发布时间:2023-02-03 06:50:01源自:https://www.it-th.com作者 :it谈话网阅读(226)
什么说抖音电商对新人不友好,归根结底是系统迭代速度快过认知迭代速度。
和团队一起做直播,认知要跟执行力要统一,但在这二者之间有个桥梁,就是感知,而感知又包含了算法思想和算法路径。
这篇文章是来自群响会员李荣鑫,牛人星球球长、抖音生态哲学家的分享,
他将用实操案例,一步步为大家拆解抖音电商的算法感知到底是什么。
1.产品即内容
3.理解才万岁。
1.选手稀缺
2.算法认知
3.人才储备。
1.单一要素与多要素
3.人才泡沫与人才排雷。
1.直播带货的本质
2.直播间运营话术
3.抖音电商的本质。
2.周期性的排名校验。
文章约7K 字
第一个阶段就是从我2018年入局抖音开始,然后开始做牛肉哥那个号,做正向类品牌开始。
我当时做了一门课,主要讲供应链为王的底层逻辑,强调的是产品跟内容之间的关系,
到目前为止这套理论很多人也在实践,我自己也一直觉得没有什么太大的问题。
第二个阶段,大概起于2020年的年初,某音开始重注直播赛道。
特别到2020年6月份,很多现象已经没有办法用我当时的理论解释,这个现象我们当时无法用供应链这个事情解释它成功的逻辑,
所以后来我们就想,是不是要挖到更底层,我们认为更底层的东西可能是用户画像。
我们认为重点不是你卖什么货,重点是你把你的客户锁定为什么样的人群,以及你这样的人群是否精准,这个就是人群即价值。
第三个阶段就是现在,去年6月份到今天,我们又发现其实用户画像这个事情,也无法去解释抖音目前存在的各种现象,
然后我们最近的感悟,就是我们团队包括我本人,感觉到对于整个直播带货算法生态,对它的底层的理解,
之前一直有人说我比较会给大家洗认知,实际上我觉得认知这个东西,还是对当前的战术体系的理解,
所以我现在把这个词往上升一点,我称之为感知,我们对于平台算法的感知,很有可能是我们今天成败的一个关键点,
我们只有足够理解这个平台,这个事才能搞成。
我们发现在公司运营过程当中,在人才方面,很难把算法认知红利直接辐射到人才储备红利,也就是说大部分的公司不具备相应的培训能力和人才孵化能力。
今天大家都知道,在杭州一个牛的主播,一个好的直播运营,一个好的操盘手,
这个操盘手不一定是公司操盘手,可能是5-8人直播间的操盘手,或者2-4人直播间的操盘手,都是很稀缺的。
我们发现每个礼拜都会发生一次挖掘或者被挖掘,在这种情况下,大家都挺痛苦。
关于培养这个事情,大家的痛点应该跟我差不多,认知到执行之间的距离,是人世间最远的距离,知行合一的距离是最远的距离。
实际上我今天跟大家分享的是我们自己内部的一套理论体系,叫算法感知。
今天对我来说,我并没有那么看重一个直播运营人才,除非他已经证明了他的能力,
他原来的能力没那么重要,但是他的感知能力很重要,而这种感知能力是需要高度同频的。
从短视频时代进入到达人直播时代,再到今天的店播时代,其实会发现特别是店播时代,最大的点是什么?
