往期快手干貨：

一、前言

快手作為短視頻直播平臺，擁有海量的數據資源，運營同學在日常工作中有著大量的觀測訴求，直播運營工具是觀測數據使用的平臺之一。而作為體驗設計師的責任是，深入各運營環節，挖掘業務痛點并協助解決問題，從而提升平臺運營效率進而提升用戶滿意度。本文將以直播運營工具為例，通過數據可視化設計，幫助運營同學提升數據觀測效率，從而推動決策的準確性和及時性。

1. 運營直播工具是什么？

運營直播工具是一個集成了直播間消費數據分析、內容分析和評論分析的可視化運營分析工具，在幫助運營團隊洞察直播效果和用戶偏好，從而提升直播運營效率。簡而言之，它使運營同學能夠觀察哪些作者在直播、直播的內容以及觀眾與主播之間的互動。通過數據的可視化展示，工具幫助運營同學識別數據變化規律和潛在趨勢，以便做出更有效的決策。

2. 看用戶（運營在使用過程中遇到了什么問題）

通過階段性用戶調研我們進一步深入了解直播運營同學的操作流程，綜合線上流程體驗分析。發現除了基本的數據觀測外，還有更多的數據場景沒有被滿足，以此定位了幾個核心問題：

1. ?“目前只有基礎直播數據圖表，缺乏對數據的進一步解析，比如我希望知道什么時候互動最好、參與度最高”
2. “有些直播數據波動比較大，但不知清楚是什么原因導致的”
3. “希望有內容質量方面的解讀，希望分析下各個數據變化是什么影響的”
4. “我想看看某直播評論的情況怎么樣，這個用戶評論區是否健康，有沒有對直播改進有價值的信息”
5. “用戶對數據相關內容的強烈依賴，期望能在更多場景中查看相關數據”
6. ?“現在的數據很難懂，理解上有成本”
7. ?……

3. 用戶調研結論

通過調研發現，用戶想要針對直播內容了解的有大致三點，1 當前直播的好壞是什么原因造成的，如果特別好好在哪，如果不好那么是不是會有提示（波動原因），2 是否能夠快速了解到當場直播的主要信息，即主播說了什么（內容速覽），3 當場直播的互動情況是什么樣的（互動狀態）

4. 看行業（對于直播分析來說，行業都在做什么動作）

一方面洞察用戶需求的同時另一方面也要聚焦在行業內，了解主要平臺在直播領域的更新與迭代。以下是對三個平臺的調研：

1. 灰豚數據：面向需要多平臺數據分析 MCN 機構、品牌方等對數據進行智能分析，在數據分析場景中，該模塊具備豐富的數據下鉆功能，用戶點擊后，系統會呈現詳細的數據面板，為用戶的決策過程提供有力支持。
2. 新抖：面向抖音短視頻和直播的數據分析，包括賬號排行、種草帶貨數據監測等功能，在用戶評論監測板塊，提供了豐富的評論篩選，用戶可通過評論展示模塊和用戶情緒分析模塊，迅速掌握直播風向動態。
3. 蟬管家：面向抖音直播電商企業、直播運營團隊等相關從業者直播間運營管理工具，在主播口播分析的情境中，能夠精準提取口播內容里的關鍵詞，從而快速鎖定關鍵問題，大幅提升直播效果與質量。

5. 行業調研結論

1. 峰值打點：競品監測數據均實施波峰打點，既能快速定位關鍵數據與異常波動，又可下鉆至更細維度
2. 話術分析：內容質量把控關鍵在主播話術。詳細展示話術，助力運營同學精準排查違規詞，確保直播合規，規避賬號封禁等風險
3. 評論聯動：針對用戶評論進行處理，通過多維度分析提取熱詞和高頻詞，以詞云可視化展示，并與評論列表聯動。點擊詞云詞即可查看相關評論

