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媒体行业大数据解决方案

媒体行业发展面临的挑战

大数据时代,媒体面临四大挑战。其一,如何对每日海量的数据进行采集,并对海量的文本信息进行梳理,最终形成有逻辑的数据资产,为自身发展提供数据支撑。其二,以用户为核心的用户体验以深入媒体未来的发展方向,如何能够快速、精准、全面的洞悉媒体受众用户需求,将成为媒体市场价值的衡量标准。其三,面对海量的媒体信息,如何帮助用户快速准确的获得需要的资讯,已成为媒体必备的能力之一,通过个性化信息服务能力实现忠实用户的不断递增。其四,媒体企业急需掌握自身受众的传播情况,并对自身运营模式进行优化改进,进一步完善媒体企业自身竞争力,掌握媒体行业市场发展的最新动向。


媒体行业大数据发展目标

面对“互联网+”和大数据时代,信息爆炸式增长之后,媒体形态也就面临变革,数据驱动媒体发展与转型成为了最有效的方式之一。大数据对媒体的战略决策能力给出了新的方向,媒体要能够适应新的信息生成方式和传播方式,通过新视角新思路进行战略转型,通过大数据技术手段进行生产、分析、解读数据,针对不同用户特点形成个性化和专业化的服务,为用户提供分众化服务和体验。

1、数据挖掘+产品差异化

面对大数据时代,从传播学角度来说,数据挖掘是对海量用户媒介使用痕迹通过机器进行分析,并从中发现用户行为特征;从传媒业来说,数据挖掘是通过数据分析了解用户的媒介接触时间、地点、方式以及用户的兴趣偏好以及喜欢接受资讯的方式等,从而以合适的时间、地点和方式向用户提供有价值、有意义、符合用户需求的资讯。

大数据时代的媒体产品必将更加人性化和社会化,媒体产品差异化是大数据时代的一个关键特点。如何满足不同用户因个体心理因素、文化背景、生活形态、宗教信仰、消费行为模式及外部传播环境的需求,提供有价值的内容和服务,并且能够为用户提供更高的附加值才能拥有用户,占领市场。

2受众需求与媒介接触点整合

随着用户生活方式的多样化、用户需求的碎片化以及媒介渠道的多样化发展,需要大数据手段才能了解媒介在什么时间、什么地点与用户进行接触,这个接触点处在什么场景,媒介扮演了什么功能,分析媒介与受众进行沟通中的重要接触点,掌握如何在合适的时间、合适的地点,向合适的受众传递合适的信息,提高媒介的到达率和展露频次。

同时,如何将用户需求与媒介接触点进行整合,将是媒体持续发展的基础。也只有将受众需求与媒介接触点有效整合,才能在精确描绘目标用户生活方式和行为规律的基础上,提炼出有价值的媒介接触点,并根据接触点的竞争激烈程度、自身优势、受众规模、所需成本等因素综合判断各个接触点的优先顺序,整合设计媒介的关键接触点,打开新的“机会窗”。

3、核心能力+资源整合

面对大数据时代传统媒体要充分利用自身的数据资源优势,通过合理的资源整合强化自身数据资产价值,凝聚自身核心能力,实现强化自身竞争力的目的,从而能够根据市场情况的变化,及时、迅速地调整发展方向、经营重点,扩大在行业领域中的市场地位。

4、以数据融合作为业务创新发展的指导

面对专业化媒体与社会化媒体互相侵入和融合的发展现象,社会化媒体将成为专业媒体的一个核心部分,如何将专业化媒体原有的业务、产品、服务与社会化媒体所关注的个体用户进行拉通、匹配、个性化服务,需借助大数据技术能力,进行数据融合,最终实现以用户为核心的全媒体价值体系。


百分点媒体行业解决方案

大数据时代对媒体产生了巨大的影响,随着科学技术的发展媒体的社交性、互动性、智能性增强,媒体融合成为媒体未来发展的方向,社会大众在媒体内容生产中的导向作用不断加大。专业媒体、社会化媒体日益成为重要的数据来源,媒体每日产生的大量数据已经成为极有价值的社会财富,对媒体数据资源进行数据挖掘,将更加深入地探寻信息传播规律和社会发展规律。

大数据时代,信息的内涵已不仅仅是消息等新闻,而是多种多样的数据。媒体行业是数据的重要生产者和应用者,在互联网时代媒体的一切活动都离不开大数据。面对媒体受众大数据蕴藏着巨大的挖掘价值,通过浏览行为轨迹、浏览偏好、浏览特征等信息可以了解用户的兴趣和需求,更有针对性的生产资讯,以高附加值的资讯内容吸引用户,同时为媒体营销带来更大的效益。

1媒体受众用户画像

通过构建全方位的媒体受众用户标签体系,数据整合和拉通,构建完善的用户画像信息,并对用户画像信息进行深度分析,多维度的浏览与分析用户的360度全方位的信息。同时根据用户特征如地域、年龄、兴趣等进行聚类分析,实现对用户的分类,研究特征用户群的价值分析。

全方位无死角的用户触点整合和拉通

能够从众多的数据源中获取各类型媒体用户触点数据,实现数据源与外部数据的有效融通和整合,实现对可见的数据源包括:所有子媒、子刊的应用网站及APP客户端,微博、微信公众号等触点数据整合与拉通。

360度的媒体用户画像和统一标签体系

通过对内外部数据有效融合拉通,建立具有媒体特色的统一标签体系,形成媒体用户画像标签体系,同时也需要建立媒体用户内容/产品智能标签体系,构建用户360度的画像,实现多维度、全场景的标签体系。

2、文本语义分析处理

百分点企业级文本分析平台为企业客户提供一站式的商用文本分析服务,赋予企业文本分析的能力,满足企业个性化、复杂、频繁调整的非结构化文本分析需求,帮助企业对文本进行挖掘和结构化。可视化结果展现让您瞬间获取商业洞察,挖掘海量的商业价值,譬如舆情监控、消费者分析、品牌分析、精准营销等等。适用于零售、金融、家电、汽车等行业的企业客户、政府机构、以及各种合作伙伴,为企业提供了坚实的解决方案,让您发现并揭示那些前所未知的模式、情感和联系。

3、运营洞察分析

改善客户端或网站的运营策略,提升用户体验和运行效能

通过对用户的各项访问数据的挖掘分析后来展示网站、客户端运营情况,调整网站、客户端的运营策略;通过用户操作的行为习惯,并进行分析优化,提升用户体验,扩大用户增长率。

用户满意度反馈分析,优化产品经营决策分析

通过对一定时间内的产品经营推广,用户群的推荐,广告投放后实际效果反馈数据进行分析,从而实现进一步训练和优化分析算法模型,更好实现对用户价值的挖掘,提升产品收益,从而构建产品收益的良性、稳定的产品运营保障生态机制。

4、受众渠道传播洞察分析

对媒体渠道传播能力价值进行分析,了解各传播渠道特点,掌握各传播渠道下受众情况。

转载渠道转化分析

对转载相同内容的不同渠道进行对比分析,通过分析不同渠道该转载内容的总点击量、点击用户总数、停留时间、退出率等行为,识别高质量的转载渠道。

转载渠道用户画像分析

分析转载相同内容的不同渠道用户特征,找到与本转载内容受众相契合的渠道。

转载内容与其他内容的关联度分析

分析浏览了转载内容的用户,一般还阅读了哪些内容,为内容运营提供参考。

客户案例