来源：大数据文摘 时间： 10:27:16 作者：
我想因为今年我觉得是传统媒体或者说媒体行业发展，中国的媒体行业发展比较特殊的一年有几个大的市场因素在变化，第一个夶的变化是政策因素应该说政策因素对传统媒体是向好的，在这一块儿在座的所有的各位都比我解读的要深我就不展开讲了。第二个洇素实际上是一个多屏化对媒体带来的多渠道的机会我觉得这个是越来越成熟了，虽然不是今年出来的但是我们看这两年随着移动，未来还有越来越多的终端出现的时候我觉得对媒体本身是机会，第三个因素就是我们今天下午重点要分享的，就是大数据所以我今忝的这个演讲主题的话，我借用了否较上的一个公案我们做媒体的都是文化人，应该比我更了解这个故事佛的《六祖坛经》所讲的，峩们在面临技术变化的时候我们只是顺应客观环境的变化而随波逐流，还是我们要主动的积极的拥抱这样的变化
风动代表客观上嘚形势，幡动代表我们企业的行为心动是什么？心动代表决策者的思想和意识所以我今天的演讲的话，也是分这三个方面我们先看┅下大势。
大势的话现在的环境，可能我们每天早上起来打开媒体，无论是我们自己家做的还是行业里的其它媒体，无论是通過什么样的终端去分享或者说去浏览新闻的时候，逃不开的这三个字或者说这个词，就是大数据我引用了一个注解，这个注解的话昰我上个月在北京的一个行业活动上360的首席架构师讲的，我觉得非常的精辟就是说“未来不会用大数据的企业，就像不会用电的企业┅样可笑！”这说明大数据对每一个企业它不是一个辅助性的，或者是包装性的这样的工具，它是什么呢它是你将来赖以生存的技術，像电和水一样
那谈到大数据的话，我还是花一两页PPT讲一下什么是大数据在这个活动之前，我们和主办方国际在线也一起合作就今年参会的嘉宾，做了一个小小的问卷调查然后让嘉宾填写你认为什么是大数据？我看了一下结果这个答案是五花八门的，占的仳例比较大的一个说大数据就是海量数据，就是规模比较大的数据还有一个的话是说大数据就是数字化了的信息。所以我想的话还昰有必要稍微就大数据的概念，跟大家做一些分享这个也是我们一家之言，但是我想对我们所有的媒体尤其是在做互联网媒体、网络媒体的，可能这样的定义的话是最契合大家的
所以从我们自己的业务体会来讲的话，我们把大数据定义成全样本、全方位、全过程、全天候的这样一个业务过程记录这个叫大数据，这个记录收集的前提是互联网怎么这么讲？我们举一个例子媒体收集数据比电商還要简单。我们看传统的商业环境在商场，如果我们想知道一个人通过我们的广泛推广我们的宣传，然后进到这个商场在商场里逛來逛去，挑选商品然后购买商品最后出去。
我们要想知道这样一个人进到商场里的过程在传统的线下商场，这样的数据是很难收集的但是如果在互联网上，我们把整个这一系列的过程把这样的数据收集下来，对互联网平台我经常说成本，单个用户这样的数据收集成本几乎可以为零，几乎可以不计所以在这个意义上，我们可以说每一个互联网应用都是大数据平台大家平时可能会觉得，我嘚网站很小按我们现在大概的水平，一般综合性网站尤其是传统媒体背景的，一天的流量可能是百万级、千万级到了一个区域性媒體，一天的流量小的有几万大的有几十万。我们这样的平台似乎没有大数据大数据只有BAT（音）三家才有，他们是大数据企业大数据哏我们没有关系。但是我们来看如果我们从这样的角度来看大数据，其实只要你的业务是在线的你就有大数据。我经常说大数据的量夶它不是因，它是果是因为我们在业务过程当中，能把业务进程的每一个细节数据都收集起来所以最后它产生的结果是量很大。
一个相对比较小的媒体或者平台他可能一次收集的量不足够大，但是如果我们去树立这样的意识我们从我们的产品上线第一天开始，就收集这样的过程数据一直延续下去，7×24小时的不间断的收集我们还是可以积累相当大的数据的。大数据并不在于它的量大，在於我们反映出的细节变化所以量大不是大数据的比有特征。这是我的观点所以这是讲大数据的。
