【西安论道】上海电信汪科科:构建以中央数据厨房为核心的大屏智慧运营体系

流媒体网| 2018-05-10

　　【流媒体网】消息：随着OTT终端保有量的增长，其营销价值逐渐显现。开机广告、贴片广告、中插广告、智能识别等个性化、定制化、场景化广告形式层出不穷。聚焦大屏营销新机遇，全方位掌握广告主痛点，以实现大屏营销价值最大化。

　　5月9-10日，以“聚合跨界力量，变革视听未来”为主题的流媒体网第十五届电视新媒体高峰论坛在西安举行。在10日下午的“大数据、大广告、大营销——IPTV/OTT大数据价值高峰论坛”上，中国电信上海公司大数据产品经理汪科科进行了主题为《构建以中央数据厨房为核心的大屏智慧运营体系》的演讲。

汪科科.png

　　以下为演讲全文：

　　结合今天分论坛的主题，我今天想以“如何建立以中央数据厨房为核心的大屏智慧运营体系”的角度来分享下我们在数据赋能运营的思考。主要从“找到问题、分析问题、解决问题”三个部分展开。

　　为什么今天要分享这个主题?主要愿意是结合我们今年在杭州举办的大数据运营培训班的一些反馈意见来展开。在这次培训中，很多来自广电、IPTV、OTT运营商的同学在接受完培训后，都非常认可和接受数据驱动运营的模式，但最后会落到一个问题，究竟怎么在自己的实际工作场景中来落地数据赋能？那今天借助论道的场合，我对这个问题给出了一些自己的思考，供大家讨论。

　　首先，从“找问题”这个部分来看。IPTV现在已经进入到了必须强调“精细化运营”的阶段。同样借助工信部的公开数据，截至2018年3月，IPTV全国已经拥有了1.3亿的用户规模。但是，这个基础用户快速增长的用户红利时代正在趋于结束。遗憾的是，从去年开始，一味强调基础用户数增长的声音在今年却依然回响在各大运营商和新媒体公司对外的业绩报告中。在这个阶段，我们必须要开始警惕这样一个片面强调IPTV基础用户数规模的“数字陷阱”。 IPTV用户数据的增长去年连续讲了一年，但今年还在讲这个事情，这个时候其实已经有问题了。今年的论道，整个大屏产业其实更希望听到在如此庞大的用户规模基础上，如果有效的提升一些包括“开机率、用户活跃度、商业模式创新和整体收入规模提升等”的关键运营指标的方法和经验分享上。

　　所以，在今天下午我的分享上，结合这些需求我希望能以“知其然，更应知其所以然”的角度来讨论一下，如果用大数据赋能运营的角度来进行智慧运营的方法上。

　　如上图所示，我们可以看到“大屏平台运营”的商业模式是通过将“视听内容、新用户、增值业务合作方”持续注入平台资源，然后平台通过对进入平台的存量用户进行运营的方式来获得多模式、持续性的商业变现。这就像种庄稼一样，平台运营方通过将各类资源充分整合，根据平台上的用户需求，打包成各类产品和服务提交给用户。

　　不同于目前大部分运营方进行的简单的用户流量收割模式，智慧运营是实现价值的可持续性公平交换。第一就是在合适的时间和场景下，以用户接受的方式将平台整合的内容和增值服务进行推介。你在这个平台上和用户做生意，用户交换的是他的时间和金钱，你交换的是这个品牌所提供给你的内容和服务，当交换双方在平台上实现可持续性“握手”的时候，这个平台才能进入一种可持续的变现。第二我们要对用户内容、增值业务和广告进行全周期的数据化运营管理，来实现存量用户流失预警、沉默用户付费激活、提升付费用户ARPU值和开拓更多包括后向广告和数据变现的主要营收指标。第三我们需要解决的是如何在有限的资源基础上，能更高效的提升运营的投资转化率。这里有两个比较关键的问题，首先是如何在恒定流失的时间资源里，用有限的EPG页面资源给用户更个性化的推荐；然后是如何用大数据驱动的人工智能方式，来解决当前运营团队人员不够的问题。

　　如果大家都能接受数据赋能运营的模式，那首先我们需要了解下大数据运营需要具备的三个基本条件：“数据搜集存储、强大的数据处理和计算能力、数据运营思维”。结合我们今年大数据培训班的内容，我们着重提到这个很核心的数据运营思维，你首先要建立一个用数据驱动运营的思维，后续才可以逐步落实。而在数据赋能运营团队里，大家要关注的团队人员的能力构成方面，既需要有丰富的实际业务经营能力，也需要有一定数据分析、指标管理的运营能力。

