土耳其主播经营分析
数据截至 2026.08.09

Partyhero 土耳其
签约主播经营与孵化分析

报告覆盖 6 月 1 日至 8 月 9 日的土耳其签约主播,展示 Main 与 Partyhero 的每日经营走势, 并拆分 Funkie Android、Echo Room iOS 以及签约 90 天内外人群。

核心判断: 8 月土耳其开播下降主要来自存量主播;Funkie 是存量收缩问题,Echo Room 是新人首场和连续开播问题。两者需要分开处理。
主播业务分析 · 2026.08.12
Partyhero 土耳其主播分析
01 · 70 天经营全景

土耳其 8 月开播人数下降,主要来自存量主播收缩

从 6 月 1 日看到 8 月 9 日,土耳其签约主播开播规模缓慢下行。7 月 1 至 9 日与 8 月 1 至 9 日相比,日均开播主播从 1,809.11 人降至 1,779.44 人,减少 29.67 人;其中签约 90 天以上主播减少 30.89 人,签约 90 天内主播增加 1.45 人。8 月区域开播下降主要来自签约 90 天以上的存量主播。

本节对象:2026-06-01 至 08-09 在 Main、Funkie 或 Echo Room 实际开播的土耳其签约主播。平台按主播开播端 install_package 区分;TR Total 与 Partyhero 均按 UID 当日跨包去重。签约阶段按每个开播日滚动计算,sign_age_day = 开播日 - new_sign_day;0 至 90 天归为“签约 90 天内”,91 天以上单列,无法正常计算者保留为“未知”。数据来源:Partyhero_TR每日经营全景_三端签约年龄_20260601至20260809.csv,70 天、1,654 行。

土耳其签约开播主播日均
-1.64%
1,809.11 → 1,779.44
Main 日均开播主播
-1.19%
1,715.00 → 1,694.56
Partyhero 日均开播主播
-9.49%
100.78 → 91.22
土耳其签约 90 天内主播
+0.32%
456.22 → 457.67

每日开播规模:土耳其整体、Main 与 Partyhero 分端

土耳其整体与 Main 每日开播主播

细线为每日值,粗线为 7 日移动平均;人数按主播日去重

土耳其整体与 Main 基本同频,说明区域总盘的主要波动仍由 Main 决定。

Partyhero 及 iOS / Android 每日开播主播

Partyhero 为 Funkie + Echo Room 的 UID 当日去重结果

Partyhero 在 7 月下旬后走弱,主要是 Funkie Android 下台阶;Echo Room iOS 总量没有同步下跌。

开播变化:按每个开播日滚动拆分签约 90 天内外

平台总日均变化签约 90 天内签约 90 天以上未知数据结论
TR Total-29.67+1.45-30.89-0.22区域下降几乎全部来自存量主播
Main-20.44+7.11-27.00-0.56Main 同样是存量减少,新签反而补入
Partyhero-9.56-5.00-4.78+0.22新签与存量各解释约一半净下降
Funkie · Android-10.23-1.34-8.55-0.33签约 90 天以上主播贡献主要降幅
Echo Room · iOS+0.67-3.67+3.78+0.56总量稳定由“新人减少、存量增加”抵消而来

表内均为 7/1—7/9 与 8/1—8/9 的日均开播主播差值。三类签约阶段互斥并与总变化闭合;“未知”不并入新签或存量。

Main:新签补入,存量收缩

Funkie:下降集中在存量

Echo Room:两类人群反向变化

开播主播的人均时长与收礼

每位开播主播平均开播时长

每日总开播秒数 ÷ 当日开播主播数;粗线为 7 日移动平均

Funkie 人数减少,但人均时长从 6 月 2.53 小时升至 8 月 1—9 日 2.75 小时;Echo Room 也从 1.81 小时升至 2.11 小时。当前供给问题主要是“谁还来播”,不是留下来的人普遍播得更短。

每位开播主播平均收礼趋势

以 6 月首周平均值为 100,展示 7 日移动方向;收礼绝对值见下表

Main 与 Partyhero 的原始人均收礼在 8 月同期都下降,方向相近;Partyhero 盘子较小,单个大额用户会显著放大收入波动,原始环比需结合异常付费贡献解读。
平台7/1—7/9 人均时长8/1—8/9 人均时长7/1—7/9 人均收礼8/1—8/9 人均收礼收礼变化
Main3.06 小时3.01 小时5,476 豆4,479 豆-18.2%
Partyhero2.07 小时2.32 小时1,224 豆966 豆-21.1%
Funkie · Android2.54 小时2.75 小时968 豆651 豆-32.8%
Echo Room · iOS1.77 小时2.11 小时1,389 豆1,116 豆-19.7%

收礼趋势可以先看方向,绝对金额仍需一次轻量对账

每日全景 CSV 的 Partyhero 累计收礼为 7/1—7/9 的 111.0 万豆、8/1—8/9 的 79.3 万豆;此前按 day + author_id + live_session_id 关联观众表得到 90.1 万豆和 67.3 万豆。两套结果方向一致,但绝对值没有闭合。本节只用当前 CSV 观察端间方向,不与后文异常用户的绝对金额混用;BI 只需按日列出两套 SQL 差额并检查 session 连接是否重复,无需重跑复杂明细。

全景定位

Funkie 表现为存量主播收缩。Echo Room 总量基本稳定,但签约 90 天内主播日均减少 3.67 人,签约 90 天以上主播增加 3.78 人。近期新签主播的后续分析重点放在 Echo Room。

02 · 结论与问题定位

8 月下降主要来自存量供给,Echo Room 新签主播的连续开播结果弱于 Main

8 月土耳其开播下降主要来自签约 90 天以上主播,Partyhero 的额外降幅集中在 Funkie。Echo Room 与 Main 同月新签主播相比,首场更短、首周投入更少,首播后第 8 至 14 天复播也更低;首周累计开播达到 1 小时后,Echo Room 同等开播时长下获得的下发、曝光和观看高于 Main。当前数据将差距定位在“是否形成持续开播”,首场前 60 分钟时序用于进一步区分流量反馈、主播基础和公会陪跑的影响。

新主播对照口径:new_sign_day 在 2026 年 6—7 月,先限制开播日在签约日当天或之后,再取签约后的首次开播;排除首播日跨多个包的主播,并只保留截至 8 月 9 日已经完整走完首播后第 8—14 天的人。最终 Main 915 人、Funkie 42 人、Echo Room 206 人。比较双方都是新签主播,不是 Echo Room 新人对 Main 全体主播。

1

为什么 8 月开播人数下降

土耳其日均开播减少 29.67 人,其中签约 90 天以上主播减少 30.89 人;Partyhero 日均减少 9.56 人,Funkie 减少 10.23 人,Echo Room 增加 0.67 人。

Funkie 退出的 49 人中,16 人在 8 月转到 Main,占 32.7%;其余 33 人在三个包均未开播。8 月总量下降主要来自存量供给收缩,以及 Android 端主播迁移或停止开播。

