淘寶直播怎么看回放日期（淘寶直播怎么看回放的評論）

導讀：近年來，直播帶貨成為一種新的流行業(yè)態(tài)。主播在直播間與線上消費者實時互動，這極大的提高了信息交流的效率。在這種實時性極強的場景，主播對直播間實時信息的使用有可顯著影響直播間的帶貨情況。

為了讓主播實時、準確的掌握直播間的信息，我們?yōu)樘韵档闹鞑兲峁┝艘豢钪悄軘?shù)據(jù)助理，幫助他們在直播中和下播后便捷、準確、全面的查看和分析數(shù)據(jù)，進而做出決策和行動。

當主播們每天高頻使用智能數(shù)據(jù)助理之后，我們通過線上AB實驗并結(jié)合量化分析方法證明了數(shù)據(jù) > 決策 > 行動 > 數(shù)據(jù)這一閉環(huán)的存在，驗證了數(shù)據(jù)與行動之間的因果，同時，證明了數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價值。

01背景

1. 淘寶直播

現(xiàn)如今電商直播帶貨已經(jīng)成為商家銷售的非常流行且重要的渠道，而其所主要依賴的就是各個直播平臺，淘寶直播作為其中的領軍者，相信大家都有用過、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情：

綜上，主播在整個直播業(yè)務流程里面要做的事情非常多，所以主播對于平臺有了一些期望和訴求，希望通過豐富平臺的能力，幫助他們更好的帶貨和成長。

從直播流程介紹中我們不難發(fā)現(xiàn)有很環(huán)節(jié)都是需要數(shù)據(jù)支撐的，比如主播怎么更快選到合適的商品，直播中如何更好的進行策略的調(diào)整、怎么更好的互動，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、哪些需要保持等等，接下來一起看下主播有哪些核心訴求以及其對應的解決方案。

2. 主播訴求

• 在線直播過程中能夠?qū)崟r的調(diào)整直播策略，提升直播質(zhì)量，提升C端用戶體驗。
• 下播后，能夠及時的復盤本場整體表現(xiàn)，直播能力、帶貨能力、互動能力、粉絲粘性、流量運營等是否滿足預期，下次開播需要做哪些策略調(diào)整與準備。
• 希望有數(shù)據(jù)可以幫助了解自己的粉絲群體，以便于更好的做粉絲運營。
• 希望有數(shù)據(jù)可以輔助主播更好的成長，比如自己在行業(yè)中排名如何，競對有哪些優(yōu)點可以學習，自己哪些短板需要改進等（知己知彼百戰(zhàn)不殆）

3. 解決方案

基于主播訴求，達摩院數(shù)據(jù)智能團隊和淘寶直播團隊制定了如下解決方案：

• 提供實時直播場次報告，通過不同維度、不同展現(xiàn)形式讓主播能夠在直播過程中實時查看全面的核心場次數(shù)據(jù)，并且同時支持PC和APP端查看。
• 提供下播報告，提供整個場次完整的數(shù)據(jù)內(nèi)容，相比實時場次報告更是多了智能決策能力、流量運營匯總等能力
• 提供數(shù)據(jù)機器人，以對話的方式，方便主播及時查看直播診斷、行業(yè)排名等數(shù)據(jù)，給出成長建議，幫助主播成長
• 提供文本挖掘的能力，對于直播中評論文本進行挖掘聚類，為主播提供及時的C端用戶心聲（體現(xiàn)在場次報告中）
• 決策智能能力，識別直播過程中的關鍵時間點，基于此做多模態(tài)歸因分析，將多模態(tài)識別結(jié)果及直播快照在離線場次報告的趨勢圖模塊進行展示。
• 針對頭部主播，提供主播大屏，方便運營團隊人員實時查看直播核心數(shù)據(jù)，特別是在促銷和大促時，便于團隊多人協(xié)作、及時作出合理決策。
• 提供場次對比能力，允許主播快速多維對比歷史多場表現(xiàn)，總結(jié)直播經(jīng)驗，提升復盤效率。

以上解決方案對應的便是智能數(shù)據(jù)助理的產(chǎn)品能力，其中包含了場次報告、主播大屏、場次對比、數(shù)據(jù)機器人，以上產(chǎn)品具備PC+APP兩種形態(tài)展示，數(shù)據(jù)同時支持直播中和下播后。接下來我們一起看下各個產(chǎn)品形態(tài)及其核心能力。

