用活内外数据拓展收视市场

叶慧斌 许斌

用活内外数据拓展收视市场

叶慧斌 许斌

一、用好内部数据 精耕“自留地”

这里所说的内部数据，指的是广电网络内的用户和互联网上的相关视频用户数据的集合。对于广电网络内的用户，我们可以借助收视率调查系统来进行收集和分析。而电视节目和相关视频的网上用户如何找到呢？可以通过以下途径获取：1.为电视台开设的网站建立数据库。2.通过搜索引擎获得。3.购买外部数据库，或从广告网络和社交网络得到信息。受众在访问时所产生的数据可以准确地帮我们找到想交谈的对象。我们可以通过相关平台，得到想要的更多信息，也可以向对方传递有针对性的信息。

第一，广播电视网内数据的利用。收视率调查数据的应用，应当致力于完善分析系统，开发个性化软件，提升数据分析能力。近年来，央视索福瑞与尼尔森公司成为电视市场大数据收集与分析领域的两大巨头，占据了较大的市场份额，其调查数据在国内具有一定的权威性。尼尔森公司的调查分析和产品开发既为媒体量体裁衣，又按照客户的实际要求设置调查方案，在拥有国际上广泛认可的收视数据调查产品的基础上，又可以为电视媒体提供详细、准确、个性化、标准化的数据。

内部大数据应用可以通过分析，轻松地找出黄金时段与非黄金时段、节假日与非节假日及其细化时段的收视偏好和需求，分辨出不同形态、不同内容节目的市场表现，监测到受众合理流动的区间和基本规律，用以指导节目研发和日常节目的运行管理。着力开发和充分利用分析软件，把受众喜好进行细化，把节目形式、内容与受众特点进行对位；把重点受众和收视影响力进行对位，明晰重点受众的市场价值，为进一步拓展市场创造条件。央视国际网络无锡有限公司制作中心总监周兴指出，他们在视频节目大数据研发实践中发现，“经验主义害死人”,有很多媒体人策划时认为采用了受众喜好的节目表达方式，但从运行后的数据上看，用户并不买账。采用舆情监测与大数据分析业务的方法，可以在节目制作源头引入数据分析及预测，形成独特的“视频大数据研发”模式，改变传统“拍脑门”节目研发方式，通过大数据对内容、形式、风格做细致入微的拿捏，实现与受众需求的先期对接。

第二，互联网、移动终端大数据的收集和利用。运用大数据进行电视受众分析，可通过整合电视媒介与互联网在线视频网站的资源进行综合分析。对电视媒介在视频网站和移动终端获得的数据，以及微博、微信、QQ等交流平台的反馈信息进行整合，通过分类、统计、比对、提炼等方式进行精确的量化分析；通过受众关注节目内容和形式的倾向性认知，准确探测节目发展趋向的受众预期，聆听强化节目特点的独到见解，为频道和栏目的品牌影响力的提升提供重要依据。受众诸多的收视诉求和价值取向明晰之后，从根本上为节目研发和运行管理提供详细的数据支撑，提高决策的科学性，减少盲目性。

媒体不妨借鉴一些商业银行的做法，将先进的Web日志分析工具应用于电视受众分析，通过非结构化数据的解析，使之变成便于分析的结构化数据，并且将其与系统内收视分析数据库中的客户信息进行整合，对电视受众进行上网行为画像，探明其感兴趣的节目。根据对日志数据的漏斗分析、相关性分析和重要指标构建（如节目收看停留时间、收看节目的持续性、收看的方式和时间、重复收看的次数、偶尔收看节目客户等指标），梳理出节目内容优化方案和播出时段、网站收看路径，为媒体节目创新、服务优化提供明确的目标。广播电视网内以户为单位，所以网内大数据的利用基本单位只能到户，而互联网和移动终端的利用可以精确到个人。互联网、移动终端应用大数据，通过对所展现的各类不同人群的收视需求进行画像之后，研发对象性节目，为分众传播提供重要依据。

无论是广电网还是互联网，只要有了测量指标、基准和时间期限，就能制定切实可行的目标。国内较大的利用大数据进行电视节目调查、研发的机构，已经实现了从数据采集到数据过滤的一体化服务，系统日均数据采集量超过1000万条，运用技术手段进行数据去重、清洗、分类、提取等环节之后，数据分析师会进行建模，然后通过大数据分析系统，将结果以可视化的形式呈现。这为电视节目精准定位、分众研发和高效运行奠定了良好的技术基础。

二、用活外部数据 巧种“拓荒地”

这里所说的外部数据，指的是目标受众和潜在受众的大数据。互联网数据体量庞大，有效利用电视收视以外的数据，弥补内部数据不足，拓展内部数据的应用空间，找出内外部数据的结合点，是大数据应用的关键。而要实现这一目标，必须在建立外部数据库的同时，采用一定的方法发现、跟踪和锁定营销目标，捕捉群体性、时尚化的受众新需求。

锁定营销目标也是调查潜在受众的过程。通过四大动作进行潜在受众定位：一是媒体策划，详细了解特定媒体客户的个人资料，从这些客户的信息中找到与目标受众相匹配的对象。二是地理位置目标，了解目标受众的详细住址。三是个体目标，通过本人相关信息或者网络COOKIE接触到目标受众。四是固定样本，固定样本代表一群受众，固定样本往往是调查工具，但很多大规模的样本本身也可以作为目标对象。在发现潜在受众过程中，我们可以充分运用搜索、浏览工具寻找我们所需要的对象。我们对这些目标受众有了足够了解之后，可以有针对性地与他们交流。