2

Echo Room 新签主播的连续开播结果

从数据结果看,Echo Room 新签主播更容易在首场和首周停止投入,首播后第 8 至 14 天复播为 45.1%,Main 为 64.7%。

两端首个观众进入速度相近,达到 1 小时后 Echo Room 的下发、曝光和观看更高。下一步通过首场前 60 分钟时序和签约前直播经验,继续拆分流量反馈、主播基础与公会陪跑的影响。

观察到的现象与 Main 是否同频当前判断
8 月开播主播减少Main 也减少,且同样由 90 天以上主播主导首先是土耳其存量供给问题
Funkie 人数下降比 Main 更明显,但人均时长没有下降弱运营背景下的存量收缩与转回 Main
Echo Room 总量稳定Main 新签增加,Echo 新签减少存量增加掩盖了新人减少,值得继续下钻
Echo Room 首场更短、复播更低明显弱于同月新签 Main连续开播结果明显弱于 Main
第一个观众进入速度Echo 中位 20 秒,Main 24 秒首场早停发生在观众已经开始进入之后
同等开播时长下的流量达到 1 小时后,Echo 每小时下发、曝光和观看均高于 Main达到 1 小时后的流量供给较充分;不足 1 小时人群继续看首场时序
整体结论

土耳其 8 月的开播回落主要来自存量主播减少,Partyhero 的额外降幅集中在 Funkie Android。Funkie 退出的 49 人中,16 人转到 Main,33 人在三个包均未开播。Echo Room 新签主播与 Main 同月新签主播相比,首场更短、首周投入更少,第二周复播更低;达到 1 小时后,下发、曝光和观看高于 Main。现阶段的孵化关注点是首场后能否形成连续开播,运营侧优先跟进首场陪跑、次日复播和观看后的关系沉淀。

03 · Partyhero 进入与退出

Partyhero 净下降来自 Funkie,Echo Room 稳定表象下是近期新人高进高出

在相同 9 天窗口内,Partyhero 既有主播日均开播贡献减少 44.89,7 月 10 日后新进入主播补回 35.34,整体补回率为 78.7%。分端后,Echo Room 补回 102.4%,Funkie 只补回 39.1%;Partyhero 的净下降不是整体进入突然断档,而是 Android 端补入明显不足。

本节口径:固定比较 7/1—7/9 与 8/1—8/9。“既有主播贡献减少”是 7 月同期已经在对应包开播的人群,到 8 月同期少贡献的主播日;“后续新进入”是 7 月 10 日以后首次进入对应包、并在 8 月同期形成的主播日。首次进入包的日期不等于签约日。数据来源:01_核心证据表.md 的同窗口变化桥。

既有主播减少后,后续新进入补回了多少

7/1—7/9 对比 8/1—8/9;补回率 = 后续新进入贡献 ÷ 既有主播贡献减少

Partyhero 78.7% 既有贡献减少 44.89,后续新进入 +35.34,净变化 -9.55 Funkie 39.1% 既有贡献减少 16.77,后续新进入 +6.55,净变化 -10.22 Echo Room 102.4% 既有贡献减少 28.11,后续新进入 +28.78,净变化 +0.67
从日均开播贡献看,Partyhero 的新进入大部分补平了既有主播减少;Echo Room 的净稳定由大量退出与大量补入相抵形成,主播队伍周转明显。

再看人数与签约日:Echo Room 的退出和补入都更集中在近期新签

平台两期状态主播数签约时间构成8 月在 Main 开播判断
Funkie两期都播40签约月份分散;6 月 9 人、7 月 3 人8退出人数较少、签约批次分散;退出后转 Main 的比例较高
7 月播、8 月不播496 月 6 人、7 月 10 人,其余分散在历史批次16(32.7%)
7 月不播、8 月新进入317 月 6 人、8 月 7 人15
Echo Room两期都播746 月 11 人、7 月 14 人,也有较多历史签约主播11进入和退出规模都大;近期新签是主要周转人群
7 月播、8 月不播1106 月 26 人、7 月 41 人,合计 67 人(60.9%)21(19.1%)
7 月不播、8 月新进入997 月 26 人、8 月 28 人,合计 54 人(54.5%)15

这张表按人数,不按日均贡献:“7 月播、8 月不播”表示主播在对应包退出;若 8 月 Main 开播天数大于 0,则属于转到 Main,不是完全停播。Funkie 49 名退出主播中 16 人转 Main,剩余 33 人三个包均未开播;Echo Room 110 名退出主播中 21 人转 Main,剩余 89 人三个包均未开播。数据来源:Partyhero_TR两期进出主播签约时间_202607同期对比202608同期.csv,403 行、402 个 UID。

有效主播日率

81.44%

7 月为 78.90%,留下来的人并未更难达到有效开播。

有效主播日均时长

3.33h

7 月为 3.28 小时,单个有效主播的投入没有下降。

每小时收礼

172

7 月为 163 豆,现有收入效率不支持变现能力突然崩塌。

Funkie 的 49 名退出主播并不集中在某一个签约批次,6—7 月新签合计 16 人;其中 16 人在 8 月转去 Main,说明 Android 的退出有较强的平台迁移成分。结合留下来的主播有效开播率、时长和每小时收礼没有恶化,Funkie 更像弱运营下的规模收缩与迁移,而不是某批新签主播集中孵化失败。

Echo Room 的性质不同:退出的 110 人中 67 人是 6—7 月签约,只有 21 人转 Main,89 人在三个包都未开播;新进入的 99 人中 54 人是 7—8 月签约,其中 28 人当月新签。这说明 Echo Room 确实承担了近期新签主播的主要补入,同时也在快速损失上一批刚签约的新人。所以它最值得与 Main 的同月新签主播继续比较首场、流量和复播。

04 · 同月新签对照

同月新签主播对照:Echo Room 复播基线较低,但 7 月没有继续恶化

6、7 月土耳其新签主播 D0–3 开播率都约 94%,签约到首播不是主要瓶颈。 Echo Room 新签主播在首播后第 8—14 天再次开播的比例从 6 月 43.6% 升到 7 月 46.9%;同期 Main 从 68.4% 降到 60.0%。两端不是同频下跌,Echo Room 的问题是两个月绝对水平都偏低,而不是 7 月继续变差。

对照人群:比较的是 2026 年 6 月和 7 月新签后完成首播、且已经可以完整观察首播后 14 天的主播。Main 915 人、Funkie 42 人、Echo Room 206 人,未使用 Main 全体主播作为对照。本节口径:new_sign_day 落在 2026 年 6 月或 7 月;先限制 live_day >= new_sign_day,再取签约后的首次开播日;排除首播日跨多个包的主播,并保留 first_live_day <= 2026-07-26,确保截至 8/9 可以完整观察首播后第 8 至 14 天。第 8 至 14 天在 Main、Funkie 或 Echo Room 任一包开播即记为复播。名单中的主播距新签日期 15 至 69 天。这里按新签日期定义人群,不使用 sign_author_type 或定义不清的 is_first_sign。当前文件不能识别签约前的历史开播经验,因此称“同月新签对照”,不称完全同质人群。数据来源:Partyhero_同生命周期主播流量与变现.csv03_复播留存汇总.csv03_正式签约主播生命周期证据.md

