优秀项目分享-三创赛24年省一！【商务大数据分析实战赛道】带货类短视频基本信息、视觉、听觉和内容特征对商品营销效果的影响

项目名称：带货类短视频基本信息、视觉、听觉和内容特征对商品营销效果的影响

项目介绍：

一、作品背景：聚焦热门赛道，挖掘行业痛点

随着互联网的飞速发展，短视频电商异军突起，成为电商领域的新宠儿。2023年，抖音电商销售额突破2万亿元，其中短视频销售额达1000亿元，同比增长88% 。在这个竞争激烈的市场中，带货短视频如何脱颖而出，实现更好的营销效果，成为众多内容创作者、MCN机构和平台运营者亟待解决的问题。

该作品敏锐地捕捉到这一行业痛点，聚焦于带货短视频的基本信息、视觉、听觉和内容特征，深入探究它们对商品营销效果的影响。这一选题紧密贴合当下电商发展趋势，具有很强的现实意义和研究价值。对于初次参赛的团队来说，学会像这样精准定位热门且具有研究价值的领域，是成功的第一步。

二、市场与行业分析：全面洞察，精准定位

（一）短视频市场剖析

作品开篇对短视频市场进行了全方位的分析。从市场规模来看，短视频产业规模增长迅猛，2023年已达到3600亿元，预计2024年有望突破4200亿元 。通过对政策环境（PEST分析）的解读，让大家了解到政策对短视频行业的规范与支持；经济环境方面，国民收入增加，人们在文化娱乐消费上的支出增多，为短视频行业发展提供了经济基础；社会环境中，庞大的用户群体（2023年用户规模达10.79亿人，使用率95.7%）和“短视频 +”模式的兴起，为带货短视频创造了广阔空间；技术环境上，智能手机、5G技术、图像检测技术和AIGC等的发展，为短视频的创作、传播和监管提供了有力支持。

对于参赛团队而言，这种全面的市场分析思路值得学习。在准备比赛时，要学会从多个维度剖析行业现状，为自己的项目找到坚实的市场基础，让评委看到项目的发展潜力。

（二）抖音平台策略研究

在众多短视频平台中，作品选择抖音作为重点研究对象，这是基于抖音庞大的用户基础（74.2%的消费者使用抖音/抖音极速版） 。通过SWOT - AHP混合模型，对抖音平台进行了深入分析。

优势方面，抖音拥有庞大的用户规模、个性化推送引擎以及创新的“人找货→货找人”销售模式。然而，它也存在劣势，如平台监管风险加大、用户粘性较低和用户圈层内卷等问题。同时，技术发展、行业整体发展以及电商业务拓展为抖音带来了机遇，但也面临着快手等替代品的威胁、价格战威胁和国家监管力度加强等挑战。

通过构建层次结构模型，邀请专家打分并计算权重，作品进行了四象限分析，得出抖音应优先选择SO战略，即利用自身优势抓住外部机会，如强化个性化推送引擎、拓展电商业务、加强与用户互动和创新营销活动等。这一系列分析逻辑严谨、方法科学，为抖音平台的发展提供了有价值的策略建议。

初次参赛的团队可以从中学到，在分析平台或企业时，要全面梳理优势、劣势、机遇和挑战，并运用科学的模型进行量化分析，使研究结果更具说服力。

 三、带货短视频现状分析：对比剖析，明晰优劣

 （一）发展现状梳理

 作品详细阐述了带货短视频的发展现状，从平台扶持、临场互动、社交平台支持、品牌合作、数据驱动、消费升级、粉丝经济和国际趋势等八个方面进行了深入解读。平台为创作者提供专属工具和功能，通过推荐算法提升曝光量；博主与用户的互动增加了消费者的临场感和购买信心；社交平台的分享、点赞功能扩大了短视频的影响力；品牌合作推动了带货短视频的发展；数据驱动帮助主播精准定位产品和推广策略；消费升级使消费者对购物体验有了更高要求，带货短视频恰好满足了这些需求；粉丝经济为博主提供了更多商业机会；国际趋势则表明带货短视频在国际市场上也逐渐崭露头角。