原来的要素比较单一,可能是多方博弈,竞争对手很多,实际上博弈的要素很简单,无非是拼达人或者拼货,
但是今天你会发现,抖音的整套体系,包括特别是口碑分,把店和人连在一起之后,它变成多要素博弈,
这对很多企业综合素质要求变得更高了,对主播的挑战会更大,原来主播这个事,小团队大产出,其实就是因为它是单一要素博弈,效率比较高。
原来对抖音大部分商业化的对象来说,内容创造的是比较高的,但是今天来说对组织能力要求更高,
这也是我们最大的感受,所以在我们公司内部,这种感觉其实是痛并快乐着,就觉得自己在成长,
但是不好意思,对组织能力要求其实远比内容创作的要求要高,今天很多人聊流量的时候,已经很少聊内容了。
在杭州这边人才的泡沫挤压很厉害,但是今天我们发现,可能不是说人才的价值泡沫,而是人才现在需要排雷,
因为大家都知道招错了人,沉默成本是非常高的,可能一个口才特别好,但实践能力不行的操盘手,会把公司亏的更厉害。
但这些事情都是表面现象,归根到底就是系统迭代速度快过团队认知迭代的速度。
我认为能把这个事情做大了,根本不是靠认知,认知花两万块钱就能买到,关键是你的人才、组织能力能不能应接这个东西。
而组织能力里面,绝对不是光招聘的事情,而是你跟你团队认知能不能拉齐,是我们觉得现在最大的问题,
这个认知如果拉不齐,你会发现你所有的认知培训,每次都要重启,因为抖音改一次你就要重新来一遍。
假如我的团队,我们一起做直播这个事,我觉得认知也是很重要的。
不能说没有用,但是我觉得
而这个东西的第一部分,其实就是算法思想。
这个不完全是知觉,可能还是能提炼出量化指标的,我认为算法是如何理解一个事物的本质,
今天大家陪着某音、某手去玩,包括今天我们的视频号,本质上他们都是算法驱动的,
你会发现如果你跟你的团队的成员,对于你们所做的事情的本质的理解不是同频的,
那么你就很可能你跟算法本身也不是同频的,因为算法一定是基于商业的本质去做调整的,它不是一个死的东西。
比如说很多人对直播这件事情的本质的理解是不一样的,比如对我们公司来说,直播的本质就是四个字,打发时间。
你用打发时间这个东西理解,你就理解了某音算法所有的底层逻辑,为什么用户留存在早期特别重要?
因为它需要足够的用户时长,
所以你会发现很多直播间搞的特别高大上,但是它不适合打发时间,因为它没有烟火气。
比如说现在在线1000人,如果直播间只有20人,你会发现一个很大的问题,你忽悠消费者去点赞的时候你忽悠不动。
消费者会算帐,你有20个人在线,点到5000赞发一波福利,很多人会想到20个人,每个人得点250次,那效率太低了,
这时候如果你跟他讲,每个人只要点50下,我就告诉你我们的今天的福利是什么。
其实他做了两次修改,第一他把消费者交付的颗粒度变小了,第二他也把对应的交付的内容价值也缩小了,
没有真的发福利,他只是把福利的内容告诉你,正常人都觉得你这不是耍人吗,
其实用这种类游戏化的方法,在游戏里面就是打怪升级,前5级打一个怪能升5级,但是到100级却很难。
这个事的逻辑跟游戏特别像,把一些服从性更强的用户留在直播间,
现在的很多直播间运营在写话术的时候比较痛苦,痛苦的点主要原因在于,在话术组织过程中,找不到根本方法论。
每次都是公司领导这个修改一点,那个修改一点,然后一堆的修改点变成了一招整体的策略,但这个策略本质上是不具备发散性的。
很简单,你会发现所有的直播间话术,都符合在传播学里最著名的理论,
互惠性就是发福袋稀缺性就是秒杀权威性就是给大家看证书,看一些强权威的东西
一致性就是来一波666偏好性就是给消费者套近乎共识性就是说让大家都觉得买很多人买了这个产品,包括历史销量。
把这些东西用话术的方式表达出来就可以了,每一点都是话术的逻辑。
抖音电商的本质还是来源于内容,其实是内容在寻找人。
这件事情,回过头来我们站在消费者的角度看,王振曾经在有一次早期分享里面提到过一个概念,
古代人做生意其实就是行商到坐商,公域流量就是坐商,就是坐在集市里面等你来买,行商就是私域流量,点对点接触跟你沟通。
今天来看抖音其实也是,我把消费者当成客人,从行客到坐客,原来我们传统电商服务的是什么?
