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编程问答

神策数据丨IPTV/OTT 精细化运营体系构建指南

發(fā)布時(shí)間:2025/3/19 编程问答 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 神策数据丨IPTV/OTT 精细化运营体系构建指南 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

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)劃出希望通過數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的主要目標(biāo)。相關(guān)人員需要通過對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行梳理,解決業(yè)務(wù)部門的各種問題,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)過程中將不合法數(shù)據(jù)提取出來進(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 欄位增加熱門節(jié)目專題,是 IPTV/OTT 行業(yè)常見的運(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”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(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(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。通過更多地依賴于機(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)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据丨IPTV/OTT 精细化运营体系构建指南的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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