　　接下来我介绍一下数据运营的三个基本流程。

　　第一步是数据，做智慧运营，我们通常说“无数据不运营“，首先要养成对数据的常态化搜集，没有维度丰富的各类数据支撑是无法开展运营工作的。

　　第二步是在多元数据中进行交叉和分析，并找到其中的规律，当你有数据，看懂数据之后，利用这些数据做决策。比如：很普及的一个问题，在一个星期六的上午，你在EPG首页究竟是推荐电影、电视剧还是卡通视频内容更获得更高的ROI投资回报。用普及的AB测试数据运营思维，你可以用历史的同时端数据进行回溯分析，也可以连续在不同的周六上午时段，分别对不同的上述三类内容进行投放测试实际的转化率和付费数据的跟踪。我们希望在有限的页面资源里，给尽量多的人投放他最有可能产生商业转化的内容和产品。因为所有的资源里面，都要实现资源的最大化价值。

　　第三步其实就是当你有数据，并且做决策之后，这个流程没有完，闭环的数据就是反馈。这个反馈机制很像广告里的监播报告，任何一个大屏广告如果没有一个公正客观的数据监播机构提供反馈报告来进行广告投放的结算货币，你的广告就会很难大规模的打开4A的广告市场。在实际的运营过程中，这个反馈非常重要，你做的任何一个商业决策或者运营的决策，在实际的过程中，都要回溯每一步的数据，然后调整所有的商业决策或者营销策略，所以要用数据指标体系全程监测这个过程。这三步是做智慧运营的团队必须知道的常识。

　　当我们回到实际的数据运营管理工作时，通常会用一种叫CSPPB模式的方法论来管控整个用户生命周期，所有的用户从到来到停留，到第一次付费、第二次付费，甚至想离开，每个步骤当中，其实是管理用户在这个平台的停留状态，根据每个停留状态决定怎么干预。当用户第一次出现付费的时候，你应该关注，用户进来的时候我们要观察，用户从那些渠道进来等等。比如我们搞了营销活动，这个营销活动可能放三个页面，我要知道哪种营销方式，哪个入口导流让用户转化数据最大。另外是这些用户关注什么，买我包的用户，对这些用户有一个判断，你发现定包的用户画像和之前不一样，就要修整自己的画像。还有就是用户是新用户还是老用户，这都牵扯不同的导入策略。此外还有持续，线下和线上的运营，经常出现脱节。第一次用户安装的点是最好卖包的时候，终端的接触在营销中是非常重要的一个点。

　　而在我们通常说的“内容运营、产品运营、用户运营”的三层次运营中。关于用户运营是比较核心和高级的阶段。我们建议关于围绕以“用户在时间和钱”上两个维度划分的四用户象限中，积极开展用户智慧运营管理完成用户在不同象限的迁移。

　　在普及了用户运营的各类思维模式和方法论后，我会大家一个数据赋能的智慧运营体系的建议方案。什么叫中央数据厨房?结合上图，我们可以从左到右的看一下整个体系的结构。

　　第一类是客户的基础信息数据，用户叫什么名字，身分证号码是多少，住在那里，这些信息背后都是大量的增值数据，从身份证号码可以看到这个人是男女，年龄，籍贯，这是用户数据非常重要的标签。还有从行为出发，用户的开销户、开关机、页面浏览、点播直播回看还有增值业务收视行为数据等。还有一部分就是帐务消费数据，是非常重要的标签。大视频大运营时代，要注重用户的视频需求，不仅仅是IPTV。

　　第二个是SKU数据，我们在平台上用批发价采购了一批内容向用户销售，这是原始的内容运营模式。但在数据层面，你必须要在这些片单的原始数据上要补充大量的基础标签。一部电影需要知道导演是谁、主演是谁、年份、豆瓣评分等等、这些数据都要补上，因为你以后做运营如果没有标签的数据根本没有办法做。

　　第三个是第三方数据，就是爬虫数据和外购数据，这个是对现有的一手运营数据和基础知识库数据的重要补充。

　　在完成了这三大类数据后，中央数据厨房首先是对这些数据进行采集、清洗、存储、管理。首先把数据收上来，清洗干净，第二个过程就是把设备SKU用户访问数据匹配建模，形成用户多维标签体系，这些数据可以用来支撑时间、栏目、用户定向的用户分类DMP管理。

　　接下来是输出，整个中央厨房加载完以后输出什么?大数据的核心就是找人，找完人以后第一个就是画像，第二个是输出清单，做好三个方面的工作。

　　第一个是精准营销。分为两类，首先是前向付费内容销售，就是付费节目包还有增值业务产品销售，还有一个就是后向的广告。培训的时候很多同学问我大数据到底能解决收入指标的生命问题。我们认为可以有效提升商业变现模式，原来你只是想到卖付费包，但是除了付费内容销售外，数据赋能还能帮助我们开拓精准后向广告、数据收视率变现模式。当你把商业模式不断的延伸的时候，你在收入指标的压力其实会减少。

　　最后一个问题很现实，这些东西怎么落地?我们做过一个调研，大数据运营分成四个阶段，大家可以自己想一想现在处于那个阶段，第一个阶段是没有数据驱动，没有数据采集也没有数据赋能；第二个阶段是数据报表，比如每天邮箱里面收到的各种月报、周报；第三个是数据分析体系做决策方案；第四个阶段就是大数据应用。