从行业和竞品两个方面,通过数据分析解析目前直播答题现状
日期:2018-05-03 14:08:24 来源:网络整理
本文利用社会化媒体数据,从直播答题行业概况、直播答题应用竞品分析两个方面来全面解析下目前直播答题发展现状、用户对直播答题的典型意见,从而为后续直播答题应用的设计与发展提供一定的建议。
2018新年伊始,直播答题瓜分奖金的游戏成为2018年第一个小风口。1月3日,国民老公王思聪的一条微博“我撒币,我乐意”,将冲顶大会推到了用户面前。
答对12道题目即可瓜分奖金,高额奖金的诱惑,超低的参与门槛,答题邀请码的社交裂变,便捷的奖金提现机制,让一款电视上屡见不鲜的益智答题竞猜活动席卷了各大应用商店,带来了一阵直播答题的全民狂欢。
随着冲顶大会的火爆,各大直播平台纷纷入局,西瓜视频的“百万英雄”,映客直播的“芝士超人”,花椒直播的“百万赢家”,还有派派,YY等。诸多直播平台和短视频平台的切入,并且各家答题奖金的不断加码,引发了一波答题大战。
一、直播答题概况 1.1 全网热度由下图可以看出,直播答题的热度从1月3日起逐渐上升,并在1月11日、1月15日达到了高峰,但是在1月17日后,直播答题的热度开始逐渐下降。根据热度走势,热度的引爆点是王思聪在1月3日发的一条微博,可以看出KOL在社交媒体上的影响力。
但在历经14天后,热度开始逐渐下降,可以看出用户对单一模式化的游戏热情持续时间不长,三分钟热度,直播答题平台在经历了暴热期后需要考虑如何维持热度,留住现有用户。
1.2信息来源通过对媒体信息来源的分析,媒体信息的发布趋势与全网的热度趋势是保持一致的,分别在1月11日与1月15日达到峰值。
自冲顶大会打响第一声后,各大玩家纷纷进入,奖金金额不断创新高,搜狗搜索和百度搜索也跟进出了AI智能答题的外挂。
至此,1月11日,各大媒介纷纷对2018年的互联网小风口进行了热议,探讨其盈利模式和未来的发展趋势。
从媒介来源和媒体活跃度看,大部分的媒介新闻主要是来源于网站、新闻、客户端和微信,而其中活跃度最高的媒体是微信、搜狐网、今日头条、人民政协和凤凰新闻,这些媒体均是新闻资讯类的网站,以新闻公关的软文为主。
这类的新闻应用有着庞大的用户群,如百万英雄则是借助今日头条的流量,向用户推荐百万英雄,引流到百万英雄,快速获取用户。
从分析全网情感的正负面讯息,可以及时发现外界对行业发展的预期以及用户对产品/品牌/服务的评价。
根据下图显示,在2017年12月20日至2018年1月22日,有17.97%的信息量是敏感的,是负面的,也就是对直播答题不利的信息。
具体分析这17.97%的负面信息,如下图所示,可以看出对直播答题的负面信息主要是集中在奖金提现、题目的规范性、后台获奖人数是否造假、直播答题撒钱模式的可持续性、答题作弊外挂等问题。
这些负面消息对直播答题未来发展的可持续性与盈利模式,用户参与的公平性与奖金提现、出题的规范性如不违法法律法规等都提出了质疑。
针对这些负面信息,品牌方需要时刻保持警惕,当出现如述负面信息时,及时有效的防止负面口碑的扩大。
直播答题的应用形式很相似,用户的体验也趋于一致,没有持续的用户需求。在经历了快速发展期阶段,直播答题的新增用户数开始下降,用户的活跃度也开始下滑。
在快速发展期,直播答题可以在短时间内快速抢占大量的用户时间与注意力,但长期来看,用户缺乏粘性。因此如何获取更多的用户,如何扩大现有的用户和流量,如何设计更好的用户体验是直播答题应用需要迫切解决的问题。
本章将对直播答题的各类应用进行竞品分析,选取冲顶大会、芝士超人和百万英雄,通过分析各应用全网热度、信息传播、用户画像和用户舆情,全方位了解用户对各类直播答题应用的看法,从而为直播答题应用未来的发展提供一定的参考建议。
2.1全网热度对比结合下图,在1月2日至1月16日,前期冲顶大会的热度是高于芝士超人和百万英雄,后期芝士超人和百万英雄均有赶超之势,但三者热度均有回落的趋势。
冲顶大会是以王思聪个人IP为爆点,继1月3日后,热度直线上升。
百万英雄背靠今日头条,以不断刷新的奖金、不断增加的答题频次以及明星IP,因此在D点处达到一个小高峰。
芝士超人(隶属映客)在1月13日与人民日报合作,推出单场101万,两者联合推广。
芝士超人借助人民日报的强大公信力背书,迅速与其他平台传统的明星营销拉开距离,并到达了一个小高峰。
(1)信息来源
从信息来源来看:
冲顶大会信息传播的首要阵地是微博,95.55%的信息来自于微博。
芝士超人的信息86%来源于微博,5.53%来自于网站,信息的集中度没有冲顶大会那么高。
百万英雄的信息分散程度是最高的,在微博上的信息只有58.69%,其次是网站(14.73%)、客户端(10.47%)。
百万英雄隶属今日头条,通过今日头条和西瓜视频为其导流,因而在客户端和网站的信息来源较高。
