第24章 数据驱动（1/2）

账号矩阵的建立，如同打开了多扇观察市场的窗户，涌入的数据量陡然增加。三个账号，不同品类，不同受众，每天产生着海量的信息：观看量、点赞、评论、分享、完播率、点击率、转化率、粉丝增长趋势、用户画像、热门视频标签……

起初，面对这些纷繁复杂的数据，团队更多的是凭感觉和经验做决策。安娜觉得某个产品可爱，可能就会多拍几条；马克凭个人喜好推荐一款新奇的数码配件；莎拉根据自己的生活经验选择家居好物。虽然凭借前期积累的敏锐度和新账号的红利，取得了一些成绩，但不确定性依然很大，偶尔也会出现精心准备的视频反响平平的情况。

弘雄意识到，不能再依靠“我觉得”、“可能行”这种模糊的直觉来运营一个多账号、多品类的生意了。规模小时可以试错，规模扩大后，每一次试错的成本都在增加。必须找到更科学、更精准的决策依据。

他决定拥抱数据驱动。

这个曾经对枯燥报表不屑一顾的富二代，开始强迫自己沉下心来，钻进数据的海洋里。他利用晚上休息时间，在网上搜索各种关于tiktok算法、电商数据分析的教程和文章，自学数据分析的基本方法。他在手机和电脑上安装了各种数据分析工具（大多是免费或试用版），学习如何看后台数据报表，如何解读关键指标。

他的笔记本上，不再是随意的想法和待办事项，而是画满了各种图表和公式：

流量漏斗分析： 从视频曝光 -＞ 点击观看 -＞ 完播 -＞ 进入商品页 -＞ 下单成交，每一个环节的转化率是多少？哪个环节流失最多？

用户画像交叉分析： “pinoy gadget finds”的购买用户，年龄、地域分布如何？他们除了数码产品，还对什么感兴趣？

内容类型效果对比： 搞笑剧情、开箱测评、实用技巧、颜值展示……哪种内容模式在哪个账号上转化率更高？完播率更好？

爆款视频因子拆解： 分析每一个小爆款视频，它的前3秒 hook（钩子）是什么？用了什么背景音乐？标签组合有什么特点？评论区高频词是什么？

选品数据化： 不再只看产品本身，而是结合数据：搜索热度趋势（利用工具查看关键词搜索量）、同类产品在平台上的竞争程度、预估毛利率、物流成本占比。

这个过程枯燥且耗费心力，常常对着屏幕一坐就是几个小时，眼睛酸涩，头昏脑涨。但弘雄乐在其中，每发现一个数据背后的规律，就像解开一道谜题，带来巨大的智力上的愉悦和成就感。

他开始用数据指导团队的每一项决策：

选品方面：

以前：“这个杯子造型挺可爱，进点试试？”