02產(chǎn)品

1. 場次報告

首先我們看PC端，主播在直播過程中，用戶點擊淘寶直播中控臺推流界面右下角的【查看詳細】按鈕，就可以跳到實時場次報告界面，以便主播實時的了解直播間情況，實時做出合理決策。

下播后，主播在淘寶直播中控臺我的直播頁里，可以看到歷史開播場次，點擊每個場次右邊的【數(shù)據(jù)詳情】也會跳轉(zhuǎn)到離線場次報告頁面（也成為下播報告），主播可以基于整場直播的數(shù)據(jù)做離線復盤。

在場次報告的右側(cè)可以看到幾個按鈕，最顯眼的就是PK場次對比、數(shù)據(jù)大屏，這兩個按鈕點擊后可以分別跳轉(zhuǎn)到場次對比和主播數(shù)據(jù)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，分別鏈接到數(shù)據(jù)總覽、趨勢分析（集成多模態(tài)識別歸因能力）、流量運營、商品分析四大功能模塊，下面逐個解說下：

核心匯總數(shù)據(jù)：這里又分訪問、轉(zhuǎn)化、成交三部分，相關指標都做了粉絲占比數(shù)據(jù)解析。

• 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、點擊率等指標
• 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

實時趨勢：主要分為流量波動、粉絲轉(zhuǎn)化、成交運營三種類型核心指標的趨勢分析。

• 目前我們做的是每5分鐘打一個點，數(shù)據(jù)實時更新，讓主播可以直觀的看到直播過程中數(shù)據(jù)的趨勢變化，以輔助其做出合理的決策；
• 該模塊中集成了多模態(tài)識別歸因能力，根據(jù)相關指標趨勢的波峰波谷時間點通過算法模型計算出異常點位，然后配合直播快照、商品上下架、互動數(shù)據(jù)及多模態(tài)能力識別出在某個異常點是因為什么原因?qū)е碌脑撝笜水惓?，同時將直播回放定位到該時間點點位，大大提升主播發(fā)現(xiàn)復盤改進提升的效率。

流量運營：主要包括實時流量運營【趨勢圖】、離線分渠道流量運營占比兩大功能。

• 實時流量運營主要是進入到直播間的流量來源趨勢圖，目前包含關注、推薦、廣告、店鋪、搜索等13種流量來源，主播可以根據(jù)每種流量來源的趨勢數(shù)據(jù)進行實時流量運營及決策
• 分渠道流量運營主播可以判斷場次整體的流量分布是否符合預期，有問題可以快速發(fā)現(xiàn)

商品分析：該模塊主要展示直播間每個上架商品的引導、成交情況，核心指標包括商品點擊次數(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，這里主播可以看到每個商品的實時數(shù)據(jù)情況，以便于其實時調(diào)整播報順序及策略。

以上是PC版，場次報告同時也提供了APP端展示形式，更加方便主播的使用，接下來我們詳細看下：

在APP端，主播開播推流后，在手機【推流界面左滑】就可以進入場次報告中，這里是通過浮層的形式進行展現(xiàn)，主播看完數(shù)據(jù)【手指在場次報告頁面右滑】就可以回到推流界面，操作非常方便；其展示的數(shù)據(jù)指標和PC端保持一致，但是由于APP的空間限制，我們只篩選了PC端指標里面的重要指標進行了展示，同時也間接的給主播減壓，通過最核心的指標快速決策。

2. 數(shù)據(jù)大屏

直播數(shù)據(jù)大屏是頭部主播的權(quán)益（目前只有V等級4、5的才有權(quán)限），數(shù)據(jù)大屏再促銷、大促等關鍵時間點往往發(fā)揮著至關重要的作用，場次報告中有說到，在場次報告PC端的右側(cè)點擊【數(shù)據(jù)大屏】按鈕進入到主播數(shù)據(jù)大屏中，數(shù)據(jù)大屏是集成在PC端【APP端沒有】，相對于場次報告，是一種更酷炫的展現(xiàn)形式，其展示的數(shù)據(jù)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、累計成交金額、新增粉絲數(shù)，觀眾地域排行（和中間的中國地圖動態(tài)呼應），觀眾畫像指標，粉絲成交占比等等