这不是私域流量,这是公域流量,是用这种方法去做,所以我们从两个维度来说,抖音上我们看两个品类,一个是卖酒,还有卖房。
给大家分享两个数据,今年抖音酒水的 GMV,已经接近我觉得很有可能超过天猫,明年抖音的直播电商的酒水的 GMV 会超过某猫和某东加起来。
大家知道在很多品类上,某猫还是很强势,不是所有的品类都可以在新的平台上焕发出非常大的动力,
所以它特别适合冲动性消费品,而且酒水相对来说比较高频,有复购,更加如虎添翼。
为什么珠宝服装这些东西一样它起量很快?也是因为它是冲动性消费品。
现在我们发现不仅仅是货,包括房子,最近我们调研了某音上面的一些房产的销售的帐号,
大概500多的账号,里面我们访谈涉及到帐号有30多个,你会发现一个月能推销出20套房子以上的帐号,现在并不罕见,
其实它的逻辑就是房找人,用精准种草的方式去做,但是它并不是通过直播,是通过短视频。
你问我说什么样的品类是适合抖音,其实就是符合货找人的逻辑的冲动性消费品我觉得比较适合。
如果是刚需比如说像油盐酱醋,有些人也会产生冲动购买的需求,但是从大盘角度它的趋势性不够强。
因为我本身是搞技术出身的,我看流量的方法跟一般做内容的人不太一样,
我更愿意说把抖音理解成一个算法驱动的 APP,它的流量分发是有逻辑的。
我觉得就是上头条,实际上它是个新闻推荐系统,所以你会发现不管是推荐商品、推荐店铺还是推荐直播间,
但是很多人说,我看很多直播间广场卡的很牛,我没觉得它有任何爆款的潜质,怎么他就卡到了?
这里面就涉及到算法层面上的现象,叫过渡拟合,非线性增长率那里有四个字过渡拟合。
算法这个东西在没有完全成熟的时候,会有一个很被动的地方,它的算法是可被预判的,它要求大家符合它的算法才能满足对应的假设,给出流量。
但是这也证明这个算法目前是有僵化的情况的,这种僵化本质上它既是一个麻烦,
它不能把人群中所有优秀的账号都选出来,就像高考没有办法把所有优秀的孩子选出来一样。
某音的算法它是除了安全策略,一些安全性策略的直接干预,以及一些核心需求以外,它大体比较公平公正的算法还是基于排名,
排名决定了想象力,但是今天的某音我认为其实是一个心智年轻在七岁半的小男孩,大家知道八岁的小男孩很讨打,某音显然还没到这个地步,
但是它确实还是个小男孩,心智还不是很成熟,它有很多心智不成熟的小朋友的特征。
在某音上面,我觉得最终不是只有某音,某手在推荐算法层面上,他的推荐算法跟某音一样,只是一个在七岁半,一个在三岁半,只是早晚的问题。
我们现在还是说某音流量,第一从技术角度,所有的机器学习或者深度学习的理论,
都是通过分类器的理论来进行数据筛选,里面会有几种数据集成,训练集、验证集。
首先很多人会觉得做直播其实你只要表现的好,平台就会给你流量红利。
但对于表现好这个事情的理解是千差万别的,平台内部的算法也是,我认为首先第一个就是
很多人说我前5分钟刷单刷100万,是不是表现就好?不是。
但如果你的增长率表现很好,比如前5分钟做5万,第二个5分钟做10万,第三个5分钟做15万,
这是线性增长,正常情况你做不到了,这种增长率会让系统觉得可以。
就像一个小男孩给他糖吃,他会觉得你是好人吗?不一定,但是你天天给他糖吃,他就觉得你是好人。
这个事情从算法层面上是存在过渡拟合的,因为他没有办法预测到异常情况。
每颠一次5分钟,5分钟一次为颗粒度,然后颠五次、八次,颠到手抬不上去了,这个时候你有两种选择,第一保持那个高位,手不放下来
第二种手放下来重颠一次,你会发现你不放下来,你永远再也拿不到自然流量了,为什么?