采用广播电视网络，电视媒体基本上无法获知一个没有进行有线电视开户的域内住户的收视需求，而且电视节目的网络观看不计入收视率。所以，业内人士对外网的收视拓展积极性不高。但我们必须清醒地认识到，通过互联网加强电视受众研究，对于发现潜在受众、留住现有受众具有十分重要的作用。其一，客户在互联网登记的各种信息能给我们提供诸多有用的导向。通过其他相关部门和行业内外部数据的整合，对非存量客户的身份进行分析辨识，可以准确找出潜在高价值受众群和具有影响力的受众，同时结合统计分析模型，如潜在VIP受众识别模型、影响较大的受众模型等，通过高精度定位，对受众进行精准营销，实现收视市场的有效拓展；其二，近年来，电视观众流失，大多流向了网络和手机移动终端。我们有必要通过对其规律性的研究，减少进一步的流失，探讨回流的可能性；其三，从某种意义上说，电视观众的流失，是内容弱化的结果。在内容为王的旗帜下，实现观众回流并非没有可能。外部大数据采集可以从两方面入手，谋求大数据收集“攻其要害”的效应。

1.利用互联网进行潜在受众数据的收集。

新媒体针对受众收视行为进行的量化分析，是通过整合网上在线视频观看与移动网络终端的视频（非电视节目）观看行为进行分析研判的基本方法。目标受众的观看行为的变化、跨媒体的资源整合，对于目标受众的收视数据收集提出了全新的要求。针对电视媒体的目标受众，我们会研究在相关的视频、图片、文字作品中，特定目标客户投入格外多时间的领域，在那些地方找到目标受众。需要做三方面的工作，其一，对于圈定的目标受众，全面了解其个人信息。其二，确定目标受众在不同媒体的访客中所占比例。其三，与拥有上述特点的媒体联系，购买它们的空间或者时间，用以数据收集和分析。

2.收集税务、房产、煤气、电力等部门和行业运行过程中的客户数据，研判潜在受众的基本情况。税务、房产数据可以帮助我们了解住户的基本经济状况和消费能力，而煤气和电力使用的详细数据，可以帮助我们掌握某个群体的生活规律，可以研判出其大致的作息时间、空余时间和可能收看电视的时间段，使得收视的黄金时间段和非黄金时间段划分得更为详细。不同时段可能发展受众的类型，以及这些潜在受众喜好视频的形式、风格和情绪等更加明了。通过外部数据的收集，可以了解到受众对电视节目的潜在需求。

三、用足大数据 细作“责任田”

这里所说的大数据指的是具有一定的收视习惯、收视忠诚度、收视影响力的受众大数据。大数据驱动下，受众传播应当坚守内容为王的理念。优质的内容越发成为确保传播效果的核心与前提。而在快速移动的碎片化环境中，动态、实时地感知、发现、跟随、响应一个人、一群人，使得大数据受众研究具有了鲜明的对象性特点，这一特点为电视节目的精准研发、受众动态跟踪提供了重要支撑。

1.分析受众收视习惯。大数据的海量信息，可以把某一受众在一定时段内收看节目的类型、时间、重复收看的次数、选择节目时的排序等数据一一展现出来。从若干个指标中，可以看出一个人甚至一群人的收视习惯和收视喜好。把握不同年龄段受众收视变化的趋势性特点，根据不同收视群体的收视规律的普遍性与特殊性，不同地域、不同层面人群在收视习惯上的关联性与差异性，形成不同的节目策略。

2.分析观众的忠诚度。忠诚度是电视媒体获得稳定市场回报的重要衡量标准。在激烈的市场竞争面前，不但要以新锐电视节目吸引新观众，更要以持之以恒的品牌节目留住受众，继而获得稳定的受众群。有商业研究认为，一个满意的客户会引起 8 笔潜在交易，其中至少一笔成交；而一个不满意的客户会影响25个人的选择意向。争取一个新客户的成本是保持一个老客户的5倍。这在电视收视市场具有重要的指导意义，因此稳定现有受众是电视媒体必须时刻绷紧的弦。我们可以利用大数据分析系统，对于栏目收视率上升的增加值和收视率降低的减少值进行量化分析和对象性跟踪，找到收视率增加或减少的主要原因，寻找共性化、趋向化的收视新特点，并据此拿出对策，强化受众偏好的亮点，尽量避免受众排斥的因素，以增强节目黏性。

3.分析人际交流对于收视的影响。个体特征的数据分析是传统数据分析的基本方法，而社交网络分析方法把“关系”放在重要位置，它关注的是群体效应。电视受众也具有鲜明的群体效应，这是因为，具有相近文化层次、文化背景和地域特征的收视群体具有相近的审美标准和信息需求。电视成为人们工作和生活场所的重要谈资和经常翻新的话题，这种“舆论场”直接影响着人们的收视需求和电视节目的收视效果。

人际交流往往对电视节目、电视媒体品牌影响力具有重要影响。借助社交网络分析方法，对电视受众以节目为中心所构建的关系网络进行解析利用。对于某些主打节目的铁杆“粉丝”（通过特定指标计算出影响力较大的受众）关系网的分析，找出与其关联的受众，进行栏目宣传和收视拓展。电信行业实施了“随机客户”“影响力较大的客户”和“价值较大的客户”三类客户的关联客户的营销，其中，“影响力较大的客户”的关系带动效果最佳，这对电视收视大数据分析具有重要借鉴意义。大数据受众分析应当把影响力较大受众的跟踪分析放在重要位置，倾听受众诉求，在点面结合中及时发现趋势性、倾向性问题。

（作者单位：南通广播电视台）