按签约月份分别看:Main 7 月变差,Echo Room 略有改善,但差距仍在

签约月 平台 已完整观察 14 天的新签主播 首周不足 3 小时 D8–14 复播 每小时观看用户 付费转化
2026-06Main50733.9%68.4%3850.44%
Echo Room11061.8%43.6%6830.45%
2026-07Main40843.1%60.0%3350.54%
Echo Room9660.4%46.9%6790.51%

Main 的首周不足 3 小时比例从 33.9% 升到 43.1%,第二周复播下降 8.4 个百分点;Echo Room 首周不足 3 小时维持在约 60%,第二周复播反而上升 3.3 个百分点。两端会各自波动,但 Echo Room 长期处在更低复播水平,7 月差距由 24.8 个百分点缩小到 13.1 个百分点。

首播后复播路径

同一批已完整观察首播后 14 天的新签主播,以首播人数为 100%。Main N=915,Partyhero N=248

40% 60% 80% 100% 100% 83.1% 64.7% 72.2% 47.6% 完成首播 D1–7 任一包复播 D8–14 任一包复播 Main Partyhero
第一周已经有差距,第一周复播后能否继续进入第二周,是最明显的断层。
57.0%
在第一周已经回来播过的 Partyhero 主播中,第二周继续复播的比例为 57.0%, Main 为 74.2%,差距 17.2 个百分点。

D0–7 开播天数

3.40

Echo Room;Main 为 4.61 天。

D0–7 人均时长

5.08h

Echo Room;Main 为 9.90 小时。

D8–14 复播

45.1%

Echo Room;Main 为 64.7%,相差 19.6 个百分点。

首播平台的早期质量与第二周复播

深色为 D8–14 复播,浅色为首播日有效率。单位:%

0 25 50 75 53.9% 64.7% Main 61.9% 59.5% Funkie 33.0% 45.1% Echo Room
Echo Room 同时出现首播日投入偏浅和第二周复播偏低,Funkie 新签样本并非最差。

Echo Room 首播日投入偏浅只是早期信号。新 BI 明细进一步显示,61.2% 的 Echo Room 主播在整个 D0–7 累计仍不足 3 小时,Main 为 38.0%。 下一章用实际去重观众、跨日回访和付费数据继续拆解。

05 · 首场前 30 分钟

首场表现:第一个观众来得一样快,但 Echo Room 主播更早结束开播

Echo Room 首个观众中位等待 20 秒,Main 为 24 秒;首场有任意观众的比例分别为 86.3% 和 83.8%。 这几个百分点的差异很小,应理解为两端获得第一个观众的速度基本相同。真正拉开差距的是主播是否继续播:Echo Room 首场中位只有 5.4 分钟,Main 为 10.7 分钟。

本节口径:两端均来自同一固定新签名单:new_sign_day 在 2026 年 6—7 月,只保留签约日当天或之后的开播,再取签约后的首次开播日和当日最早一场直播;首播日不晚于 7/26,首播日跨包主播排除。名单为 Main 915 人、Echo Room 206 人。等待时间排除观众进入时间早于开播时间的异常记录后,Main 为 876 人、Echo Room 为 205 人。数据来源:Partyhero_TR新签主播首场观众进入速度_1163人_202606至202607.csv;首场来自 dwd.bigolive_cpd_author_di,观众来自 dwd.bigolive_ccm_audience_di

首个观众中位等待
20秒
Main 为 24 秒
首场中位时长
5.4分钟
Main 为 10.7 分钟
5 分钟内结束首场
48.3%
Main 为 31.7%
首场有任意观众
86.3%
Main 为 83.8%
先排除一个解释
Echo Room 主播不是长时间等不到任何人。第一个观众进入速度与 Main 相当,但更多主播在观众刚开始进入后不久就结束了第一场。仅凭首场结果还不能判断是最初几分钟流量反馈不足,还是主播本来就只准备短播。

首场早停从前 5 分钟就开始分化

单位:占各平台新签首播主播比例。等待时间异常记录已经排除。

0 30% 60% 90% 31.7% 48.3% 5 分钟内 47.8% 60.5% 10 分钟内 72.4% 81.0% 30 分钟内 Main Echo Room
两端第一个观众进入速度相近,Echo Room 的差距出现在主播是否愿意把第一场继续播下去。

此前使用“首场是否至少出现 1 名带有效 dispatch_id 的观众”判断推荐进房,这个二元指标既不反映下发量,也不反映曝光人数和实际观看规模,容易造成误导。本报告不再用它判断 Echo Room 是否缺流量,下一章改为控制 D0—7 累计开播时长后,直接比较下发次数、曝光用户和实际观看用户。

74.4%
首场达到 30 分钟的 Echo Room 主播,第 8–14 天复播为 74.4%,Main 为 74.0%。 这不能证明强制播满 30 分钟会带来留存,但足以说明 Echo Room 主播并非整体能力差,差距集中在首场早期。
首场等待时间存在异常记录:Main 39 名、Echo Room 1 名主播的首个观众进入时间早于开播时间,本节已经排除。BI 预览称 Main 约 10 条,与实际文件不一致;不影响中位数和核心判断。
06 · 观看、留客与变现

控制开播时长后,Echo Room 获得的下发、曝光和实际观看并不比 Main 少

把主播按 D0—7 累计开播时长分成相同档位后,结论比“有没有推荐观众”清楚得多:累计开播不足 1 小时的 Echo Room 主播下发和曝光较少;但只要播到 1 小时以上,Echo Room 在每个时长档的每小时下发、曝光用户、推荐观看和全部观看用户中位数都高于 Main,而且这一优势覆盖多数主播,不是少数头部抬高均值。

本节口径:沿用固定 1,163 人新签名单,以签约后的首次开播日为 D0,统计 D0—7 的首播包内实际开播。下发次数为 d0_7_recommend_dispatch_pv;现有文件没有“下发用户 UV”,因此人数使用实际看到推荐的 d0_7_recommend_exposure_user_uv;全部观看用户使用 D0—7 按主播去重的 d0_7_viewer_uv。推荐观看人数和次数为 recommendation_source_json 中除 none 外各入口的 watch_uvwatch_cnt 之和,不同入口可能重复。所有“每小时”指标均除以主播 D0—7 累计开播小时;时长档内先算每名主播的每小时指标,再取中位数。数据来源:Partyhero_官方推荐曝光与扶持明细_1163人_截至20260809.csvPartyhero_同生命周期主播流量与变现.csv02_同开播时长下发曝光观看对照.md