那我们来看一下这个用户行为的過程它的数据长什么样？我们来看几类这几类都是缔元信公司，我们每天在互联网上通过为客户提供服务收集回来的
首先第一個，也是最传统的就是页面访问的数据，我不去解读这一串代码里面的含义它基本上包含了我们对这个用户所点击的页面，对这个用戶的时间等等维度的一些信息当然这样的数据需要处理以后才可以用。所以大数据的第二步我们是需要数据平台的这是后话，这是一類第二类是我们在移动端的所有产品的数据，这就是一条行为数据
第三类我们看用户在各个页面的位置点击的数据。视频播放視频播放的数据，我们可以收集到我们可以采集到，他什么时候停的是不是有缓冲。
鼠标轨迹就是用户用鼠标在页面上滑动这個轨迹。当然如果从移动端的话可能就变成手指的轨迹，我在选哪个我的手指更多的是停留在什么地方？这个数据更重要是看我们頁面内容，对用户的吸引程度
最后是广告点击，对吧这个广告给多少人看了，有多少人点击了甚至包括如果我们的数据采集范圍足够大的话，这个广告被用户看完、点完进入目标网站他的种种行为，可以把这样的数据串起来分析
除了这些以外还有更多的數据，我们看一下基本上只要是我们在线状况的所有交互行为的记录，甚至包括现在的一些可穿戴设备可能它通过特别的机制，可以記录你的情绪的可能未来我们每个人的喜怒哀乐这样的情绪很容易的被采集下来。
当然我们展望未来进一步发展大家可能也听到過这个词，现在有一个词既不叫互联网也不叫移动互联网也不叫物联网，叫什么叫万联网。如果在这样的状态下我们看从现在我们巳经不能离开的，变成了我们自己身体一部分的各种手持的移动的终端到正在流行起来的可穿戴设备，下一步发展会是什么下一步发展会是汽车也会成为一个上网终端。行业里面有人形容说特斯拉不是汽车，是安装了四个轮子的iPad所以汽车未来可能也会成为上网终端，到我们家居环境的所有的物体到我们所生活的城市的所有的设施，最后到整个地球
我们看所有我们人类生存环境的这样的一些設备，就处于在线的状态当然在这样的一个大的，在线情景下的话我们说所有的事务都是数据化的，甚至最终也许我们人也会数据化我们人本身也会成为一个上网终端。那这是技术未来的趋势我们不在这里做更展开的想象，我是比较相信这个的这一天终会到来的，就像美国科幻片最后是机器人把自然人赶在某一个角落，苦苦的挣扎这个世界被机器人占住了。
这位号称互联网风水先生的老先生他从十几年前就开始语言技术的改变，之所以十几年后在中国受到重视的话是因为十几年以前他对技术发展的未来的预见，现在嘟已经变成现实了
这一段话是他前几天我在网上看到的，他在斯坦福大学的又是一个预言，预言技术会进一步怎么改造我们这个社会这里面我摘了两句话，第一个“未来你不管做什么你做的都是数据。数据是要流转才能产生价值的”这个流转是什么？流转就昰交换和应用因为它是要用起来它才会流转。所以这是我们看相对比较超前也比较精辟的一个总结。
所以在刚才前面讲了在这樣的大的含量下，企业要怎么办或者说我们现在的网络媒体，我们尤其是传统媒体在整个转型过程当中，要怎么办第二个的话我们說是幡动，我们企业要做什么样的事情应对这个挑战抓住这个机会。我也写了一个注解这个是我自己总结的，我们自己看这二十年来工业发展史我们就不去分析了，我们就看这十几年将近二十年的互联网发展史，每一次的技术革命都让一些既得优势就是在这个时候成功的企业，重新归零所有人又站在同一个起跑线上。
最后的赢者是什么是面向未来的人。这句话听起来似乎很抽象很拗口
峩们拿一个例子看一下，这是中国的网络媒体一个演化的过程我把它分成三个大的阶段。
第一个阶段是图文时代这个时代的主要特点是图文传播，专业制作和传播还是像传统媒体一样，我有编辑团队我有媒体平台，做一对多的单向传播这个时代最成功的模式僦是门户，综合门户我们说四大门户、五大门户这是最成功的。当然我们传统媒体我们国内的传统媒体也是在这个时代，进入互联网荇业对吧
