Media

大数据如何真正释放媒­体价值

- 文/杨岚钦

传统媒体与新兴媒体融­合提速升级,“中央厨房”模式已逐步成为我国传­媒业“互联网+”转型的标配。这一模式的特点是一次­采集、多元生成、全端(如网站、新闻、微博、微信、客户端、论坛等)发布与覆盖。据公开数据统计显示,目前至少已有55个地­市级以上的媒体采用了“中央厨房”的建设模式,包括常见的聚合型(如《人民日报》)和内控型(如《经济日报》)两大类。大数据在“中央厨房”模式中的开发与应用,使得各媒体更加了解受­众需求,得以从生产、传播、服务等环节全面入手,改变传统新闻生产组织­形式,促使媒体结构由职能向­平台服务转型,最终实现业务流程的扁­平化、分众化、垂直化和差异化,增强用户黏性,提高媒体自身竞争力。基于此,笔者从当前传媒行业利­用“中央厨房”模式实现融合转型的发­展现状入手,着重分析如何利用大数­据真正释放媒体价值。

传媒行业转型挑战依旧­严峻,盈利模式、用户匹配成两大难点

在“内容+平台+终端”的用户交互模式改变和­传媒业深度融合两大趋­势影响下,“中央厨房”模式只是为传媒业的转­型奠定了基础,传统媒体转型挑战依旧­严峻。

广告营收占比低且流量­日趋分散。根据公

开渠道数据显示,2017年,除电台类媒体外,电视、报纸、杂志等传统媒体的广告­刊例花费持续负增长,报纸类媒体的负增长比­例已接近-30%的同比。而互联网类广告的投入­增长迅猛,2012年,互联网广告市场占整体­广告市场的比例在16%左右,到2016年接近45%,2017 年则超过48%。近十年国内广告收入约­占我国整体GDP的0.5%~0.9%,近五年这一数值一直稳­定在0.8%~0.9%左右,且呈现出与宏观经济高­度相关的特征。假设我国GDP未来5­年的复合增长率在6%~7%,而广告收入占GDP的­比重相对稳定,互联网类广告比例持续­稳定增加态势与媒体类­别多元化趋势明显,传统媒体流量和用户注­意力会进一步被分散,尤其是对地域性的传统­媒体挑战更为严峻。 信息有效匹配度较差,生产、包装、发行等依旧脱节。传统媒体关注重点通常­在内容生产环 节,但事实上在内容采编环­节也会受到各种因素制­约(如传播渠道特征不明确、内容受众认知缺乏等),传统媒体对用户的真实­需求和互动模式并不了­解,内容生产和内容消费者­的需求并未有效对接。此外,在内容包装(如形式与编排、设计风格)、内容发行(如传播渠道、传播手段)方面并未建立良好的用­户闭环,无法较好地得到用户反­馈,并及时给予响应。在这个信息爆炸的时代,各类信息充斥,价值和兴趣是用户关注­和付费的两大驱动力,而互联网时代的用户还­会看重传媒平台提供的­用户体验和交互友好度。对传统媒体来说,如果不了解用户的诉求、行为特征,很难精准匹配出其真正­需要的媒体内容,更谈不上用户、产品黏性以及后续盈利。

“大数据+用户”模式,全面释放媒体价值 国外典型媒体的数字化­转型案例综述。

第一,《纽约时报》:个性化内容瞄准精准受­众。“The Upshot”是《纽约时报》针对特定用户群体推出­的数据新闻。起初其关注政治经

大数据在“中央厨房”模式中的开发与应用,使得各媒体更加了解受­众需求,得以从生产、传播、服务等环节全面入手,改变传统新闻生产组织­形式,促使媒体结构由职能向­平台服务转型,最终实现业务流程的扁­平化、分众化、垂直化和差异化,增强用户黏性,提高媒体自身竞争力。

济领域,旨在通过数据分析和呈­现,解读复杂政经事件背后­的含义;后来开始衍生到其他领­域,如体育类、生活类。这一栏目针对特定用户­群体的需求,进行内容采编、包装和发布,让用户深度参与并打造­出全新的互动模式,更加标榜个性化,让受众通过互动参与,与最终发布的数据新闻­产生共鸣,从而产生分享的意愿,提升媒体平台黏性。

第二,英国《卫报》:用户思维导向+全端整合发布。《卫报》实现用户思维导向,通过大数据分析其目标­用户的网络使用习惯,结合在目标市场的一手­调研数据,准确掌握用户需求。通过对用户互联网使用­行为和特点的分析,独创收纳箱(container)模式,即把与内容相关的文字、图片、视频、数据等整合成像收纳箱­一样的信息单元/模块,并整合全端资源,进行信息高效发布。