3. PK場次對比

基于主播開播近期平均表現(xiàn)，劃定benchmark，進行客觀的直播間場次數(shù)據(jù)復盤；提供自定義場次對比工具，允許主播快速多維對比任意兩場表現(xiàn)，總結(jié)直播經(jīng)驗，提升復盤效率；在場次報告PC端的右側(cè)點擊【PK場次對比】按鈕進入到場次選擇頁面，主播可以選擇歷史兩場直播，點擊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（訪問用戶數(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，以及其中四類核心指標的對比詳情，提供了多種PK展現(xiàn)形式，比如最高在線人數(shù)趨勢分析PK，引導成交流量轉(zhuǎn)化漏斗PK等等、

4. 數(shù)據(jù)機器人

數(shù)據(jù)機器人是APP端的能力，在淘寶主播APP首頁，點擊【看數(shù)據(jù)】進入到機器人頁面，數(shù)據(jù)機器人通過對話的形式和主播進行多樣的數(shù)據(jù)互動；

在對話頁用戶可以問一些，比如直播診斷、直播的核心數(shù)據(jù)、排位賽日程等資訊信息，另外主播可以輸入一些自己想看的指標，比如輸入成交，數(shù)據(jù)機器人可以智能識別主播的問題，并結(jié)合以往的歷史數(shù)據(jù)給到主播想要看的數(shù)據(jù)指標。

數(shù)據(jù)機器人里還集成了一些像直播診斷的能力，直播診斷可以為主播提供主播能力雷達圖，讓主播能夠直觀的看到自己哪些方面在行業(yè)里做得比較好，哪些方面還有待提高。還提供全網(wǎng)、同級同類目成交排名等指標讓主播了解自己在行業(yè)中的排名情況等等。

另外，數(shù)據(jù)機器人還集成了大促戰(zhàn)報的push能力，讓參與大促的主播能夠及時的了解大促期間的直播相關數(shù)據(jù)。

5. 產(chǎn)品成果

上面介紹了數(shù)據(jù)助理的所有產(chǎn)品形態(tài)，數(shù)據(jù)助理產(chǎn)品日常峰值服務75+%的淘系主播，覆蓋淘寶直播、閑魚直播、淘特直播等業(yè)務。

數(shù)據(jù)助理提供了數(shù)據(jù)查詢能力，主播可以查詢實時場次數(shù)據(jù)、核心指標趨勢、帶貨成交數(shù)據(jù)，以及大屏監(jiān)控、歷史場次數(shù)據(jù)PK分析；也提供了智能能力，異常點檢測、多模歸因、直播診斷等能力，幫助主播定位直播過程中的優(yōu)缺點；還提供了精細化運營能力，比如權(quán)益投放、粉絲運營、流量運營等等。精細化運營效果又可以通過直播過程中的實時數(shù)據(jù)反饋出來，形成數(shù)據(jù)的閉環(huán)，真正實現(xiàn)了數(shù)據(jù)賦能主播、智能輔助主播決策。

03數(shù)據(jù)建設

1. 數(shù)據(jù)鏈路

基于早期對于數(shù)據(jù)助理產(chǎn)品的規(guī)劃，我們做了詳細的數(shù)據(jù)架構(gòu)設計、平臺調(diào)研選型，同時兼顧性能及成本。

• 我們重點針對Lindorm和ADB進行了調(diào)研、驗證和對比，由于產(chǎn)品特性（多維查詢、實時性、靈活性要求比較高）最終選擇了ADB進行支持。
• 由于數(shù)據(jù)助理是直接服務與淘寶主播，所以對于穩(wěn)定性要求非常高，為了保障產(chǎn)品的高可用，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攻擊流量，降低數(shù)據(jù)2/3的惡意無效數(shù)據(jù)訪問，大大降低了存儲及服務的資源消耗。
• 在其他直播業(yè)務有復用需求后，我們也及時的升級了數(shù)據(jù)鏈路，提取實時數(shù)據(jù)中間層，DWS數(shù)據(jù)同時寫入ADB、Lindorm、TT以支持不同直播業(yè)務場景的需求，做到了一份數(shù)據(jù)、一個口徑、多場景復用。

