电商直播“飞速”发展，各路平台如何布局？

3月19日，罗永浩在微博高调宣布将进军电商直播行业，表示自己“虽然不适合卖口红，但相信能在很多商品的品类里做到带货一哥”，此消息一出，立即引来了大批的围观群众。紧接着，近日又有媒体报道，罗永浩或将与抖音合作，开启其“带货之路”。

罗永浩的“高调”让更多的人看到了电商直播的强劲风口。据了解，让其决定进军电商直播的，是一份来自招商证券的行业报告。报告显示，2019年电商直播的总GMV超3000亿元，未来有望冲击万亿元体量。

无论是频频突破天花板的成交额，还是在疫情之下为多个行业开拓的全新可能，电商直播的商业变现能力不断地突破着人们的想象空间。而在这巨大的空间背后，则是各路玩家的纷纷入局，从早期的电商平台淘宝直播到短视频平台快手、抖音，再加上京东、小红书等平台的布局，整个电商直播的格局也在不断发生着变化。

那么当前各个平台的直播带货分别呈现出了怎样的发展态势？还有哪些机会和生存空间？

本期就将对这些平台的直播带货特性、发展趋势做一个简单的梳理，以此来更好地了解当前的电商直播格局。

一、作为先驱者的淘宝直播

2016年，美妆行业率先乘上直播的大潮，同年，淘宝直播上线。上线初期的流量累积很缓慢，直到2017年年底也仅有几百万DAU，成交量并不是很大。

2018年初，淘宝直播推出了李佳琦、薇娅这两个现象级主播，并让淘宝直播在手淘上的资源位从二三屏跃升到第一屏，自此淘宝直播经历了跨越式的发展，2018年带货超过1000亿元，同比增速近400%。2019年双十一单日引导成交额200亿，其中亿元直播间超过10个，千万元直播间超过100个。

淘宝直播背靠淘宝，坐拥庞大的商家数量、商品SKU和用户基础，拥有天然的电商属性，以购物为目的的直播沉浸，使得其在购物场景方面占据显著优势。“直播+电商”的模式帮助用户更快做出决策、提升产品销售转化率，淘宝直播的进店转化率甚至超过65%。

作为直播带货的先驱者，淘宝直播有着其明显的优势。

一是产品上基本都是一批货，性价比明显，尤其是顶级网红能够提供的价格优惠更加明显；

其二是与其他内容类平台的带货网红不同，淘宝直播达人具有更强的专业性。由于用户在选择进入淘宝直播间时，往往就有强烈的购物意愿。

所以对于淘宝主播而言，最重要的就是服务好用户，满足他们的需求。也正因此，在淘宝直播上，主播具有更明显的导购属性，其个人能力与带货的产出比有着至关重要的作用，这种个人能力包括了主播对于消费者的理解能力、销售产品的能力、整体控场能力以及个人魅力等。

从品类上来看，服装/美妆作为淘宝&天猫的强势品类，在淘宝直播的主播供给和流量占比都十分明显；珠宝等传统非线上商品在淘宝直播上也非常强劲。

2016年时，淘宝直播多是由达人、淘女郎、网红进行，更偏向娱乐属性，主要靠红人带货；从2018年开始，商家自播的比例大幅度增长，直播和电商的结合度也更高。但是由于流量有限且大幅倾斜，淘宝直播的主播结构，呈现出了断层明显的结构：少数的顶级主播如李佳琦、薇娅遥遥领先，底部主播占据大多数，而本应作为中坚力量的中部主播数量却寥寥无几。

但是从阿里官方最近释放的信息来看，淘宝直播下一步的重点是“直播店铺化”，即把直播打造成一个通用工具。因此，在淘宝直播上，商家自播、产业带自播将成为官方大力扶持的方向，这与此前推广主播带货的阶段已经出现了较大差异。

从某种程度上来看，阿里也希望能够牢牢掌握流量的分发权，毕竟大主播流量过于集中的问题并不是平台喜闻乐见的。

二、进击的快手

虽然起步比淘宝直播晚，但是快手带货的起量却不比淘宝慢。

从2017年开始布局直播赛道，快手走的就是“打赏+带货”两手抓的路线。红人在直播时可以接受打赏或挂购物车，添加淘宝、魔筷星选、有赞、拼多多等平台的商品链接，直播链接还可以分享到微信群、微博等渠道进行传播。

可以说，在平台机制上，具有强社交属性的快手给予了红人直播带货很大的发挥空间，让他们能够全面地释放粉丝经济的价值。而私域流量使得大量中长尾带货红人也拥有了较多的变现机会，不少红人的直播带货能力都表现出了非常强劲的势头。

3月8日，快手主播@辛巴辛有志直播带货6小时，销售420W单，总营业额高达4亿+。除了顶级头部主播以外，粉丝数在几万的小主播也能有单场销售额几十万的成绩。

快手直播强劲的带货能力与其“老铁”社区氛围有着密切的关系。主播们从上至下默契地实行着“老铁”制，主播越让粉丝感觉亲切、越没有距离感，粉丝对直播的黏性和忠诚度也就越高。可以说，主播与粉丝之间建立起的牢不可破的老铁情谊是快手直播带货的天然优势。

另一方面，快手直播带货的一个显著特点就是产品的极致性价比。

从用户画像上来说，快手的用户主要分布在三四线城市，其中25-50岁的年龄人群过半。这些用户对于品牌并不敏感，而是更追求实惠、物美价廉，因此也奠定了快手“通过产品的极高性价比来吸引用户”的直播带货逻辑。

