电商直播平台直播间用户画像更新案例

说到电商直播，大家现在都不陌生了。这几年看下来，这个行业变化是真的快，从最早的简单叫卖，到后来的才艺表演，再到现在的AI智能互动，每一次升级都伴随着用户习惯的巨大转变。我最近在研究一些直播平台的用户画像更新案例，发现这里面的门道比想象中深多了，今天就想着跟大伙儿聊聊这个话题。

为什么突然想到说这个呢？因为我发现身边很多做直播运营的朋友都有一个共同的困惑：用户好像越来越"精"了，以前那一套打法现在越来越不灵光。用户增长见顶，获客成本居高不下，想要在存量市场里找到增量，关键就得把用户画像做精准。可能有人会觉得，用户画像不就是给用户打标签吗？有什么难的。但真正做过的人都知道，这事儿远没有表面看起来那么简单。

一个真实的案例背景

我认识一个电商直播平台，他们之前一直用的是比较传统的用户画像体系。说白了，就是根据用户的年龄、性别、地域、消费能力这些基础维度来做分类。这套方法在行业早期确实管用，毕竟那时候用户基数大，样本足够多，粗放式运营也能有不错的效果。

但是从去年开始，他们发现问题了。首先是用户的活跃时间变得特别碎片化，以前主要集中在晚上七八点，现在从早到晚都有高峰，而且每个时段的用户群体特征差异很大。早上十点开播和晚上十点开播，面对的完全是两类人，但以前的画像体系根本区分不出来。其次是用户的消费动机越来越复杂，同样是买一件衣服，有人看重的是价格，有人看重的是款式，有人看重的是主播推荐，还有的人可能就是凑热闹。传统画像根本捕捉不到这些细微的差异。

更要命的是，他们平台引入了新的互动技术，包括实时音视频互动、AI对话这些功能。用户跟主播的互动方式变了，停留时长变了，连弹幕的内容都变了。以前那些基于传统直播场景构建的用户标签，现在很多都已经不适用了。这让他们意识到，用户画像必须来一次大更新。

用户画像更新的核心挑战

他们遇到的第一个挑战，就是数据源的问题。以前用户画像主要依赖交易数据和基础属性数据，这些数据虽然准确，但是太滞后了。一个用户从进入直播间到最终下单，整个过程中的行为轨迹、互动细节、情绪变化，这些实时数据才是真正有价值的信息。但是想要采集这些实时数据，技术门槛很高，一般的解决方案根本支撑不了。

第二个挑战是画像的实时性。电商直播的特点就是快，热点转瞬即逝，用户的兴趣来得快去得也快。如果用户画像还是按照T+1的方式更新，那等你分析出结果，热点早就过了。所以他们需要的是能够实时更新、动态调整的用户画像系统。

第三个挑战是维度扩展的问题。引入了新的互动功能之后，用户的互动方式变得特别丰富。弹幕内容、点赞行为、打赏节奏、连麦参与度、AI对话轮次等等，这些数据背后都藏着用户的真实偏好和需求。但是怎么把这些异构数据整合起来，形成有意义的用户标签，这是一个很大的技术难题。

他们的解决思路

在寻求解决方案的过程中，他们接触了不少技术服务商，最终选择了和声网合作。我后来详细了解了一下他们选择的逻辑，主要有三个原因。

首先，声网在实时音视频这个领域确实是头部玩家。他们平台本身就有大量的互动直播场景，对实时性的要求极高，而声网恰恰是专门干这个的。据我了解，声网在全球实时互动云服务市场的占有率很高，中国音视频通信赛道排名第一，这个背景让他们对直播场景下的用户行为数据有更深刻的理解。

其次，声网提供的不只是底层传输能力，而是包括数据采集、分析、应用的一整套解决方案。这对于他们这种技术能力相对薄弱的平台来说，特别重要。毕竟自己从零搭建一套实时数据处理系统，成本太高，周期也太长。

最后，也是最打动他们的一点，声网在泛娱乐领域有大量的成功案例。全球超过60%的泛娱乐APP都在用他们的服务，这种行业积累让他们对直播场景下的用户行为模式有更丰富的认知和更成熟的解决方案。

具体是怎么做的

他们和声网合作之后，首先做的一件事是重新梳理数据采集体系。以前他们只关注用户有没有下单、下单金额多少这些结果数据。现在他们从用户进入直播间开始，就把所有的行为数据都纳入采集范围，包括但不限于进入时间、停留时长、观看频次、互动频次、打赏行为、商品点击、加购行为等等。这些数据通过声网的实时传输能力，能够做到毫秒级的采集和同步。