开播达到 1 小时后

2.1–3.4倍

Echo Room 每小时全部观看用户中位数,相对同一时长档 Main。

首周不足 3 小时

61.2%

Echo Room;Main 为 38.0%,问题集中在早期停止。

付费用户转化

0.479%

Main 为 0.480%,拿到观看后的付费转化基本相同。

同样累计开播时长下,每小时获得了多少流量

D0—7 累计开播平台主播数下发次数/小时曝光用户/小时推荐观看人数/小时推荐观看次数/小时全部观看用户/小时
不足 1 小时Main20940446769938
Echo Room81829678234
1—3 小时Main1397,482485583740272
Echo Room4526,2521,7162,0412,629912
3—7 小时Main14810,084653708942324
Echo Room3125,9181,1551,7572,268707
7 小时以上Main41910,089453537727232
Echo Room4924,1181,0431,2401,769495

表内为“每名主播每开播小时”的中位数,不是平台总量除以总时长。6 月、7 月分别计算时方向一致。不足 1 小时的主播无法仅凭日级累计判断究竟是流量来得慢导致下播,还是下播太早导致推荐尚未展开。

这不是少数高流量主播抬高的结果

D0—7 累计开播下发超过 Main 同档中位数曝光用户超过 Main 同档中位数全部观看用户超过 Main 同档中位数全部观看用户超过 Main 同档 P75
1—3 小时84.4%84.4%82.2%60.0%
3—7 小时80.6%80.6%80.6%45.2%
7 小时以上81.6%83.7%83.7%51.0%
同生命周期指标 Main Funkie Echo Room 判断
已完整观察 14 天的新签主播 915 42 206 均为 6、7 月新签且走满 D8–14
D0–7 平均开播天数 4.61 4.21 3.40 Echo Room 更早停止持续开播
D0–7 人均开播小时 9.90 7.36 5.08 主要差异是首周投入结构
每小时去重观看用户 366 317 681 Echo Room 小时均值更高,但上尾主播影响明显
D8–14 复播 64.7% 59.5% 45.1% Echo Room 原始复播差距 19.6pp

达到 Main 同月前 10% 门槛的主播占比

下面每个百分比表示“该平台有多少主播达到 Main 同签约月第 90 分位门槛”,不是指标本身的单位。Main 用自身分布定门槛,所以天然约有 10% 达标;关键是看 Echo Room 超过同一条线的主播占比。

达到 Main 同月 P90 门槛 2026-06 2026-07 判断
MainEcho Room MainEcho Room
每小时去重观看用户 10.1%24.5% 10.0%29.2% 高流量密度主播明显不少
付费用户转化 10.1%10.9% 10.0%12.5% 主播付费转化构成基本同频
D0—7 每位观看用户带来的金豆
收礼金豆 ÷ 去重观看用户
10.1%4.5% 10.3%8.3% Main 的大额送礼上尾更厚
D0—7 跨日回访率
至少两天进过房的观众 ÷ 全部观看观众
10.1%0.9% 10.0%8.3% 关系沉淀偏弱,6 月尤其明显
指标本身的量级
汇总计算下,每位观看用户带来的金豆为 Main 1.654 豆、Echo Room 0.597 豆;跨日回访率为 Main 15.77%、Echo Room 12.82%;付费用户转化分别为 0.480% 和 0.479%。这说明 Echo Room 的大额送礼上尾和跨日关系沉淀较弱,但付费转化并没有普遍变差。
“好主播”占比
同时达到 Main 同月 P75 去重观看用户和收礼豆门槛的主播,Main 为 146 / 915(16.0%),Echo Room 为 36 / 206(17.5%)。 Echo Room 的中上层主播占比并不低;差异主要在关系沉淀和大额收入上尾,而不是流量、付费转化和主播潜力全面偏弱。
这组分布说明了什么

Echo Room 并不缺少高观看或正常付费转化的主播,中上层观看收入主播占比也与 Main 相近。更清楚的问题是大量主播没有持续投入:61.2% 的主播首周累计开播不足 3 小时,明显高于 Main 的 38.0%;一旦达到 1 小时以上,同等时长下的下发、曝光和观看并不弱。后续差距更多出现在观看深度、跨日关系沉淀和连续复播。

结构性问题具体是什么:多数 Echo Room 主播停在首周 3 小时以内

首周投入 平台 主播数 平台内占比 D8–14 复播 每小时观看用户
不足 3 小时 Main34838.0%35.9%434
Echo Room12661.2%23.0%895
达到 3 小时 Main56762.0%82.4%363
Echo Room8038.8%80.0%657

<1 小时1–3 小时3–7 小时≥7 小时 四档,用 Main 的平台内构成给 Echo Room 各档复播率重新加权,Echo Room 复播约为 60.0%,与 Main 的 64.7% 只差 4.7 个百分点。 原始 19.6 个百分点差距中,约四分之三与首周投入结构同时出现。开播小时本身也是行为结果,因此这里称为结构关联,不称为扶持策略的因果贡献。

早停不是只播一次:Echo Room 更少进入 4 天以上的连续开播状态

D0–7 开播天数MainEcho Room
仅 1 天16.9%29.1%
2 天12.1%17.5%
3 天9.8%16.5%
4–8 天61.1%36.9%

126 名首周不足 3 小时的 Echo Room 主播中,60 人只播了 1 天,另外 66 人播了 2 天以上,但累计仍不足 3 小时。首播已经完成,连续、足量的开播习惯没有建立起来。

拿到观看后:回访和观看深度略弱,付费转化几乎相同

环节 Main Echo Room 当前判断
跨日回访率 15.77% 12.82% Echo Room 的关系沉淀略弱
每位观众观看秒数 56.1 44.8 观看深度较低,但不是没人进房
每千观众关注 49.0 60.6 关注承接反而更高
付费用户转化 0.480% 0.479% 几乎相同,不能写成普遍转化能力弱
每付费用户收礼,汇总 345 豆 125 豆 平均差距主要来自高额送礼上尾
主播级每付费用户收礼 P50 / P95 36 / 743 豆 46 / 455 豆 中位主播不弱,Main 的大额上尾更高
流量与能力判断

数据不支持“Echo Room 主播整体能力差”“普遍拿不到礼物”或“普遍缺少平台流量”。在首周累计开播至少 1 小时的人群中,Echo Room 同等时长下的每小时下发、曝光和观看均高于 Main,且覆盖多数主播,不是少数上尾抬高。尚未回答的是不足 1 小时主播的先后关系:究竟是最初流量反馈不足导致早停,还是主播过早下播使推荐来不及展开。

Echo Room 早停主播付费转化 0.51%,Main 为 0.60%,差异不大。原始人均收礼会被 Main 单主播 15.1 万豆的极端值明显抬高,压到各组 P95 后结果会反转,因此当前不把收入均值当作早停原因。这仍是观察性对照,不是随机实验。

07 · 跨包去向

跨包去向:第二周主要表现为停止开播

如果问题只是主播从马甲包回到主包,Partyhero 的下降未必代表主播真正流失。 但数据并不是这样:第二周仅 6.0% 只在 Main 开播,52.8% 在三个包都未开播。

