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专业直播运营推广——跟随大平台节奏

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一、斗鱼玩财经直播，网络直播的出路在垂直细分?

相比去年的火热，进入2017年，直播行业在降温。人们都在谈论未来直播的机会和发展在哪里，而拓展垂直细分领域的直播几乎成了业内共识。

今年3月份，映客直播创始人兼CEO奉佑生在出席活动时指出，目前在行业内，还未产生较为大型的财经类直播、教育类直播平台，直播行业的细分领域存在很大的机会点，它带来了跟每个行业结合的想象空间。

企鹅智酷发布的《2017年中国直播行业生态报告》显示，下一阶段直播将全面渗透各类垂直领域，称为“直播+”，且将不单单停留在垂直内容的表现形式，更会拓深至垂直领域的业务层面，成为垂直领域开展业务的服务工具。

斗鱼是率先抛出“直播＋”概念的平台之一，在游戏、综艺、公益、财经、科技、汽车、户外、电商等多个领域都进行了尝试。根据公开披露的数据，斗鱼“直播+主题公园”嘉年华活动，3天吸引线下35W人次围观，线上1.7亿次累计观看量。

但在斗鱼财经频道负责人看来，现在业内所说的“垂直细分”还是有点狭隘了。“斗鱼不会给自己设定边界，比如是做游戏直播，或者做综艺直播，这些不同领域的细分，往往是直播行业惯常的定位细分办法。但局限在某一领域，也可能限制了平台未来的发展空间。”

他认为，立足于用户的需求去提供更为丰富的内容，在内容的质量及创新上不断发力，才是直播平台增加用户粘性的王道。

如今知识经济被越来越多的提起和关注，从知乎live到分答，从逻辑思维的“得到”到马东的“好好说话”，知识变现似乎越来越明朗，未来每一个垂直领域都会被开辟出新的战场，财经直播的战场也才刚刚开始。

二、求推荐适合直播公会大批量采购的正规直播币供货商

福禄聚采商城，了解一下。中国人不骗中国人，本人是MCN机构从业人员，算是同行，根据不同主播的特点，我们公司的十几个才艺主播主要在抖音、快手和斗鱼上直播，所以每天会消耗大量的抖音币、快手币和鱼翅。我们公司都是在这个平台上采购各大直播平台上的虚拟币，能开票安全大大有保障，对批采也有价格优势。其实这个平台是我们老板一个在杭州做直播朋友推荐的，主要是我们的主播分散在不同平台，需要不同平台的虚拟币，福禄聚采商城可以同时一站式稳定供货，省时又省力。

斗鱼直播数字化实践经验总结

原创2022-12-1719:17·DataFunTalk导读：随着大数据技术在业务侧的应用越来越广泛，产生的商业价值也得到了业务部门的认可，慢慢地各企业也开始组建数据中台团队，同时，构建企业数据体系和工具体系。作为数据的使用方是如何看待数据及工具体系的？

本文主要分享斗鱼直播在过去几年里的数字化之路及实践过程中的经验：

数据应用难点数字化之路未来展望

分享嘉宾｜熊星斗鱼直播PMO负责人

编辑整理｜梁伟河北工业大学

出品社区｜DataFun

数据应用难点

1.数据团队愿景

主要分为两个部分：

数据基建

包含了整个斗鱼平台上所有的数据采集、清洗、存储、计算等工作，面向技术侧的架构，由公司的大数据技术团队来负责整个数据的生产和加工。

数据应用

数据应用部分由数据中台负责将数据用一种合适的方式提供给业务方使用。包含取数平台、报表平台，以及和业务场景强相关的一些应用工具。通过一整套的数据产品工具，让每个人都可以获取数据和信息，拥有分析能力。

在斗鱼的计划里，数据应用升级分为四个阶段：

第一个阶段通过做大量的数据监控报表，订阅邮件，每天实时地推送帮助业务及时地感知当前情况，并且通过分析日常数据波动的原因让业务慢慢养成每天去看数据的习惯，慢慢感受到业务数据的价值，从而和数据团队建立一个基本的合作关系。第二个阶段会开始做一些专项数据分析，通过数据分析和挖掘很具体的业务问题，帮助业务方发现数据上的线索及问题原因，并借助数据去给出相对具体的业务建议，然后和业务一起探讨和思考下一步计划。第三个阶段会着力于去沉淀第二个阶段所积累和挖掘到的各种信息，在不断磨合和积累中，慢慢地对业务的理解也会越来越深入，然后开始把业务信息抽象重组去形成一条具体的业务规律，由此把日常做决策所需信息以一条合适的路径展现出来，引导业务在看数据的同时去思考业务问题，支持决策。第四个阶段整个数据中台会上升一定高度，在解决大多业务问题的基础上，结合数据及业务等多重信息，对未来业务发展进行相对准确的判断，并且能够在整体的运营策略上发挥一定作用。

2.问题

数据决策效率低

斗鱼作为国内一流游戏直播平台，每天日活跃量非常庞大。用户行为积累的数据已达到非常惊人的量级。经过长时间引导，目前整个斗鱼团队对数据重要性已经认可，结果每天的数据需求量是非常庞大的，小到主播的数据详情和分析，大到分区的未来流量和营收策略怎么制定？这些数据需求都依赖数据分析分析师团队来承担，和业务去对接、取数、分析和整理，将数据报表或结论反馈给业务方。当然斗鱼提供了一套模板化的数据查询工具，可以满足相当一部分简单的数据场景。但是数据需求的形态是各异的，很多时候业务方提的需求并不一定是一个确定性的问题，可能带有一定的探索性，所以在这个过程只能依赖不断进行数据提取和沟通，结果就是整体数据产出及基于数据进行决策的效率是比较低的。

数据分析师价值难以体现

所有数据业务分析师团队都会遇到的一个问题，我们到底是一个数据分析师还是一个取数工具？对于业务数据分析来说，肯定是希望能够产出各种各样的策略，通过策略去发现产品的不足，运营策略的不足，并指导业务根据数据来优化业务。但当日常工作都花在了写重复SQL，整理基础数据上的时候，慢慢就会变成一个人肉取数机，这一定不是数据分析师想要的结果。对于一个企业来说也是不划算的。

3.问题归纳

发布人：zbzsb667发布时间：2024-04-26