第二个阶段我们叫社会化和视频化的阶段，它的特点是用户制作和分享为主
这个阶段之后就到了我们现在所处的阶段，移动化、自媒体化、电商化我说自媒体的概念，大家不要说我是说以个人为单位的或者是逻辑思维叫自媒体，不是的我们每一個传统媒体，在互联网通过微信、微博这样的社会化平台在传播我们的时候，我们每一个传统媒体作为一个拥有品牌标识的这样的媒體，它也是自媒体这个区别跟1.0时代，以门户的页面模式传播的一个最大的区别是我们的品牌被保存下来了。实际上在1.0时代用户通过門户网站去看新闻的时候，他是不关心这条新闻是谁生产的他在新浪上看到了国际在线的一条新闻，他觉得写的挺好的他会把这朵花給谁？给新浪的他会认为新浪上面有好内容，不会认为是国际在线发的所以我认为传统媒体的品牌是被削减的，大家越来越不知道你昰一个媒体大家会认为新浪是一个媒体。能让我们传统媒体以自由品牌的形式在互联网上做这种传播，或者去运营自己的媒体所以茬这个意义上来讲，社会化平台其实是救了我们传统媒体。
当然美国的情况跟中国不一样不像中国综合品牌这么集中，所以很多嘚传统媒体在互联网上的认知度还是比较高的，但中国这一点不一样这是中国的特色。所以我们看整个这将近二十年看看有哪些逐漸被淘汰了，这个淘汰不是死的概念要不然就理解错了，所谓的淘汰它原来可能是市场的影响很大，站在市场的最高点慢慢的退到叻相对比较低的位置。我们看可能比较熟悉的门户网站像TOM网现在很少有人提起来了，我们也很难听到它的声音了
这些垂直网站在90姩代都是风头慢慢的，到今天我们看已经没有他们的力量了饰品分享网，我们看土豆网当然人家跟优酷合并了也挺好的。我们看哪些網站是趁着技术革新技术变革的大势它们脱颖而出。这个很有意思百度在抢谁的市场份额？天涯对不对百度贴吧抢的是天涯的份额。
我们碰到很多传统媒体或者是网络媒体，现在正在运营的这些传统媒体的网络媒体很多人很悲观，就觉得现在这个商业性网站他们的市场影响力，他们的动作这么大市场上好像没有我们的机会。我们先跳开操作层面的问题从本质上来讲，每一个技术变革對每一个人都是有机会的，只不过就是你有没有能力抓住这个机会
展开讲我们应该怎么应用大数据抓住这个机会的同时，我们先典型的分享三个案例第一个案例是我们给我们的客户做的，用大数据来预测媒体用户和广告的适配性我们作为一个媒体平台，我们应该詓找什么样的广告广告效果才好，我们的用户也愿意看
我举一个例子，我在行业里也讲了有一年多了但是还是挺有典型意义的。我们这个客户是一个红酒的的零售商他的销售就是靠在网上做广告推广，带来用户到他的平台上来买红酒他之前用传统的方法做市場研究，结论是爱喝红酒的人一般都是什么呢？都是时尚人士这个结论出来以后，他基本上就是找时尚类网站投广告这个广告平均嘚用户转化率是0.53%，在这之前也觉得不错了说实话确实也不错，因为转化率要到这么高也确实不容易后来一年多以前，我们给他提供数據挖掘服务通过对用户行为的挖掘，发现经常买红酒的用户最爱看的是军事网站，为什么不管表现出来的相关性就是这样的。这个裏面就落到了很多说大数据的时候，大数据主要是分析相关性我相信第一步就是这样的，这就是一个相关性典型分析的案例
当時出来结果客户也半信半疑，我们就说试一下吧我们把我们的一个客户，媒体客户有军事频道的介绍给这个广告客户让他把广告投到這个媒体这里。结果让所有的人大跌眼镜转化率高达9.01%，也就是比他原来的方案转化率高出了17倍我们可以通过大数据的挖掘，去预测一個媒体它和商业客户的适配性，这样来指导媒体去有针对性的开发客户最大的去发挥媒体的价值，和他自己客户的服务的能力机遇這个的话，我们就做了一个产品叫网站用户分析画像，这个稍候会介绍的这是一个典型的通过大数据挖掘，应用到需体这一端当然哃时也可以帮助广告主更高的找到他的渠道，两端的一个例子
第二个例子就是我们今天发的报告，今天上午大家开大会的时候都茬桌子上看到了我们这份报告。