本节口径:固定 248 名首播平台为 Funkie 或 Echo Room、且可完整观察首播后第 8—14 天的新签主播。D8—14 按 0/2/4 任一包的实际开播分成互斥四类:只在 Partyhero、只在 Main、两边都有、三个包都未开播;同一 UID 同日跨包先按主播日去重。数据来源:03_Partyhero跨包迁移汇总.csvtr_sign_author_daily_package_20260601_20260809.csv

Partyhero 新签主播 D8–14 去向

已完整观察首播后 14 天的新签主播 N=248

41.1% 6.0% 52.8% 仍在 Partyhero 仅在 Main 三个包都未开播
真正需要解决的是主播停止持续开播,而不是简单阻止主播回到 Main。

已完整观察首播后 14 天的 Partyhero 新签主播中,41.1% 仍在 Partyhero 开播,6.0% 仅在 Main 开播,52.8% 在 Main、Funkie、Echo Room 三个包都未开播。

到首播后第 15–30 天,7 月这批主播中只在 Main 开播的比例升到 16.7%,说明更长期确实存在包内黏性问题。 但它仍解释不了第二周超过一半的完全不复播,当前优先级应放在「为什么不再播」,而不是「为什么换包」。

08 · 公会下钻

公会差异:结构解释部分差距,重点公会机制不同

Echo Room 206 名主播分布在 59 个代理,其中 54 个代理同时也有 Main 新签主播,只有 5 个是 Echo-only。两端不是完全不同的代理池;同一代理在两端的表现也并非一致,既有 lawess 这种 Main 已经偏弱的公会,也有 owl 这种 Echo 反而更好的反例。

本节口径:公会归属使用固定 1,163 人名单配套明细中的 proxy_uidproxy_name;早停定义为 D0—7 累计开播不足 3 小时。主播个人在 Main 与 Echo Room 不是同一批人,但代理可以重合。arena tr 的 Main 仅 3 人、petrichor tr 仅 2 人,因此不做单公会端间归因。数据来源:Partyhero_同生命周期主播流量与变现.csvPartyhero_官方推荐曝光与扶持明细_1163人_截至20260809.csv、首场观众速度与重点公会下钻结果。

lawess tr 早停率

89.5%

34 / 38 人,占全部 Echo Room 早停主播的 27.0%。

主要公会普遍偏高

8 / 9

样本至少 5 人的公会中,8 个早停率高于 Main 38.0%。

两端共同代理

54 / 59

Echo Room 的 59 个代理中,54 个也有 Main 新签主播。

主要 Echo Room 公会表现

公会 Echo 样本 首周不足 3 小时 早停率 D8–14 复播
lawess tr383489.5%26.3%
arena tr181161.1%50.0%
petrichor tr171058.8%41.2%
owl tr15320.0%66.7%
beta tr10660.0%40.0%
pars tr8787.5%25.0%

排除 lawess tr 后,其他 Echo Room 主播早停率仍约 54.8%,问题并非单一公会现象。早停人数最多的前三个公会贡献 43.7% 的早停,同时占 Echo 样本的 35.0%,既有一定集中度,也存在跨公会的普遍性。

54 / 59 个代理在 Main 和 Echo Room 都有新签主播,两端差距并非公会人群完全不同所致。同代理两端可继续分类:Main 和 Echo Room 都弱的查招募与陪跑;Main 好而 Echo Room 弱的,继续查包内体验或运营链路。

首场数据把三个公会的差异说得更清楚

代理 UID 公会 新签主播 首场中位时长 5分钟内结束 首场有任意观众 首个观众中位等待 首场有可识别推荐来源观众
辅助指标
471393905lawess tr383.0 分钟73.7%100.0%9.5 秒13.2%
833675851arena tr184.6 分钟55.6%83.3%16 秒33.3%
439501577petrichor tr171.4 分钟82.4%88.2%19 秒23.5%

lawess 的 38 名主播首场全部有人进入,首个观众中位等待不到 10 秒,仍有 73.7% 在 5 分钟内结束。这个结果已经排除了“没人来所以主播下播”的简单解释。lawess 需要先复盘招募预期、开播准备和现场陪跑。

arena 的样本更像快速扩张后的承接不足;petrichor 的首场中位只有 1.4 分钟,连基本试播时长都没有建立起来。三家都需要改善,但动作不能统一写成“多给流量”。

三家都招过 Main,近期新增明显集中到 Echo Room

公会 招募历史 6–7 月正式新签 D0–3 开播 首播 Main 首播 Echo 首播 Funkie 经营判断
lawess tr1 月起持续招募 675717412 老公会,两端都招,公会自身质量需要复盘
arena tr5 月首次出现,6–7 月快速扩张 25254183 新扩张公会,新增主要导向 Echo
petrichor tr1 月起持续招募 19192170 老公会,近期新签几乎都走 Echo

招募历史使用正式签约记录和签约后首次开播包。三家 6–7 月合计 111 名新签主播中,101 人在 D0–3 已开播,开播激活率 91.0%;主要问题发生在首播后的投入和复播。

同代理 Main 对照:不是所有代理都支持同一个原因

公会首播平台已完整观察 14 天的新签主播 首周不足 3 小时D8–14 复播 每小时观看用户判断
lawess trMain1566.7%33.3%1,280Main 已经偏弱,Echo 又进一步恶化;优先查招募质量和公会陪跑
Echo Room3889.5%26.3%1,451
arena trMain3100.0%33.3%463Main 仅 3 人,不做端间归因;重点检查快速扩张后的人员承接
Echo Room1861.1%50.0%
petrichor trMain250.0%50.0%3,928Main 仅 2 人,不做端间归因;需要补历史 Main 新签对照或跟进动作
Echo Room1758.8%41.2%1,294
owl trMain2458.3%54.2%Echo 反而更好,是“整个 Echo 都系统性差”的反例
Echo Room1520.0%66.7%
beta trMain3540.0%57.1%同代理 Echo 更差,支持继续查包内或运营链路
Echo Room1060.0%40.0%
pars trMain944.4%88.9%同代理 Echo 明显更差,是更强的端间差异信号
Echo Room887.5%25.0%
horus trMain4231.0%66.7%Echo 早停更高;复播差距较小且 Echo 样本仅 8 人
Echo Room875.0%62.5%

lawess 不是最近才进入的新公会,也不是只招 Echo Room:它从 1 月持续招募,6–7 月有 17 人首播 Main;但 Main 早停率已经达到 66.7%,说明公会招募或陪跑本身存在明显短板,Echo Room 将问题放大到 89.5%。

owl 是重要反例:它在 Echo Room 的早停和复播都好于 Main,说明不是所有代理进入 Echo 后都会变差。beta、pars、horus 则有相对可用的 Main 对照且 Echo 早停更高,支持继续核查包内体验或 Echo 运营链路。arena、petrichor 的 Main 样本太少,只能先查代理承接,不能拿来证明平台责任。

