5G时代中OTT新局面| 酷开网络赵磊:数据助力大屏运营新价值
流媒体网| 2019-08-15

  【流媒体网】消息:随着5G商用时代的即将到来,OTT 终端和用户活跃度的稳步提升,大屏运营价值已经迎来爆发时期,“客厅经济 2.0”时代正式开启。根据勾正数据显示,截至 2019 年第一季度 OTT 大屏可运营户数为 1.95 亿户,未来 3 年 OTT 可运营终端数量仍将持续增长,预计到 2021年将达到 2.6 亿台。

  8 月 15 日,由勾正数据联合国泰君安证券举办的 OTT 趋势研讨会——5G 时代中 OTT 新局面在深圳顺利召开,共同探讨 OTT 产业拐点、展望产业运营趋势,挖掘 5G 时代的投资新机遇。会上,酷开网络技术总监赵磊进行了主题为《数据助力大屏运营新价值》的演讲。

  以下为演讲全文:

  大家好!我是来自酷开网络的赵磊,今天非常感谢主办方,感谢邀请,能在这里跟大家做一个分享。

  今天跟大家分享的主题是“数据助力大屏运营新价值”。数据在发展的过程当中,大家对它的比重和产生的价值是越来越大的,所以把一些经验和想法跟大家做一个分享。从勾正数据的统计中可以看到,OTT电视的发展是一直非常不错的,包括可运营的用户数,用户的平均关注时长,这些发展都是一直持续向上的。这得益于这些年在产品当中做的一些形态和创新。从最开始的互联网时代,经过一段时间过渡到智能电视时代,到现在咱们经常听到的AI大数据时代,都是通过互联网技术把电视和家里的各种设备连接到一起,都是通过AI语音技术,替代了主观的遥控器,实现了直接的交互,那么通过这种个性化推荐为用户生成定制化的电子节目单,就这些变化使得用户对我们的认可度大幅增长。

  同时也让OTT电视成为TV端的主要流量入口。那么这个入口具有什么样的价值呢?我认为这个入口的价值是在于它的屏幕。准确来说应该是AI赋能之后具备高效交互能力的评估价值。其实,前段时间我不知道大家留没留意到有个新闻:AI技术已经通过图灵测试,它一端是一个机器,然后另一端是人工直接打电话,就是打电话订餐,已经分辨不出来对方是机器还是人,所以我们觉得通过AI,这块屏幕能够被发挥出更大的价值。

  这可能就要谈到两个概念:一个是公屏,一个是私屏。私屏概念很好理解,就是手机,通常都有密码保护,面向的是每个人的隐私。可以把它理解为一个时间的概念,就是它满足的是一个即时性的产品需求,就是随时随地上网专业地去做。那么另外一个概念的话就是公屏。公共屏幕它可以是一个空间的一个概念,就是说它需要提出一个特定的场景才能发挥价值,面向的是咱们每个人在公共领域内的一些需求和一些属性。就给大家举个例子,比如说办公室,工作场地,有时候买一个电视来投屏,这就是一个场景。第二个户外也是一个场景,再有家庭能买一个电视。所以说这些都是场景化公屏的概念。最熟悉的应该是家庭,那么家庭当中的话,通常在客厅里有一个核心大屏,把家里的设备都连接到一起,其实更重要的一点是它有一个非常便捷的交互方式。有了这两点,它可以实现一个信息的双向沟通,那么它其实就成为一个真正意义上的公屏的一个生态。

  那么这块屏幕它除了满足每个人的个性化观影需求之外,其实还有另外一个价值:它满足的是一个家庭中多人的需求,甚至说可以提升家庭中关联关系的一些联结,可以提升家庭幸福感。比如说现在一些应用场景,体感的这种游戏,效果不会比两个人之间联网对战超过很多。再一个就是电视中有很多沉浸式的影片,通过内容打动了在观影的全家人,大家一块决策去哪吃饭或者去哪里去旅游?这种共同决策也是提升家庭中的幸福感。再有就是家里面来客人基于电视制造一些话题,请大家针对这些话题去讨论。这些都是客厅大屏可以做到的,是对公屏这种概念的屏幕可能的一些独特价值。

