IPTV/OTT精细化运营体系构建指南

在移动互联网冲击下,IPTV/OTT 业务正在经历着一场转型巨变,如何吸引用户注意力,如何构建全媒体传播格局,打破传统与现代之间的桎梏与边界,如何顺应互联网生存,成为行业正在面临的机遇与挑战。

而大数据与用户行为分析技术,使得媒体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。

神策数据《存量经营时代:数据驱动 IPTV/ OTT 精细化运营》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。

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一、搭建完整的数据根基体系

采用“以终为始”的方案。

所谓以终为始,就需要我们在建数据根基平台之前先梳理清楚数据需求,在当前阶段规划出希望通过数据实现的主要目标。相关人员需要通过对数据应用进行梳理,解决业务部门的各种问题,从而实现降本、增效、创收的目的。同时,也需要根据自身发展规划,构建战略地图,根据业务发展方向及维度构建业务和应用的数据地图,并通过应用地图清晰地治理、应用数据,管理整个数据体系,如与平台运营相关的业务指标、用户行为相关的数据指标,以及用户画像相关的需求等。

之后,基于数据需求的梳理,再进行拆分下钻,梳理出为实现所有数据需求,需要采集的用户行为事件及对应的属性。

有了数据采集方案,我们就知道到底需要采集哪些事件,以及采集哪些属性,那么就可以根据数据采集方案制定出埋点方案,确定在前端 EPG 界面采集哪些数据、在后端服务器采集哪些数据。行业中的一般埋点方案如下图,供参考。

神策数据埋点方案

最后,需要进行数据校验。数据校验可以分成两个阶段。第一阶段的数据校验主要包括基本的 Schema 校验、简单质量指标、自定义规则质量指标及智能质量指标,在本次数据校验过程中将不合法数据提取出来进行暂存处理,待不合法数据修正后重新导入数据校验模块,再次进行数据校验工作,保证所有数据符合统一标准后再导入到数据存储中。

当完成上述动作后,将进行第二阶段的后置数据校验,目的为确保后端数据分析模块的数据准确性。

二、实现机器学习与人工经验的完美融合

在内容列表、Banner 位、Icon 等 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。IPTV/OTT 具有以下 4 大特征:终端角色、内容曝光次数及爆点、收视连续性、内容标准。

神策数据个性化推荐4大特征

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”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

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。想要查看对此三大要素的分类阐述及亮点案例,点击这里获取高清完整版白皮书>>《存量经营时代:数据驱动 IPTV/OTT 精细化运营》

关于神策数据

神策数据(Sensors Data),全称神策网络科技(北京)有限公司,是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商,为企业提供神策营销云神策分析云神策数据根基平台三大产品方案,通过全渠道的数据采集与全域用户 ID 打通,全场景多维度数据分析,全通道的精准用户触达,帮助企业实现数字化经营。

神策数据立足大数据及用户行为分析的技术与实践前沿,提出基于数据流的企业运营框架——SDAF,即 Sense(感知)、Decision(决策)、Action(行动)、Feedback(反馈)的数据闭环,并致力为客户打造基于 SDAF 运营框架的数据闭环。业务现已覆盖以互联网、品牌零售、金融、融合媒体、企业服务、高科技、汽车、互联网+ 等为代表的 30 多个主要行业,并可支持企业多个职能部门,目前已服务付费客户 2000 余家。公司总部在北京,并在上海、深圳、合肥、武汉、成都、中国台北等地均拥有本地化的服务团队,覆盖全国及东南亚市场,同时,公司拥有专业的服务团队,为客户提供与营销和大数据相关的咨询、解决方案和专业服务。

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