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行业新闻
广电行业数字化时代的数据破局指南
作者:珏佳猎头   出自:猎头公司   点击:
一、 困境:广电行业的发展趋势与挑战
 
广电行业伴随着冲击迎来了2.0时代——互动电视阶段。该阶段颠覆了过去单向、刻板的传播方式,让广播电视行业的观众向“用户”转变。如下图,为广电行业发展趋势:
 
广电行业的发展趋势
 
事实上,在移动互联网时代的迅猛发展下,新媒体行业凭借信息传播的及时性、海量性与多样性等优势逐渐分割大量媒体市场,对广电媒体发展带来极大挑战,具体可分为内部和外部两方面的因素。
 
二、 破局点:以用户为中心的数据驱动
 
在媒体融合和大数据发展的背景下,广播电视行业要逐步转变传统理念和运营模式,借助大数据平台采集、存储、挖掘数据资产,通过大数据平台对媒体内容数据、用户服务数据进行全方位分析挖掘,其中的关键是建立以用户为中心的数据驱动,以此为业务运营、产品优化、内容推荐提供决策支持。
 
究其根本是以数据驱动为加速引擎,通过用户行为数据的采集、分析、应用、反馈的闭环,实现用户需求的精准洞察,并采取相应产品服务的创新以赢得用户的喜爱。
 
三、 数据驱动痛点及数据生产流程的建设
 
在数据生成过程中也不止是技术开发探针采集即可。为了避免采集错误、遗漏等数据不可用问题,需要在企业内部建设并规范好数据生成的全流程,如下图为神策数据的数据高质量保障流程:数据的定义、采集需求由业务人员从业务需要出发进行整理,并非所有的数据、所有的维度都需要进行采集。
 
首先需求确定后,由数据产品或数据分析师对需求进行埋点设计,将业务需求具象为技术实现形式,保障最终的采集结果能够满足业务需求。方案设计完成后,由探针或埋点开发人员开发并完成自测,这是保证数据准确可用的第一层流程保障。开发完成后,还需要由测试工程师进行二次测试,从数据正确性、顺序性、完整性三方面对数据进行全面的技术验收,这是保证数据准确可用的第二层流程保障。数据上线后,再由业务人员以及分析师使用验收,确认数据是否与业务需求一致,这是保证数据准确可用的第三层流程保障。以上基本为一个企业建立数据驱动化基础的流程。
 
四、 以用户为中心的数据驱动内容运营
 
广播电视行业数据驱动内容运营主要包含采集用户观影数据,分析内容偏好趋势,搭建内容评价体系,指导内容采购生成,优化内容编排。推荐位运营是广播电视行业运营编辑的主要工作之一。现主要存在以下问题:根据节目总体数据评估效果,无法排除其他来源影响,无法分离推荐位与推荐内容的相互影响。
 
广播电视行业客户的原有数据系统大多以看板为主,而且是大类数据,比如各页面UV、PV或播放的UV、PV、时长等。在推荐位分析时的核心痛点是无法区分推荐内容的多来源数据,只有一个整体数据,如只能看到《流浪地球》的总体点击量,不能看到点击量的来源,而且没法分析推荐位的转化路径(点击推荐位-详情页/专题页-试看-试看结束-订购成功),更无法分析哪些内容的点击数据好,以及指导后续的内容与推荐位的高效匹配。
 
在IPTV业态中,增值服务包的订购是非常重要的收入来源,而且一般来说,超过一半的服务包订购是通过各频道页面的推荐位导流。因此,如何更好地利用数据优化推荐位流量运营,是提升IPTV订购金额的关键之一。
 
我们以用户的订购成功作为转化事件,以推荐位点击作为待归因事件,按照末位归因模型,这时神策分析就会自动回溯每次订购成功最近一次的推荐位点击,并进行订购次数或订购金额的统计。
 
B、推荐位订购转化分析
 
除了推荐位的订购归因,我们在上面提到的当发现推荐位内容的订购转化较差时,需要通过更深的分析寻找原因,比如是因流量不够精准还是因内容本身质量较差造成转化率较低。
 
五、 以用户为中心的数据驱动产品运营
 
广播电视行业产品在互联网视频产品的高速发展冲击下,对颠覆传统产品服务,加强产品的智能化实践提出了更高要求,由于其用户画像的丰富多样性和观看场景的完整性(分发曝光几率小),导致对精准个性化推荐的需求更为迫切。下面针对这一核心痛点,下面展开介绍:
 
针对广播电视行业的内容特征,个性化推荐能针对性地扬长避短,促进业务增长,如广播电视行业的存在信息过载和马太效应的两大特征,针对信息过载,企业需要提供用户感兴趣的节目,增加用户体验;针对马太效应,企业需要利用节目的长尾效应,加强传播效果。