麥肯錫公司稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。」
數據分析對於直播運營而言至關重要，當直播觀看量表現得不溫不火時，我們可以從數據中尋找突破。
例如：
市場活動直播 ：直播上線前，對比各個引流渠道數據，找出最優解;直播上線後，還要分析實時數據，反饋活動效果。
電商帶貨直播 ：對商品銷量數據進行匯總分析，不僅能優化選品策略，還可將熱銷商品返場進行二次售賣。
企業培訓直播 ：通過觀看時長、測評等數據，了解學員的參訓情況及培訓效果，對本堂課的消化程度，對本次課程的滿意程度。
以企業培訓直播場景為例——
培訓負責人常常犯頭疼：培訓部缺乏存在感，老闆好像看不到自己的價值。
老闆更多是結果導向——你說你有貢獻，行，準備迎接靈魂拷問三連：
「效果如何？」
「原因在哪？」
「怎麼優化？」
其實，一切難題都有數據作答。
保利威強大的數據分析功能，可視化呈現視頻直播數據，深度洞察員工參訓情況和效果 ，便於培訓負責人查看、分析及導出匯報。
接下來為您詳解，如何利用保利威直播數據，進行深度復盤，全面提升培訓效果!
01
直播品質數據
評估、提升直播組織及運營能力
通過保利威直播數據分析，在直播學習過程中，員工的登錄時間、學習時長、觀看頻次、問卷測評、評論點讚等交互數據都可以呈現。
基礎數據
直播時長 | 觀看人數 | 人均觀看時長
例如：
如果人均觀看時長較低——
可能是課程內容與員工需求不匹配，難以激發員工學習熱情;
可能是直播講師授課太枯燥，風格技巧上還有提升空間;
也可能是直播過程出現中斷，這就要考察直播運營人員的責任。
觀眾情況
進入時間 | 觀看時段 | 地域分布 | 觀看終端
例如：
觀眾地域分布，查看主要人群來自哪裡，可以重點關注這些地區;
觀看終端，了解觀眾使用什麼設備觀看直播;
了解進入時間和高峰觀看時段，方便安排和調整直播時間，更好地適應用戶習慣。
互動分析
聊天內容分析 | 問答內容記錄
點讚 | 打賞 | 籤到 | 問卷 | 抽獎
通過聊天和問答內容分析，能看出學員的困惑和興趣，下次直播時可針對性地準備一些相關的話題，調動直播間氣氛。
互動板塊的打賞情況、抽獎詳情，能夠幫助推斷學員更喜歡哪種互動形式，增強直播間氛圍。
在直播後臺，可以查看、下載每個員工的籤到和答題數據，方便培訓部門進行整理和分析，建構員工能力模型。
專注程度
每分鐘在線人數 | 人均退出次數 | 單用戶平均觀看時長 | 直播結束5分鐘觀眾退出情況
例如：
在線人數趨勢圖可以分析哪個時間段的觀眾最多，什麼樣的話術和直播形式更受歡迎。
退出次數過高，說明觀眾注意力嚴重，直播節奏和內容可能都需要調整。
除了直播形式之外，線上視頻學習是企業數位化培訓另一半壁江山。直播課多多少少帶有「臨時表演」性質，難以面面俱到，但每一節視頻課卻是完全可以提前「精心設計」的。
因此，每一條觀看數據，都是培訓資產迭代沉澱的重要基石。
針對視頻觀看數據，我們也有神器——視頻數據司南！
02
視頻數據司南
洞察學習效果，優化課程內容
針對視頻觀看行為，數據司南以視頻觀看熱力圖、視頻分析圖和個體精細化分析 等直觀形式，為企業呈現員工的學習行為數據。
訪問信息 ：觀看視頻渠道、時間、設備
觀看時長 ：該員工是否按時按量完成培訓
觀看熱力圖 ：具體知識點掌握情況
觀看人數 ：員工整體參訓率
視頻完播率 ：考察各門課程學習進度
播放次數、復看率 ：知識點難易度、視頻精彩程度
獲得視頻播放量、觀看完成率詳細數據之後，培訓人員能夠更加準確地判斷視頻課程質量、是否符合學員需求。
根據觀看熱力圖可以了解到視頻哪些畫面最常被跳過，哪些又被多次重複觀看，從而對課程細節進行調整和優化，設計高質量的培訓內容。
每個觀眾、每個學員，都有一個專屬個人信息頁，可以快速查看其視頻觀看情況。
總結來講，視頻數據司南能夠幫助企業深入洞察員工需求和痛點，進而有針對性地優化培訓視頻內容，貫穿課程製作、推廣、學習、反饋、迭代全流程。
這些數據為培訓效果和質量提供有力證據，也促進培訓部門的管理更加精準和及時，只有這樣才能與老闆和業務部門無障礙溝通，推動每一場培訓卓有成效。
編輯：PL