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【长沙论道】上海电信汪科科:电信大数据 助力IPTV广告精准营销

作者:流媒体网    来源:流媒体网   发布时间:2017-11-10 15:16:05

  【流媒体网】消息:对电视大屏市场来说,2017年无疑是个运营之年,规模已经具备,如何实现规模到价值的转变,成为产业当下共同面对的问题。

  一切应归真到运营、价值,以运营为手段从量变寻求质变,以价值为目标,推动业务创新,重组生态结构,这不仅是电视大屏产业可持续发展的动力,也是产业各方的职责。

  2017年11月9日—10日,以“新电视、新娱乐、新传媒、新生态”为主题的流媒体网第十四届电视新媒体高峰论坛在长沙举行。在10日下午的“电视运营价值高峰”分论坛上,中国电信上海公司大数据产品经理汪科科做了主题为《电信大数据,助力IPTV广告精准营销》的演讲。

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  以下是演讲全文:

  刚才听华数传媒的陆丹强总的介绍我很兴奋,其实在IPTV走到现在的时间风口,就是说怎么把数据和内容进行融合来进行精细化运营,刚才PPT都是干货,我们之前也尝试过做了很多类似宠物这样的运营,但是一直没有很好内容的注入,所以效果不是很明显。我今天分享的话题是怎么使用电信运营商的大数据助力IPTV广告精准营销。

  我分成三个部分,一是精准广告探索以及实践;二是大数据广告收视指数,三是大视频跨屏的DMP。

  精准广告探索以及实践

  这个报告我和很多广告主沟通过,现在IPTV为代表的大屏的广告进入到快速成长期,我们参加过很多广告主的招募会,广告主也会很困惑,OTT里面的水分比较大,这个数据来源工信部,每个月会出一次,我们的理解是随着IPTV现在进入到高速爆发期,相对友商,他的基本特点,区域电视市场占有率高,因为对于IPTV是运营商为主导的大屏的平台,一个区域的占有率,我们正在做一个配比,目标是50%以上,所以以上海为例,就是说上海现在已经在IPTV上有将近300万的用户,相对上海整个的700万的家庭用户,他的市占率接近50%。IPTV用户数是官方发布的,我们数据有备案的,不像OTT里面众多的野榜,这些数据都来自于民间的各类数据统计。所以用户发展数官方发布,不参假;运营商因为先天具有大数据的优势,所以用户画像、标签具有维度多、真实可信。

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  今年5月份的时候,我在做IPTV上海的千人千面的时候我介绍过,我们9月份的运营数据转化率提升到20%,从普通用户千分之八,提升到20%,有限的时间空间里面,给他提供想看的内容,用户一定会给你超高点击率的回报。

  运营商有丰富的大数据资源,用户的固网上网行为、移动上网行为,WIFI上网行为,移动用户位置,IPTV用户行为,我们运营商的数据是真实用户的信息,以及真实用户的轨迹。当然还包括大量的通话行为。

  简单介绍上海电信的大数据覆盖情况,覆盖了一千万移动手机用户、五百万固网宽带用户,三百万的IPTV家庭用户,这些用户无时无刻都在产生大量数据,基于自身的业务使用场景,数据的真实性不像专门为了做广告而去做的大数据服务公司,因为我们的本身诉求不是为了做广告而产生的数据。

  在DT时代,大数据运营的时代,电影运营商提供了多维标签的组合,对于目标用户画像的描绘更加精准。大家可以看到包括区域数据,因为我们正在做IPTV广告精准营销,有些客户不断有需求,我需要知道上海IPTV用户在内网的用户到底有多少,他们消费能力是怎样?还有用户说我需要知道40-到50岁中年妇女在IPTV的占比是什么、区域分布是什么。这些就是甲方,投广告主的最终的需求,这些数据电信的数据库里面都是真实存在的。

  这个很像我们千人千面的布局,现在IPTV的广告两种定向,时间定向、栏目定向,很多客户需要6点到8点的黄金时段的广告,也有用户需要热点,看大片栏目的广告。所以导致的情况,电视广告里面,会把优质时间段和优质的栏目销售掉,出现大量的空域时段,最后这些时段怎么处理,以低的价格,比如说15块的价格卖出去。

  大数据广告投放标准

  但是这些用户并不代表是垃圾用户,这些用户你其实通过这些批量的销售就把用户的价值浪费掉了,所以我们提出了新的定向,就是人群定向,人群定向怎么来做,就是有这样的标签来描绘这些用户:区域标签,目前上海电信区域标签可以锁定到小区,上海将近31000个自然小区,这些的标签在我们的系统里面都很成熟了;家庭结构标签,以人的投放也是现在正在研究的方式,对于家庭的产品销售很关注,比如说可以做到判断出这户人家里是有幼儿家庭,是分婴儿、幼儿园以及一直到小学、初中,这些数据怎么来的,因为我们有大量的多维数据,家里有小孩的家长都知道,小朋友上托儿所,但是托儿所有微信群和QQ群,其实大量的小朋友在QQ以及社交群里面,已经用一种方式把它圈出来了,所有的群信息都知道。另外也可以通过这些家庭在互联网以及移动上网行为中有没有购买婴儿类的产品,有没有进行婴幼儿幼教培训机构的通话;收视偏好标签,因为我们其实千人千面的视频内容的标签做的很成熟了,把内容做成了内容标签,可以了解用户究竟在消费什么样的视频内容,我加了一个是否有车标签,这块汽车用户的大量投放,所以说车代表的你的消费偏好和家庭消费的能力,所以也可以通过大量的标签,用户的行为来判断用户是否有车。