  那么如何发挥它的价值上?我们认为第一点就是,你要了解你的用户。数据精细化,甚至说是全量的数据精细化,是一个必经之路。这些其实还不够,还需要数据融合,比如说我们面向的场景有非常多的不同领域,每个领域都有自己非常独特的数据,那么数据的融合也是一个方式。其实这个概念不是一个全新的,因为今天大家就听到的跨界大融合、交叉,本身都是这个概念,也就是说互联网和金融结合形成了互联网金融,互联网的线上和线下结合形成了新零售。那么在OTC领域中的数据精细化、数据融合之后,一定要注意新的商业模式文件,这些对话用户的新价值。

  2018年,我们做了一些研究,我们把厂商数据,合作伙伴的数据移动到美国,使用设备信息、位置信息、偏好、人群、人群之间的关联关系,放在一个整体结构中去挖掘,发现了很多非常有价值的成果,我们发现用户的家庭是分场景而且分时的。而且我们看到很多宏观规律,当你精细到了微观其实是不适用的,比如说办公室,我们看到所有写字楼中,公幕的用途主要是用于投屏和办公会议,那么它对于电视的功能性增加,它对广告不发展,反而去推动一些教育类的活动,甚至是一些美食类的广告,点击率比较高。

  那么像家庭场景中我们经常接触的美妆行业,只对女性,发现在家庭发展中,尤其是黄金时段和黄金时段之后,面向这种两口之家或者年轻的家庭,会发现男性的购买率也是比较高的,因为它会作为礼物进行馈赠。所以它和宏观规律是有差距的,后面的话我们提出一个叫目标家庭Target Household的概念,就是我们面向的不再是TA,而是面向整个家庭和家庭成员间的各种关系,所以发现这些精细化之后,可以发挥新的价值和新的模式。

  回到今天的主题,超越客厅经济如何运营的新价值,我觉得这个时间点在现在是可以具备的,而且基于数据赋能之后的数字化研究方式,是可以赋能到用户价值挖掘,形成新的运营体系。就这个体系的话,从内部来讲,需要一个品牌的闭环,而且它不单单只针对我们所说的用户运营,其实广告是一样的。因为广告和运营本身做的事都是数字化营销,数字 化营销完成从用户从获客到活跃到留存到转化,再到自传播的一个完整的过程。

  所以说这个里面的话需要我们从用户的洞察到细分再到复察,甚至通过科学的模型对你的投放效果进行评估,这是要形成一个完整的闭环,但这个闭环不是一簇而就的。下面这些小模块是我们经过这么多年的沉淀,形成的一些底层的支撑体系来支撑我们做升级合一。那么有了这块支撑,我们在今年9月份把我们的运营系统做了升级,升级到我们新的智慧运营体系。其实它的变化大家可以看到,就是我们在基于我们数据中台的运营体系基础之上,通过数据结合我们的DMP数据管理平台和CDP用户数据平台两个数据的支撑,以动态加强画像的方式,以家庭作为精细化进行投放,同时以大屏指数产品将用户的周期性规律进行挖掘,实现一个效果验证,形成一个闭环。那么向上的话我们的AI增强技术主要在算法里面做增强,比如我们的视频D,我们把影片的内容、语音,甚至字幕,甚至到短视频,然后进行挖掘,成功提炼出更加精确的标签,形成一套智能标签体系。它是基于人工和机器直接打标签,各占50%的方式,通过用户的行为来实现标签。

  后面的话像自动化编排,我们有很多运营活动,现在我们小幅活动基本上都实现了自动化编排,不再需要人工,我根据历史上的经验推测,这种人群杂志活动效果会更好。那么最后实现一个个性化推荐。官方推荐,我们也是基于传统的协同过滤,然后逐渐的比较新的VAE-CF这样的系统构成方式,增强了原来的推动效果,所以整个数据的赋能之后,让我们可以做到家庭场景的一个识别,最后可以得到效果。那么人群的精准复杂投放策略,以一个评估体系,包括活动编排,个性化推荐,最后数据的分析,模型预测,就整个这套体系,我们通过这套体系形成了一个以机器挖掘为主,辅助人工决策的一个过程,将我们原来的用户运营的价值和效率至少提升一倍以上。

