加一系列子指标和过程指标，主要是由业务执行人员进行又一步的拆解，直到可以对应到具体的运营策略上，指标体系的子指标拆分如下：

4.3、添加分类维度

在数据指标的基础上，需要添加维度，了解每个数据指标的构成，那么在直播电商业务中，可能可以添加什么类型的维度？维度的决定，也需要从业务需求出发——

假设涉及直播电商的主要业务部门有：产品研发：负责设计并开发直播产品，主要包括直播功能；产品运营：负责向品牌商客户运营直播产品功能等，管理直播的资源或活动配置等；用户运营：负责与品牌商沟通直播的运营方式，管理参与直播的品牌商的相关事项；市场营销：负责联系品牌商渠道或者供货渠道等，主要进行B端用户增长。

那么，可能存在的维度需求主要包括：

下图为完整的数据指标体系文档：

五、设计数据埋点方案

5.1、根据需求拆分指标

通过上一环节的子指标和过程指标设计，已经完成了大部分指标拆解工作。

5.2、根据指标设计埋点事件

在以上的数据指标表格的基础上，设计事件，并且定义上报时机和埋点方式：

5.3、设计数据需求文档

定义好埋点事件之后，使用4W1H法分析事件的属性，整理成数据需求文档，如下图所示：

4W1H分析法： When：这个事件在什么时候发生？（年、季、月、日、时分） Where：这个事件在哪里发生？（GPS地址、App具体页面） Who：什么人参与了这个事件？（用户画像：年龄、职业、兴趣爱好等） What：这个事件具体内容是什么？（下单金额、下单次数、商品详情等） How：如何参与这个事件？（手机、网络、系统版本）