短视频数据分析都有哪些方面（短视频的数据分析）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于短视频数据分析都有哪些方面的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、短视频app需要哪些数据？

• 2、短视频播放量为什么达不到10W+ 数据分析你真看懂了吗

• 3、数据分析包括哪些方面?

• 4、短视频运营包括哪些方面?

一、短视频app需要哪些数据？

1.短视频APP开发时的数据处理需求

客户端主要是对于视频的效果叠加、人脸识别和各种美颜美化算法的处理。同时客户端处理还会增加一些必要的转码和水印的视频处理。

目前客户端的视频编解码方式，会有软编码和硬编码的方式，软编码主要是兼容性比较好，编码效果好些，不过缺点就是能耗高且慢些。而硬编码借助于显卡等，能够得到比较低的能耗并且更快，不过兼容和效果要差一些，特别是对于一些低配的机型。所以目前往往采用结合的方式。

服务端的处理，主要是进行视频的一些审核转码工作，也有一些抽帧生成截图的工作等，目前使用ffmpeg进行一些处理。服务端本身需要考虑的一些点，就是因为资源消耗比较高，所以需要机器数会多，所以在服务端做的视频处理操作，会尽量控制在一个合理的范围。

2.短视频APP开发中音视频不同步问题

媒体内容在播放时，最令人头痛的就是音视频不同步。从技术上来说，解决音视频同步问题的最佳方案就是时间戳：首先选择一个参考时钟（要求参考时钟上的时间是线性递增的）；生成数据流时依据参考时钟上的时间给每个数据块都打上时间戳（一般包括开始时间和结束时间）；在播放时，读取数据块上的时间戳，同时参考当前参考时钟上的时间来安排播放。可见，避免音视频不同步现象有两个关键——一是在生成数据流时要打上正确的时间戳。如果数据块上打的时间戳本身就有问题，那么播放时再怎么调整也于事无补。打时间戳时，视频流和音频流都是参考参考时钟的时间，而数据流之间不会发生参考关系；也就是说，视频流和音频流是通过一个中立的第三方（也就是参考时钟）来实现同步的。第二个关键的地方，就是在播放时基于时间戳对数据流的控制，也就是对数据块早到或晚到采取不同的处理方法。

二、短视频播放量为什么达不到10W+ 数据分析你真看懂了吗

我们一般会通过3个指标对视频进行打分：播放量、互动量、粉丝量。其中播放量

和粉丝量是一个结果量，可以代表一个栏目号的整体影响力。互动量是一个中间

量，是播放到粉丝的重要过程体现，所以平时我们也会重点关注。下面结合实例

给大家分享一下平时“一色神技能”进行播放量数据分析方法：叫“合横连 

纵”分析法。横向：指的就是同期视频的分析；纵向：指的是同类视频的分析。

一、合横数据分析

1、什么是合横数据分析？

合横：我们把同期视频整合起来，进行合并的统计。就像上面的图片是“一色神

计能”的一期视频，内容是iPhone手机隐私保护，发布在12个渠道上，截止目前

总计67w的播放量。

2、合横数据分析的目的

1）持续观察这期视频的播放总量

为什么要进行总量的统计呢，最常见的形式就是广告合作，短视频的植入合作一

般是以“期”为合作单位的。前期与广告主沟通的时候，可以展示历史几期内容

的播放总量及覆盖渠道。投放后，也是通过本期一定时段内播放量作为效果的评

估指标。

2）关注不同渠道的播放量

这里主要是为了让实际运营同学，对渠道有一个大体的概念。以图片展示这期内

容来讲，我们可以看到播放量上万的渠道有美拍、今日头条、哔哩哔哩、搜狐和

内涵段子。之前对于内涵段子这个渠道之前的概念只是量比较好，并没有特别的

关注。但是进行了同期统计后，我们发现内涵段子竟然是这期视频播放量最高的

渠道，进而关注其他的数据指标，例如用户的评论非常多，成为了我们重点关注

的一个渠道。

3）看重点渠道是否达到基本标准

有没有暴涨、或爆低的现象出现。如果出现了要找到内容团队、运营团队一起来

分析情况产生的原因。

二、连纵数据分析

1、什么是连纵数据分析？

连纵：就是同类的或者相似视频的一个分析。对比有两个方向：一个是同栏目号

内相似内容的对比分析；另一个是别人栏目号相似内容的对比分析。

2、如何进行连纵数据分析？

这里我们就结合平时的运营工作是如何进行连纵数据分析的。

1）对比内容的选择

“一色神技能”我们每期都有一个比较明确的主题，以数码类题材为例，我们基

本上都是围绕一个数码品牌来进行使用技巧的介绍。所以主题明确，这次我们

以“小米”专题的对比作为一个例子。

2）两个维度进行分析

选择好对比内容后，需要从两点入手进行分析。一个是渠道维度，二是分析明星

视频。

美拍渠道上播放量基本没问题但是有一期出现了播放量为0的情况，需要查看是否

美拍渠道忘记发布或者什么原因导致了发布失败。头条渠道的表现基本在及格

线，不低也不高。内涵段子、bilibili均有一个高播放量的视频，对于这样的情

况，我们需要同时打开同期视频，通过用户评论来分析差距的原因。

对比所有渠道后我们可以发现，最后一个视频在各个渠道的播放量普遍偏高，那

么这一期视频就很明显是这个组内的明星视频。对于明星视频，我们的目标是总

结优点，以指导后续的方向。

对于明星视频我们可以分析的更具体一些，例如视频的播完率，内容的转化点，

标题的可借鉴性等等。明星视频的分析对于运营同学是很好的运营训练机会，挖

掘出视频的亮点，在今后予以发扬。

三、数据分析包括哪些方面?

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析

比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析

比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析

比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析

比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析

比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析

比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析

比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

四、短视频运营包括哪些方面?

短视频运营包括三个方面：内容部分+运营部分+推广部分，三者缺一不可，每个部分都可独立运营，但是最佳的效果是要一起才行。

短视频运营实时更新

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以上就是关于短视频数据分析都有哪些方面相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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