大数据如何真正释放媒体价值

文/杨岚钦

大数据在“中央厨房”模式中的开发与应用，使得各媒体更加了解受众需求，得以从生产、传播、服务等环节全面入手，改变传统新闻生产组织形式，促使媒体结构由职能向平台服务转型，最终实现业务流程的扁平化、分众化、垂直化和差异化，增强用户黏性，提高媒体自身竞争力。

传统媒体与新兴媒体融合提速升级，“中央厨房”模式已逐步成为我国传媒业“互联网+”转型的标配。这一模式的特点是一次采集、多元生成、全端（如网站、新闻、微博、微信、客户端、论坛等）发布与覆盖。据公开数据统计显示，目前至少已有55个地市级以上的媒体采用了“中央厨房”的建设模式，包括常见的聚合型（如《人民日报》）和内控型（如《经济日报》）两大类。大数据在“中央厨房”模式中的开发与应用，使得各媒体更加了解受众需求，得以从生产、传播、服务等环节全面入手，改变传统新闻生产组织形式，促使媒体结构由职能向平台服务转型，最终实现业务流程的扁平化、分众化、垂直化和差异化，增强用户黏性，提高媒体自身竞争力。基于此，笔者从当前传媒行业利用“中央厨房”模式实现融合转型的发展现状入手，着重分析如何利用大数据真正释放媒体价值。

传媒行业转型挑战依旧严峻，盈利模式、用户匹配成两大难点

在“内容+平台+终端”的用户交互模式改变和传媒业深度融合两大趋势影响下，“中央厨房”模式只是为传媒业的转型奠定了基础，传统媒体转型挑战依旧严峻。

广告营收占比低且流量日趋分散。根据公开渠道数据显示，2017年，除电台类媒体外，电视、报纸、杂志等传统媒体的广告刊例花费持续负增长，报纸类媒体的负增长比例已接近-30%的同比。而互联网类广告的投入增长迅猛，2012年，互联网广告市场占整体广告市场的比例在16%左右，到2016年接近45%，2017年则超过48%。近十年国内广告收入约占我国整体GDP的0.5%～0.9%，近五年这一数值一直稳定在0.8%～0.9%左右，且呈现出与宏观经济高度相关的特征。假设我国GDP未来5年的复合增长率在6%～7%，而广告收入占GDP的比重相对稳定，互联网类广告比例持续稳定增加态势与媒体类别多元化趋势明显，传统媒体流量和用户注意力会进一步被分散，尤其是对地域性的传统媒体挑战更为严峻。

信息有效匹配度较差，生产、包装、发行等依旧脱节。传统媒体关注重点通常在内容生产环节，但事实上在内容采编环节也会受到各种因素制约（如传播渠道特征不明确、内容受众认知缺乏等），传统媒体对用户的真实需求和互动模式并不了解，内容生产和内容消费者的需求并未有效对接。此外，在内容包装（如形式与编排、设计风格）、内容发行（如传播渠道、传播手段）方面并未建立良好的用户闭环，无法较好地得到用户反馈，并及时给予响应。在这个信息爆炸的时代，各类信息充斥，价值和兴趣是用户关注和付费的两大驱动力，而互联网时代的用户还会看重传媒平台提供的用户体验和交互友好度。对传统媒体来说，如果不了解用户的诉求、行为特征，很难精准匹配出其真正需要的媒体内容，更谈不上用户、产品黏性以及后续盈利。

“大数据+用户”模式，全面释放媒体价值

国外典型媒体的数字化转型案例综述。第一，《纽约时报》：个性化内容瞄准精准受众。“The Upshot”是《纽约时报》针对特定用户群体推出的数据新闻。起初其关注政治经济领域，旨在通过数据分析和呈现，解读复杂政经事件背后的含义；后来开始衍生到其他领域，如体育类、生活类。这一栏目针对特定用户群体的需求，进行内容采编、包装和发布，让用户深度参与并打造出全新的互动模式，更加标榜个性化，让受众通过互动参与，与最终发布的数据新闻产生共鸣，从而产生分享的意愿，提升媒体平台黏性。

第二，英国《卫报》：用户思维导向+全端整合发布。《卫报》实现用户思维导向，通过大数据分析其目标用户的网络使用习惯，结合在目标市场的一手调研数据，准确掌握用户需求。通过对用户互联网使用行为和特点的分析，独创收纳箱（container）模式，即把与内容相关的文字、图片、视频、数据等整合成像收纳箱一样的信息单元/模块，并整合全端资源，进行信息高效发布。