 这种全面且有条理的现状分析，能让参赛团队认识到一个项目的发展受到多种因素的综合影响，在研究和策划项目时，要全面考虑这些因素，挖掘项目的发展潜力。

 （二）对比分析优势与劣势

1.与传统电商对比：带货短视频与传统电商相比，具有独特的优势。它以视频作为商品详情页，更具吸引力，尤其对下沉城市用户更具吸引力；通过场景化体验，以兴趣驱动消费，实现快速种草和拔草；借助个性化推荐算法，实现“货找人”，精准推送商品；还能通过人设塑造，重塑买卖关系，增强用户信任度。然而，带货短视频也存在劣势，如信息获取不足，消费者难以在短时间内全面了解产品；售后服务不够完善，流程复杂且响应不及时；选择范围有限，难以满足消费者的个性化需求。

2.与直播带货对比：和直播带货相比，带货短视频同样有自己的特点。其制作成本低，产品展示更全面、丰富，可通过多种形式展现产品卖点；具备长期效应，优质短视频能长期留存并引发高转发率，提升品牌影响力；在品牌营销方面操作空间大，可突破时空限制展示品牌理念和故事。但带货短视频也存在互动性较弱、不利于建立信任和转化率较低的问题。

 这种对比分析的方法，能帮助参赛团队清晰地认识到项目在市场中的位置，明确自身的优势和不足，从而有针对性地制定发展策略。

 （三）创作者的挑战与机遇

 作品还关注到了内容创作者，分析了他们的收入来源与竞争挑战。创作者的主要收入来源包括流量分成、短视频营销和电商带货等，而提供高质量的内容是实现收入增长的关键。同时，带货短视频市场竞争激烈，2023年月均发布视频达人数同比增长178%，人均带货视频同比增长33% 。在这种环境下，创作者需要选择合适的商品，提高短视频质量，制定有效的营销策略，才能在竞争中脱颖而出。

 对于参赛团队来说，了解行业参与者的情况，有助于从不同角度思考项目的可行性和发展方向，比如如何为创作者提供更好的服务，帮助他们应对竞争挑战。

 四、研究方法与数据处理：科学严谨，数据支撑

 （一）数据获取

 为了深入研究带货短视频，作品在数据获取方面下足了功夫。选择服饰内衣、美妆护肤、日用百货和食品饮料这四个类目，是综合考虑了抖音电商中各行业的销售额、数据获取难度、处理时间和成本等因素 。利用八爪鱼软件爬取一个月内四大类目各自带货排名前1000的短视频信息，包括用户ID、视频ID、视频链接等多方面数据；开发Python代码自动抓取并下载视频内容；借助Python、AIGC等技术获取短视频的视觉、听觉和内容特征数据。

 参赛团队要明白，准确、全面的数据是研究的基础。在比赛中，要根据项目需求选择合适的数据来源和获取方法，确保数据的可靠性和有效性。

 （二）数据分析

 在数据分析阶段，作品从多个维度对带货短视频进行了剖析。

1.行业品类细分：对四个类目的行业品类进行细分，如服饰内衣行业中，内衣裤袜、服饰配饰等品类内容需求量大，女鞋增速显著；美妆护肤行业里，护肤品类市场份额大，美容仪器市场扩容；日用百货行业中，个人护理类GMV最高，生活日用增速最快；食品饮料行业销售额与节假日相关，且存在季节属性 。这为创作者选品提供了重要参考。

2.达人带货偏好分析：研究不同类型达人的带货偏好，发现穿搭达人倾向于推荐裤子、T恤等，美食达人则多推荐糕点、调味品等 。这有助于达人根据自身属性选择合适的带货产品，也为品牌寻找合作达人提供了方向。

3.标题词云分析：通过对短视频和产品标题的词云分析，总结出在标题中应突出产品特点和效果、满足目标受众需求、强调限时促销等要点 。这为创作者撰写吸引人的标题提供了指导。

