麦肯锡公司称:“数据 , 已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域 , 成为重要的生产因素 。 ”
数据分析对于直播运营而言至关重要 , 当直播观看量表现得不温不火时 , 我们可以从数据中寻找突破 。
例如:
市场活动直播:直播上线前 , 对比各个引流渠道数据 , 找出最优解;直播上线后 , 还要分析实时数据 , 反馈活动效果 。
电商带货直播:对商品销量数据进行汇总分析 , 不仅能优化选品策略 , 还可将热销商品返场进行二次售卖 。
企业培训直播:通过观看时长、测评等数据 , 了解学员的参训情况及培训效果 , 对本堂课的消化程度 , 对本次课程的满意程度 。
以企业培训直播场景为例——
培训负责人常常犯头疼:培训部缺乏存在感 , 老板好像看不到自己的价值 。
老板更多是结果导向——你说你有贡献 , 行 , 准备迎接灵魂拷问三连:
“效果如何?”
“原因在哪?”
“怎么优化?”
其实 , 一切难题都有数据作答 。
保利威强大的数据分析功能 , 可视化呈现视频直播数据 , 深度洞察员工参训情况和效果 , 便于培训负责人查看、分析及导出汇报 。
接下来为您详解 , 如何利用保利威直播数据 , 进行深度复盘 , 全面提升培训效果!
01
直播品质数据
评估、提升直播组织及运营能力
通过保利威直播数据分析 , 在直播学习过程中 , 员工的登录时间、学习时长、观看频次、问卷测评、评论点赞等交互数据都可以呈现 。
基础数据
直播时长 | 观看人数 | 人均观看时长
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例如:
如果人均观看时长较低——
可能是课程内容与员工需求不匹配 , 难以激发员工学习热情;
可能是直播讲师授课太枯燥 , 风格技巧上还有提升空间;
也可能是直播过程出现中断 , 这就要考察直播运营人员的责任 。
观众情况
进入时间 | 观看时段 | 地域分布 | 观看终端
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例如:
观众地域分布 , 查看主要人群来自哪里 , 可以重点关注这些地区;
观看终端 , 了解观众使用什么设备观看直播;
了解进入时间和高峰观看时段 , 方便安排和调整直播时间 , 更好地适应用户习惯 。
互动分析
聊天内容分析 | 问答内容记录
点赞 | 打赏 | 签到 | 问卷 | 抽奖
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通过聊天和问答内容分析 , 能看出学员的困惑和兴趣 , 下次直播时可针对性地准备一些相关的话题 , 调动直播间气氛 。
互动板块的打赏情况、抽奖详情 , 能够帮助推断学员更喜欢哪种互动形式 , 增强直播间氛围 。
在直播后台 , 可以查看、下载每个员工的签到和答题数据 , 方便培训部门进行整理和分析 , 建构员工能力模型 。
专注程度
每分钟在线人数 | 人均退出次数 | 单用户平均观看时长 | 直播结束5分钟观众退出情况
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例如:
在线人数趋势图可以分析哪个时间段的观众最多 , 什么样的话术和直播形式更受欢迎 。
退出次数过高 , 说明观众注意力严重 , 直播节奏和内容可能都需要调整 。
除了直播形式之外 , 线上视频学习是企业数字化培训另一半壁江山 。 直播课多多少少带有“临时表演”性质 , 难以面面俱到 , 但每一节视频课却是完全可以提前“精心设计”的 。
因此 , 每一条观看数据 , 都是培训资产迭代沉淀的重要基石 。
针对视频观看数据 , 我们也有神器——视频数据司南!
02
视频数据司南
洞察学习效果 , 优化课程内容
针对视频观看行为 , 数据司南以视频观看热力图、视频分析图和个体精细化分析等直观形式 , 为企业呈现员工的学习行为数据 。
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【时长|保利威:直播数据到底有什么用?只有1%的人知道!】访问信息:观看视频渠道、时间、设备
观看时长:该员工是否按时按量完成培训
观看热力图:具体知识点掌握情况
观看人数:员工整体参训率
视频完播率:考察各门课程学习进度
播放次数、复看率:知识点难易度、视频精彩程度
获得视频播放量、观看完成率详细数据之后 , 培训人员能够更加准确地判断视频课程质量、是否符合学员需求 。
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根据观看热力图可以了解到视频哪些画面最常被跳过 , 哪些又被多次重复观看 , 从而对课程细节进行调整和优化 , 设计高质量的培训内容 。
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每个观众、每个学员 , 都有一个专属个人信息页 , 可以快速查看其视频观看情况 。
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总结来讲 , 视频数据司南能够帮助企业深入洞察员工需求和痛点 , 进而有针对性地优化培训视频内容 , 贯穿课程制作、推广、学习、反馈、迭代全流程 。
这些数据为培训效果和质量提供有力证据 , 也促进培训部门的管理更加精准和及时 , 只有这样才能与老板和业务部门无障碍沟通 , 推动每一场培训卓有成效 。
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