数据直接支持

可以确认的机制信号

  • Echo Room 6、7 月早停率均约 60%,不是单月偶发
  • 多数主要公会偏高,lawess tr 是最大单点
  • 54 / 59 个代理两端重合,同代理表现却有好有坏,原因需要按代理分型
  • 早停主播拿到的观看用户、有礼率和付费转化并不差
  • 更多主播停在 1–3 个短开播日,没有形成连续开播
还需要运营记录

暂时不能归责的环节

  • Main 与 Echo Room 主播签约前的开播经验是否不同
  • lawess 的招募筛选与陪跑为什么在 Main 已经偏弱
  • arena 快速扩张后的 D0/D1/D3 人员承接是否跟上
  • Echo Room 入口、通知、版本或审核是否存在摩擦
  • 扶持资源是否真正命中早停人群并促成下一次开播

签约来源同样没有解释掉差距

签约来源 Partyhero D8–14 Main D8–14
经纪后台邀约 49.6% 64.2%
端内分享 42.2% 67.6%
分享链接 51.1% 60.5%

相似新签人群中,Partyhero 仍有复播差距。 现有数据尚未包含扶持命中、曝光、任务和版本过程,具体原因继续结合首场时序数据验证。

09 · 8 月变化来源

净下降主要来自既有贡献收缩,但 Echo Room 的高周转确实集中在近期新签

从日均开播贡献的净变化看,6—8 月新签主播只解释 Partyhero 和 Funkie 总降幅约 13%,其余来自其他既有贡献减少;但从退出和新进入的人头看,Echo Room 两边都以近期新签为主。净变化较小,不代表新人周转没有问题,而是上一批新人退出与下一批新人补入在总量上互相抵消。

本节口径:比较 7/1—7/9 与 8/1—8/9;“6—8 月新签”按 new_sign_day 判断,不是注册日。“解释比例”比较的是两类人群对日均开播净变化的贡献,已经把退出和补入相抵,不能当成流失人数构成。流失人数与签约月份另用 403 行主播级表计算。数据来源:03_正式新签供给贡献.csvPartyhero_TR两期进出主播签约时间_202607同期对比202608同期.csv

日均开播净降幅中,6—8 月新签主播解释多少

这是退出与新进入相抵后的净贡献,不是退出主播的人数构成

Partyhero 12.8% 总盘 -9.56,新签主播 -1.22 Funkie 13.1% 总盘 -10.23,新签主播 -1.34
新签主播的净变化不是总量下降主因;Echo Room 新签主播的高进高出,则被补入抵消后藏在稳定总量里。

同窗口 Partyhero 总盘日均减少 9.56,6–8 月新签主播只减少 1.22,约解释 12.8%。Funkie 总盘减少 10.23,新签主播只减少 1.34,约解释 13.1%。

Funkie 的 49 名退出主播签约月份较分散,16 人转 Main,说明其下降更接近弱运营下的迁移与补入不足。Echo Room 的 110 名退出主播中 67 人是 6—7 月新签,同时 99 名新进入主播中 54 人是 7—8 月新签。所以 Echo Room 的稳定人数背后,是近期新人持续补入、上一批近期新人又快速退出。这正是需要深入分析孵化的原因。

10 · 收入异常

收入异常:7 月表面高出的 22.8 万豆,主要由两笔合计 25.13 万豆的送礼造成

7 月 1—9 日 Partyhero 累计收礼 90.1 万豆,8 月 1—9 日为 67.3 万豆,表面下降 22.8 万豆、降幅 25.3%。但 7 月 7 日和 8 日,同一名用户对两名 Echo Room 主播的两笔送礼合计 25.13 万豆,相当于原始窗口差额的 110.2%。

本节口径:以上均为两个 9 天窗口的累计总和,不是日均。收礼字段为 dwd.bigolive_ccm_audience_di.live_room_gift_total_discount_bean_send_amt,表示主播实际收到的折算总金豆,包含主播房间收礼、包裹收礼和 SL 爆奖收礼;不能与区域表中的美元金额直接相加。异常敏感性只剔除用户 748594287 在 7/7、7/8 对主播 492828575446413198 的两笔送礼,不剔除该用户对其他主播的消费。数据来源:01_核心证据表.md异常付费用户与两名主播近期关系轨迹.csv用户列表_收入异常3人.xlsx

先看整体,再拆两天异常

时间Partyhero 收礼目标用户对目标主播送礼占当日 / 窗口收入说明
7 月 1—9 日90.1 万豆25.13 万豆27.9%9 天累计;两笔异常均发生在该窗口
8 月 1—9 日67.3 万豆9 天累计
7 月 7 日15.9 万豆9.13 万豆57.4%748594287492828575
7 月 8 日24.8 万豆16.00 万豆64.5%748594287446413198

7 月比 8 月多出的 22.8 万豆,主要集中在 7 月 7 日和 8 日。两笔目标送礼合计 25.13 万豆,比整个窗口差额还多 2.33 万豆;剔除它们后,原本的收入下降会完全消失。

付费用户 · Main iOS

magalaguli🪶

UID 748594287
区域
KG · Bishkek
近期观看
61 天 · 426 名主播
近期送礼
91 名主播 · 794.3 万豆
客户端
Main iOS · 版本 1921
主播 · Echo Room iOS

ÖZGE

UID 492828575
区域
TR · Darıca
互动轨迹
仅 7 月 7 日 1 次
目标送礼
91,294 豆
主播收入占比
75.4%
主播 · Echo Room iOS

Börnaaaaa

UID 446413198
区域
TR · Istanbul
互动轨迹
6/10—8/2 共 7 天
7/8 目标送礼
160,006 豆
主播收入占比
28.0%

用户同期总送礼

794.3万

单位:豆;42 个送礼日,属于高频跨房间大额用户。

两名主播合计占比

3.19%

两名主播对该用户并不特殊,但两笔金额足以改变 Partyhero 小盘环比。

共同付费用户重合

2.7%

16 / 601,多数金额很小,不支持紧密共同社群。

主播异常日前后轨迹占用户同期送礼占主播同期收礼关系判断
ÖZGE
492828575
仅 7 月 7 日进入 1 场,未关注,之后未返回1.15%75.4%一次性匹配,对主播收入影响极大
Börnaaaaa
446413198
6 月 10 日曾观看;7 月 7—9 日连续互动,7 月 12 日关注,之后仍返回2.04%28.0%关系在大额送礼前后形成或加强

7 月 7 日该用户向 6 名主播送礼 42.4 万豆,ÖZGE 占其当日跨房消费约 21.5%;7 月 8 日向 14 名主播送礼 95.1 万豆,Börnaaaaa 占 16.8%。两天都属于明显的跨房间高消费,而不是只围绕单一主播形成的长期关系。