4.短视频特征分析：从基本信息、视觉、听觉和内容四个方面提取短视频特征。基本信息方面，发现达人粉丝基数、点赞数等正向反映消费者购买意愿，不同类目最佳视频长度不同；视觉特征上，同一类目不同交易额维度视觉特征差异不明显，但不同类目间差异较大；听觉特征方面，带语音讲解的短视频整体交易额较高，不同类目对语速敏感度不同，多数视频未采用变声技术；内容特征上，不同类目消费者对短视频内容需求侧重点不同 。这些分析结果为改善短视频质量提供了具体方向。

参赛团队要学习这种多维度的数据分析方法，从不同角度挖掘数据价值，为项目决策提供有力支持。

 五、成果应用与建议：实用导向，助力发展

 （一）构建自助仪表盘

 作品利用获取和处理后的数据，生成了服饰内衣、美妆护肤、日用百货和食品饮料四大类目的自助仪表盘。通过页面上的文字、图形、表格等可视化元素，结合交互动态效果展示数据，帮助业务人员和创作者更直观地了解短视频特征，有针对性地改进视频，提高产品交易额。这种将数据分析结果可视化的方式，极大地提升了数据的应用价值，方便相关人员快速获取关键信息，做出决策。

 参赛团队可以借鉴这种方式，将复杂的数据转化为直观易懂的可视化内容，增强项目的实用性和吸引力。

（二）用户画像分析与营销策略制定

 通过对四大类目的用户画像分析，作品明确了不同类目的兴趣用户在性别、年龄、城市分布等方面的差异。服饰内衣类主要吸引一线和新一线24 - 40岁的女性；美妆护肤类的目标用户为24 - 40岁一线、新一线城市的女性群体，包括精致妈妈、资深中产等；日用百货类女性消费者占比较高，集中在广东、江苏等省份31 - 40岁居住在新一线、二线城市的人群；食品饮料类主要兴趣用户为三线、新一线城市24 - 40岁的男性，同时高线城市兴趣人群和18 - 23岁年轻人群体也具有较大潜力 。

基于用户画像分析，作品为不同类目制定了相应的营销策略。如服饰内衣类可通过与消费者互动、建立粉丝群、定期直播等方式增强品牌推广；美妆护肤类可借助品牌合作、分享产品心得等提高销售额；日用百货类应选择符合女性消费者需求的产品，结合节日促销；食品饮料类要根据季节属性选品，参与抖音品牌话题讨论，针对不同粉丝群体设计营销活动 。

这一系列成果应用和建议具有很强的实用性，为带货短视频的发展提供了切实可行的方案。参赛团队在比赛中要注重项目成果的应用价值，提出具体、可操作的建议，解决实际问题。

六、创新点与借鉴意义：创新引领，启迪未来

（一）创新亮点突出

1.数据创新：聚焦带货短视频本身数据，获取视频的视觉、听觉及内容等特征，借助人工智能、AIGC和Python等前沿技术，为研究提供了全新的数据视角。这种对短视频本身数据的深度挖掘，使研究更加深入和全面。

2.方法创新：运用SWOT - AHP模型进行四象限分析，结合各类目一级行业细分、达人带货偏好分析、词题云分析等多种方法，协同解决平台和创作者面临的问题，使研究结果更具科学性和可靠性。

3.应用创新：设想构建带货短视频自动生成流程，从大规模视频信息收集、分析，到智能选品、生成视频特征、自动生成带货文案和虚拟人像，再到大规模生成带货短视频，提高了内容创作者的生产效率和短视频质量 。

（二）对参赛团队的启示

1.创新思维培养：在参加比赛时，要敢于突破传统思维，关注行业前沿技术和趋势，尝试将新的技术和方法应用到项目中，挖掘项目的创新点。比如，利用人工智能技术优化电商运营模式，或者结合大数据分析精准定位市场需求。

2.多方法融合运用：学会运用多种研究方法，从不同角度分析问题。可以借鉴本作品中综合运用模型分析、数据挖掘、可视化展示等方法，使项目研究更加深入、全面，提高项目的质量和竞争力。

3.注重实践应用：项目要紧密结合实际应用，解决行业痛点问题。在策划项目时，要充分考虑项目成果的实用性和可操作性，确保项目能够真正落地实施，为行业发展带来价值。