  还有家庭消费能力标签,我们主要是三种方式来判断,用户家庭所在区域的房产定价,上海12万一平以上的高端用户,这是不动产的评估。电信每月帐单的消费,知道通信费用的情况,除了电信的数据的之外,和银联做了大量的数据融通,已经完成了很大一部分的手机号和银行卡的对接,所以从这个上面对接就可以看出,家庭在日常的刷卡消费行为、品类、偏好、刷卡金额。这些数据其实就是来源于刚才讲的这些,用户的基础数据,知道住在哪里,有些户主有几套房子,另外就是通话数据,大量的政企用户都是电信的用户,我们有很完整的客户名录的清单,C端用户向B端用户有话单通话行为,还有IPTV收视数据、互联网访问的数据。

  介绍一个案例,上海电信大数据广告DMP,助力IPTV精准广告营销,这是我们和汽车客户精品产品包,上海300万的IPTV用户里面,根据标签的清晰找到了46.21万户家庭有车用户,车政企有很多跟车有关的单位,比如说车保险、车美容机构等等这些公司,如果C端用户和这些政企用户有一个比较稳定和比较高频的通话,代表家里是有车的。通过这些行为,就在用户数据库里面筛选出了6.9万的IPTV用户,汽车IPTV也是很有用的数据源,大家有车的用户,这两天喝酒喝了很多,有人说开车怎么办,就找代驾,就有代驾的APP,我们可以根据一个时间周期,用户在手机端激活这些APP的频次来进行处理。另外就是汽车PC端的门户网站,9大汽车门户网站每周访问3次以上的行为,就说明你有购车的需求。

  本身用户本身收视偏好的解读。广告形式,我们回到之前讲的用户定向,就是人在什么地方出现,这些广告都可以精准到达,只要出现了,符合你甲方广告主投放的需求,我们就可以把广告投放给你。

  之这是真实的案例,今年和上汽荣威的汽车案例,通过汽车用户的解锁,多种广告形式进行接触,完成客户所希望的平台信息的传达,这里面2个点,第一是大数据精准投放,二是广告承载形式上用各种丰富的品牌专区来聚焦广告主所需要传达的产品和品牌信息。

  投放分成两波,今年6月1号到30号第一批,7月1号到7号两个投放时间,投放区域上海IPTV,针对人群汽车人群41万家庭。

  这些其实大家都理解,另外一个会场正在讲OTT的广告,收视率是结算货币,大家都清楚,收视率市场很乱,也出现了会有一个联盟牵头规范的工作,但在IPTV这块,广告已经出现了趋势,越来越多广告主把预算,倾向销售类的预算的投放。我投的广告希望看到最终的量,那这些正在成为整个广告主像广告媒体进行强推的趋势,广告主需要触达到精准人群,我们就做了上海IPTV大数据收视率体系,这里面就存在,传统电视卖广告的时候,是按点在卖,IPTV里面,长期以来一直没有非常规范的广告销售货币来帮助甲方就是成规模的进入到市场,完成大众广告的销售。这次今年花了一年的时间,请了尼尔森帮我们做了这样的工作,通过调研市场上最大的一批广告主,他能够接受什么样的收视指数,来完成大宗广告的投放。另外做了创新的研究,把电视广告的到户的指标模型到到人的指标模型。

  找到人之后,把需要的广告信息传递给他,另外传递了多少,是否传递对不对,就需要第三方公司做监督。这个系统也是尼尔森来帮我们开发的。

  IPTV收视洞察从户到人的价值还原

  IPTV收视洞察从户到人的价值还原,我们的理念在千人千面也介绍了,电视是家庭的产物,大家都在看,有的时候电视前面是一群人,有的时候是一个人,那他为主的收视受众到底是谁?我们是用大量的方式进行了解析。

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  这个是我们用的一种方法,用了大量的尼尔森用了大量的均匀的样本进行调研,在每一个时段是家庭哪个看哪类节目,计算出收视概率模型,这些变量有很多,这些变量最后,导致某一个时间段会有一个大概的,家庭某一个成员为主的收视。我们用了直接的方式电信大数据的方式,IPTV所有的用户记录是存储下来的,是可以知道不同的时间段通过大数据的聚类模型,一个机顶盒一年的收视行为,可以聚成一类一类的,最后发现很有趣的规律,可能不是传统的上午、下午,而是很细微的时段,这些时段每一个机顶盒上都是不一样的。

