如何做好直播数据可视化设计？快手实战案例+完整思路来了！

往期快手干货：

一、前言

快手作为短视频直播平台，拥有海量的数据资源，运营同学在日常工作中有着大量的观测诉求，直播运营工具是观测数据使用的平台之一。而作为体验设计师的责任是，深入各运营环节，挖掘业务痛点并协助解决问题，从而提升平台运营效率进而提升用户满意度。本文将以直播运营工具为例，通过数据可视化设计，帮助运营同学提升数据观测效率，从而推动决策的准确性和及时性。

1. 运营直播工具是什么？

运营直播工具是一个集成了直播间消费数据分析、内容分析和评论分析的可视化运营分析工具，在帮助运营团队洞察直播效果和用户偏好，从而提升直播运营效率。简而言之，它使运营同学能够观察哪些作者在直播、直播的内容以及观众与主播之间的互动。通过数据的可视化展示，工具帮助运营同学识别数据变化规律和潜在趋势，以便做出更有效的决策。

2. 看用户（运营在使用过程中遇到了什么问题）

通过阶段性用户调研我们进一步深入了解直播运营同学的操作流程，综合线上流程体验分析。发现除了基本的数据观测外，还有更多的数据场景没有被满足，以此定位了几个核心问题：

1.  “目前只有基础直播数据图表，缺乏对数据的进一步解析，比如我希望知道什么时候互动最好、参与度最高”
2. “有些直播数据波动比较大，但不知清楚是什么原因导致的”
3. “希望有内容质量方面的解读，希望分析下各个数据变化是什么影响的”
4. “我想看看某直播评论的情况怎么样，这个用户评论区是否健康，有没有对直播改进有价值的信息”
5. “用户对数据相关内容的强烈依赖，期望能在更多场景中查看相关数据”
6.  “现在的数据很难懂，理解上有成本”
7.  ……

3. 用户调研结论

通过调研发现，用户想要针对直播内容了解的有大致三点，1 当前直播的好坏是什么原因造成的，如果特别好好在哪，如果不好那么是不是会有提示（波动原因），2 是否能够快速了解到当场直播的主要信息，即主播说了什么（内容速览），3 当场直播的互动情况是什么样的（互动状态）

4. 看行业（对于直播分析来说，行业都在做什么动作）

一方面洞察用户需求的同时另一方面也要聚焦在行业内，了解主要平台在直播领域的更新与迭代。以下是对三个平台的调研：

1. 灰豚数据：面向需要多平台数据分析 MCN 机构、品牌方等对数据进行智能分析，在数据分析场景中，该模块具备丰富的数据下钻功能，用户点击后，系统会呈现详细的数据面板，为用户的决策过程提供有力支持。
2. 新抖：面向抖音短视频和直播的数据分析，包括账号排行、种草带货数据监测等功能，在用户评论监测板块，提供了丰富的评论筛选，用户可通过评论展示模块和用户情绪分析模块，迅速掌握直播风向动态。
3. 蝉管家：面向抖音直播电商企业、直播运营团队等相关从业者直播间运营管理工具，在主播口播分析的情境中，能够精准提取口播内容里的关键词，从而快速锁定关键问题，大幅提升直播效果与质量。

5. 行业调研结论

1. 峰值打点：竞品监测数据均实施波峰打点，既能快速定位关键数据与异常波动，又可下钻至更细维度
2. 话术分析：内容质量把控关键在主播话术。详细展示话术，助力运营同学精准排查违规词，确保直播合规，规避账号封禁等风险
3. 评论联动：针对用户评论进行处理，通过多维度分析提取热词和高频词，以词云可视化展示，并与评论列表联动。点击词云词即可查看相关评论

二、核心优化策略

根据用户调研以及行业洞察，同时结合直播工具现状可以大致得出三个优化方向：

1. 针对用户对波动原因的关注，提供更清晰的主播数据表现趋势。
2. 针对内容速览，增加当前内容观测模块中的分析判断。
3. 针对互动状态，强化互动过程中的参与状态。

三、具体解决方案

1. 明确主播数据表现

问题聚焦：

1. 直播时长过长，重点数据难观测：在直播场景中，直播时长通常较长，导致重点数据难以观测。此外，直播画面与直播数据之间缺乏联动，使得运营难以准确洞察主播在特定时间点所发生的事件以及其对数据波动的影响，导致信息割裂；
2. 数据涨跌原因模糊：无法直观理解和分析数据涨跌背后的原因，导致洞察效率低下。

优化方式：

1. 高光时刻，数据打点：针对直播时长过长问题，通过在趋势图和播放进度条中标记整场直播高光时刻，帮助运营快速锚定各个维度数据高峰值洞察聚焦，从海量直播中提取有意义的直播时刻；
2. 同类对比，洞察视角更全面：提供同类直播对比视角，帮助运营观测行业趋势、定位在行业中的位置，快速识别当前直播优劣势；
3. 辅助观测，数据分析清晰易懂：峰值点标记，异常范围注解，直观展示数据涨跌原因，助力运营快速理解数据含义和趋势，数据传达清晰有效，提高数据可读性。

2. 强化内容观测质量

问题聚焦：

主播画面质量缺少评估：运营需要个人主观判断画面质量，缺乏评估标准；

口播内容没有重点：无法观测到数据的涨跌时刻主播的口播内容，是否违规，以及峰值时刻如何影响数据。

优化方式：

画质诊断：通过色彩、网络、设备等纬度、观测本场直播画面质量，统一画质标准；

违规口播监控、销量峰值口播监控：对主播话术进行分类，快速锚定违规内容、监测优质口播。

3. 强化互动参与状态

问题聚焦：

评论基数大，无法找到重点信息：在直播场景中，评论数量上万条，信息庞杂，运营无法直观了解本场直播讨论热词。

情绪倾向难把握：大量用户评论难以快速准确地判断整体情感倾向，不清楚用户对直播的满意度、喜好程度。

优化方式：

可视化文本数据，词云重点观测：抓取直播热词评论，直观呈现评论重点，减少了筛选关键热词的时间成本。单时刻评论分析，抓取直播瞬间评论，挖掘关键信息，提升洞察效率；

识别用户情绪，掌握直播风向：分析整场直播用户情绪，观测直播间用户满意度。

4. 完整方案展示

通过对主播表现模块进行数据打点重点观测，提供统一的内容质量诊断标准，监控违规口播和销量峰值，以及实现互动参与可视化和情绪诊断等设计优化策略，我们可以将复杂信息直观展示，从而提升直播数据的可读性，增强运营对直播间数据的理解，促进多维度深入分析，减少主观判断的影响，加快决策过程，从而提升运营洞察工具的质量和效率。

四、写在最后

作为体验设计师，当基础的数据分析无法满足需求时，我们需要深入用户调研，结合运营平台特性，洞察具体问题并提炼关键需求。通过明确主播数据表现、强化内容观测质量和互动参与度，我们可以丰富数据观测的维度，制定有效的设计策略，提升使用效率和观测效率。

数据可视化在直播运营中至关重要，它帮助运营团队迅速识别关键趋势和异常波动，提高决策的准确性和及时性，并显著减少数据分析时间，使团队更专注于策略制定。随着直播行业的快速发展，数据可视化已成为提升竞争力的关键工具，能够全面提升决策效率，推动业务持续发展。