直播带货行业在经历了高端玩家的“春秋争霸”之后，逐渐进入到了一种“网红化”的阶段。人们正在将注意力从原来凤毛麟角的直播巨头逐渐转移到一些小主播身上。但近短时间却出现了网红带货营销额放缓的现象。因此商家必须要调整直播策略来改进直播的效果。
老李最近看到一个电商直播带货分析的案例，这个案例通过数据看板对GMV的的分析很透彻，分析维度全面，从多个角度提出对应策略，很值得学习！
A公司是全球领先的跨境电子商务出口平台，以服务全球客户为己任。海外网红带货是A公司营销的一个重要手段，也是吸引客户、提升销售额的有效方式之一。
在过去的三年里，海外网红带货GMV保持增长，但今年网红带货营销额放缓，这对公司的业务发展带来了一定的挑战和压力。公司的网红业务流程如下图所示。
为找到导致海外网红带货营销额放缓的原因，一定要通过今年网红流量、营销等数据来进行深入挖掘和分析，明确可以行动的OKR及关键目标，进而制定更有效的对策和方案。
另外，还希望利用数据分析，寻找新的海外网红资源，扩大我们的营销渠道，以更好地实现用户需求，提升公司的市场竞争力和盈利能力。
主要的分析思路是：发现网红GMV增速放缓问题→分析数据→定位具体问题点→找到原因→提出对应解决策略→发掘网红业务机会点。因此我们围绕分析主题网红带货GMV增速放缓。网红带货GMV放缓将从四个方面做分析。
本次案例的数据在FineBI中并没有做过多的编辑操作，主要是生成了几张汇总分析表，供图表展示使用。日常工作中经常需要在FineBI中对原始明细数据做过滤、合并、分组汇总、排序等，以完成数据处理。
根据GMV趋势图，从带来流量的网红、网红人均流量、流量→下单转化率、粉丝人均下单量和粉丝客单价这五个方面来分析网红带货GMV增速放缓的原因。
对5个组成要素做环比分析后发现，当期网红人均流量和粉丝客单价较对比值没有过大变化，因此我们通过数据将问题点定位到：带来流量的网红数减少，流量→下单的转化率降低以及粉丝人均下单量减少这三个方面。
思路：从两个维度：新老网红维度和头部/腰部/尾部网红分层维度来分别看当期值与对比值的网红数量情况。由数据可知，老网红的数量变化并不大，头/腰/尾部网红占比分布也无显著的变化，但是，新网红的数量却明显减少。
策略：我们对网红的个人形象、性别、粉丝量以及所带来的流量数和出单量等信息做综合评估和分析，确定了网红画像，进而业务同事可以制定出适当的招募策略。
通过网红画像分析，可确定优质网红招募的方向：女性、粉丝量100K以上、有人设的网红。
思路：我们将转化率拆分为Bounce Rate和未Bounce流量的转化率，并发现这两个指标的问题都非常严重。因此，我们决定直接合并这两个指标，进一步细分各行业(品类)的转化率和UV占比情况。
通过分析数据，我们得知各行业的UV占比分布变化不大，但其中四个大类目的转化率均出现下降的情况。
a.为实现人、货匹配的目标，我们应该结合网红粉丝所感兴趣的品类进行推荐。因此，我们对网红男女粉丝的感兴趣品类进行深入分析, 能够准确的通过分析结果开展相应的推荐活动，以达到人、货匹配的最佳效果。
b.从网红的方面出发，选择正真适合的商品需要考虑多个因素。除了该单品本身的销售热度和佣金水平外，还需要注意产品价格是不是适中。为网红选品时，也要尽可能保持产品与网红自身形象的契合，以此来提高产品的吸引力和推广效果。
思路：我们针对粉丝人均下单量减少这一问题，按照两个维度进行拆分：单一品类的购买和多品类交叉购买的人数及下单量。接下来，我们进一步细分各品类的交叉购买人数及比例，以了解有交叉购买行为的人主要偏向于购买哪些品类。
策略：为了更好地了解各品类交叉购买的相关性强弱，我们绘制了热销关联品类的热力关系图，能清楚地了解不同品类之间的关联程度，从而确定如何增加关联产品推荐，丰富店铺优惠活动等策略以提升粉丝下单次数。具体来说，我们大家可以开展凑单满减活动等促销活动，鼓励消费者同时购买多种商品。
此外，我们还能够准确的通过不同品类的特点和客户的真实需求，针对性地开展相应的营销活动，以促进不同品类之间的交叉购买，提高用户购买频次和忠诚度，实现最大化的商业价值。
通过上述策略，咱们进行了GMV KPI测算，并找到了一些网红业务机会点。根据分析结果，我们大家可以通过以下方式进一步挖掘网红业务机会点：
首先，我们需要找到合适的网红，并为他们选定适合的产品。这样可以进一步提高网红的销售额，助力网红带货GMV高速增长。
其次，我们还可以在网红销售额比较高的品类中寻找更多的商业机会，开发更多的优惠活动和营销策略，以吸引更多的消费者购买相关商品。
最后，我们能够最终靠不断地对关键指标进行监测和调整，不断优化我们的经营销售的策略和推广活动，创造更为有利的商业环境，实现企业和网红的共赢。
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