Tik Tokオペレーションデータ分析スキル

Douyin アカウントを作成する前に、自分に合ったトラックを見つける必要があります。前提条件は、アカウントの IP ポジショニングを決定し、特定の市場データを習得して、どのトラックがより適しているかをより適切に判断することです。

次に、データを使用して、同僚が現在このトラックをどのようにプレイしているか、そして同じアプローチが私たちにも適用できるかどうかを分析する必要があります。 3 番目に、短編動画の爆発的な増加のロジックとルールを学ぶ必要がありますが、これにもデータのサポートが必要です。最後に、データ分析はライブ ストリーミングの収益化の鍵となります。ライブ ストリーミングのデータ指標は、製品とライブ ストリーミング技術を継続的に最適化し、反復するのに役立ちます。

つまり、データ分析の結果に基づいて、運用の方向性を調整する必要があるのです。

運用の方向性を調整するために最も重要な2つのデータは、ライブストリーミングデータ分析とショートビデオデータ分析です。これら 2 つのコア データについては、ライブ ストリーミング販売分析に 60% の時間を費やすことが推奨されます。マーチャントとしては、収益化に重点を置く必要があります。残りの 40% の時間は、短編動画コンテンツの分析に費やす必要があります。Douyin 自体はコンテンツ エコシステム プラットフォームであるため、コンテンツにも注意を払う必要があります。

短編動画操作データ分析方向：

• アカウントドメイン別のトラフィック分析。たとえば、アカウントが母子ケア向けである場合、次のレイアウトをより適切に判断できるように、この分野のトラフィックの大きさとトラフィック上限を把握する必要があります。
• アカウントのオーディエンス分析。現在のファンの性別比率、分布エリア、年齢層などを明確に把握することで、より正確なコンテンツのマッチングが可能になります。
• アカウントコンテンツ運用方向の分析。現在のコンテンツに対するファンのフィードバックに基づいて、気に入っているかどうかにかかわらず、リアルタイムで調整を行う必要があります。
• ファンの活動を時間の経過とともに分析します。ファンが活動する時間帯を知ることは重要です。アカウントによって活動時間も異なります。ファンの生活パターンを理解することでのみ、ライブ放送をより効果的に収益化し、短い動画を通じてトラフィックを引き付けることができます。
• アカウントの内容と作業パフォーマンスの分析。単一作品または全作品のデータフィードバックはどのようなもので、コンテンツを調整する必要はあるか。たとえば、自分のアカウントのコンテンツが同じテンプレートとスクリプトに従って継続的に投稿されているが、その再生ボリュームが基本的に 300 ～ 400 程度であることに気づき、再生ボリュームのボトルネックを打破したい場合は、この時点でコンテンツのパフォーマンス分析を行い、作品のパフォーマンスが良いか悪いか、ユーザーに好かれているかどうかを把握し、ビデオの種類とコンテンツのスクリプトを調整する必要があります。

生放送業務におけるデータ分析の方向性：

• 単一ライブ放送データ分析。ライブ放送後、翌日まで待たずにすぐにデータを確認してください。リアルタイムでデータを確認することでのみ、ライブ放送の結果に関するフィードバックを得ることができます。
• ライブリアルタイムデータ分析。アンカーはリアルタイムのデータ分析を通じてスピーチをリアルタイムで調整する必要があり、オペレーションもリアルタイムのデータに基づいてさまざまなリズムで戦略的なプッシュや製品マーケティング計画の変更を行う必要があります。
• ライブ ストリーミング トラフィック ソースの分析。視聴者が短い動画の推奨、フォローアップ ページ、またはライブ ブロードキャスト スクエアの推奨から来ているかどうかを把握します。このライブ放送のトラフィックのソースを知ることによってのみ、トラフィックの方向を把握することができます。このライブ放送のトラフィックがすべて短い動画からのものである場合、次のライブ放送では、短い動画がトラフィックを引き付ける能力に重点を置く必要があります。
• ライブ放送プロモーションの分析。たとえば、このライブ放送のために DOU+ にいくら投資したか? 最終的なデータ フィードバックは良好だったか?ダメなら間接的に停止できるのでしょうか？

短いビデオで洗練されたデータ分析スキル

1. 短編動画のデータ分析のコア手法

まず、ショートビデオデータ分析の方法を理解しましょう。コアデータ分析の次元は主に 4 つのカテゴリに分けられます。

• ビデオの平均再生時間。ビデオコンテンツの品質を理解するには、ビデオの平均再生時間に注目してください。

閲覧パス：Tik Tokを開いて、自分の作品を1つ選択します。下部の「データ分析」をクリックすると、単一のビデオのデータパフォーマンスにジャンプします。

• 群衆タグ。動画によって導入された群衆タグが、その後のコンバージョン群衆の方向と一致しているかどうか、また最終的な収益化トラフィックと一致しているかどうかを観察します。子供服を販売している場合、子供服を購入する人のほとんどは母親です。動画コンテンツが男性ユーザーのみを引き付ける場合、それは動画コンテンツが適切ではないことを意味します。