  那么后面就是我们项目的一个底层支撑系统,其实下面刚才看到数据起到的作用是什么?其实这张图。一个数据要解决两个问题,一个就是说我们如何描绘复杂因素,另一个就是如何根据用户的周期性的规律,建设一个可以衡量效果的一个方案。那么这里面我们基于我们的底层的数据形成的家庭方向,通过我们的DMP能做出来,那么触达之后的话通过出产品洞察用户的这种规律,然后沉淀到我们的CDP当中。这里面的话机器学习助力了我们对很多线索的发展,形成了这样的思路。

  展开来讲的话,DMP体系是基于我们底层的数据的中台,把数据进行了资产化和精细化。由于数据的标签化之后形成了精细的一种脱离度,那么支撑我们投放,其实它更重要的一点就是来看看空间的数据源头的DMP,我们和第三方和数据源头第一方DMP这种融合打通。因为这件事情的话其实会给我们带来一个根本的改变,就是前置,数据前沿的研究平台,因为以前我们很多投放是建立在我源头并不清楚的情况下,我进行一个投放,这个时候如果能保障数据的效果和投放结果的效果的话,能在途中增加大量的监测,但这个难度是逐渐上升的。如果我数据进行了精细化之后,我可以在策划阶段请求数据融合,把你的验证和检测放到更前面的规划,那么这样的话在投中的过程当中,我们的技术难度和效果损失就会大大减少。

  第二个就是我们的指数平台,指数平台的话是他的逻辑也应该清楚,它是基于如何对用户做转化。基于我们经验,我们把用户的有效关注时长,按照沉浸式体验、路径交互、活动参与这三个完全不同的领域,同时辅助于家庭的不同的家庭的细分的场景,辅助于数字营销的各个环节。需要关注的一些方式和方法,也就是我们常见的三种增长方式,还有指数型体现的用户观影的构成规律,还有经济发展资源,然后形成一个完整的一个活动策划体系。所以有了前面的这套支撑,我们就把我们的整个智慧我们称之为智慧营销,包含运营包含广告,它的流程可以变成现在的样子,就是从头目标的设定来到投放监测,一直到效果图形成一个闭环,而且更重要的它可以形成一个迭代的和迭代改进的一个地方,而且随着你投放次数越多,你会看到从用户角度,他了解你的产品,引起兴趣,形成偏好,再到形成购买意愿,再验证的复杂结构形成二次购买也是可以支撑这样一个体系。所以说这个是我们通过数据以及我们的AI增强技术,在我们发掘用户新价值方向做的一些实验。

  最后就是展望一下未来,其实数据的价值不单单体现在一个数据源,它是需要我们在OTT整个行业形成一个彼此互联互通的一个数据生态,但是每个人站在自己不同的领域,提出有价值的数据,形成了融合,才能够助推整个OTT行业的发展。那么我们也想在未来的话,能够跟我们OTT的合作伙伴一起建设一个融合联动的数据平台。这里面的话常见问题估计会有下面三个,这个也是我们在做数据融合的时候,探过的一些路,比如说价值问题,大家很多说我价值怎么衡量,要不要开放?其实价值成长本身非常简单,但是衡量基于数字,数据资产起来的,比如说当你的数据形成了自然化,形成了标签化之后,那么你的价值变成什么了?

  然后是管控问题,主要涉及到安全。那么安全问题主要是基于企业是否有一个非常明确、非常有效的训练和健全机制,有了这个机制之后,我们可以实现一个数据的安全管控,那么在交易过程当中是可以辅助于我们的数据类型,对交易过程还可以使用目前比较新的数据黑盒。

  数据黑盒的概念,大家可以这么理解,就是我们在一个小黑盒当中,每个人把自己的数据放在黑盒中,彼此都不理解,然后我们根据前面讲到的数据资产化形成的标签库,写一个开源的程序,大家可以来使用这些数据,结果进行脱敏,大家确认之后可以直接拿走,但是原始数据是不会直接拿来使用。所以说通过这样的方式,我们就可以实现了一个安全的数据管控。

  最后就是数据质量,数据质量其实本身它是一个科学监测体系的事情,我们希望在质量方面一定要经过科学方法的验证,比如怎么去验证你的质量以及投放状况,这些都是基于统计学的规划。所以说有了这几个方向,我相信在未来的1到2年内,可以看到更多融合后的数据的归集领域的生态出现,助推我们有更多的附加价值。所以这就是一个报告的整体内容,谢谢大家!

责任编辑:李平

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