在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)沖擊下，IPTV/OTT業(yè)務(wù)正在經(jīng)歷著一場(chǎng)轉(zhuǎn)型巨變，隨著“三網(wǎng)融合發(fā)展”戰(zhàn)略的推出，電信網(wǎng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)、有線電視網(wǎng)三大領(lǐng)域在業(yè)務(wù)運(yùn)營層面深度融合和打通，我國各省、市區(qū)、縣都在加緊建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、搭建底層數(shù)據(jù)庫，一方面通過大數(shù)據(jù)能力為大眾提供更加智能的服務(wù)，一方面不斷改進(jìn)產(chǎn)品形態(tài)，探索新的業(yè)務(wù)營收之路。

為了順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，打破傳統(tǒng)與現(xiàn)代之間的桎梏與邊界，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的各類智能化應(yīng)用正在成為行業(yè)轉(zhuǎn)型的有效利器。大數(shù)據(jù)與用戶行為分析技術(shù)，使得媒體能夠比過往任何時(shí)候都能更快、更精準(zhǔn)地了解受眾特點(diǎn)，駕馭日益豐富的媒體內(nèi)容形態(tài)與互動(dòng)形式，創(chuàng)新線上媒體傳播方式，促進(jìn)和提升用戶體驗(yàn)的粘性，滿足新媒體流量變現(xiàn)的迫切需求。

基于多年的行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，神策數(shù)據(jù)近期發(fā)布了融媒數(shù)字化運(yùn)營白皮書，立足IPTV/OTT行業(yè)現(xiàn)狀，探索精細(xì)化運(yùn)營的核心發(fā)力點(diǎn)及未來發(fā)展方向，分別從數(shù)據(jù)根基建設(shè)、數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)例等角度出發(fā)，為存量經(jīng)營時(shí)代的IPTV/OTT指明關(guān)鍵發(fā)展路徑，構(gòu)建行業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

一、深度打通建立廣電基礎(chǔ)數(shù)據(jù)根基 探索業(yè)務(wù)運(yùn)營新方向

各大廣電部門的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)始終繞不開幾個(gè)問題：如何保證開機(jī)率？點(diǎn)播增長疲軟怎么辦？到底有哪些用戶已經(jīng)流失?如何追回？訂購比例太低怎么辦？如何跨會(huì)員包給用戶進(jìn)行推薦？歸根到底主要還是兩個(gè)層面：開機(jī)活躍、用戶付費(fèi)。

海量的行業(yè)數(shù)據(jù)散落在各業(yè)務(wù)部門之間，不同部門之間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)較弱，很難整合挖掘用戶數(shù)據(jù)價(jià)值；對(duì)接了大量的網(wǎng)絡(luò)節(jié)目?jī)?nèi)容，卻不知道應(yīng)該如何推薦給不同的用戶，統(tǒng)一的界面和觸點(diǎn)不能滿足越來越多元的用戶需求，很多優(yōu)質(zhì)的節(jié)目?jī)?nèi)容卻無法保證收看率……

以上種種問題的根本原因在于數(shù)據(jù)根基的散亂和薄弱。夯實(shí)數(shù)據(jù)根基首先要做的就是各個(gè)業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)打通和融合，根據(jù)不同業(yè)務(wù)的實(shí)際情況進(jìn)行數(shù)據(jù)體系、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建立，解決行業(yè)的現(xiàn)實(shí)問題。通過需求梳理、制定數(shù)據(jù)采集方案、設(shè)計(jì)埋點(diǎn)方案、數(shù)據(jù)校驗(yàn)四步走，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)根基建設(shè)。

在全局層面對(duì)所有用戶統(tǒng)一識(shí)別，形成以“人“為中心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累，進(jìn)而就可以分析哪些用戶既是新聞客戶端的用戶，也是IPTV/OTT用戶，同時(shí)還是某個(gè)相關(guān)公眾號(hào)的用戶。統(tǒng)一用戶ID的識(shí)別，可以幫助相關(guān)業(yè)務(wù)人員實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有用戶的深層認(rèn)知，進(jìn)行深度用戶畫像和洞察，從而可以進(jìn)行多個(gè)業(yè)務(wù)端的千人前面智能化推薦，有效提升節(jié)目?jī)?nèi)容的收看率。

