抖音如何用配樂自己唱 抖音如何配樂自己唱歌
2024-05-19
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更新時間：2024-05-19 18:04:23作者：未知
近年來，直播帶貨變成一種新的熱門業(yè)態(tài)。主播在直播間與線上花錢者24鐘頭交互健身，這極大的提高了消息交流的效率。在這種24鐘頭性極強的場景，主播對直播間24鐘頭消息的使用有可顯然波及直播間的帶貨狀態(tài)。
為了讓主播24鐘頭、準確的學會直播間的消息，我們?yōu)樘韵档闹鞑兲峁┝艘豢預I智能資料助理，幫助他們在直播中和下播后方便、準確、全面的查看和分析資料，進而做出決定和動作。
當主播們每天高頻使用AI智能資料助理之后，我們通過線上AB實驗并混合量化分析方法證明了資料 > 決定 > 動作 > 資料這一閉環(huán)的存在，驗證了資料與動作之間的因果，同一時間，證明了資料業(yè)務的價值。
現(xiàn)如今電商直播帶貨已經(jīng)變成賣家銷售的超級熱門且重要的路子，而其所主要依賴的只是各個直播平臺，淘寶帶貨直播作為之中的領(lǐng)軍者，相信各位都有用過、或者有所了解。在直播的業(yè)務場景中，淘寶主播主要會做以下的事件：
綜上，主播在整個直播業(yè)務流程里面要做的事件很多，所以主播對于平臺有了一些期望和訴求，希望通過豐盛平臺的實力，幫助他們更加好的帶貨和成長。
從直播流程講解中我們不難發(fā)現(xiàn)有很環(huán)節(jié)都是需要資料支撐的，例如主播怎么更快選到適合的商品，直播中怎么樣更加好的進行策略的修改、怎么更加好的交互健身，下播后怎么提高復盤的質(zhì)量和效果，下場直播哪些需要改進、哪些需要堅持等等，接下來一起看下主播有哪些核心訴求以及其對應的解決問題方案。
在線直播過程中能夠24鐘頭的修改直播策略，提高直播質(zhì)量，提高C端客戶體驗。
下播后，能夠及時的復盤本場全體表現(xiàn)，直播實力、帶貨實力、交互健身實力、粉絲粘性、流量運營等是否滿足預期，下次開始播需要做哪些策略修改與準備。
希望有資料應該幫助了解自己的粉絲圈子交流群體，以便于更加好的做粉絲運營。
希望有資料應該輔助主播更加好的成長，例如自己在行業(yè)中排名怎么樣，競對有哪些優(yōu)點應該學習，自己哪些短板需要改進等（知己知彼百戰(zhàn)不殆）
基于主播訴求，達摩院資料AI智能團隊和淘寶帶貨直播團隊制定了如下解決問題方案：
提供24鐘頭直播場次報告，通過不一樣維度、不一樣展現(xiàn)形式讓主播能夠在直播過程中24鐘頭查看全面的核心場次資料，并且同一時間支持PC和APP端查看。
提供下播報告，提供整個場次完美的資料內(nèi)容，相比24鐘頭場次報告更是多了AI智能決定實力、流量運營總結(jié)等實力
提供資料機器人，以談話的方法，方便主播及時查看直播診斷、行業(yè)排名等資料，給出成長建議，幫助主播成長
提供文本挖掘的實力，對于直播中評論文本進行挖掘聚類，為主播提供及時的C端客戶心聲（體現(xiàn)在場次報告中）
決定AI智能實力，查看直播過程中的關(guān)鍵時間點，基于此做多模態(tài)歸因分析，將多模態(tài)查看結(jié)果及直播快照在離線場次報告的趨勢圖模塊進行展示。
針對頭部龍頭大主播，提供主播大屏，方便運營管理團隊人員24鐘頭查看直播核心資料，特別是在促銷和大促時，便于團隊多人協(xié)作、及時作出適合決定。
提供場次對比實力，允許主播急速多維對比簡史多場表現(xiàn)，總結(jié)直播經(jīng)驗，提高復盤效率。
以上解決問題方案對應的只是AI智能資料助理的業(yè)務實力，之中內(nèi)含了場次報告、主播大屏、場次對比、資料機器人，以上業(yè)務具備PC+APP兩種形態(tài)展示，資料同一時間支持直播中和下播后。接下來我們一起看下各個業(yè)務形態(tài)及其核心實力。