2. 數(shù)據(jù)分層

數(shù)據(jù)鏈路中提到了建設直播數(shù)據(jù)中間層，接下來我們一起詳細看下，中間層建設分為數(shù)據(jù)接入層、數(shù)據(jù)中間層【DWD、DWS】、業(yè)務應用層。

• 數(shù)據(jù)接入層：主要來源于直播業(yè)務數(shù)據(jù)、集團公共層、達摩院智能數(shù)據(jù)
• 數(shù)據(jù)中間層：分為DWD、DWS層、維表、又包含實時數(shù)據(jù)建設和離線數(shù)據(jù)建設，以下重點將實時部分、離線數(shù)據(jù)建設和實時是保持一致的 DWD層重點建設直播間明細層數(shù)據(jù)，其中包含直播間曝光、點擊、觀看、互動（評論、點贊、分享、關注等）、商品引導、商品成交、商品預售、直播間文本語義識別、多模歸因、關鍵點識別等數(shù)據(jù) DWS層我們主要做了直播間、直播間+商品、直播間+渠道、直播間+來源、直播間+粉絲等直播間相關維度的匯總及趨勢數(shù)據(jù)、同時還包含直播間的多模數(shù)據(jù)
• 維表：包含了直播業(yè)務鏈路中的各種維度數(shù)據(jù)，比如直播間、主播、商品、用戶、商家、商品類目、渠道、來源等等
• 業(yè)務應用：這里主要是中間層數(shù)據(jù)服務的對象，包括達摩院直播賽道【數(shù)據(jù)助理、數(shù)字人、直播一體機、主播助理】、直播中控臺、生意參謀、產(chǎn)品360等等

隨著直播業(yè)務越來越火，達摩院直播賽道（數(shù)據(jù)助理、主播助理、虛擬人、直播一體機）以及集團其他直播業(yè)務產(chǎn)品線陸續(xù)啟動，這套數(shù)據(jù)也得到了很好的復用；之后更是與集團DT團隊、淘寶直播數(shù)據(jù)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數(shù)據(jù)中間層。

3. 架構(gòu)總結(jié)

整個數(shù)據(jù)助理產(chǎn)品數(shù)據(jù)架構(gòu)建設，可以以上圖作為總結(jié)，我們同時支持PC端或者APP端開播后的數(shù)據(jù)展示，多端保持數(shù)據(jù)一致性，實時數(shù)據(jù)下播后以下播報告的形式展現(xiàn)、其他產(chǎn)品形態(tài)與此類似，實時離線數(shù)據(jù)使用同一份、嚴格保證數(shù)據(jù)的口徑一致。與此同時我們有達摩院的智能能力加持，賦予了數(shù)據(jù)助理數(shù)據(jù)產(chǎn)品的智能化特性。

04業(yè)務價值

基于前面介紹的主播訴求，以及針對主播訴求數(shù)據(jù)助理產(chǎn)品的內(nèi)容和架構(gòu)。經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)有非常多的主播在直播過程中或下播后，真的是在使用數(shù)據(jù)助理產(chǎn)品的。那接下來我們想知道主播用了數(shù)據(jù)助理產(chǎn)品，是不是真的影響到了主播的決策，真的為主播的直播帶來了一些價值。所以我們想通過課題實驗的方式，進行實驗，分析數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)來說明數(shù)據(jù)助理產(chǎn)品的業(yè)務價值。于是我們與清華大學經(jīng)管學院電子商務實驗室的同學和老師一起來實現(xiàn)了課題的內(nèi)容。

1. 實驗過程

① 提出問題

因為數(shù)據(jù)助理已經(jīng)提供給主播，所以在不影響主播使用的前提下，我們選擇了雙十二版本的數(shù)據(jù)助理實時場次報告的內(nèi)容來做驗證。雙十二版本的實時場次報告與之前的版本相比是增加了實時預售信息的，雙十二版本的實時預售信息主要體現(xiàn)在這兩個地方：第一個是指標總覽的成交是可以看到本場次所有預售商品的總的成交情況的；第二部分是在商品分析模塊中，每個預售商品都可以實時地查看預售的金額，筆數(shù)等指標。

