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，如何吸引用戶注意力，如何構(gòu)建全媒體傳播格局，打破傳統(tǒng)與現(xiàn)代之間的桎梏與邊界，如何順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)生存，成為行業(yè)正在面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

而大數(shù)據(jù)與用戶行為分析技術(shù)，使得媒體比過(guò)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。

神策數(shù)據(jù)《存量經(jīng)營(yíng)時(shí)代：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) IPTV/ OTT 精細(xì)化運(yùn)營(yíng)》白皮書(shū)立足 IPTV/OTT 行業(yè)現(xiàn)狀，探索精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的核心發(fā)力點(diǎn)及未來(lái)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(yíng)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。

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一、搭建完整的數(shù)據(jù)根基體系

采用“以終為始”的方案。

所謂以終為始，就需要我們?cè)诮〝?shù)據(jù)根基平臺(tái)之前先梳理清楚數(shù)據(jù)需求，在當(dāng)前階段規(guī)劃出希望通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的主要目標(biāo)。相關(guān)人員需要通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行梳理，解決業(yè)務(wù)部門(mén)的各種問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)降本、增效、創(chuàng)收的目的。同時(shí)，也需要根據(jù)自身發(fā)展規(guī)劃，構(gòu)建戰(zhàn)略地圖，根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展方向及維度構(gòu)建業(yè)務(wù)和應(yīng)用的數(shù)據(jù)地圖，并通過(guò)應(yīng)用地圖清晰地治理、應(yīng)用數(shù)據(jù)，管理整個(gè)數(shù)據(jù)體系，如與平臺(tái)運(yùn)營(yíng)相關(guān)的業(yè)務(wù)指標(biāo)、用戶行為相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，以及用戶畫(huà)像相關(guān)的需求等。

之后，基于數(shù)據(jù)需求的梳理，再進(jìn)行拆分下鉆，梳理出為實(shí)現(xiàn)所有數(shù)據(jù)需求，需要采集的用戶行為事件及對(duì)應(yīng)的屬性。

有了數(shù)據(jù)采集方案，我們就知道到底需要采集哪些事件，以及采集哪些屬性，那么就可以根據(jù)數(shù)據(jù)采集方案制定出埋點(diǎn)方案，確定在前端 EPG 界面采集哪些數(shù)據(jù)、在后端服務(wù)器采集哪些數(shù)據(jù)。行業(yè)中的一般埋點(diǎn)方案如下圖，供參考。

最后，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)。數(shù)據(jù)校驗(yàn)可以分成兩個(gè)階段。第一階段的數(shù)據(jù)校驗(yàn)主要包括基本的 Schema 校驗(yàn)、簡(jiǎn)單質(zhì)量指標(biāo)、自定義規(guī)則質(zhì)量指標(biāo)及智能質(zhì)量指標(biāo)，在本次數(shù)據(jù)校驗(yàn)過(guò)程中將不合法數(shù)據(jù)提取出來(lái)進(jìn)行暫存處理，待不合法數(shù)據(jù)修正后重新導(dǎo)入數(shù)據(jù)校驗(yàn)?zāi)K，再次進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)工作，保證所有數(shù)據(jù)符合統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)后再導(dǎo)入到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中。

當(dāng)完成上述動(dòng)作后，將進(jìn)行第二階段的后置數(shù)據(jù)校驗(yàn)，目的為確保后端數(shù)據(jù)分析模塊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

二、實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)與人工經(jīng)驗(yàn)的完美融合

在內(nèi)容列表、Banner 位、Icon 等 EPG 欄位增加熱門(mén)節(jié)目專(zhuān)題，是 IPTV/OTT 行業(yè)常見(jiàn)的運(yùn)營(yíng)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(guò)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)。IPTV/OTT 具有以下 4 大特征：終端角色、內(nèi)容曝光次數(shù)及爆點(diǎn)、收視連續(xù)性、內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)。

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(yè)推薦”“搜索頁(yè)推薦”“個(gè)人中心推薦”“詳情頁(yè)推薦”“直播點(diǎn)播推薦”及“分類(lèi)頁(yè)面”六類(lèi)頁(yè)面，包括“熱門(mén)推薦”“猜你喜歡”“相關(guān)推薦”“專(zhuān)題推薦”“最新上線”“大家都在看”“收視排行榜”“分類(lèi)排行”等多種常見(jiàn)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(kāi)機(jī)率、增加訂購(gòu)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(yíng)體系

數(shù)字化的用戶運(yùn)營(yíng)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(yíng)的前提。 過(guò)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(yíng)動(dòng)作。如今可以通過(guò)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(yíng)體系構(gòu)建，進(jìn)行大量用戶運(yùn)營(yíng)策略的制定，從而聚焦問(wèn)題進(jìn)行定向突破。

第二，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的目的是提高管理效率。 當(dāng)用戶體量變大時(shí)，運(yùn)營(yíng)人員無(wú)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(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，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(yíng)行為，完成千人千面且大規(guī)模的運(yùn)營(yíng)動(dòng)作。通過(guò)更多地依賴(lài)于機(jī)制和規(guī)則進(jìn)行自動(dòng)化的運(yùn)營(yíng)，才能夠駕馭好機(jī)器，降低運(yùn)營(yíng)成本。

由此可知，一套完整用戶運(yùn)營(yíng)體系包括三大要素：生命周期管理、用戶分層運(yùn)營(yíng)及用戶行為激勵(lì)。