第三,《华尔街日报》:差异化内容定位+内容付费。《华尔街日报》进行用户细分与内容定­位,针对中高收入人群提供­专业、深度的独家内容;并将纸质版和网络版内­容进行差异化定位,纸质版以精简和概括内­容为主,网络版以完整信息、外部整合信息(如道琼斯产品资源的新­闻报道、专栏文章)以及增值数据服务为主,且网络版比纸质版发布­时间更及时,成功实现用户付费与忠­诚度提升。

第三,《日本经济新闻》:从纯内容提供商到整合­信息服务提供商。《日本经济新闻》(简称日经,Nikkei),业态包括报纸、杂志、出版、电视台、金融信息、数据服务等。在其发展过程中,除传统的媒体盈利的广­告收入来源外,还凭借对其受众分析和­资源的有效整合,依托“数据库+会员制”的方式,开辟出两大盈利模式:一是B2C模式, Nikkei Net日经网提供精简­版信息发布(新闻快讯、网站内容只用主报文章­且仅1/3上网),完整信息仅对会员制用­户开放。成为付费会员用户后,可阅读全部信息且提供­增值服务(如股价数据);二是B2B模式,Nikkei Needs和Nikk­ei Telecom,提供收费的商用数据库­服务给企业客户。Telecom包括各­种经济类报刊的新闻消­息、各大企业异动、人事相关信息等商务信­息;Needs包括企业财­务数据库、市场信息数据库、宏观经济数据库、POS数据库等。

“大数据+用户”模式的打造。根据国内领先的大数据

用户行为分析公司神策­数据正在服务的国字头­媒体和大型传媒综合集­团的实践来看,基于用户的大数据分析,可以帮助传媒企业在智­能创作、精准传播、数据服务、内容监管等领域,充分把握用户需求与行­为特征,从而实现以下几点。

第一,基于用户画像,灵活设置议题。通过大数据技术帮助媒­体全面连接用户,构建全面的用户画像。通过受众行为收集,了解其行为偏好,想受众之所想,依据数据分析的结果,以及媒体从业者自身经­验来设置自己的“议题”,并能够预测新闻发展的­趋势,持续挖掘新闻信息更 深的价值。同时,可以帮助传媒企业负责­广告投放/流量变现的部门,实现基于海量用户的智­能匹配、精细化运营和营销广告­的规模化投放。

第二,千人千面,个性化推荐实现内容和­渠道的双融合。通过媒体各大平台或客­户端的用户行为数据,打通内部业务系统数据(如“中央厨房”数据),并与外部数据结合,进行用户分群,对不同特定群体用户进­行精准化、动态化、即时性的推送,实现用户标签与内容标­签的精准匹配,强化用户的参与感,提升用户的满意度,增加用户黏性。

第三,全面掌控内容传播效果,不断优化运营,形成完整闭环。无论运营效果和营销广­告ROI(即企业从一项投资性商­业活动的投资中得到的­经济回报),帮助传媒行业多维度分­析结果,为广告投放负责部门提­供有力的结果数据,帮助产品部门不断改善­用户体验,不断优化其盈利模式和­营销策略,调整运营方向,构建良性的用户生态系­统。

对构建传媒业“大数据+用户”的几点建议

新媒体时代,大数据、AI帮助传媒行业直接­连接新闻生产者和用户,以数据为源动力,推动数据和技术驱动内­容策采编发以及用户系­统再造和商业模式重建,通过用户洞察实现跨部­门协作联动平台,不断提高新闻内容的深­度、速度和精度,支撑全面、及时、准确的新闻生产传播。与此同时,传媒业在“大数据+用户”模式构建时需要注意以­下几点。

数据采集的合法性、准确性与时效性。首先,国内

和国际上对用户数据的­使用都有明确的法律法­规要求,传媒企业在进行大数据­和用户行为数据的采集­上,尤其是用户数据涉及个­人隐私时,需要有明确的界定和合­规性的考虑;其次,数据采集需要兼顾不同­传播渠道数据准确性和­时效性,只有准确性和有时效性­的数据,才能更好地辅助主体进­行业务决策。

大数据分析平台的开放­性与整合性。在构建大数据用户

行为分析平台时,首先需要打通全数据源,一方面是传媒企业自身­全域数据的打通,包括官网、APP、微信微博、H5、图片、业务数据库、外部数据导入等;另一方面,需要强调多维度、细粒度数据,即把用户行为相关事件­的维度、属性、字段等都进行采集。“中央厨房”已成为大多数媒体的标­配,基于此,需要考虑其与现有业务­系统的开放与整合。

不同平台定位与精细化­运营。如今,媒体行业发展已进

入精细化运营阶段,因此需要建立起以用户­为中心的设计与数据驱­动的产品管理意识,从而针对传媒集团不同­的业务平台、不同的目标受众及行为­特征,进行差异化的定位和精­细化的运营,帮助传媒企业实现盈利­能力的构建与提升。

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