閲覧パス：Douyin Enterprise Account ウェブページでは、ファンのアクティブ配信期間、性別、地域、デバイス、興味などの情報を確認できます。

ビデオの長さ。各短いビデオ コンテンツの長さをテストします。短いビデオ コンテンツの種類によって、必要な再生時間は異なります。同じコンテンツに対してどの長さのビデオがより良いフィードバックを与えるかを確認するために、同じ種類で長さの異なるビデオをテスト用に準備することをお勧めします。また、再生時間が短いほど完成度は高くなります。例えば、食べ物を撮影する場合、短時間で食品の製造過程や試食・評価の過程を見せることは難しいため、内容が明確で完成度が高くなければなりません。

表示パス: Douyin「エンタープライズ サービス センター」または Douyin エンタープライズ アカウント コンピューター バックエンド。

閲覧回数。動画の基本的な視聴回数は、アカウントの重みを反映することができます。アカウントコンテンツのパフォーマンスが優れているほど、閲覧回数は多くなります。動画の再生回数の基準がアカウントの初期ウェイトを決定するため、アカウントの最初の 10 本の新規公開動画の再生回数は、できるだけ 500 回前後にする必要があります。再生回数が 300 回未満のアカウントのウェイトは低く、後期にコンテンツを最適化して基本再生回数を増やす必要があります。

視聴パス: Douyin Enterprise Account のコンピューターバックエンドで、「操作センター」の「ショートビデオ管理」に移動します。

1. 短いビデオデータのための深層最適化手法

短編動画データの 3 つの中心ポイント: 平均再生時間、群衆ラベル、動画再生ボリューム。短い動画データが良くない場合、どのように詳細に最適化すればよいでしょうか?

平均ビデオ再生時間を最適化する方法は、3 つのステップに分けられます。ステップ 1: まず撮影したい動画の種類を選択し、3 ～ 6 本の動画 (長さは短、中、長の 3 段階に分けられます) を準備して同時に公開し、24 時間以内の動画の全体的な平均長さを観察し、テストを通じてアカウントに適したコンテンツの種類を選択します (平均再生時間が 70% を超えると優れたデータです)。ステップ 2: 平均再生時間が不安定で優れた指標の基準に達していない場合は、動画コンテンツの種類を変更するか、人気の動画コンテンツを模倣して撮影することを検討できます。これにより、アカウント データが改善され、方向性とインスピレーションを見つけるのに役立ちます。ステップ3：完了率が上がらない場合は、動画の再生時間を短くして、長引かせずに核心コンテンツを素早く表現することができます。これは最後の手段であり、絶対に必要な場合を除いて使用しないでください。前提として、まずはコンテンツの質を確保する必要があります。これが最も重要です。

クラウドラベルデータはアカウント運用の初期段階において非常に重要であり、その後の収益化効果にも関係します。初期段階では、動画コンテンツがどのような人々を引き付けるかを確認する必要があります。動画コンテンツに引き付けられた人々のラベルが間違っている場合は、すぐに動画コンテンツを変更します。クラウドタグを強制的に引き寄せる方法として、Dou＋を使う方法があります。初期段階では、まずインフルエンサーと似たファンを選別して配信します。クラウドタグが安定してきたら、後期段階で直接賢く配信することができます。

1.ライブ放送の洗練されたデータ分析スキル

1. ライブ放送データ分析のコア手法

ライブ放送のプロセス中に、必ず何らかの問題が発生します。データを最適化するには、どのデータ指標を使用すればよいでしょうか?ライブ放送のコアデータ分析ディメンションモデルを見てみましょう。下から順に、ライブ放送時間、視聴時間、ライブ放送ルームコンバージョン率、GMV、一人当たりGMVです。

（１）生放送時間初期段階では、ライブ放送の継続時間をできるだけ長くする必要があります。継続時間が長いほど、ライブ放送データのパフォーマンスが向上します。ライブ放送の推奨所要時間は約3〜6時間です。

• ライブストリーミングの初期段階では、ライブストリーミングの期間と頻度を増やすことをお勧めします。ライブストリーミングの人気は初期段階では低いですが、ライブストリーミングの期間を長くすることは、間違いなくライブストリーミングのトラフィックを増やすための最良の方法です。
• ライブ放送時間が短すぎると、システムはライブ放送ルームのデータタグを認識できず、ライブ放送ルームは無料の推奨トラフィックを取得できなくなります。再生時間を延長することによってのみ、無料のトラフィックの流入が継続的に感じられるようになります。
• ライブ放送の時間を長くするとともに、ファンとの交流も大切にしています。

