融合时代的媒体业务运营模式

作者： 北京深思软件股份有限公司 CTO 张建军

一份来自美国未来市场洞见咨询机构发布的报告显示，全球在线平台的视频点播收视人群正在逐年增长，2016年全球视频点播市场规模有望达到2630亿美元。2015年美国本土流媒体服务的营收增长率为29%，有线电视收入增长率仅为3%，流媒体服务的增长幅度是有线电视的9~10倍。根据收集的国际数据报告分析，我们可以看出流媒体付费服务在全球已经迎来快速发展时期。

在美国，流媒体渠道商不仅已经开始做内容，并且内容创作和制作能力已经赶上甚至超过很多传统内容商。在2016年第73届金球奖提名名单中，流媒体公司Netflix一举获得八项提名，压倒传统有线电视巨头、一贯垄断电视类奖项的HBO位居第一，加上亚马逊（《透明人生》）、Hulu（《随心所欲》）等各大流媒体渠道商获得的提名，使得提名名单中共有四分之一来自于互联网企业。

渠道商做内容，内容商做渠道，业务趋于融合，引起更全面的竞争，这就是全球媒体融合的趋势。在国内融合媒体发展态势也是相同，我们最近经常能够看到一些电视台知名主持人或制片人跳槽到互联网媒体公司的消息，说明国内渠道商也在快速补充内容创作和制作能力。因此对于我们传统内容商而言，积极拓展渠道，直接面向用户，是在融合时代的业务必然选择。正如Netflix首席内容官曾坦言，Netflix面临的挑战是“在HBO变成我们之前，我们先变成HBO”。

不论是传统电视台（例如HBO、FOX），或者渠道商（例如Netflix、Hulu），或者内容独播商（例如NBA、Disney），在以前起点不同、定位不同、模式不同，但在当前媒体融合时代到来后，其业务模式趋于相同，都专注于强化内容、重视用户体验，吸引更多用户并获得更高收入。

业务层面的融合，让各玩家的技术体系也趋于相同，可以把技术体系粗略划分为内容汇聚、内容生产、内容发布、终端APP四部分，呈串行连接提供服务。相同的技术体系，企业的表现却有好有坏，甚至出现巨大的差别，我们认为其核心问题就是在业务上是否坚持一条主线：以用户为中心。从过去几年的实际发展来看，单纯以内容为王的思想已经不是唯一真理，而需要坚持以客户感兴趣的内容，只有这样的内容才能产生价值。

在整个平台的业务链条中，我们是否清晰知道客户是谁？用什么形式生产客户感兴趣的内容？怎样更快更便捷把内容推送到客户终端？如何让客户对内容产生黏性？我们需要从运营层面思考。

我们以一个全球知名的流媒体服务商为例，他们从运营的角度划分为两个层次来考虑。在基础资源层，充分利用公有云高性价比、资源无限扩展、提高业务高可用性等特点，把技术平台全部部署在公有云，并以此降低基础资源运营成本。在业务层，充分重视用户数据的价值，通过大数据分析去理解客户、感知客户，以此指导内容的规划、生产和购买，确保发布的内容就是用户需要的内容，并不断优化用户体验。

通过两个层面的优化，这个流媒体服务商的用户数量获得巨大增长，营收收入也得到飞速提升。

分析很多成功案例后我们可以得到宝贵的经验，在融合媒体技术体系中不仅要考虑内容汇聚、内容生产、内容输出和终端APP这样一个线性的链条，还需要重视数据的价值，建设一个生产决策和统一运营的平台，从运营层面打通链条里的各个环节，形成闭环结构，帮助我们去理解客户、明确客户对内容的喜好、提升客户对内容的黏性，得以汇集更多用户并提升收入。

基于这样的经验，深思软件提出了基于数据的闭环运营思路，将融合媒体业务运营分为五个阶段：收集、分析、决策、执行、评估，串联起整个业务，形成闭环。

•收集：不断收集每一个客户的数据；

•分析：通过客户行为数据分析，获得用户习惯与内容偏好，获得运营洞察力；

•决策：提供用户体验优化决策、内容主题决策、客户营销计划决策等；

•执行：用户体验优化执行、内容制作与再组织、营销执行；

•评估：获得客户反馈，运营效果评估；

收集过程需要尽可能收集更全的客户数据和在自有多终端平台上的访问历史，例如登陆信息、搜索信息、终端信息、操作信息、打分信息、评论信息等等。能够通过微信、微博的公众开放平台采集粉丝行为，并通过搜索引擎或第三方平台采集用户的其它行为。