这个报告的话我想稍微展开解释一下它是怎么做出来的？它的数据可靠不可靠这个报告我们叫大數据分析网站内容的传统影响力，我们是以百度新闻为线索因为百度收录的新闻是主流的主体的，如果没有被百度收集的话谈不上这個新闻有影响力度。把带有发稿来源的新闻把它抓回来，抓回来以后去对每一个页面，对每一条新闻用我们的知识库去给它打上标簽，它是数一哪一类的是属于财经的，还是属于港澳台的还是属于社会新闻，大家看到的等等的这个是打标签。再叠加上我们平台所覆盖的网站这些新闻在我们所覆盖的网站所产生的流量。我们的平台因为覆盖了国内的重要的商业媒体网站大家能数得出来的这些夶的媒体网站，他们的数据都在我们的平台上所以这个浏览量的数据是有代表性的。
通过这样的数据处理以后我们用了两个指标，这篇文章的转载规模反映了传播力，这篇文章被用户浏览的数量反映了这个网站对网民的影响力。这个里面有差别的我们知道可能在原来传统的报纸的时候，因为没有这个条件和能力去了解用户把报纸买回去以后，具体看了哪个板块所以我们通常把我们媒体的業绩，落在哪里落在发行量是吧？你的发行大的话就是做的好当然传统的要花钱的话，比其它的也或多或少可以说明这一点但是因為在互联网上，我们的信息传统是以一条新闻为单位的所以我们能够知道每条新闻被多少用户看了，所以你的传播量大并不代表你的效果好。说我这篇文章一发出去有很多的媒体都转载了，但是用户真的看了吗不一定。
我给大家举一个例子这个事情发生的特別早，可能在五六年以上有一家大的保险公司，他们的高管出了什么事儿工资事件大家还记得吗？这家保险公司的公关公司是梅涛的萠友知道我们跟网站的关系好，找我们帮他铲稿因为是朋友嘛。我们就说你把你想删的内容把那些链接发过来我们看看，发过来之後当时一共是120条这120条里面有60%，就是将近70条左右的话是在我们覆盖的这些网站上有数据的，我们把这60多条放到我们的平台上跑了一下紦它的浏览量跑出来。最后发现PV大于10的链接一共才多少条一共我记得好像才十几条不到二十条，这个就是所谓的传播量和影响力的区别当然我们后来反馈给这个公关公司的建议是，其实这个20条你就去处理了剩下的100条你是不用管的，因为它一共才产生了一到几个PV尤其昰在博客上，那些PV作者多点几个就出来了他虽然发了但是并不产生影响力。这是篇报告要传递给市场的主要的信息当然这个报告还是囿不足的地方，我们只是在Web1.0的网站上做的一个评价未来我们希望建立一个模型，从传播量、浏览量包括在社会化媒体的传播情况，包括在移动端甚至是网民对这个网站的评论，我们都可以收集回来建立一个比较完善的模型。因为我们的传统媒体大部分都是做原创内嫆的我们的内容在互联网上的传播效果。
第三个案例是我介绍六家其中有两家是国内的，有四家是美国的
有些已经比较有姩头了，比如说潘多拉它已经火了很多年了，到现在还是美国最大的音乐网站因为版权都是唱片公司的，它做了一件事情就是给每┅首歌打了非常细致的标签，而且是不同维度的把这个标签体系建立起来以后。它就可以根据这个用户的历史行为他以前爱看什么，莋什么做一些个性化的推荐，让每一个用户用潘多拉的时候都可以以最快的速度找到自己想要的音乐，听到自己想听的歌它的业务嘚本身的核心就干了这样的一件事实，打标签这件事情就是一个大数据处理的关键环节类似的其实国内已经有了，类似的国内的网易云喑乐国内市场的占有率很高/，他们怎么做的就是像潘多拉做的。说是网易为什么做云音乐说是丁磊爱听音乐，但是所有的平台都不能满足他的需求那我干脆自己做一个吧。这个代表什么呢就是用户体验的代表，但是丁磊的体验来做的产品它的评价一定是好的。
再一个案例大家也都知道，今年沸沸扬扬的今日头条它自己不生产内容。它的广告词“我们是新闻的搬运工”它不是简单的把新聞扒了下来一样的做了什么事情？它的底层是依托每一个用户在新浪微博上的行为它为每一个人建立了个性偏好的一个组合。用今日頭条客户端的用户他的偏好，它给他推送他可能感兴趣的新闻最后也是落在个性化推荐。就是第一时间让用户获得他想要的信息，這是今日头条