② 實驗設計

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數(shù)據(jù)助理的實時場次報告的時候是可以看到實時預售信息的，而其他尾號的主播在相同的時間進行直播使用數(shù)據(jù)助理是看不到實時預售信息的。能看到的主播即實驗組，看不到的即對照組。如下圖所示：

③ 數(shù)據(jù)分析

a. 基礎數(shù)據(jù)準備

實驗結(jié)束以后進行了如下的數(shù)據(jù)分析：

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)主播使用數(shù)據(jù)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)、主播等級、上月播出時長等關鍵指標的對比分析，發(fā)現(xiàn)實驗組和對照組在這些指標上的表現(xiàn)是不存在顯著差異的。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，只關注預售商品銷量大于1的直播間。進一步過濾之后，我們又做了以上關鍵指標的對比分析，確認實驗組和對照組在關鍵指標上不存在顯著差異，至此保證兩組可比。

具體指標的分析是通過T檢驗的方式，詳細的分析數(shù)值如上圖所示。這個實驗課題分析目前已經(jīng)完成，且對外發(fā)表了：

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/

b. 主分析-數(shù)據(jù)助理有效

在保證了實驗組和對照組可比之后，我們進行了商品銷量的分析。下圖圈選部分為預售商品銷量的分析結(jié)論。Model 1代表的是引入了是否達人，主播等級，還有商品種類等直播間特征的回歸分析的結(jié)論。Model 2是不考慮直播間以上特征的分析結(jié)論。P value都是小于0.01的，P value越小，結(jié)果越顯著。

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，沒有使用數(shù)據(jù)助理的直播重復主分析，發(fā)現(xiàn)預售商品銷量不存在顯著差異。

綜上，主分析結(jié)論為：實時預售信息的引入顯著提高預售商品的銷量，提升log(sales) 18.6%。

c. 數(shù)據(jù)助理為何有效

有了以上分析得出的主結(jié)論，主播看到了實施預售信息后是怎樣實現(xiàn)預售商品銷量的提高的，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。

由于無法確切地獲得主播對某個商品進行介紹的持續(xù)時間，所以我們選擇用用戶點擊某個商品的時間分布區(qū)間取時間分布的中間部分，作為主要點擊時間的區(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。

同時定義了銷售效率的概念，將銷售效率定義為銷量除以主要點擊時間區(qū)間。

對實驗組和對照組的數(shù)據(jù)進行詳細分析，對應分析數(shù)據(jù)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擊時間區(qū)間沒有顯著延長，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著提高，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數(shù)據(jù)做了分析，抽取一些關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，實驗組中用戶對預售的討論比例更高；
• 相比于對照組，實驗組中用戶提到缺貨信息比例更低；
• 相比于對照組，實驗組中用戶問題比例更低。

實驗組用戶評論詞云

對照組用戶評論詞云

d. 數(shù)據(jù)助理對誰有效

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、多的直播間在每個子集上進行分析，數(shù)據(jù)如下圖所示，分析結(jié)論：對中等粉絲量的直播間顯著提升預售商品銷量，對粉絲數(shù)少和多的直播間效果不顯著。

數(shù)據(jù)助理不提供自動刷新功能，若要看最新的數(shù)據(jù)需要手動刷新，一次手動刷新算一次使用。根據(jù)主播一場直播使用智能數(shù)據(jù)助理次數(shù)的中位數(shù)，區(qū)分深度使用和較少使用智能數(shù)據(jù)助理的主播進行指標分析，如下圖所示，得出以下結(jié)論：

直播中主播使用智能數(shù)據(jù)助理次數(shù)較多的直播場次，提供實時預售信息顯著提高預售商品銷量。

05

感謝

價值驗證的整個過程有非常多同學參與其中，在此特別感謝：

• 清華大學經(jīng)管學院電子商務實驗室：王伶俐 博士生、陳國青 教授、郭迅華 教授
• 休斯頓大學：何玉梅 博士后、Yili (Kevin) Hong 教授、Nina Huang 副教授

今天的分享就到這里，謝謝大家。

文章作者：劉士博、孫艷、丁建棟

作者公司：阿里巴巴

出品平臺：DataFunTalk