原始收入与剔除两笔目标送礼后的收入

单位:万豆;两个 9 天窗口累计

0 30 60 90 90.1 67.3 原始 65.0 67.3 剔除后 7 月 1—9 日 8 月 1—9 日
两笔送礼解释了原始窗口差额的 110.2%;剔除后,8 月反而比 7 月高约 3.6%。

剔除两笔目标送礼后,7 月 1—9 日约为 65.0 万豆,8 月仍为 67.3 万豆。因此,原始收入环比不能作为“8 月主播孵化或变现整体变差”的证据。

关系轨迹显示,ÖZGE 基本是一次性撞上;Börnaaaaa 则在大额送礼前后形成了关注和回访。两种关系都说明小规模收入对单个大额用户非常敏感,分析时必须先拆异常日和异常用户。

11 · 下一步动作

经营建议:Android 按经营目标处理迁移与补入,iOS 直接治理首场与首周连续开播

两端签约时间构成已经补齐:Funkie 退出批次分散且更常转 Main;Echo Room 的退出和新进入都集中在近期新签。接下来 Android 先做经营取舍,iOS 则直接治理首场和首周连续开播。

建议依据:本节不新增计算,动作直接对应首场时长、公会早停分布、同等开播时长下的流量对照和 D8—14 复播结果。15—30 分钟与首周 3 小时是经营预警线,用于尽早发现投入不足,不是已经验证的因果阈值或正式绩效指标;最终结果仍以首播后第 8—14 天是否再次开播验收。

Funkie 的处理优先级取决于 Android 是否仍有增长目标。如果当前没有 Android 增长目标,保留人数和时长监控即可;如果决定恢复运营,再回访存量主播并恢复新主播补入。

三个重点公会需要分别处理:lawess tr 先查招募预期、开播准备和现场陪跑;arena tr 先补快速扩张后的人员承接;petrichor tr 逐人核对为什么首场只有一两分钟。 首场 15–30 分钟、次日再次开播和首周累计 3 小时用于过程预警,最终仍用第 8–14 天是否复播判断结果。

LANE A · FUNKIE

按经营目标决定是否恢复运营

Android 侧下降与弱运营背景一致,是否处理取决于是否重新设定增长目标。

  1. 退出的 49 人签约月份分散,不需要再按“老主播集中流失”处理
  2. 16 人已经转 Main;若恢复 Android 运营,优先回访另外 33 名完全停播主播
  3. 同时恢复新主播补入,并按周监控退出、转 Main 和新进入
  4. Funkie 下滑归入 Android 存量经营,与 iOS 新主播孵化结果分开跟进
LANE B · ECHO ROOM

围绕近期新签主播,把首场前 30 分钟变成明确流程

第一个观众来得不慢,播到 1 小时后流量也不弱;当前更需要补主播准备、公会陪跑和连续开播习惯。

  1. 99 名新进入主播中 54 人为 7—8 月新签、28 人为 8 月当月新签,直接作为近期重点跟进名单
  2. 开播前确认内容、时段和至少 15—30 分钟的首场计划
  3. 代理在首场在线陪跑,5 分钟内结束必须记录具体原因
  4. 记录前 5/15/60 分钟的开播时长、下发、曝光用户、观看人数和观看次数,定位不足 1 小时主播的早停先后关系
  5. 第二天确认是否再次开播,第 8–14 天用实际复播验收

签约时间已经补齐;进一步归责只需运营记录或分钟级推荐漏斗

Funkie / Echo Room 的退出、留存和新进入签约时间已纳入本报告,不需要再拉观众大表。下面两类只在必须分配责任时再补:

  • 推荐侧:如果要区分曝光、点击和内容承接责任,再补首场分钟级曝光、点击和带推荐来源实际进房漏斗
  • 运营侧:开播准备、代理是否在线、提前下播原因和次日跟进记录
最终判断

土耳其整体小幅走弱,但 Partyhero 的额外下降来自 Funkie;Echo Room 总量稳定,却在近期新签主播中同时出现大量补入和大量退出,并且第二周复播低于 Main。第一个观众进入速度正常,主播却更快下播;首周累计开播达到 1 小时后,同等时长下的下发、曝光和观看反而高于 Main。因此 Echo Room 当前最明确的问题是新主播没有形成连续开播,而不是平台普遍少给流量。Funkie 按经营目标决定是否处理迁移与补入,Echo Room 优先抓公会首场陪跑、连续开播和观看后的关系沉淀。

Appendix · Definitions & Evidence

口径、数据来源与结论边界

以下内容用于复核,不影响前面的业务结论。字段含义已经按本轮确认结果记录,后续若有表 owner 的官方修订,再同步更新。

展开查看完整口径、数据来源、结论边界与内容完整性索引
核心人群与平台口径
  • 业务背景:Funkie Android 与 Echo Room iOS 都属于 Partyhero;当前 Android 侧基本没有持续运营,正式新主播主要使用 Echo Room iOS
  • 复播人群:is_signed_live_author = 1 AND report_is_live = 1
  • Main:install_package = 0
  • Funkie:install_package = 2,Partyhero Android
  • Echo Room:install_package = 4,Partyhero iOS
  • 同 UID 同日跨包时,主播日级开播和观看指标先按 day + uid 取一次
  • 未开播主播只进入激活分析,不进入复播分母
章节级证据链

