(2020年9月24日,中國 上海訊)隨著《信條》的熱映,好萊塢鬼才導演諾蘭將「時間」概念再一次拉到了我們的面前。人類對「時間」真理的探索永遠不會停下腳步。「穿越時間」、「逆轉未來」一直是電影和文學藝術作品熱衷探討的主題,偉大的導演、藝術家前赴後繼地通過作品表達他們對於「時間」的理解。其實在現實生活中,不少先鋒企業也一直在用科學方法走進「時間」預測未來對現在的影響,將藝術作品中的情節化為現實。近日,獨立第三方監測機構O'Ratings宣布成功構建「電力值」模型,實現以科學算法預測主播單品帶貨周期及潛力,解決商業決策者長期以來關心的主播選擇、品類匹配以及投放時機三者之間的問題。據悉,電力值將成為O'Ratings監測繼收視率、觀看人數峰值、行業佔比、帶貨指數和互動指數5大創新指標之後的又一創新指標。未來,O'Ratings監測將以更科學、更系統、更可靠的評估系統為商業決策者們、直播主播提供直播帶貨決策及維運管理的有力數據支持。
O'Ratings監測構建的電力值創新指數的價值在于衡量直播主播推廣品類的適合時機,幫助商業決策者清晰了解主播帶貨周期,找準產品推廣時間以及與主播的匹配度。
科學嚴謹算法下的電力值
讓「時間「看不見的影響力清晰顯現
長期以來,直播市場對主播帶貨能力的評估是靜態的,忽略了「時間」對主播帶貨能力的動態影響。通俗來說,當同一主播推廣完一個類型的產品後,幾天內對於同種類產品帶貨能力明顯下滑。因此了解主播帶貨周期,找準適合的產品推廣時間極其重要。作為直播帶貨行業的先鋒,O'Ratings監測以科學嚴謹的算法構建了「電力值模型」創新指標:聚合運算各個品類的直播回購周期(D值),以及回購周期內的帶貨效果回升(+)/衰退(-)曲線;通過之前的品類帶貨記錄,計算各主播的恢復速度(V值)。當給出當前要推廣的給定品類(c)和給定主播(h),系統會自動找出給定主播(h)最近一次品類(c)直播帶貨並得出距今時間(d),此時帶貨效果回升(+)/衰退(-)曲線會基於輸入值(d)計算結果,該結果值歸屬不同區間(綠/白/紅)。
讓我們以手機產品為例,帶入某頭部主播電力值模型中得到的該主播手機電力值的模擬圖。從模型中可以得知,手機商家應該在距離該主播上一次上架手機產品55天後再次投放將可能會獲得更高的轉化。值得一提的是,從電力恢復周期表中可以看出在手機產品進行直播帶貨結束後的當天電力值不會馬上降低,而是在3天左右降到一個最低值,然後會進入一個持續的低谷期,而後慢慢的恢復電力。
O'Ratings監測以科學嚴謹的算法構建了「電力值模型」創新指標,
得到模擬某頭部主播手機電力值趨勢圖。
對直播決策者:明明選了頭部主播,為何沒有預期效果?
電力值告訴你或許是「時機未到」
根據O'Ratings監測發布的電力值模型可知,不同的產品電力值不同也就是說它們恢復能力不同。O'Ratings監測發現,在個護美妝、食品飲料、服飾內衣、家用電器,四大主流直播貨品中,個護美妝的平均電力完全恢復周期最短只需要6天,食品飲料緊接第二需要7天,服飾內衣較長需要27天時間,而家用電器則最長需要62天也就是近2個月的時間才能完全恢復電力。
這一發現很好的解釋了長期以來困惑直播商業決策者的一大問題:明明選擇了頭部主播,為何銷售並不如預期?明明上次投放反饋很好,為何再度合作就無法產生同樣的效應?因為,在過去傳統的靜態決策中,商品本身屬性被消耗的購物能力無法被考慮其中,若單純通過粉絲數和互動量甚至以往的合作經驗都無法作出準確的判斷。因此,電力值在這樣的情況之中,就彰顯了它的意義。
O'Ratings監測根據同一主播電力值模型中同類型產品情況推算出了個護美妝、食品飲料、服飾內衣、家用電器的平均電力完全恢復周期
對直播主播:明明上次賣得很好,為何這次就買不動?
電力值告訴你懂得「時機管理」
根據O'Ratings監測發布的電力值創新指標不僅能夠告訴商家在匹配合適主播時要根據主播電力值考慮主播當下是否適合對該類型產品進行推廣。O'Ratings監測發現,不同粉絲級別的直播主播電力值也不同,平均而言頭部主播的恢復周期分別是——個護美妝5天、食品飲料7天、服飾內衣19天、家用電器48天;腰部主播的恢復周期分別是——個護美妝6天、食品飲料7天、服飾內衣27天、家用電器62天。
這一發現不僅可以幫助商家在一個充滿電狀態的腰部主播和恢復期中的頭部主播之間輕鬆作出抉擇,對直播主播而言也有很大的借鑑意義。電力值能夠幫助直播主播了解自己的帶貨動態能力與趨勢,從而儘量避免在同一時間段推廣同類產品而減少觀眾因同類型產品產生的購買力下降,最終避免流量的流失。
O'Ratings監測推演了不同主播(頭部、腰部主播)平均對於同一類型產品的電力完全恢復周期
此次,獨立第三方監測機構O'Ratings成功構建的「電力值」創新指標對直播行業的積極健康發展有著重要的意義。電力值作為可靠的數據支持,將無形的時間影響通過科學嚴謹的算法變為可見,不僅為直播的商業決策提供有力支持,更為直播主播提供了維護管理運營的提升方案。未來,O'Ratings監測將繼續為直播帶貨行業提供更科學、更系統、更可靠的數據支持及解決方案
*文中數據出自獨立第三方監測服務商O'Ratings,監測時間從2020年6月1日0點0分到2020年9月20日23點59分,監測範圍為全平臺,算法為:聚合運算各個品類的直播回購周期(D值),以及回購周期內的帶貨效果回升(+)/衰退(-)曲線;通過之前的品類帶貨記錄,計算各主播的恢復速度(V值)。當給出當前要推廣的給定品類(c)和給定主播(h),系統會自動找出給定主播(h)最近一次品類(c)直播帶貨並得出距今時間(d),此時帶貨效果回升(+)/衰退(-)曲線會基於輸入值(d)計算結果,該結果值歸屬不同區間(綠/白/紅)。