所有用户数据将会以客户档案的方式全部存储，并按照不同类型分类保存，以便于作为后续的分析数据源。

获得足够客户信息后，基于数据进行商业智能分析，以便获得用户画像，获得运营洞察力。在常规分析中我们能够获得例如搜索引擎分析、站外广告效果分析、客户访问路径分析、页面热图分析、表单填写分析、用户行为分析等，要支持更精准的客户营销和用户体验还需要提供更深度的分析能力，例如内容价值分析、内容关联度分析、推广渠道效果分析、客户转化漏斗分析等等。

•推广渠道效果分析：

能够统计出平台在各种推广渠道发布的信息带来多少新增用户访问，多少流失用户再访问，这些访问者中有多少比例用户产生了实际的浏览行为，有多少比例用户产生了实际的消费，引起的销售额是多少等等。通过统计出的数据进行推广效果评分和排序，让运营者能可视化方式直观查看推广渠道的实际效果，并能精准定位到每一次推广的效果排名，以此优化平台推广的人力财力投资，提高推广投资的回报率。

•客户转化漏斗分析：

客户在平台的生命周期可以分为很多阶段，例如潜客阶段、初次消费阶段、持续消费阶段、消费保持阶段、需求变化阶段、客户流失阶段，有些阶段还可以再次细分，例如持续消费阶段还可以分为两次消费、三次消费、5次消费等。在整个生命周期过程中，客户数量从上一个阶段转移到下一个阶段理论上是一种递减趋势，因此把这些阶段从上往下排列并以客户数为参考时，就会呈现出漏斗形状，在运营里称之为漏斗模型。优秀的运营能够让阶段转换过程的客户数量损失尽可能小，下一阶段用户与上一阶段相比损失比例更低，让漏斗模型的形状更偏向于长方形。

通过客户转化漏斗分析形成客户转化率的可视化图形，能帮助运营者能直观看出平台的整体运营在哪个环节存在缺陷，并能够在下一阶段开展有针对性的决策。

•产品价值分析：

在客户转化漏洞分析基础上，能够进一步分析出不同类型人群从阶段转移的过程中是什么内容产生的作用，以此统计出对于不同类型人群的内容偏好，以此获得细分人群的内容价值排行，相比于当前大而统的整体排行更有意义。

在明确了不同阶段、不同类型用户的内容价值后，能够把这些内容向前一阶段用户进行推送，引导这些客户更快、更多地向下一阶段转移，提高用户忠诚度。

基于用户的商业智能分析后，需做出对应的决策和执行。在决策执行阶段，经常会出现修改需求确定，但多种修改方案很难确定的情况，因为在用户体验层面，未经检验的方案并不能保证是正确方案。在国外渠道商在做决策执行时非常流行一种A/B测试方式，能够在多种修改方案无法界定时通过用户使用测试的实际数据反馈，帮助做出正确的选择。

例如美国知名流媒体服务商NetFlix研究发现，用户选片时每片平均只停留1.8秒，其中82%用户把注意力给了影片头图，也就是说影片头图对用户是否选择起到了决定性作用。因此Netflix为每一个电影头图都设计出几种风格，然后通过A/B测试确定最优秀的头图，通过这种优化结果让内容转化率提高了20%~30%，提升了用户使用黏性。

关于深思

北京深思软件股份有限公司成立于1997年, 作为高新技术企业，拥有计算机信息系统集成资质，ISO 9001：2000国际质量管理体系认证，国家保密局涉密信息系统集成资质，是IBM、华为、阿里、亚马逊、HDS、Oracle、SUN、EMC等国际企业的重要合作伙伴； 同时公司拥有自主知识产权的“非结构化数据管理平台”，“全文数据库”，“企业文档资料管理系统”等软件产品。基于自主研发的存储及管理技术，深思专著媒体和军队,深度探索并提供符合客户业务需求的云服务产品和解决方案,并广泛与国内外知名厂商、学者合作，为中国新闻出版广电融媒体提供顶层IT架构设计及整体解决方案的综合服务。

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