第三，《华尔街日报》：差异化内容定位+内容付费。《华尔街日报》进行用户细分与内容定位，针对中高收入人群提供专业、深度的独家内容；并将纸质版和网络版内容进行差异化定位，纸质版以精简和概括内容为主，网络版以完整信息、外部整合信息（如道琼斯产品资源的新闻报道、专栏文章）以及增值数据服务为主，且网络版比纸质版发布时间更及时，成功实现用户付费与忠诚度提升。

第三，《日本经济新闻》：从纯内容提供商到整合信息服务提供商。《日本经济新闻》（简称日经，Nikkei），业态包括报纸、杂志、出版、电视台、金融信息、数据服务等。在其发展过程中，除传统的媒体盈利的广告收入来源外，还凭借对其受众分析和资源的有效整合，依托“数据库+会员制”的方式，开辟出两大盈利模式：一是B2C模式，Nikkei Net日经网提供精简版信息发布（新闻快讯、网站内容只用主报文章且仅1/3上网），完整信息仅对会员制用户开放。成为付费会员用户后，可阅读全部信息且提供增值服务（如股价数据）；二是B2B模式，Nikkei Needs和Nikkei Telecom，提供收费的商用数据库服务给企业客户。Telecom包括各种经济类报刊的新闻消息、各大企业异动、人事相关信息等商务信息；Needs包括企业财务数据库、市场信息数据库、宏观经济数据库、POS数据库等。

“大数据+用户”模式的打造。根据国内领先的大数据用户行为分析公司神策数据正在服务的国字头媒体和大型传媒综合集团的实践来看，基于用户的大数据分析，可以帮助传媒企业在智能创作、精准传播、数据服务、内容监管等领域，充分把握用户需求与行为特征，从而实现以下几点。

第一，基于用户画像，灵活设置议题。通过大数据技术帮助媒体全面连接用户，构建全面的用户画像。通过受众行为收集，了解其行为偏好，想受众之所想，依据数据分析的结果，以及媒体从业者自身经验来设置自己的“议题”，并能够预测新闻发展的趋势，持续挖掘新闻信息更深的价值。同时，可以帮助传媒企业负责广告投放/流量变现的部门，实现基于海量用户的智能匹配、精细化运营和营销广告的规模化投放。

第二，千人千面，个性化推荐实现内容和渠道的双融合。通过媒体各大平台或客户端的用户行为数据，打通内部业务系统数据（如“中央厨房”数据），并与外部数据结合，进行用户分群，对不同特定群体用户进行精准化、动态化、即时性的推送，实现用户标签与内容标签的精准匹配，强化用户的参与感，提升用户的满意度，增加用户黏性。

第三，全面掌控内容传播效果，不断优化运营，形成完整闭环。无论运营效果和营销广告ROI（即企业从一项投资性商业活动的投资中得到的经济回报），帮助传媒行业多维度分析结果，为广告投放负责部门提供有力的结果数据，帮助产品部门不断改善用户体验，不断优化其盈利模式和营销策略，调整运营方向，构建良性的用户生态系统。

对构建传媒业“大数据+用户”的几点建议

新媒体时代，大数据、AI帮助传媒行业直接连接新闻生产者和用户，以数据为源动力，推动数据和技术驱动内容策采编发以及用户系统再造和商业模式重建，通过用户洞察实现跨部门协作联动平台，不断提高新闻内容的深度、速度和精度，支撑全面、及时、准确的新闻生产传播。与此同时，传媒业在“大数据+用户”模式构建时需要注意以下几点。

数据采集的合法性、准确性与时效性。首先，国内和国际上对用户数据的使用都有明确的法律法规要求，传媒企业在进行大数据和用户行为数据的采集上，尤其是用户数据涉及个人隐私时，需要有明确的界定和合规性的考虑；其次，数据采集需要兼顾不同传播渠道数据准确性和时效性，只有准确性和有时效性的数据，才能更好地辅助主体进行业务决策。

大数据分析平台的开放性与整合性。在构建大数据用户行为分析平台时，首先需要打通全数据源，一方面是传媒企业自身全域数据的打通，包括官网、APP、微信微博、H5、图片、业务数据库、外部数据导入等；另一方面，需要强调多维度、细粒度数据，即把用户行为相关事件的维度、属性、字段等都进行采集。“中央厨房”已成为大多数媒体的标配，基于此，需要考虑其与现有业务系统的开放与整合。

不同平台定位与精细化运营。如今，媒体行业发展已进入精细化运营阶段，因此需要建立起以用户为中心的设计与数据驱动的产品管理意识，从而针对传媒集团不同的业务平台、不同的目标受众及行为特征，进行差异化的定位和精细化的运营，帮助传媒企业实现盈利能力的构建与提升。