下表把正文核心数字还原为“分析谁、看哪段时间、怎么算、从哪里来”。正文中的简短口径均可在这里找到完整对应关系。

章节与指标 人群与时间 计算方法 数据与证据来源
三端供给趋势 TR 签约主播实际开播;2026-06-01—08-09 按 UID 日去重;月度取日均,8 月为 1—9 日;周趋势固定 7 天 tr_sign_author_daily_package_20260601_20260809.csv05_三端10周供给趋势.csv;上游 report_tb.bigolive_chy_dwd_sign_author_live_didwd.bigolive_cpd_author_di
Partyhero 进入与退出 7/1—7/9 与 8/1—8/9 在 Funkie / Echo Room 开播的主播 分别看既有贡献减少、后续新进入补回,以及 UID 级退出、留存、新进入的签约日与转 Main 01_核心证据表.mdPartyhero_TR两期进出主播签约时间_202607同期对比202608同期.csv
D8—14 复播 6—7 月新签、签约后首播、首播日不晚于 7/26;Main 915、Funkie 42、Echo 206 以签约后首次开播日为 D0;第 8—14 天在 0/2/4 任一包开播即复播 Partyhero_同生命周期主播流量与变现.csv03_复播留存汇总.csv
首场中位时长 5.4 vs 10.7 分钟 同一固定新签名单;取签约后首次开播日最早一场;异常排除后 Main 876、Echo 205 按主播计算首场持续秒数后取平台中位数;同时排除首个观众早于开播时间的异常记录 Partyhero_TR新签主播首场观众进入速度_1163人_202606至202607.csv09_首场观众速度与推荐进房分析.md
首场有可识别推荐来源观众(辅助) 同一固定新签名单的首场直播 首场至少存在 1 名 dispatch_id 非空且不为 unknown 的观众;仅表示来源可识别,不代表平台下发总量、曝光人数或全部推荐观看 Partyhero_TR新签主播首场观众进入速度_1163人_202606至202607.csv;上游 dwd.bigolive_ccm_audience_di
首播当天官方曝光覆盖 同一固定新签名单;签约后首播当天 exposure_pv_d0 > 0 的主播占比;不与首场推荐观众直接计算转化 Partyhero_官方推荐曝光与扶持明细_1163人_截至20260809.csv;上游官方下发、曝光点击和扶持明细表
同等开播时长下发、曝光与观看 固定 1,163 人新签名单;D0—7;Main 915、Echo 206 按累计开播不足 1 小时、1—3 小时、3—7 小时、7 小时以上分档;先计算每名主播每开播小时的下发次数、曝光用户、推荐入口观看与全部观看用户,再取平台中位数 Partyhero_官方推荐曝光与扶持明细_1163人_截至20260809.csvPartyhero_同生命周期主播流量与变现.csv02_同开播时长下发曝光观看对照.md
首周不足 3 小时 固定 1,163 人名单;D0—7 主播首播包内 8 天累计开播秒数 < 10,800;3 小时为经营分层线,不是官方有效开播定义 Partyhero_同生命周期主播流量与变现.csv08_同生命周期分布与重点公会下钻.md
同代理 Main / Echo 对照 Echo Room 206 人及其 59 个代理;其中 54 个代理同时有 Main 新签主播 逐代理比较 D0—7 不足 3 小时与 D8—14 复播;Main 样本过小的代理不做端间归因 Partyhero_官方推荐曝光与扶持明细_1163人_截至20260809.csv;重点公会下钻结果
跨包去向 Partyhero 首播且可完整观察 D8—14 的 248 人 按 D8—14 实际开播互斥分为只在 Partyhero、只在 Main、两边都有、均未开播 03_Partyhero跨包迁移汇总.csv;签约主播日级包明细
新签主播解释约 13% 降幅 2026 年 6—8 月新签主播;7/1—7/9 vs 8/1—8/9 新签主播日均开播变化 ÷ 平台总盘日均开播变化;为数量解释比例,不代表因果 03_正式新签供给贡献.csv01_6至8月供给与首次进入证据.md
收入异常敏感性 Partyhero 7/1—7/9 vs 8/1—8/9;异常用户及两名目标主播 原始收入仅剔除该用户在 7/7、7/8 对两名目标主播的 25.13 万豆,不剔除其其他送礼 异常付费用户与两名主播近期关系轨迹.csv用户列表_收入异常3人.xlsx06_BI补充数据_流量留客变现与异常用户关系.md
签约与有效开播字段
  • new_sign_day:表说明明确为「新签日期」
  • sign_age_day:用于计算主播距离新签日期的生命周期年龄
  • sign_author_type:与首次有效开播进度绑定,不用于新签、重签或存量身份分群
  • is_first_sign:当前不依赖,字段中「首次」的范围尚无权威定义
  • report_is_valid_live:分析直接使用源字段,不自行按 30 分钟重算
  • TR 全量数据反推该字段等价于 report_live_time >= 1800 AND report_is_watch = 1,这是数据推断,不是 owner 官方定义
关键计算字段与时间窗口
  • first_live_day:先限制开播日不早于 new_sign_day,再取签约后的最早开播日
  • first_platform:主播在 first_live_day 使用的开播包;同日跨多个包标记为 Mixed 并从固定对照名单排除
  • D0—7:从 first_live_day 当天起连续 8 个自然日,用于观察首周投入、观看、关注和收礼
  • d0_7_live_seconds:主播 D0—7 在首播包内的实际开播秒数合计
  • d8_14_retained_any_package:首播后第 8—14 天,在 Main、Funkie、Echo Room 任一包至少开播 1 次
  • seconds_to_first_viewer:首场第一个任意观众进入时间减去首场开播时间;负值视为异常并排除
  • seconds_to_first_dispatch_viewer:首场第一个推荐来源观众进入时间减去首场开播时间;推荐来源要求 dispatch_id 有效
  • d0_7_recommend_dispatch_pv:主播 D0—7 获得的官方推荐下发次数
  • d0_7_recommend_exposure_user_uv:D0—7 实际看到官方推荐的去重用户数;现有数据没有单独的“下发用户 UV”
  • recommendation_source_json:按推荐入口记录观看人数与观看次数;不同入口的 UV 相加可能重复,只用于入口规模对照
  • d0_7_viewer_uv:主播 D0—7 的全部去重观看用户数
  • exposure_pv_d0:首播当天的官方推荐曝光次数;仅用于历史辅助对照,不再作为核心流量判断
  • d0_7_gift_beans:主播 D0—7 首播包内实际收礼金豆合计
主要数据来源
  • dwd.bigolive_cpd_author_di:主播日级开播平台
  • Partyhero_TR每日经营全景_三端签约年龄_20260601至20260809.csv:1,654 行,覆盖 2026-06-01—08-09,含 TR Total、Main、Partyhero、Funkie、Echo Room 与五档签约阶段
  • report_tb.bigolive_chy_dwd_sign_author_live_di:签约主播开播情况明细与新签日期
  • tr_sign_author_daily_package_20260601_20260809.csv:55,689 行,1,457 个 UID,数据截至 2026.08.09
  • Partyhero_TR_正式签约记录_截至20260806.csv:7,404 行,7,247 个 UID
  • Partyhero_同生命周期主播流量与变现.csv:1,163 行、1,163 个 UID
  • Partyhero_官方推荐曝光与扶持明细_1163人_截至20260809.csv:1,163 行,含首播后 7 天官方曝光与点击
  • Partyhero_TR新签主播首场观众进入速度_1163人_202606至202607.csv:1,163 行,含首场时长、首个观众等待与前 5/15 分钟观众
  • 异常付费用户与两名主播近期关系轨迹.csv:2,287 行
  • Partyhero_TR两期进出主播签约时间_202607同期对比202608同期.csv:403 行、402 个 UID
  • 项目内 SQL、生命周期证据、供给趋势、跨包迁移、收入异常和 QA 记录
结论强度边界

事实:8 月 Partyhero 总盘回落主要来自 Funkie Android;Echo Room 首个观众进入速度与 Main 相当,首场时长明显更短;首周累计开播达到 1 小时后,同等开播时长下的每小时下发、曝光和观看均高于 Main。

数据支持的解释:Android 弱运营对应存量供给减少和补入不足。Echo Room 的核心问题是大量新主播过早停止开播,随后没有形成首周连续投入;拿到观看后,观看深度和跨日关系沉淀稍弱,但付费转化基本相同。

尚未验证的原因:不足 1 小时主播究竟是因为最初流量反馈不足而下播,还是本来投入意愿较弱、过早下播使推荐来不及展开;入口、版本、审核或公会过程动作分别贡献多少。