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齐鲁论道|上海电信汪科科:浅谈“数据可视化及跨屏DMP”在IPTV业务中的应用

作者:流媒体网    来源:流媒体网   发布时间:2019-05-09 22:41:34

  【流媒体网】消息:智能大屏作为家庭娱乐的重要入口,当下迎来了全面化的发展和普及。海量终端规模、高度活跃用户行为背后,蕴藏巨大的商业价值。而在人工智能、大数据和营销技术等赋能下,不断创新大屏营销模式,为用户流量变现带来更多可能性。

  5月8-9日,以“启智 • 视听”为主题的流媒体网第十七届论道暨中国IPTV/OTT视听产业高峰论坛在山东济南举行。9日下午,在主题为“大屏广告运营和智能营销”的论坛上,中国电信上海公司大数据高级产品经理汪科科进行了主题为《浅谈“数据可视化及跨屏DMP”在IPTV业务中的应用》的演讲。

  以下为演讲全文:

  今天分论坛的各位嘉宾,均就大屏广告和数据应用形态进行了很多有益的分享。与我的从业经验来理解,对于包括了IPTV和OTT的家庭大屏市场来说,无论是广告、付费包、还是数据变现,都是以用户为核心的多次变现。今天我会围绕用户及一屏多端的DMP,重点聊聊数据赋能的一个重要落地场景—数据可视化。

  今年的论道和往年气氛大不相同,相信各位都已经感受到了来自用户增长到顶和政策端严控的紧迫感。在这样一个后IPTV时代,如何通过大数据赋能的方式来让这个充满了不确定的市场变得可预期呢?我接下来会从四个部分来谈一些我个人对数据赋能IPTV运营的思考。

  1、一个概念:数据在IPTV业务中的流动逻辑

  数据可视化也罢,数据赋能运营也好,都需要我们对IPTV业务的基本运行框架有一个明确的认识,所以我们一起来看下下面这张业务流程图,以及这个过程中数据留下的痕迹。

  在以IPTV为代表的家庭大屏业务流里,都是内容和用户碰撞产生连续价值的过程。如上图的内容箭头,从内容的采购到上线发布的每个步骤,都会有各类数据记录我们的业务操作的行为日志。而右侧的用户则是一个带有基础属性和偏好属性,并伴随出现的场景和时间不同的一个群体。当这两者通过推荐模块发生碰撞时,就会产生内容的被点击、订购、播放这一连串业务行为,同时就产生了“付费包订购、商业广告浏览”等各种商业变现场景。

  2、一套框架:可视化在IPTV经营中的价值

  在了解数据在IPTV业务中的流动逻辑后,我们看一下数据赋能中的另一个重点:数据运营思维。任何数据运营过程中,对于结果的确定性管控都是需要通过一套可量化的指标体系来保证。对于任何一个家庭大屏的运营公司来说,所有经营管控指标体系框架就像下图的这个金字塔。

  就如塔尖部门高层关心的三个核心指标一样,往下的中层和运营层都有一套连环的分指标体系来对应着“收入、成本、利润”这三个最终指标。而之所以能制定这套反应数据管控的指标体系,则是需要我们在最底层的“技术/数据”基建层,如果没有基础的数据埋点、采集、清洗、存储、挖掘设施和工具的投入,上面的三层指标体系则就是水中花,镜中月了。

  大数据在整个大屏业务运营中有三个重要的赋能点,分别是洞察、匹配、调度。如果我们肯定了经营就是数据的连续指标关联过程,那可视化就能让其更直观高效。今天我们主要聊的就是可视化在洞察上的价值体现:“结果的可视化呈现、过程管控的可视化、运营迭代的可视化。”

  3、跨屏DMP:一屏多端的家庭收视场景

  就像之前各位嘉宾提到的家庭收视场景的复杂多元化,我今天想分享的跨屏DMP就是希望能够用数据来解决这个一屏多终端的收视场景问题。

  对于电信这样的网络运营商来说,在家庭里的任何需要连接互联网的终端设备其实都需要经由运营商的管道来完成。在这个连接使用网络的过程中,就会留下很多的数据痕迹。这也就为我们来解析家庭收视提供了重要的基础。再结合运营商先天的用户实名和家庭与个人账号的关联架构,我们可以很方便的了解每个家庭收视场景的不同终端类型,这为我们的基于家庭户为主ID的多终端跨屏DMP奠定了基础。例如:一个家庭用户里的IPTV、OTT、PC大屏收视及这个家庭成员的手机小屏收视行为数据就互相关联,并可被数据结构化并伴随家庭和个人画像标签留存成DMP。

  4、三个数据可视化:微观/中观/宏观

  在分享完IPTV业务和用户的基础知识库后,我会从微观、中观、宏观的三个角度,对“上海闵行区各街镇跨屏DMP可视化地图、上海目标客户分布地图、中国IPTV31省分运营商用户分布”三个场景,分别从洞察和挖掘分析的可视化两个层面和各位分享下数据可视化的案例。

  1) 用我们自研的EMAP数据可视化工具快速实现上述三个场景的可交互式数据仪表盘。

  宏观可视化《中国IPTV用户分布地图》:通过左上角的“区域”按钮进行点选,来查询对应的用户在区域和运营商两个维度的统计结果,仪表板左侧的3D热力地图和右侧的图表同步联动。

  中观可视化《上海目标客群分布地图》:通过包括“年龄/性别/家庭结构”等人口基础标签、“汽车/旅游/房产”等人口偏好标签、“细化到上海各区街镇围栏”的行政区划标签,进行三维的组合查询目标受众。查询到的目标受众在地图上的密度分布以3D热力模式呈现,并在右侧图表处体现该目标受众的“常住地/工作地/娱乐地分布、家庭财富等级、籍贯、手机品牌”等统计结果。

  微观可视化《家庭用户跨屏收视行为地图(上海闵行)》:通过对上海闵行区下属14个街镇内家庭用户在“IPTV、OTT、PC”三个大屏终端上的收视分布进行可视化呈现。

  2) 用数据挖掘的可视化角度深度洞察数据之间的关联关系。

  与直接的用可视化呈现结果数据/指标不同的是,我们也可以通过大数据挖掘工具,将不同数据和指标间的关系进行关联分析,并通过可视化的方式呈现彼此的关系,直观呈现数据背后的故事。(注:上述可视化视图是通过Tableau制作完成)

  3) 神奇的EMAP可视化配置工具平台,欢迎大家的合作。

  与现行的数据可视化仪表盘和数据大屏平台的开发流程不同,EMAP是我们结合日常工作需要,历时一年开发完成的一个可视化配置工具平台。它不仅可以通过简单的“托拉拽”操作完成数据可视化产品的生产,还提供了多种交互性的工具配置和丰富的地理图层可视化编辑能力。很适合家庭大屏行业的运营团队用于快速的大数据运营可视化配置。

  目前EMAP可视化工具配置平台已经被我们部署到了云端,向广大家庭大屏生态链的友商开放这个工具平台的能力,同时我们也可以提供基于EMAP的“按需定制开发及维护”的服务,如有意合作,可联系流媒体网灯少同学。

责任编辑:李平
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