存量经营时代,数据驱动IPTV/ OTT 精细化运营体系构建指南
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2021-11-10 12:01    文章来源:神策数据
文章摘要:在移动互联网冲击下,IPTV/OTT 业务正在经历着一场转型巨变,随着“三网融合发展”战略的推出,电信网、计算机网、有线电视网三大领域在业务运营层面深度融合和打通。。。

在移动互联网冲击下,IPTV/OTT 业务正在经历着一场转型巨变,随着“三网融合发展”战略的推出,电信网、计算机网、有线电视网三大领域在业务运营层面深度融合和打通,我国各省、市区、县都在加紧建设大数据平台、搭建底层数据库,一方面通过大数据能力为大众提供更加智能的服务,一方面不断改进产品形态,探索新的业务营收之路。

为了顺应互联网时代,打破传统与现代之间的桎梏与边界,以数据为基础的各类智能化应用正在成为行业转型的有效利器。大数据与用户行为分析技术,使得媒体能够比过往任何时候都能更快、更精准地了解受众特点,驾驭日益丰富的媒体内容形态与互动形式,创新线上媒体传播方式,促进和提升用户体验的粘性,满足新媒体流量变现的迫切需求。

基于多年的行业服务经验,神策数据近期发布了融媒数字化运营白皮书,立足 IPTV/OTT 行业现状,探索精细化运营的核心发力点及未来发展方向,分别从数据根基建设、数据赋能业务、数据驱动实例等角度出发,为存量经营时代的 IPTV/OTT 指明关键发展路径,构建行业核心竞争力。

 一. 深度打通建立广电基础数据根基 探索业务运营新方向

各大广电部门的业务痛点始终绕不开几个问题:如何保证开机率?点播增长疲软怎么办?到底有哪些用户已经流失?如何追回?订购比例太低怎么办?如何跨会员包给用户进行推荐?归根到底主要还是两个层面:开机活跃、用户付费。

海量的行业数据散落在各业务部门之间,不同部门之间数据关联较弱,很难整合挖掘用户数据价值;对接了大量的网络节目内容,却不知道应该如何推荐给不同的用户,统一的界面和触点不能满足越来越多元的用户需求,很多优质的节目内容却无法保证收看率……

以上种种问题的根本原因在于数据根基的散乱和薄弱。夯实数据根基首先要做的就是各个业务部门的数据打通和融合,根据不同业务的实际情况进行数据体系、数据标准的建立,解决行业的现实问题。通过需求梳理、制定数据采集方案、设计埋点方案、数据校验四步走,实现数据根基建设。

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在全局层面对所有用户统一识别,形成以“人“为中心的数据资产积累,进而就可以分析哪些用户既是新闻客户端的用户,也是IPTV/OTT用户,同时还是某个相关公众号的用户。统一用户ID的识别,可以帮助相关业务人员实现对现有用户的深层认知,进行深度用户画像和洞察,从而可以进行多个业务端的千人前面智能化推荐,有效提升节目内容的收看率。

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另一方面,数据之间的组合分析既可以满足目前业务运营的相关需求,还可以碰撞出更多新的创新点,反哺原有业务发展,为行业提供更多新的数据协作模式。

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二.内容+运营,数据驱动赋能多元智慧运营平台

新媒体时代,人们在信息获取效率上天然更高,同时也带来了新挑战。媒体内容数量庞大,但是用户的注意力和时间有限,若找不到感兴趣的内容用户就会迁移到别的媒体平台。因此,利用大数据与人工智能技术,实现机器学习与人工经验的完美融合,构建智慧内容运营平台,实现千人千面,是融媒行业的必然之选。

诸如在内容列表、Banner 位、Icon  EPG 栏位增加热门节目专题,是 IPTV/OTT 行业常见的运营手段,但是导航栏资源有限,而热点节目频发,此时,基于千人千面的推荐系统,可以实现差异化的内容展示。除了规则推荐,IPTV/OTT 行业还可以通过深度学习等先进机器学习算法,实现“千人千面”的个性化推荐,改善用户体验,提升核心业务指标。

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神策数据智能推荐系统覆盖 IPTV/OTT 业务中的“EPG 栏目页推荐”“搜索页推荐”“个人中心推荐”“详情页推荐”“直播点播推荐”及“分类页面”等六类页面,包括“热门推荐”“猜你喜欢”“相关推荐”“专题推荐”“最新上线”“大家都在看”“收视排行榜”“分类排行”等多种常见的场景。利用 10 余种算法模型,解决业务痛点,比如提升开机率、增加订购人数、解决付费人数低迷、改变用户续订难等。

三、打造用户全生命周期运营体系

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数字化的用户运营体系具备以下三个特征。

第一,数据是做好一切用户运营的前提。过往 IPTV/OTT 行业受限于业务数据,只能单纯做一些粗放的运营动作。如今可以通过集成业务数据、用户基础数据和行为数据,进行复杂的用户运营体系构建,进行大量用户运营策略的制定,从而聚焦问题进行定向突破。

第二,精细化运营的目的是提高管理效率。当用户体量变大时,运营人员无法再依靠一套简单的、粗放的机制或者策略服务好所有用户。这时,需要针对不同的用户制定更有针对性的策略,通过精细化运营,努力满足用户的需求。

第三,自动化 + 机制化。如今,行业可以基于系统去设定自动触发的运营行为,完成千人千面且大规模的运营动作。通过更多地依赖于机制和规则进行自动化的运营,才能够驾驭好机器,降低运营成本。

由此可知,一套完整用户运营体系包括三大要素:生命周期管理、用户分层运营及用户行为激励,

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