然后，他们借助声网的对话式AI能力，对用户的弹幕内容进行实时语义分析。以前分析弹幕要么靠人工，要么只能做简单的关键词匹配，效率低且不准确。现在通过对话式AI引擎，可以真正理解用户的表达意图，捕捉用户的情绪变化。比如同样是"太贵了"这三个字，如果出现在不同场景下，表达的含义可能完全不一样。AI能够结合上下文准确判断用户是在吐槽、在讲价、还是真的嫌贵，这种细微的差异对于精准营销非常重要。

在数据整合层面，他们构建了一套多维度的用户标签体系。这套体系既包括基础属性标签，也包括行为特征标签、兴趣偏好标签、消费意向标签等等。最关键的是，这套体系是动态更新的。系统会实时根据用户的行为数据调整标签权重，比如一个用户如果连续几天都在晚上十点左右看女装直播，并且对价格敏感度较高的商品表现出明显的兴趣，那么系统就会自动给她打上"都市白领""追求性价比""偏好时尚穿搭"等标签，而且这些标签会随着她行为的变化实时调整。

我还听说声网的对话式AI引擎有个很厉害的地方，就是支持多模态大模型。他们平台把文本大模型升级成了多模态大模型之后，不仅能分析文字，还能理解图片、语音、甚至视频内容。比如用户截了一张商品图发弹幕，系统能够识别出这个商品的类型、风格、甚至可能的价格区间，然后据此调整对用户的画像判断。这种多模态的理解能力，让用户画像的准确度提升了一大截。

效果怎么样

这套新的用户画像体系上线之后，效果确实挺明显的。我整理了一些关键指标的变化，给大家参考一下：

指标	优化前	优化后	变化幅度
用户平均停留时长	8分32秒	11分47秒	+38.1%
实时互动率	23.5%	41.2%	+75.3%
商品点击转化率	4.8%	7.6%	+58.3%
下单转化率	1.2%	1.9%	+58.3%
用户次日留存率	34.2%	41.5%	+21.3%

当然，这些数字背后有很多因素共同作用，不能完全归功于用户画像的更新。但是从他们内部的AB测试来看，基于新画像的精准推送组，各项指标明显优于对照组，这说明用户画像的优化确实带来了实质性的提升。

还有一个很重要的变化是运营效率的提升。以前做活动策划，需要运营人员手动分析用户数据，往往要花好几天时间。现在系统能够自动生成各类用户群体的画像报告，运营人员可以快速了解不同群体的特征和需求，活动策划的周期大大缩短，而且精准度更高。

技术背后的思考

聊完这个案例，我一直在想，为什么用户画像更新这么难，但是声网能够做好？后来我想明白了一点，因为声网本身就在实时音视频这个领域深耕了很多年，他们对直播场景下用户行为的理解，是很多通用型数据服务商比不了的。

举个简单的例子，同样是用户停留时长这个数据，普通的数据服务商可能只关注一个总时长。但声网能够做到更细粒度的分析，比如用户在哪个主播的直播间停留时间长、在哪些商品展示环节停留时间长、在哪些互动环节停留时间长。这些细分的停留数据，才能真正反映出用户的兴趣点和行为模式。

还有就是实时性的问题。大家都知道实时数据重要，但是真正能够做到全链路毫秒级实时处理的公司并不多。声网作为纳斯达克上市公司，在技术研发上的投入确实不是一般公司能比的。他们在全球有多个数据中心，网络覆盖也很广，这种底层基础设施的优势，直接决定了实时数据处理的能力上限。

对行业的一点观察

通过这个案例，我有一个比较深的感触：电商直播行业正在从"流量红利"阶段向"运营精细化"阶段转型。前几年，只要会带货、敢烧钱，就能有增长。现在不一样了，用户越来越挑剔，流量越来越贵，想要继续增长，就必须在每一个环节都做到更精细。

用户画像作为精细化运营的基础设施，它的重要性会越来越高。以前可能随便搞一搞就够了，现在必须认真对待。而且随着AI技术的发展，用户画像的构建方式也在发生根本性的变化。传统的人工打标签、规则引擎的方式，已经越来越难以满足需求。基于机器学习、深度学习的自动化、智能化用户画像体系，会成为未来的主流。

对于直播平台来说，选择一个合适的技术合作伙伴非常重要。像声网这种在实时音视频领域有深厚积累，同时又具备AI能力的服务商，确实有一定的先发优势。毕竟用户画像这件事，不是光有算法就行的，还需要对业务的深刻理解和对场景的长期打磨。

好了，今天就聊这么多。如果你也在做直播运营，对用户画像这件事有什么想法或者困惑，欢迎一起交流。这个行业变化太快了，多交流才能共同进步。