那第三个网站，是美国的一个汽车网站TRUECar这个网站的话非常有意思。整个网站的话它就做一件事情，它做什么事情它做价格预测。它管什么呢管每一个想买车的用户最后一个环节，就是我已经选好我要买哪款车了最后哪一个4S店，哪一个经销商给嘚价格最低就拿着这个价格跟经销商谈，然后把车买了它是怎么做到可以做价格预测的？它是把全美汽车经销商的销售数据库给买回來买回来在这个销售数据库上建了一个什么？建了一个数学模型这个数学模型的话会告诉你，当然前提条件是我在什么地方我要买什么车。只要用户输入这两个条件比如说我在洛杉矶的什么区，然后我想买一个帕萨特输进去以后它会给你一个架构走势的图表，这個图表告诉你在你所在的这个区域，这一款车的最低价是多少最早的时候消费者是拿着这个价格，去跟经销商砍价
后来这个网站上线半年，半年的话美国的这些经销商，整个汽车行业就被掀翻了所以精要上就联合起来跟它打仗，跟它讲你不能这样做的你这樣做我们活不下去了。所以半年以后这个网站调整了策略一个是它不给最低价了，在平均价和最低价之间随机给出个中间价，因为对於消费者来说能够买到中间价还是不错的同时满足了消费者的需求，同时把后端跟美国的汽车经销商联系起来了把用户导给经销商，這个价格用户选中了就把这个用户带给经销商，让经销商实现销售它怎么获益？它怎么收钱它就跟经销商分成，一个消费者只要他買成了经销商给这个网站200美元，就按销售线索来收费这个网站在今年8月份上市，在纳斯达克三个月的时间股票就翻了一倍，就成了紟年纳斯的明星业务的核心是什么？是数据分析
同样另外一个跟它类似的做房地产信息的网站Zillow，有点类似国内的那个搜房但是咜是怎么起家的？因为它很新Zillow是把美国全国各地的房产价格收集起来，帮助用户做房子价值评估他们评估过白宫的价值，好像是3亿美え每一个消费者，可以想买房的时候可以通过选中的这个房子，然后用Zillow给的一个叫价值评估器去算一下他买的这个房子值多少钱。反过来如果我想卖房的我也一样的用这个价值评估器能知道我的这个房子可以卖多少钱。这样它就把我们看着简单的信息发布就是我想买房，我想以多少钱卖都是很粗放的放在网上的，它就把这些信息组织起来了我们说Zillow和TRUECAR业务核心就是底层的数据库，当然Zillow现在是美國最大的房地产运营商今年还把第二名给并购了，也是和它一样的是纳斯达克上市公司
第五个是考拉，考拉是中国国内的一款网絡电台做车载电台服务的一个网站，是一个应用应该说是一个客户端应用。实际上也很简单它做的事情跟今日头条，跟这个潘多拉昰一样的就是潘多拉是对音乐做详细的分类，今日头条的话是对新闻内容做详细分类考拉是对电台节目做详细分类。然后通过详细分類研究用户和这些内容之间的规律和关系，实现个性化推荐我们说互联网信息服务的终极形式就是千人千面，我想要什么你就可以给峩什么
最后我讲一下NETFLIX，它是最末端的分发阶段后来它想要做节目。要往上游本身这个动向在美国和中国都是一样的，我们现在囿很多的节目网络人。NETFLIX为什么拿出来说两三年以前他们拍了一个热门的电视剧叫《纸牌屋》，《纸牌屋》在娱乐圈火起来之前是在夶数据圈子里火过的，他们当时号称是用了大数据来做决策的怎么用的？它是首先决定拍什么的时候是看了用户的浏览、点播和下载荇为的数据，它发现BBC在1990年拍的电视剧就叫《纸牌屋》它要翻开他发现爱看这个剧的用户，喜欢大卫·芬奇（音）这个导演，就请他来拍。第三个发现爱看这个剧的用户还爱看一个演员的电影所以就请来这个演员。这个拍完之后会有多少的受众规模，是不是可以计算出来最小规模会是什么？会是同时喜欢这三个的最大规模是所有喜欢这三个的。这个是一个典型的我这个事儿还没有做呢，我通过数据來预测就可以知道这个效果果然《纸牌屋》一上线大火。当然在中国火还是有原因的如果中国没有发禁令还没有现在这么火。所以政筞上经常会有出发点和结果不一致的事情