另一方面，數(shù)據(jù)之間的組合分析既可以滿足目前業(yè)務(wù)運(yùn)營的相關(guān)需求，還可以碰撞出更多新的創(chuàng)新點(diǎn)，反哺原有業(yè)務(wù)發(fā)展，為行業(yè)提供更多新的數(shù)據(jù)協(xié)作模式。

二、內(nèi)容+運(yùn)營，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)賦能多元智慧運(yùn)營平臺(tái)

新媒體時(shí)代，人們?cè)谛畔�獲取效率上天然更高，同時(shí)也帶來了新挑戰(zhàn)。媒體內(nèi)容數(shù)量龐大，但是用戶的注意力和時(shí)間有限，若找不到感興趣的內(nèi)容用戶就會(huì)遷移到別的媒體平臺(tái)。因此，利用大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)與人工經(jīng)驗(yàn)的完美融合，構(gòu)建智慧內(nèi)容運(yùn)營平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)千人千面，是融媒行業(yè)的必然之選。

諸如在內(nèi)容列表、Banner位、Icon等EPG欄位增加熱門節(jié)目專題，是IPTV/OTT行業(yè)常見的運(yùn)營手段，但是導(dǎo)航欄資源有限，而熱點(diǎn)節(jié)目頻發(fā)，此時(shí)，基于千人千面的推薦系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)差異化的內(nèi)容展示。

除了規(guī)則推薦，IPTV/OTT行業(yè)還可以通過深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的個(gè)性化推薦，改善用戶體驗(yàn)，提升核心業(yè)務(wù)指標(biāo)。

神策數(shù)據(jù)智能推薦系統(tǒng)覆蓋IPTV/OTT業(yè)務(wù)中的“EPG 欄目頁推薦”“搜索頁推薦”“個(gè)人中心推薦”“詳情頁推薦”“直播點(diǎn)播推薦”及“分類頁面”等六類頁面，包括“熱門推薦”“猜你喜歡”“相關(guān)推薦”“專題推薦”“最新上線”“大家都在看”“收視排行榜”“分類排行”等多種常見的場(chǎng)景。利用10余種算法模型，解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，比如提升開機(jī)率、增加訂購人數(shù)、解決付費(fèi)人數(shù)低迷、改變用戶續(xù)訂難等。

三、打造用戶全生命周期運(yùn)營體系

數(shù)字化的用戶運(yùn)營體系具備以下三個(gè)特征。

第一，數(shù)據(jù)是做好一切用戶運(yùn)營的前提。過往IPTV/OTT行業(yè)受限于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，只能單純做一些粗放的運(yùn)營動(dòng)作。如今可以通過集成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行復(fù)雜的用戶運(yùn)營體系構(gòu)建，進(jìn)行大量用戶運(yùn)營策略的制定，從而聚焦問題進(jìn)行定向突破。

第二，精細(xì)化運(yùn)營的目的是提高管理效率。當(dāng)用戶體量變大時(shí)，運(yùn)營人員無法再依靠一套簡(jiǎn)單的、粗放的機(jī)制或者策略服務(wù)好所有用戶。這時(shí)，需要針對(duì)不同的用戶制定更有針對(duì)性的策略，通過精細(xì)化運(yùn)營，努力滿足用戶的需求。

第三，自動(dòng)化 + 機(jī)制化。如今，行業(yè)可以基于系統(tǒng)去設(shè)定自動(dòng)觸發(fā)的運(yùn)營行為，完成千人千面且大規(guī)模的運(yùn)營動(dòng)作。通過更多地依賴于機(jī)制和規(guī)則進(jìn)行自動(dòng)化的運(yùn)營，才能夠駕馭好機(jī)器，降低運(yùn)營成本。

由此可知，一套完整用戶運(yùn)營體系包括三大要素：生命周期管理、用戶分層運(yùn)營及用戶行為激勵(lì)，掃描下方二維碼或點(diǎn)擊文末“閱讀原文”，可查看對(duì)此三大要素的分類闡述及亮點(diǎn)案例，并獲取高清完整版白皮書。

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