首先我們看PC端，主播在直播過程中，客戶點一下淘寶帶貨直播中控臺推流窗口右邊最下角的【查看仔細】按鈕，就應該跳到24鐘頭場次報告窗口，以便主播24鐘頭的了解直播間狀態(tài)，24鐘頭做出適合決定。
下播后，主播在淘寶帶貨直播中控臺我的直播頁里，應該觀看到的簡史開始播場次，點一下每一個場次右邊的【資料詳情】也會跳轉(zhuǎn)到離線場次報告頁面（也變成下播報告），主播應該基于整場直播的資料做離線復盤。
在場次報告的右邊應該觀看到的幾個按鈕，最顯眼的只是PK場次對比、資料大屏，這兩個按鈕點一下后應該分別跳轉(zhuǎn)到場次對比和主播資料大屏頁面中，那除此之外還有另外四個目錄：總覽、趨勢、流量、商品，分別鏈接到資料總覽、趨勢分析（集成多模態(tài)查看歸因?qū)嵙Γ⒘髁窟\營、商品分析四大功能模塊，下面逐個解說下：
核心總結(jié)資料：這里又分訪問、轉(zhuǎn)化、成交三部分，有關(guān)指標都做了粉絲占比資料分析。
訪問主要包括觀看次數(shù)、瀏覽次數(shù)、在線人數(shù)、觀看時長等指標
轉(zhuǎn)化主要包括新增粉絲數(shù)、商品引導PV\UV、點一下率等指標
成交主要包括引導成交筆數(shù)、人數(shù)、金額，預售下定金額、尾款金額等指標
24鐘頭趨勢：主要分為流量波動、粉絲轉(zhuǎn)化、成交運營三種類別核心指標的趨勢分析。
目前我們做的是每5分鐘打一個點，資料24鐘頭更新，讓主播應該直觀的觀看到的直播過程中資料的趨勢變化，以輔助其做出適合的決定；
該模塊中集成了多模態(tài)查看歸因?qū)嵙Γ鶕?jù)有關(guān)指標趨勢的波峰波谷時間點通過算法模型計算出不正常點位，之后互搭直播快照、商品上下架、交互健身資料及多模態(tài)實力查看出在某個不正常點是因為那些原因怎么原因?qū)е碌脑撝笜瞬徽?，同一時間將直播回放定位到該時間點點位，大大提高主播發(fā)現(xiàn)復盤改進提高的效率。
流量運營：主要包括24鐘頭流量運營【趨勢圖】、離線分路子流量運營占比兩大功能。
24鐘頭流量運營往往一般是進入到直播間的流量來源趨勢圖，目前包含關(guān)注、講解、廣告、店鋪、搜索等13種流量來源，主播應該根據(jù)每種流量來源的趨勢資料進行24鐘頭流量運營及決定
分路子流量運營主播應該判斷場次全體的流量分布是否符合預期，有問題應該急速發(fā)現(xiàn)
商品分析：該模塊主要展示直播間每一個上架商品的引導、成交狀態(tài)，核心指標包括商品點一下次數(shù)、人數(shù)，商品成交金額、件數(shù)，商品預售下定金額、尾款金額等，這里主播應該觀看到的每一個商品的24鐘頭資料狀態(tài)，以便于其24鐘頭修改播報順序及策略。
以上是PC版，場次報告同一時間也提供了APP端展示形式，更加方便主播的使用，接下來我們仔細看下：
在APP端，主播開始播推流后，在手機【推流窗口左滑】就應該進入場次報告中，這里是通過浮層的形式進行展現(xiàn)，主播看完資料【指頭在場次報告頁面右滑】就應該回到推流窗口，操作超級方便；其展示的資料指標和PC端堅持一致，但是由于APP的空間壓制，我們只篩選了PC端指標里面的重要指標進行了展示，同一時間也間接的給主播減壓，通過最核心的指標急速決定。
直播資料大屏是頭部龍頭大主播的權(quán)益（目前只有V級別4、5的才有權(quán)限），資料大屏再促銷、大促等關(guān)鍵時間點基礎發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，場次報告中有談到，在場次報告PC端的右邊點一下【資料大屏】按鈕進入到主播資料大屏中，資料大屏是集成在PC端【APP端沒有】，相對于場次報告，是一種更炫酷的展現(xiàn)形式，其展示的資料指標也更加聚焦。
這里的功能模塊主要包括：核心的三大指標累計觀看此時此刻、累計成交金額、新增粉絲數(shù)，觀眾地理地區(qū)排行（和中間的華夏地圖動態(tài)呼應），觀眾畫像指標，粉絲成交占比等等