当然，在这种逻辑之下，喜欢强调“自家工厂”“源头好货”的概念是快手直播带货的一个显著特点。据了解，2019年带货热度仅次于辛巴的@娃娃和小亮夫妇，在全国有43家工厂。有了工厂就相当于掌握了源头，他们的产品也就更加具备价格优势。

而在快手的直播带货中，还有很多独具平台的个性玩法，比如说“砍价玩法”，即主播在直播过程中现场和供应商连麦，当着直播间粉丝的面上演“讨价还价”的戏码，将一款产品的价格成功砍下来，并且让供应商加送赠品。

这种站在“老铁”角度帮助粉丝争取福利的形式，不仅极大地博得了粉丝的好感，也让粉丝实实在在地“直击”到了产品价格上的优势。

总体来看，直播电商在未来也仍是快手电商的标配，而红人除了要与粉丝建立稳固的老铁情谊外，也要将更多的注意力聚焦在供应链上。如果只是纯挣差价、没有赋能的供应链，在快手平台的直播带货生态中很难有竞争力。

三、崛起奋进的抖音

在外界的普遍认知中，抖音的内容属性要明显强于带货属性，其直播电商的发展步伐与快手、淘宝相比也略为缓慢。

从用户画像来看，与快手相比，抖音的粉丝更多地集中于一二线城市，这些城市的用户在消费上的选择相较要多于三、四线城市的用户，因此他们在观看直播时的消费冲动也会相应地低于快手用户。可从另一方面来看，抖音女性粉丝的占比相对要更多，她们是消费群体中的主力军，这为抖音的直播带货带来了一定的先决条件。

与快手相比，抖音中心化的流量分发机制使得平台更容易制造爆款，粉丝获取效率也会更高。但由于私域流量的缺失，抖音在电商直播方面与消费者信任关系的建立周期被拉长，带货的效果也受到了一定的影响。

但无论如何，作为手握4亿日活的超级平台，抖音在直播电商领域还有着很大的潜力，而其也在不遗余力地发力直播业务。

2019年8月20日，石榴哥在抖音开启首次电商直播卖货，总共卖出石榴120余吨，最高每分钟4000单，20分钟创下了600万的成交额，成为抖音直播电商首个爆款IP。

而自2019年11月抖音商品橱窗功能下调开放门槛，从粉丝数超过3000人的要求调整至零门槛入驻后，不仅吸引了大量的账号开通商品橱窗，也刺激了抖音直播电商生态的发展。

最近，抖音开始尝试深挖平台内头部KOL私域流量的价值，抖音粉丝达到3500万的@祝晓晗、搞笑达人@陈三废gg等都逐步加码电商直播。前者单场爆单5万单，后者在一个月内的成交额已经达到1.3亿元。二者的带货成绩也侧面说明了抖音直播带货的更多可能性。

就直播带货的模式来看，一部分抖音红人是先累积流量，通过人设的营造在粉丝之间建立足够的信任感，从而让粉丝将这份信任感转移到对产品的信任感上。也有一部分红人则侧重于构建人设与产品之间的 强相关性，在某一领域构建一定的专业度，以此来促进带货。而在带货品类上，达人会专注于某一垂直领域。

从目前的形势来看，抖音电商直播仍然缺乏头部IP，相应的玩法也还不够完善。但是这也意味着，抖音的直播电商生态仍然处于具有发展空间的红利期。

四、“战场”上的其他入局者

当然，直播带货的战场上并不是只有这三家平台。

在去年12月16日举办的深圳合作者大会上，内测9个多月的腾讯看点直播宣布正式上线并向商家开放合作，希望在2020年为10万微信商家提供支持，助力1000+商家通过直播电商模式突破1000万的年成交额。

尽管腾讯电商直播单场GMV的量级最高徘徊在小几百万，与动辄能达到数亿的淘宝和快手相比相距甚远，但其优势也是显而易见的，即拥有微信这个规模最大、纯度最高的私域流量池，客户更加精准。

据腾讯披露的数据，在其直播内测过程中，粉丝场均观看时长15.6分钟，互动率高达36.3%，进店率高达44.5%，这两个数据都高于其他电商直播平台。在私域流量裂变方面，有着独一无二的优势。头部母婴红人@小小包麻麻首次开播分享个人爱用物，100分钟销售额达到216万。

前段时间，小红书向所有的创作者开放了申请直播的权限，刚开通直播的主播在熟悉了直播玩法、产品功能、培养了一定粉丝后，小红书会对表现优质的主播发起带货邀请。

除了在带货氛围上，小红书更加偏向于营造与其种草属性相配的情感属性外，其直播带货时的商品目前全部采用的都是小红书商城的商品，且在直播的过程中不得向微信、微博、淘宝、B站等站外竞品平台进行导流。

据小红书的直播团队观测，目前直播的下单转化率相对较高，粉丝愿意为创作者的分享买单，同时复购率和客单价也同样较高。如红人@知你者葵葵也以真实分享和高活跃著称，粉丝量近期增速很快，单场直播带货近200万。

此外，京东、拼多多、蘑菇街等平台也都陆陆续续地加入了直播带货的这场战役之中。种种迹象表明，直播带货的风潮在未来的很长一段时间内都不会散去，而各平台仍处于持续加码竞争的阶段，各自的成长空间仍然亟待挖掘。

电商直播的行业格局还会发生怎样的变化呢？谁都无法预料。

作者：卡思数据，公众号（ID：caasdata6）

本文作者 @卡思数据

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