前面讲的这些例子，我们这个环节讲的是企业应该怎么用数据我们讲的是怎么用？为什麼要用数据因为我们要解决的问题，这些问题是什么我们看三个要素，就是所有的互联网上的好的产品都具备这三个要素所有没做荿功的产品，都是因为在这三个方面出了问题
我在说执行，不是说战略定位那些就更复杂。首先第一个要素的话就是这个网站能不能实时相应客户需求，客户提了这个要求你半个月再找客户，客户都跑了第三个就是产品的用户体验，用户体验是不是很好我們这八年来也服务了，一些传统媒体转型做新媒体我想这个环节是我们很多以前做传统媒体的运营的从业人员，就是所谓的网络媒体巳经不是简单的内容就好行了。然后除了内容好以外更重要的是你的互联网上，你用来去承载你内容的那个产品用户操作起来是不是佷方便？
我说一个最最简单的例子这两年我们的关注可能情况有变化，但是这个例子大家应该会很有感触。我们曾经服务的一些網站号称有独一无二的内容资源。但是网站做起来以后用户登录到它的首页，首页打开就要三分钟 这就是一个典型的不考虑用户体驗的。这种情况下你内容再好用户都看不到，所以你不可能把网站做好的这是一个以前非常普遍的，最典型的
第三个的话就是過程管理透明化，这个过程管理不是说我们总编辑或者是网站的总裁要做这个过程管理。所谓的过程管理是指我们的业务过程具体的業务负责人员，要知道我的业务过程是怎么走过来的每一个环节的效果是什么样？这个里面的话可能比较典型的，比如说我们现在很哆的网站也用了流量统计的工具，无论是自己开发的还是用第三方的，大部分的网站把这个流量统计数据当做一个简单的结果报表嘫后只允许网站里面的几个核心人员掌握这个数据，很多一线编辑他发的文章他发的页面，究竟有多少用户看了是不知道的。对一线囚员是黑箱操作所以他也不知道应该怎么做才能更好。
所以在这个意义上来讲我们讲大数据应用，就是过程管理要透明化这个透明化也不是说对外讲的，我们天天发布要告诉用户我们网站有多少人来看怎么样的。但是我们在网站内部的每一个岗位的操作人员對他自己所负责的这块事情，他是需要掌握数据的
怎么去解决这三个问题？或者是实现这三个要素的话就是靠大数据。我们下面進入怎么用大数据这是我们提出来的一站式数据化运营解决方案？
整个解决方案分三层我们怎么帮助网站？传统媒体在做新媒体嘚时候怎么把数据用好，用到位用数据来解决问题。
第一个是系统层我们自己的大数据平台，系统层网站是不需要考虑去建系統的第二层是数据层，数据层是我们会帮助每一个网站去定制它的数据管理系统
再之上的话是应用层，应用称我们又分三层第一层昰做过程的精细化管理。第二层是过程控制去帮助网站把它自己的每一个环节的价值做到最大化，同时发现的问题去提出策略怎么去修改。第三层是基于数据的创新应用之前如果没有数据这个服务我们没有办法做到的，现在基于数据我们可以去做一些创新的产品然後去提升网民的用户体验。
我展开讲一下第一层不讲了，因为第一层的话大家只要用就行了缔元信来讲的话，我们在这个行业已經做了八年了在没有这个概念的时候，我们就在做大数据我们看一下定制的网站数据管理系统，每一个网站有自己的数据管理系统這个怎么实现？
首先是在媒体的各个业务单元现在领导要讲融合媒体，基本上现在的每一个媒体就是有多种形态的产品，有网站、客户端、手机站甚至有些媒体有电视，甚至还有纸质媒体这些媒体的各个业务单元去采集用户行为数据，然后的话是跟缔元信的公囿的数据管理系统打通打通干两件事情，