基于主播開始播近期平均表現(xiàn)，劃定benchmark，進行客觀的直播間場次資料復盤；提供自己定義設置場次對比工具，允許主播急速多維對比任意兩場表現(xiàn)，總結(jié)直播經(jīng)驗，提高復盤效率；在場次報告PC端的右邊點一下【PK場次對比】按鈕進入到場次選擇頁面，主播應該選擇簡史兩場直播，點一下確認按鈕后進入場次對比頁面，
這里主要包含首頁5大核心指標（訪問客戶數(shù)、最高在線人數(shù)、平均停留時長、新增粉絲數(shù)、引導成交金額）的對比，以及之中四類核心指標的對比詳情，提供了多種PK展現(xiàn)形式，例如最高在線人數(shù)趨勢分析PK，引導成交流量轉(zhuǎn)化漏斗PK等等、
資料機器人是APP端的實力，在淘寶主播APP首頁，點一下【看資料】進入到機器人頁面，資料機器人通過談話的形式和主播進行多樣的資料交互健身；
在談話頁客戶應該問一些，例如直播診斷、直播的核心資料、排位賽日程等新聞消息，另外主播應該輸入一些自己想看的指標，例如輸入成交，資料機器人應該AI智能查看主播的問題，并混合以往的簡史資料給到主播想要看的資料指標。
資料機器人里還集成了一些像直播診斷的實力，直播診斷應該為主播提供主播實力雷達圖，讓主播能夠直觀的觀看到的自己哪些方面在行業(yè)里做得對比好，哪些方面還有待提高。還提供全網(wǎng)絡、同級同類目成交排名等指標讓主播了解自己在行業(yè)中的排名狀態(tài)等等。
另外，資料機器人還集成了大促戰(zhàn)報的push實力，讓參加大促的主播能夠及時的了解大促期間的直播有關(guān)資料。
上面講解了資料助理的全部業(yè)務形態(tài)，資料助理業(yè)務日常峰值服務75+%的淘系主播，覆蓋淘寶帶貨直播、空閑魚直播、淘特直播等業(yè)務。
資料助理提供了資料查詢實力，主播應該查詢24鐘頭場次資料、核心指標趨勢、帶貨成交資料，以及大屏監(jiān)控、簡史場次資料PK分析；也提供了AI智能實力，不正常點檢測、多模歸因、直播診斷等實力，幫助主播定位直播過程中的優(yōu)缺點；還提供了仔細化運營實力，例如權(quán)益投放、粉絲運營、流量運營等等。仔細化運營效果又應該通過直播過程中的24鐘頭資料建議出去，形成資料的閉環(huán)，真正實現(xiàn)了資料賦能主播、AI智能輔助主播決定。
基于初期對于資料助理業(yè)務的規(guī)劃，我們做了仔細的資料架構(gòu)設計、平臺調(diào)研選型，同一時間兼顧性能及成本。
我們重要時機針對Lindorm和ADB進行了調(diào)研、驗證和對比，由于業(yè)務特性（多維查詢、24鐘頭性、靈巧性要求對比高）最終選擇了ADB進行支持。
由于資料助理是直接服務與淘寶主播，所以對于穩(wěn)固性要求超級高，為了保障業(yè)務的高可用，我們做了核心鏈路【計算、存儲、服務】的雙鏈路保障。
通過霸下進行攔截惡意進攻流量，降低資料2/3的惡意無效資料訪問，大大降低了存儲及服務的資源消耗。
在很多的直播業(yè)務有復用要求后，我們也及時的升級進化了資料鏈路，提取24鐘頭資料中間層，DWS資料同一時間寫入ADB、Lindorm、TT以支持不一樣直播業(yè)務場景的要求，做到了一份資料、一個口徑、多場景復用。
資料鏈路中提到了建設直播資料中間層，接下來我們一起仔細看下，中間層建設分為資料接入層、資料中間層【DWD、DWS】、業(yè)務應用層。
資料接入層：主要來源于直播業(yè)務資料、集團公共層、達摩院AI智能資料
資料中間層：分為DWD、DWS層、維表、又包含24鐘頭資料建設和離線資料建設，以下重要時機將24鐘頭部分、離線資料建設和24鐘頭是堅持一致的DWD層重要時機建設直播間明細層資料，之中包含直播間曝光、點一下、觀看、交互健身（評論、點個贊、共享、關(guān)注等）、商品引導、商品成交、商品預售、直播間文本語義查看、多模歸因、關(guān)鍵點查看等資料DWS層我們主要做了直播間、直播間+商品、直播間+路子、直播間+來源、直播間+粉絲等直播間有關(guān)維度的總結(jié)及趨勢資料、同一時間還包含直播間的多模資料
