是什么造就了一位出色的 TikTok Shop 联盟？深入了解预测表现的指标

什么造就了TikTok Shop上的优秀联盟营销人员？
揭示预测表现的指标

在allymatic，我们建立了最先进的AI技术，将品牌与TikTok Shop和YouTube Shopping等平台上的高表现联盟进行匹配。我们的系统利用数百万个数据点对创作者进行微分，预测不仅是谁会对品牌做出响应，还预测谁能够真正将观看量转化为销售。

在建立我们的模型过程中，我们有机会分析了超过150万名创作者，并研究了35种不同的联盟特性与表现的关系。在此过程中，我们发现了一些挑战影响者营销传统智慧的洞察。本文章分享了其中的一些发现，旨在帮助品牌更有效地导航视频购物世界。

分析框架

为获得这些洞察，我们对35种联盟特征进行了交叉相关分析。原始结果描绘出复杂的关系网络。为了便于理解，我们简化了两种方式：

1. 我们将重点缩小到13个最有洞察力的变量。

2. 我们只强调了Cramer V系数（相关性的度量）大于0.6的关系。

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35个联盟指标的相关性热图。强相关性（Cramer V > 0.6）以黄色和红色显示。值得注意的是，传统影响者指标（灰色区域）与表现之间的联系较弱，而视频购物特定的指标如人均GMV（淡蓝色区域）与销售量密切相关。

关于视频购物联盟的五个关键发现

1. 传统影响者方法行不通。

请看图示1中的灰色区域：这些变量包括粉丝数量、女性观众比例、观众年龄、平均观看量、参与率和点赞数。尽管它们是当前影响者选择和定价模型的支柱，但这些因素与销售量之间并没有显著的关联。例如，粉丝数量与销售量之间的相关性仅为0.1——在统计上没有意义。然而，许多品牌仍继续优先考虑这些指标，导致支出膨胀且投资回报率低下。

2. 最具预测性的单一指标：人均GMV。

图中的淡蓝色区域涵盖了真正重要的视频购物特定指标。在预测TikTok Shop上联盟表现时，人均GMV成为销售单元数的最强预测指标。为何如此？因为它不仅反映了转化率——它同时表明了销售效率和观众质量。

与粉丝数量或观看量这样的被动覆盖面指标不同，人均GMV衡量的是积极的、可货币化的参与度。它显示了创作者推动购买的能力及其观众的消费能力。高人均GMV不仅意味着影响力，还意味着产生真实、高价值交易的能力。

这具有实际意义。品牌应优先选择有强人均GMV历史记录的创作者——即使他们的粉丝基础较小。这些创作者可能不会病毒式传播，但他们可靠地推动产品销售。它还揭示了“隐藏的表现者”——那些传统模型可能被忽视的中档创作者，但他们始终交付超出预期的销售结果。

3. 专业行为驱动结果。

其他两项高影响力指标是产品数量（创作者推广的不同产品数量）和视频数量（发布的可购物视频总数）。这些是对视频购物承诺的行为指标。那些频繁发布且推广多样产品的联盟往往具备推动真实销售所需的经验和专注。

4. 高价位卖家表现突出。

我们发现平均产品价格与销售单元数之间存在显著相关性。高表现的联盟通常能够推动高端产品或套装的销售——这体现了销售能力以及他们与观众建立的信任。

5. 佣金率重要—并且体现价值。

表现出色的联盟收取更高的佣金率。这并不令人惊讶，但常常与品牌对利润压缩的顾虑相冲突。在allymatic，我们根据潜在影响调整佣金报价，认识到低薪伟大创作者常常意味着失去他们——并且为在渠道中其他地方（通过样品或付费媒体）弥补付出更多。

不同的游戏需要不同的策略

这些发现指向一个明确的结论：定义优秀视频购物创作者的属性与传统影响者截然不同。继续过度依赖遗留指标如粉丝规模或平均观看的品牌错失了建立真实销售驱动合作关系的机会。

在allymatic，我们将这些洞察整合到平台的各个层面——从AI驱动的联盟选择到动态佣金设置。结果？更好的创作者，更高的人均视频GMV，以及更强的整体广告投资回报率。

是时候重新思考什么使一个创作者有价值了。因为在视频购物中，关键不在于受欢迎程度，而在于表现。