逻辑很简单,因为你没有增长,你只有绝对正反馈,没有相对正反馈。
你会发现在第一个概念的情况下,颠乒乓球适当要放松下。
原来可能只有小时榜,现在还有天榜、小时榜、周榜,15分钟榜等等,原来颗粒度15分钟,现在可能5分钟。
他现在的直播情况是5分钟发一个福袋,人家正常只能发10个,他扩容了,这样子他天然就可以不停的做颠乒乓球运动。
同时这里面还有一个概念,就是说在我们机器学习算法里面,分类计算法一般都是有监督的,
你会发现新号和老号是不一样的,新号进来的秒杀产品,新号对于9.9和1块钱的东西就能秒杀,
在成熟的账号里面39.9、59.9甚至99元,秒杀的转化率也非常高,
并不是因为它有老客户,他也是新客户,直播间的平均留存时长没有本质的区别,但是池子不一样。
你也别觉得把直播间整牛了就可以躺赢,不可能,它给你不管是外面说 S 级、A 级的流量层级的扶持,可能最多就15天,然后会不停的看你迭代次数,
但是你会发现上去的人确实很难下来,这跟前面讲的逻辑有关系,就是直播电商分权重用户池,
因为这个机制的存在会让周期性的校验,对于原来做的比较好的,冲到高位的直播间得到更好的优待,
所以你会产生一种错觉,以为这个周期很漫长,其实不是周期漫长,是因为校验对象,你的样本质量更高。
这个就像生活中小朋友要做课后练习,好学生越做越好,但是偶尔也会犯错。
你需要一次大考,所以今天我们有些直播间半年都没起来,突然之间出现一次异常现象,
比如短视频爆了,或者找了一个明星,现在在蓝 V 直播间这个打法很流行的,特别在我们珠宝的圈子里面,就请一个明星到你直播间,
因为它是用一次强大的正反馈,把之前的所有负反馈冲击起来,让系统重算,其实是一种异常检测的机制。
所以当你明白这些逻辑之后,你就知道其实当目前的账号遇到困境的时候,应该怎么处理。
比如蓝 V 自播号,这个概念是90% 以上,蓝 V 起不了量:
第一从算法来说,你适不适合这个品类,有可能你的品类就不适合干这个事情。
从算法路径的角度,我也做珠宝的,珠宝大家都卖的很好,为什么我不行?你得考虑是不是我之前的很多打法不对?
其实在我看来根本没有账号做废掉这么一说,关键看你对这个账号所处的算法生命周期处于哪个阶段是有判断力的,
是对它做一次异常的测试,或者是激活系统对它进行异常检测,还是说提高它的迭代能力,或者说重新在小颗粒度的分类其里面进行拔高。
今天我发现有很多主播会测试性的把一些在精选联盟里面的爆款,拿到自己的直播间上架,
但是不一定卖,也会带来一些所谓的直播流量,这是事实,货现在还是在抖音扮演货带人的角色,主播人设还是很重要的。
我发现今天你去问大部分抖音小店的运营负责人,他们很少会跟你说他们对于后台服务商软件系统有多少了解。
大家记得在阿里系,我们的应用是各种,在头条系里面我们很少会讲这些,实际上完全不是,
今天很多人说抖音小店没有复购可言,其实你根本没有好好的把后面那些软件给用起来。
吴晓波老师说,接下来一年我们国家人才需求是2500万,直播电商人才需求,我目前不说这个数字有没有泡沫,
但是有一个结论,现在相比缺主播,这个市场上真正缺的是运营人才,一个主播配四个运营是少不了的,这四个人比主播更重要。
从选品角度目前还是认为做品类的账号会比做品牌的帐号更轻松一些,
我认为整个平台还是向渠道品牌延伸的机会更大,向品牌转型可能所谓的抖品牌或者快品牌,我觉得这个窗口期还没有到来,
我2018年就开始做抖品牌的事,感受是很强烈的,我认为在2022年之前不会到来,当然每个人也对抖品牌的理解不一样。
最近观察明星直播开始出现复苏的现象,这个事情也刷新了我的认知,
我们发现在绝对的人设面前,名气和影响力不值一提。
1.红利阶段可以做的两件事:第一、提高企业识别人才的能力第二、提高自己培养人才的能力。
2.直播卖货本质上不是服务所有人,而是服务那些符合游戏化购物的逻辑,并且有一定的社交服从性的用户。
3.影响力六原则:互惠性、稀缺性、权威性、一致性、偏好性、共识性。
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