通过信息来源的对比,也可以看出独立直播答题APP的业务单一,没有用户基础,宣传推广也主要集中在社交网站,但是对于百万英雄(西瓜视频)和芝士超人(映客直播)这一类附属在直播APP上的应用,有用户基础,直播APP可为其导流量和造势。
(2)媒体友好度
通过分析这些信息的情感值倾向,可以看出:冲顶大会和百万英雄的媒体友好度均在94%以上,但是芝士超人的媒体友好度只有81%。
芝士超人在微博、网站上的友好度只有81%,究其原因是芝士超人在1月15日的直播中,主持人言语不当,调侃张杰为闰土,导致网络上的恶评。
从新浪微博上爬取了1132条冲顶大会、1478条芝士超人和741条百万英雄的用户数据,数据包含了用户的性别、出生日期、所在区域、学校、公司、兴趣点、粉丝数量等信息。
本文从性别分布、年龄分布、区域分布以及个人兴趣点这4个方面来构建这3个应用的用户画像。
(1)性别分布
结合下图可以看出,这3款直播答题用户的男女分布较为不同。
冲顶大会的女性用户占比64%,远大于男性用户;
芝士超人的男女用户比例较为均衡,女性占比52%,男性占比48%;
而百万英雄的男女比例则相反,男性占比77%,远大于女性用户,“英雄”这样的词语,更加容易吸引男性用户。
(2)年龄分布
从年龄角度看:
冲顶大会的用户集中在39岁以下,以30-39岁的为主,占了43%;
芝士超人的用户年龄则以20-29岁和40-49岁为主,呈现两头分布;
百万英雄的用户则以30-49岁为主。
综合比较可以看出,冲顶大会的用户较为年轻,19岁及以下的用户占比最多;百万英雄的用户年龄较大,以中年用户为主,而芝士超人的用户除19岁以下,其他年龄段分布较为均衡。
(3)区域分布
从用户所在区域来看,冲顶大会、芝士超人和百万英雄的用户主要都集中在江苏、山东、北京、河南、浙江等区域。
从城市等级上看,用户也主要是集中在新一线、二线和三线城市。由此可以看出,直播答题的用户大多是来自于非一线城市人群(北上广深)。
(4)兴趣点
通过分析用户的个性标签,可以挖掘用户的兴趣点。结合下图可以发现:
冲顶大会的用户是热爱生活、旅游、美食的人群
芝士超人则是热衷娱乐明星、搞笑幽默的人
百万英雄的用户是一群喜欢美食、娱乐、搞笑幽默的人。
对比用户的兴趣点,芝士超人与百万英雄的明星营销居多,邀请各类明星站台直播主持答题,在社交网站上也请明星微博宣传。相比之下,冲顶大会的明星营销反而不那么强。
为深入了解用户对直播答题APP的具体看法,爬取用户在新浪微博上的评论数据,获取用户对这3个APP的直接反馈,分析用户对直播答题APP的情感倾向,聚焦点和典型意见。
(1)用户情感
结合下图可以看出,在社交网络上,用户对直播答题APP的负面评价居多:
冲顶大会的负面评价占据80.97%
百万英雄的负面评价有85.36%
而芝士超人的负面评价则高达92.87%,正面评价的比例只有7.13%。
由此可见,对直播答题现阶段而言,行业发展还尚未成熟,用户对应用存在着较多的不满。下面章节将会着重分析用户对直播答题APP不满意的方面。
(2)用户聚焦点
用户聚焦点分析是通过分析用户评论,抽取用户对直播答题聚焦的话题,了解用户对直播答题的核心关注点,如下图所示。
冲顶大会用户的聚焦点在邀请码、复活、奖金、答题上,可以看出用户关注的是分享自己的邀请码,从而增加其的复活值,提高答题通关概率,同时也十分关注答题瓜分的奖金总额。
百万英雄用户的聚焦点与冲顶大会类似的,也主要关注邀请码、复活,但是同时也出现了很多与题目内容相关的关键词,如肉夹馍、江苏、吃鸡等。
深入分析发现,主要原因是在某些场次,百万英雄出的题目和答案存在一定的争议。
芝士超人用户的关键词则是道歉、主持人、张杰、复活,这起源于芝士超人在某一场次,主持人对张杰有些不恰当的说辞,引发张杰粉丝在社交网上对芝士超人表达了不满。
(3)用户典型意见
从上述的分析可以看出,用户对这3个直播答题APP的负面评价占据了85%以上,而用户对产品的负面评价能为后期产品设计与运营提供关键的改善建议。
通过对这3个APP的负面评价的详细分析,可以发现用户对直播答题的负面评价主要是集中在奖金、主持人、题目这3个方面。
— 冲顶大会
(1)奖金的提现:冲顶大会的提现额度是20元起,1-5个工作日到账;芝士超人是0.1元以上就可以提现,百万英雄的提现额度是10元。
相比于其他两个,冲顶大会的提现额度较高,到账时间也较长。
(2)奖金的金额:冲顶大会一天举办四场,13:00,17:00和19:00场次的奖项仅为10万,而21:00场次为30万。
相比于百万英雄一天9场,每场奖金50万-500万,冲顶大会的奖项和场次是没有竞争力的。
— 芝士超人
(1)题目:直播答题最核心的2个要素是奖金和题目。选题的恰当性和准确性能影响用户的满意度。
芝士超人的部分用户有反馈题目答案的不正确导致无故被淘汰,这种无故被淘汰引发了用户强烈的不满。百万英雄在用户遭遇这种情况后
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