維表：內(nèi)含了直播業(yè)務鏈路中的各種維度資料，例如直播間、主播、商品、客戶、賣家、商品類目、路子、來源等等
業(yè)務應用：這里往往一般是中間層資料服務的對象，包括達摩院直播賽道【資料助理、數(shù)字人、直播一體機、主播助理】、直播中控臺、生意參謀、業(yè)務360等等
隨著直播業(yè)務越來越火，達摩院直播賽道（資料助理、主播助理、虛擬人、直播一體機）以及集團很多的直播業(yè)務業(yè)務線陸續(xù)啟動，這套資料也獲取了較好的復用；之后更是與集團DT團隊、淘寶帶貨直播資料團隊一起搭建了集團內(nèi)容中間層，基于此也完善了達摩院自己的直播資料中間層。
整個資料助理業(yè)務資料架構(gòu)建設，應該以上圖作為總結(jié)，我們同一時間支持PC端或者APP端開始播后的資料展示，多端堅持資料一致性，24鐘頭資料下播后以下播報告的形式展現(xiàn)、很多的業(yè)務形態(tài)與此類似，24鐘頭離線資料使用同一份、嚴厲保證資料的口徑一致。與此同一時間我們有達摩院的AI智能實力加持，賦予了資料助理資料業(yè)務的AI智能化特性。
基于前面講解的主播訴求，以及針對主播訴求資料助理業(yè)務的內(nèi)容和架構(gòu)。經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)有很多的主播在直播過程中或下播后，真的是在使用資料助理業(yè)務的。那接下來我們想了解主播用了資料助理業(yè)務，是不是真的波及到了主播的決定，真的為主播的直播弄來咯一些價值。所以我們想通過課題實驗的方法，進行實驗，分析資料，用資料來說明資料助理業(yè)務的業(yè)務價值。于是我們與清華大學經(jīng)管學院電子網(wǎng)絡商務實驗室的朋友和老師一起來實現(xiàn)了課題的內(nèi)容。
因為資料助理已經(jīng)提供給主播，所以在不波及主播使用的前提下，我們選擇了雙十二版本的資料助理24鐘頭場次報告的內(nèi)容來做驗證。雙十二版本的24鐘頭場次報告與曾經(jīng)的版本相比是增加了24鐘頭預售消息的，雙十二版本的24鐘頭預售消息主要體現(xiàn)在這兩個地方：第一個是指標總覽的成交是應該觀看到的本場次全部預售商品的總的成交狀態(tài)的；第二部分是在商品分析模塊中，每一個預售商品都應該24鐘頭地查看預售的金額，筆數(shù)等指標。
實驗設計部分，我們的實驗方案是根據(jù)主播帳號尾號隨機分組，尾號0、1、3、8的主播在12月1號到12月3號的預售期間進行直播使用資料助理的24鐘頭場次報告的時候是應該觀看到的24鐘頭預售消息的，而很多的尾號的主播在相同的時間進行直播使用資料助理是看不到24鐘頭預售消息的。能觀看到的的主播即實驗組，看不到的即對照組。如下圖所示：
實驗結(jié)束未來進行了如下的資料分析：
統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)主播使用資料助理且場次中含有預售商品的實驗組直播場次有737場，對照組直播場次有1051場。
對實驗組和對照組而進行了主播粉絲數(shù)、預售商品數(shù)、主播級別、上月播出時長等關(guān)鍵指標的對比分析，發(fā)線下驗組和對照組在這些指標上的表現(xiàn)是不存在顯然差異的。指標的定義和分析結(jié)果如下圖所示：
又作了進一步的過濾，只關(guān)注預售商品銷售額大于1的直播間。進一步過濾之后，我們又做了以上關(guān)鍵指標的對比分析，確認實驗組和對照組在關(guān)鍵指標上不存在顯然差異，至此保證兩組可比。
詳細指標的分析是通過T檢驗的方法，仔細的分析數(shù)值如上圖所示。這種實驗課題分析目前已經(jīng)完成，且對外說說了：
Y. He et al., “The Sales Data Sells : Effects of Real-Time Sales Analytics on Live Streaming Selling,” in AMCIS, 2021, pp. 1-10.