  通过大数据聚类的算法,以及包括尼尔森所使用的专业的抽样的普视性调研,就完成了电视受众从户到有的转化。

  目前跟上海电视台也在接触,很多直播频道也有收视率,不仅反馈在直播时段,还反馈在回看时段,回看所产生的TYPE,有可能远远大于直播时段产生的TYPE。

  这个就是我们对于某一些频道做的到人之后的分析,上视新闻,女性47,男性53%。上视娱乐也是女性比较多,男性相对偏少的客群。

  用过这两种方式之后我们可以看出来,“哈哈少儿”3到5岁的比例很高,但是35岁的人群比例也很高。

  目前正在和几家在做大屏广告资源整合的集成公司合作,我们的理念始终是这样的,就是做IPTV的人在数据端一定要跳出IPTV看IPTV,因为电信运营商先天就有互联网的优势,用户要看的是视频,但是这些渠道又很多,所以你要结合用户在视频的需求来分析,上海五百万宽带用户里面,哪些人进行视频的消费。

  因为电信的帐号下面分了机顶盒、手机号等等,我们会知道上海的固网里面有多少是IPTV用户,同时通过很多种的方式,其中一种方式我们在电信的上网的记录里面有一个UA数据,我们从里面捕捉到上百个品牌以及型号的数据,这样通过这段时间用户在UA所传输的就知道每户家庭,家里面是装了乐视还有习惯什么时候开机,这个数据都进入了库,同时还有很多广告公司合作,也清晰了IPTV广告投放在我们网内进行匹配。

  所以我们网里面可以看到很大的表,这个有一批是IPTV,有一批OTT,会有一部分重合的用户。这个表之外,很多人在用APP看视频,很多PC看,这些用户就构成了视频消费的跨大屏的点击。我们两种应用场景,一是视频广告的跨屏投放,现在直播频道有下滑的趋势,新媒体所带来的收视体验和点都在逐步上升,很多公司投IPTV,也投OTT,有了这个之后就方便做选择了。

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  有了数据就形成区域数据的互联网大数据洞察的分析报告。

  这个一个远景,我们和尼尔森一直在研究,这两天和很多朋友聊,怎么样从广告到消费完整的闭环,广告的目的不是为了投广告,而是为了用户买单,用户大屏之后看了广告之后,最后完成了什么样的消费转换率,这些数据我们其实数据库里面都有,做一些模型可以进行跟踪的,有没有在线下的网点进行某一个品类的消费,同时我们也看到有没有看完欧莱雅每一款密集投放的广告之后,几个小时之后有没有打开电商网站登陆上去,这个其实就是消费的闭环,这块在实现上会有很多门槛,但是我们现在也是逐步的做研究。

  大视频跨屏的DMP

  这个片子是今天分享的最后一个主题,就是用可视化城市地图平台,进行大屏广告精准营销,所有卖广告的人都有一个问题,客户不断的新需求出现,我想知道中环和外环之间的有车用户的区域分布,消费偏好是什么?

  这个时候对于广告销售来讲是很痛苦的,这时候就会跑过来说赶紧拉一个需求,我就直接全做出一个定期跑用户的标签,可视化的方式进行呈现,很简单,我只是一个样例图,上海电信已经基本完成了基本开发,你的销售、广告销售数据,客户要得时候很简单,我可以把各种不同的标签进行组合,组合完了之后你首先需要找人,直接就在那张地图显示出,这些用户分布在那些社区。

  我就知道我的客群的分布电荷线下的零售店的分布是不是有落差,我们做大数据的时候,曾经有过一波英语培训机构的集中关店,当时很恐慌,所有以服务为主的线下零售业,如果我服务的是0到6岁的小孩,我服务的只是培训点周边5公里的人群,如果很远的很麻烦,最好是就近完成。

  但是当你周边5公里0到6岁资源消耗完之后,一定要搬店,我怎么知道下一个要开培训班的点在什么地方,就很简单,宽带用户各种行为已经显示了。另外我是一家很高大尚的健身房机构,分布以小区为单位商铺里面,又想让常住人口看到健身房的优惠券,就把所需要的目标人群,这张地图上快速显示。

  再分所有IPTV的分布图,看到几个点,既是店所在的点,又是目标人群家里有IPTV最密集的区域,有了这个之后,我们把大数据更接地气的应用在零销端。实时数据一直在刷新,所以可以完成这的洞察的方式,可视化的工具可以完成三个直接的需求。

  一是洞察,通过不同的标签组合,在可视化数据地图上显示,同时媒体资源在哪里地方。二是直接进行投放,广告库房也可以直接接到,直接根据客户的需求,直接就做,理论上就可以下单,就可以把工具给客户,我把尼尔森这些第三方机构接进来,可以看到广告投放的效果。三是广告营销的集市,以上就是我为大家分享的如何采用电信大数据进行IPTV端,包括大屏端的广告精准营销。

责任编辑:王宁
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