二、核心優化策略

根據用戶調研以及行業洞察，同時結合直播工具現狀可以大致得出三個優化方向：

1. 針對用戶對波動原因的關注，提供更清晰的主播數據表現趨勢。
2. 針對內容速覽，增加當前內容觀測模塊中的分析判斷。
3. 針對互動狀態，強化互動過程中的參與狀態。

三、具體解決方案

1. 明確主播數據表現

問題聚焦：

1. 直播時長過長，重點數據難觀測：在直播場景中，直播時長通常較長，導致重點數據難以觀測。此外，直播畫面與直播數據之間缺乏聯動，使得運營難以準確洞察主播在特定時間點所發生的事件以及其對數據波動的影響，導致信息割裂；
2. 數據漲跌原因模糊：無法直觀理解和分析數據漲跌背后的原因，導致洞察效率低下。

優化方式：

1. 高光時刻，數據打點：針對直播時長過長問題，通過在趨勢圖和播放進度條中標記整場直播高光時刻，幫助運營快速錨定各個維度數據高峰值洞察聚焦，從海量直播中提取有意義的直播時刻；
2. 同類對比，洞察視角更全面：提供同類直播對比視角，幫助運營觀測行業趨勢、定位在行業中的位置，快速識別當前直播優劣勢；
3. 輔助觀測，數據分析清晰易懂：峰值點標記，異常范圍注解，直觀展示數據漲跌原因，助力運營快速理解數據含義和趨勢，數據傳達清晰有效，提高數據可讀性。

2. 強化內容觀測質量

問題聚焦：

主播畫面質量缺少評估：運營需要個人主觀判斷畫面質量，缺乏評估標準；

口播內容沒有重點：無法觀測到數據的漲跌時刻主播的口播內容，是否違規，以及峰值時刻如何影響數據。

優化方式：

畫質診斷：通過色彩、網絡、設備等緯度、觀測本場直播畫面質量，統一畫質標準；

違規口播監控、銷量峰值口播監控：對主播話術進行分類，快速錨定違規內容、監測優質口播。

3. 強化互動參與狀態

問題聚焦：

評論基數大，無法找到重點信息：在直播場景中，評論數量上萬條，信息龐雜，運營無法直觀了解本場直播討論熱詞。

情緒傾向難把握：大量用戶評論難以快速準確地判斷整體情感傾向，不清楚用戶對直播的滿意度、喜好程度。

優化方式：

可視化文本數據，詞云重點觀測：抓取直播熱詞評論，直觀呈現評論重點，減少了篩選關鍵熱詞的時間成本。單時刻評論分析，抓取直播瞬間評論，挖掘關鍵信息，提升洞察效率；

識別用戶情緒，掌握直播風向：分析整場直播用戶情緒，觀測直播間用戶滿意度。

4. 完整方案展示

通過對主播表現模塊進行數據打點重點觀測，提供統一的內容質量診斷標準，監控違規口播和銷量峰值，以及實現互動參與可視化和情緒診斷等設計優化策略，我們可以將復雜信息直觀展示，從而提升直播數據的可讀性，增強運營對直播間數據的理解，促進多維度深入分析，減少主觀判斷的影響，加快決策過程，從而提升運營洞察工具的質量和效率。

四、寫在最后

作為體驗設計師，當基礎的數據分析無法滿足需求時，我們需要深入用戶調研，結合運營平臺特性，洞察具體問題并提煉關鍵需求。通過明確主播數據表現、強化內容觀測質量和互動參與度，我們可以豐富數據觀測的維度，制定有效的設計策略，提升使用效率和觀測效率。

數據可視化在直播運營中至關重要，它幫助運營團隊迅速識別關鍵趨勢和異常波動，提高決策的準確性和及時性，并顯著減少數據分析時間，使團隊更專注于策略制定。隨著直播行業的快速發展，數據可視化已成為提升競爭力的關鍵工具，能夠全面提升決策效率，推動業務持續發展。