粉絲【老粉】成交占比是很多運營特別依賴的一項數(shù)據(jù)，總認為這個數(shù)值高就是壞事；甚至?xí)氡M一切辦法降低粉絲成交的占比【原則上沒錯，但是策略上出錯了】。今天就結(jié)合實例為大家揭開關(guān)于粉絲成交占比的神秘面紗！不只是數(shù)據(jù)獲取，更重要是數(shù)據(jù)的含義你可能也不知道哦！如果你曾經(jīng)也受到這類問題的困擾，那一定得仔細看完這篇文章。
粉絲成交占比指的是在某場直播中有多少單量來自于粉絲【包含新粉和老粉】，平臺披露這個數(shù)據(jù)只是為了讓商家知道你在粉絲方面的運維能力，它不會對其他渠道的流量產(chǎn)生直接影響。也不會影響你在賽道中的排名。
圖1-直播大屏-成交老粉占比
圖2-直播詳情中的粉絲成交人數(shù)占比
很多人看到的成交粉絲占比數(shù)據(jù)基本都來自【圖1和圖2】這兩個渠道，其實這么看都是不準確的，嚴格意義上來說更是錯的；試問一下：看錯路徑所獲取的數(shù)據(jù)能對咱們直播間調(diào)優(yōu)有幫助嗎？接下來拆解正確的數(shù)據(jù)獲取渠道及數(shù)據(jù)背后的含義！
一、數(shù)據(jù)獲取路徑：直播詳情-核心數(shù)據(jù)-首購率-成交人群分析【如下圖】；
正確的粉絲占比數(shù)據(jù)
在成交人群分析的新老客維度下還分為首購人數(shù)和復(fù)購人數(shù)。但是這里并沒有區(qū)分新粉還是老粉，就可能會存在以下四種情況：
【1】首購人數(shù)：
首購新粉【本場直播前沒有在店鋪成交過且在本場直播中首次成交的新粉絲】；
首購老粉【本場直播前已經(jīng)關(guān)注了，但之前沒有成交且今天直播中成交的用戶】
【2】復(fù)購人數(shù)：
復(fù)購新粉【在本場直播前已經(jīng)在店鋪購買過且在本場直播再次購買的新粉用戶】；
復(fù)購老粉【在本場直播前購買過且已經(jīng)關(guān)注賬號，同時在今天再次購買的用戶】。
二、數(shù)據(jù)歸因：案例【上圖】中的首購人數(shù)粉絲占比為66.67%，其數(shù)值偏高。針對這類型直播間，有兩種解決方案可以解決：
【1】用戶成為粉絲后購買的概率會更高；其店鋪產(chǎn)品可能是客單價偏高【如家具家電、皮草等等】，用戶購買前會觀摩、猶豫、加粉等再產(chǎn)生成交；在直播中就可以讓更多的用戶轉(zhuǎn)為粉絲【話術(shù)中增加更多引導(dǎo)轉(zhuǎn)粉的環(huán)節(jié)】，提高轉(zhuǎn)粉率，也就相當于進一步提高了粉絲成交占比。
【2】非粉成交占比較低【1-66.67%=33.3%】，可以在運營中降低產(chǎn)品的購買門檻【商品的組品機制】，讓用戶縮短猶豫期，快速下單【避免了由于加粉環(huán)節(jié)而降低購買轉(zhuǎn)化率】。從而拉高非粉成交占比。
以上兩種方式都能為直播間提升GMV有一定的幫助！這就是日常所說的精細化運營。
三、除了成交人群分析外，還應(yīng)考慮到店鋪的未成交人群【畢竟每一個店鋪中未成交人群都是占比較大的，如何解決好這一部分人群對店鋪的發(fā)展至關(guān)重要】；
未成交人群的核心數(shù)據(jù)
未成交人群的各個維度下面的粉絲占比中都會有兩種情況【以觀看時長維度為例】：
①新粉；②老粉。從上圖可知，無效觀看人數(shù)【直播間觀看時長小于10S】中粉絲占比達到了22.77%，也就是說有那么多老粉【也可能有新粉】都對直播間不太感冒了，秒進秒出。同理，觀看40S+的人數(shù)中粉絲占比達到了35.07%【也就是說粉絲看了40S以上的直播都沒有買你的產(chǎn)品】，也就證明了粉絲與產(chǎn)品的匹配度有問題【需要調(diào)整或優(yōu)化組品機制或優(yōu)化直播間內(nèi)容及講品節(jié)奏來拉高40S觀看人數(shù)占比】。
四‘、對其他渠道流量沒有直接影響；都有的流量分配機制是考察當前渠道的數(shù)據(jù)反饋；比如：推薦feed渠道下的內(nèi)容數(shù)據(jù)【轉(zhuǎn)粉、互動、加團】和電商數(shù)據(jù)【GPM、OPM等】是否達標，如果這些數(shù)據(jù)OK了，系統(tǒng)就以當前的成交人群為種子繼續(xù)幫你在流量池挖掘更多相似人群。反正，如果什么時候這個渠道的流量你接不住了，那就會出現(xiàn)該渠道下跌的情況。這就是平常所說的渠道對渠道！而粉絲主要來自于關(guān)注渠道，他只會讓該渠道的流量發(fā)生變化，而不會直接影響feed渠道！
總結(jié)，本文重點說明了看粉絲成交占比需要找到正確的渠道，且還要結(jié)合當前品類的具體特征去具體拆分，才能在日后的運營中將流量的利用效率發(fā)揮到極致！
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