这篇短文对我们单个直播间一个多月的数据进行了分析，从数据分析中挖掘出了一些信息，分享给大家。
GMV与其他变量相关性分析
1、通过GMV与总观众人数的相关性可以看出，GMV与总观众人数呈显著正相关，说明观众总人数与GMV之间存在直接关系，且相关性较强，观众人数越多，GMV越高。在这组变量中，将观众人数替换为系统推荐流量可以更好的理解其中的算法。因此在运营过程中应该追求较高的系统推荐。这里需要思考的是，在主播能力无法短时间大幅提升的情况下，如何通过运营层面快速提升获取推荐流量的能力。
2、通过GMV与商品点击率的相关性可以看出，GMV与商品点击率不存在显著相关，因此从单一品类来看，商品点击率是相对稳定的状态，并不是GMV的直接影响因素，但其或许是GMV的间接影响因素。
3、通过GMV与下单转化率的相关性可以看出，GMV与下单率具有较高的相关性。从指标角度来看，GMV是销售额，而下单转化率是一个比率，销售额与某一比率往往不会呈现相关性，而该数据表明GMV与下单率具有显著相关，说明GMV与下单率之间存在一个中介变量，或许是下单转化率的提升会使得直播间的流量推送变大，进而促使GMV提升。当然，这个假设需要更多数据与指标进行进一步的验证。由此可知，我们在直播时，转化率相对于点击率来说，是更加重要的指标，我们可以在话术上进行升级，减少引导点击的话术并增加引导下单的话术，同时还可以通过优化详情页来提升转化率。
4、通过GMV与平均播放时长（AWD）的相关性可以看出，GMV与平均播放时长不存在显著相关，这说明在当下阶段，平均播放时长并不能直接影响GMV。从平均播放时长的公式可以看出AWD=Views/Duration，平均播放时长虽然不会直接对整体大盘产生影响，但是从个体角度来讲，或许对UV会产生影响。
此时提出另一个假设，平均播放时长是通过影响UV（=GMV/Views）进而影响GMV的。从UV与平均播放时长的相关性可以看出，UV与平均播放时长存在显著相关关系，因此印证了平均播放时长会对UV产生影响，但进一步分析发现，GMV与UV同样不存在相关关系。说明平均播放时长与单位用户价值在目前阶段均不是影响GMV的主要因素，尤其平均播放时长对GMV的触达路径更长，因此当下不需要太考虑平均播放时长对GMV带来的影响。
5、通过GMV与直播时长的相关性可以看出，GMV与直播时长有显著相关关系，因此我们可以通过最直接的拉时长的方法，提升单场GMV。但在这里需要注意的是，时长与GMV的正相关有一个前提，也就是直播间内容质量不变的情况下才会产生正相关，因此实践过程中一定要时刻注意主播状态，如果主播过于疲惫，一味拉时长，会导致人效降低。
6、通过GMV与单位时间成交金额（=GMV/Duration）的相关性可以看出，两者之间存在显著相关关系。单位时间成交金额在某种程度上可以体现出成交密度。结合第3点进行思考，下单率非常重要，在进人速度保持不变的情况下，下单率直接影响成交密度，因此如何提升下单率是我们在新账号第一个月需要主要思考的问题。
因此当下直接影响GMV的因素有：观众人数（对应着系统推荐）、下单率、直播时长、成交密度。而商品点击率、平均播放时长、UV在三个指标在当下并不能对GMV产生直接影响。
结论与运营建议
综上分析可得出以下结论与运营建议：
1、直播间的推荐流量是与GMV相关性最高的指标，因此一切优化围绕提高推荐流量来进行，这里的前提是流量是与直播间内容相关且精准的。
2、我们在直播的过程中，在主播的话术上不需要太过强调点击购物车，因为过度强调没有太大的意义。只需要直播间管理员在直播间用评论的方式或者OBS贴纸的方式进行引导即可，主播的时间和话术应该放在更有价值的方面。
3、下单率与成交密度对流量的推荐影响非常大，因此在前期不要追求利润，不要追求一定能跑正或者跑平，在能承受的范围内，可以小亏一些。因此我们可以通过降低客单价、增加产品的吸引力与多样化来拉升成交密度与下单率。
4、不需要过度追求平均播放时长，不需要追求UV，基本没什么用，至少在新号起号一个月内不需要太在意。
5、在主播精力、能力允许的情况下，最大程度拉升直播时长。
特别说明
此次分析的数据仅仅采用了单类目单个直播间一个月的数据，数据量较小，同时分析方法比较简单且较为仓促，因此在某种程度上可能会存在偏差和漏洞，分析结论与建议一个月内有效，TikTok的算法在不断优化，运营方式也需要不断调整。
欢迎小伙伴们纠错指正，共同探讨，共同进步。
