在日常接待中，我们被问到最多的问题就是关于流量的问题，而且这个也是老生常谈的问题，流量是没有一个万能钥匙的，正常的淘宝直播间是在走台阶式的增长，有很多的原因我无法直接给你预测出来你这个流量下降到底是因为什么，保持正常的频率开播，不要总换时间，做活动提前做好预告和预热，这样子就会一直阶梯式的增长，可能不会很大但是也会有一个波段式增长。
一、确定数据分析目标
那对于流量下滑，流量不稳定，我们该如何去做直播间复盘和初步诊断呢？
首先要明确做数据分析的目的，大致有以下几个：
1.找出数据波动的原因（数据上升或者下降都算波动，当然，大部分人只在数据下降的时候才想起要做分析）；
2.找到止跌或者提升的方案。（如果能查看到竞争对手的数据说不定能发现意想不到的秘密）；
3.通过数据规律推测算法，找到其中的bug，做数据模型，接下去你懂的。
例如近期诊断的一个直播间，刚更换完直播标签，数据波动明显。
从数据波动可以看出，主播在8月14号的之后进行了标签更换，系统给了推荐流量，但是没能抓住，然后数据就一直在掉，初步诊断直播标签和直播间定位，直播产品不符，流量精准度不够，到时数据下滑，在我们测试标签的时候主要考虑这几个方面：
1.大盘数据，选择流量多的标签
2.竞争度，选择竞争较小的标签
3.直播间定位，产品定位，粉丝人群画像。
所以当大家去选择标签或者测试标签的时候已经要考虑清楚，不要盲目的去测试或更换。关于流量推荐算法和影响直播权重维度，我们小程序：巨石电商教育 都有相关的学习课程，记得认真学习。
二、获取数据
目前直播这块的数据获取大部分就是通过PC及手机APP的回放，还有一部分数据可通过创作中心及店铺生意参谋获取，部分隐藏数据需要通过一些特殊渠道。
三、整理和处理数据
通俗讲就是做数据统计，在日常沟通中我们发现不少商家没有做数据统计的习惯，只有遇到问题的时候才会去看回放数据，看完一遍也找不出问题，再反过头来说数据分析没用，其实连基本的数据统计都没有，我们一般建议做直播数据统计需要包含以下内容：日期、直播时间段、时长、累积场观、累积互动、累积商品点击、粉丝点击占比、最高在线、粉丝平均停留时长、粉丝回访、新增粉丝、转粉率、本场开播前累积粉丝、场间掉粉、订单笔数、转化率等等。
这里面补充一点关于时观，大部分运营对于时观的理解其实是错的，时观=累积场观/时长——这个算法是大错特错的。要把每个小时作为一个独立的单元单独统计，而不是总数除以总时长，只有单独统计才能发现数据的规律，平均反而把数据能直观显现的问题隐藏了。
举个例子，有个新主播每天播6小时，平时每天场观也就1000上下，按照错误的算法时观是166，突然有一天场观飙升至3000，如果按错误的算法当天时观500，涨了3倍挺好呀。至于为什么涨，不知道。但如果按我们上面讲的统计方法，就会发现主播当天第1小时观看1500，第2小时观看800，第3-6小时观看700.也就是说整体数据虽然涨了3倍，但数据的增量主要集中在头2个小时，特别是第1小时，反思原因，就是当天第1小时上了关注有礼，一开播就是200观看。为什么到第2小时数据就不行了后面直接恢复解放前？因为设置的金币领完从关注有礼专区下线了。
四、数据分析
对比分析
顾名思义，通过比对，找出异常数据。这里特别要申明一点，“异常”不是指差的数据，而是离平均线偏差较大的数值。打个比方，某主播每天增粉长期维持在50-100这个区间，某天增粉量突增到200，虽然是个好结果，但也算异常数据，需要密切关注，查找原因。这也是为什么上面说到要做数据统计的原因，只有把N天的数据放到一个表格才能发现数据的异常。数据多的情况下建议使用excel的数据透视功能，非常好用。
曲线分析
这是个人的习惯，看曲线能大致掌握数据走势。一般会挑3个左右相关性高的数据放一起看看其走势，一致或者不一致都能解读出不同的含义。
特殊事件法
我们发现大部分的数据“异常”都会关联特殊事件，例如淘宝首页或者频道改版、标签变化、开播时段更改或者主播上厕所的时长（比如开始准备上个小号，一不小心变大号，还意犹未尽，回来发现空太久被处罚了），这就要求运营或场控在日常做数据记录时要同步记下这些特殊事件。