https://aisel.aisnet.org/amcis2021/data_science_decision_support/data_science_decision_support/12/
在保證了實驗組和對照組可比之后，我們進行了商品銷售額的分析。下圖圈選部分為預售商品銷售額的分析結(jié)論。Model 1代表的是引入了是否達人，主播級別，還有商品種類等直播間特性的回歸分析的結(jié)論。Model 2是不思考直播間以上特性的分析結(jié)論。P value都是小于0.01的，P value越小，結(jié)果越顯然。
另外，我們又做了進一步的魯棒性校驗：在實驗組和對照組中，沒有使用資料助理的直播重復主分析，發(fā)現(xiàn)預售商品銷售額不存在顯然差異。
綜上，主分析結(jié)論為：24鐘頭預售消息的引入顯然提高預售商品的銷售額，提高log(sales) 18.6%。
有了以上分析得出的主結(jié)論，主播觀看到的了實施預售消息后是什么樣實現(xiàn)預售商品銷售額的提高的，我們做了以下兩個假設：第一個是主播延長預售商品的直播時間。第二個是提高銷售效率。
由于無法確切地獲取主播對某個商品進行講解的持續(xù)時間，所以我們選擇用客戶點一下某個商品的時間分布區(qū)間取時間分布的中間部分，作為主要點一下時間的區(qū)間，近似模擬商品直播時間。取【X%-Y%】分別為【10%-90%】、【20%-80%】、【30%-70%】、【40%-60%】進行分析，分別對應Model3、Model4、Model5、Model6。
同一時間定義了銷售效率的概念，將銷售效率定義為銷售額除以主要點一下時間區(qū)間。
對實驗組和對照組的資料進行仔細分析，對應分析資料如下圖所示，得出結(jié)論：
相比于對照組，實驗組預售商品的主要點一下時間區(qū)間沒有顯然延長，故不支持假設1；
相比于對照組，實驗組預售商品的銷售效率顯然提高，故支持假設2。
更進一步，對實驗組和對照組觀眾在直播間的評論資料做了分析，抽取一些關(guān)鍵詞進行比例的分析以及詞云的分析，如下圖所示，得出如下結(jié)論：
相比于對照組，實驗組中客戶對預售的研究比例更高；
相比于對照組，實驗組中客戶提到缺貨消息比例更低；
相比于對照組，實驗組中客戶問題比例更低。
進一步，根據(jù)主播粉絲數(shù)的分位數(shù)，將樣本分為三個子集，分別對應粉絲量少、中、多的直播間在每一個子集上進行分析，資料如下圖所示，分析結(jié)論：對中等粉絲量的直播間顯然提高預售商品銷售額，對粉絲數(shù)少和多的直播間效果不顯然。
資料助理不提供全自動刷新功能，若要看最新的資料需要手動刷新，一次手動刷新算一次使用。根據(jù)主播一場直播使用AI智能資料助理次數(shù)的中位數(shù)，區(qū)分深度使用和較少使用AI智能資料助理的主播進行指標分析，如下圖所示，得出以下結(jié)論：
直播中主播使用AI智能資料助理次數(shù)較多的直播場次，提供24鐘頭預售消息顯然提高預售商品銷售額。