（２）視聴期間ファンがライブ放送を視聴する時間の長さに注意してください。その間、司会者は、司会者の言葉や商品の使用などを通じて、ファンが視聴し続けるように誘導する必要があります。視聴時間は、製品、アンカー、マーケティング活動を通じてファンを維持するために使用できます。

人材維持のためのヒント:

• ライブ放送ルームに表示される情報（表示される内容）は、ライブ放送ルームの視覚的なプレゼンテーションを通じてファンにアクションを起こすよう誘導します。
• （司会者の指導で）言われているのは、生放送全体にわたって良い台本を設計することが重要だということです。
• 感じたこと（生放送室全体の雰囲気）

（３）生放送ルームのコンバージョン率ライブ放送ルームのコンバージョン率は、できるだけ 3% 程度に抑える必要があり、割引やプロモーションを利用してコンバージョン率を高めることができます。

ライブ放送ルームでのコンバージョン率を向上させる鍵は、ライブ放送全体のリズム設計と商品の選択と価格設定にあります。生放送ルーム内の商品がユーザーを引き付けることができず、商品の価格がユーザーを引き留めることができず、司会者の誘導やリズムがうまくコントロールされていない場合、ユーザーは生放送ルームが遅すぎると感じ、生放送ルームで時間を過ごしたくないと思うようになるため、この時点で調整を行う必要があります。全体のリズムの設計は、製品の 3 つのゲームプレイに基づいて行うことができます。抽選モデル、フラッシュセールモデル、通常モデルを設定し、さまざまな製品の価格設定とマーケティング戦略を通じてライブ ブロードキャスト ルームのリアルタイム変換効果を調整できます。

（４）GMVと一人当たりGMVこの 2 つのデータにより、ライブ放送全体の売上と各人の平均購買力が明確に把握でき、後で製品の調整や最適化が容易になります。

GMVはライブ放送全体の売上データを指し、一人当たりGMVはファンの平均消費額を指します。ライブ放送ルームが継続的に無料のトラフィックサポートを受けられるようにするには、ライブ放送全体の一人当たりのGMVを高める必要があります。一般的に、売上高の高いライブ放送ルームは、トラフィックとファンの維持の面で比較的優れたデータパフォーマンスを持っています。初期段階では、古い顧客を誘導することで、これら2つのデータ指標を達成できます。

2. 短い動画データに対する詳細な最適化手法

ライブ放送室にはデータ指標が多すぎます。ライブ放送データを分析すると、一人当たりの平均視聴時間、ショッピングカートのクリック数、店舗の取引額の3つが中心になります。一人当たりの平均閲覧時間はできるだけ長く、ショッピングカートのクリック数や店舗の取引額はできるだけ良好で、システムが継続的に無料トラフィックをプッシュするようにする必要があります。したがって、より良いライブ ブロードキャスト結果を達成したい場合は、これら 3 つのデータ次元に基づいて詳細な最適化と調整を実行できます。
最後に、ライブ放送データを徹底的に最適化する方法を見てみましょう。ライブ放送ルームの収益化機能を3つの方向で迅速に改善します。

1. ライブコンテンツの品質分析。ライブ放送コンテンツの品質分析では、ライブ放送コンテンツの品質が良くない場合、その理由はインタラクション率が高くないか、コンバージョン率が低すぎることが考えられます。このとき、関連要因を通じて調整を行うことができます。関連要因には、トラフィックの正確性、製品選択の魅力、製品の表示、マーケティング活動、アンカーのガイダンスが含まれます。

1. ライブ販売効率分析。データ指標: コンバージョン率、注文コンバージョン率、平均注文額、平均注文数量、UV 値。関連する要素には、トラフィックが正確かどうか、製品が強力かどうか、関連する販売機能、ライブブロードキャストの表示、アンカーガイダンスなどがあります。

1. ライブストリーミングトラフィックの最適化分析。トラフィックソースを分析することで、どのトラフィックソースがより多くの人を呼び込めるか、そして私たちの核心的な強みは何かを明確に知ることができます。私たちが強みを強化し、最適化し続ければ、各ライブ放送のトラフィックが比較的高品質であることを保証できます。

上記の 3 つの表を直接参照し、これらのデータ指標に従って各生放送のデータを記録し、関連する要因を見つけ、洗練された操作と調整を実行し、生放送データと生放送ルームをより良くすることができます。

要約: Douyin エンタープライズ アカウントの基本的なデータ分析機能を習得し、ショート ビデオとライブ ブロードキャストのデータ分析方法と最適化ロジックを学習すると、Douyin エンタープライズ アカウントのゲームプレイを迅速に実装して習得し、人気のある Douyin エンタープライズ アカウントを作成し、ライブ ブロードキャスト データを最適化してライブ ブロードキャストの効果を最大化する方法を学ぶことができます。