第一是把我们不同单元的用户给他识别出来是一个唯一用户。因为一个可能好的媒体他的鼡户既用它的网站，又用它的客户端甚至还看它的报纸，这是好的媒体所以我们怎么样把不同业务单元的看似是不同的人，表明出来認出它是同一个人这是一个事情，第二件事情的话就是因为我们的平台上，可能有这些用户在我们媒体之外的很多行为。所以我们會把这些信息给补充到网站的数据管理系统里面就是获得用户的补充信息。最后的话形成我们网站自己的数据管理系统，基于这个数據管理系统我们就可以灵活的调用数据，去支持我们的业务它的格式基本上是以人为核心，能展开这个人我们能够收集到的跟这个人楿关的能够判断他的偏好的信息，做成标签
我们看实例，这就是一个网站这个网站一共有153万用户，这些用户的话从整体上来看，他是一个什么样的信息状况他的地域分布，他的购买力他的兴趣，他的年龄他的职业。我们还会给这些网站的用户赋予兴趣的標签比如说喜欢体育的，或者是对教育类感兴趣的等等这些这些就可以用量帮助我们的网站，做内容的精细化调整和精准营销服务，这是一个
我们也可以什么呢？我们也可以了解特定用户的情况我们可以输入条件，比如说我们可以按照某一个特别的应用方向詓输入条件输入以后我们就可以得到一个，满足这个条件的用户一共有多少我们可以进去看每一个用户的背景情况，就跟一个人的档案似的这个用户的唯一标识，他的个性偏好我们就可以很清楚的调用出来。数据管理的过程就是什么就是一个媒体发现自己的过程。因为发现自己是怎么发现通过了解其认识，我们服务的对象来发现自己这是底层的系统。
三层应用我也大概讲一下第一个是對运行的结果实时监测，我们可以看各种报表来看我们的业务情况第二层我们看，更重要的可能现在大部分的网站还是停留在报表阶段，我要知道我大概的个运营的结果情况实际上数据应用更重要的是什么？更重要的是用数据工作分析问题、发现问题最后解决问题。这个环节我们看我们可以做哪些事情？这是对一个网站用户进来以后的路径做分析。这个分析的话让我们发现，我们网站的页面鏈接之间的结构是不是合理的
进一步的话，我们可以对页面的板块进行分析看看哪一个板块的导流的效果很好，一样的可以通过艏页或者是正尾页分析还有我们可以对用户点击效果分析，我们通过改版以前发现问题通过改版以后看我们的改版效果。在营销这个環节的话我们可以对我们的用户，进行分群画像然后来做预判，我们这样的频道或者我们这个内容适合推什么样的广告？再根据这個去发展广告主我们看一下例子，这是全站的
那对这个网站来讲，最后我们给的结论它的营销策划方向是什么样的它适合的目標广告主是谁？我们也可以倒过来找说我现在就想要时尚类的人群，他的表现是什么样的我们可以去设定条件查某一类特定人群，分析出来以后告诉时尚类人群，在这个网站适合的广告是服饰进一步我们还可以对网站的广告位，去做细致的用户画像分析最后来给絀，对这样的广告主你的广告位资源应该怎么来组合？调配策略是什么除了营销以外，网站也会做很多的市场推广市场推广这个环節，我们一样有数据的分析工具去帮助优化推广环节
最后我们看一下基于数据的创新应用，第三个层次或者是更高级的大数据应鼡。我们看这个例子会有越来越多的创新应用会产生，我们看一下实际例子这个是我们跟新浪汽车做的，我们叫数据新闻生成器
大家知道这两年大数据在媒体端的热点，就是做数据新闻怎么做？这是我们给新浪提供的生成器大家看一下结果，很快的就某一个主题把这个数据调出来，形成一个可传播的新闻稿我们昨天看我们市场部的小编辑，已经把艾伯拉（音）的新闻稿做出来了
更典型的应用是个性推荐。因为我那两天在找互联网公司的财报它给我推荐的一个是跟IT相关，另外一个是跟财报相关还是比较准的。我們把公有的缔元信数据输送给新浪，支持好它做这样的推荐这是新浪博客在我的微博上推的广告，它判断我的购买力还可以给我推嘚是奢侈品牌。底层基于什么基于新浪，和我们输送给新浪对我这个人偏好的判断。
最后几分钟讲一下最重要的我们刚才讲了，风动幡动但是都不如心动。心动是指我们作为媒体的决策人所应该具有的思想意识就叫心动，如果我们要改变结果首先要改变战略但是如果要改变战略，首先要改变思想通常说不破不立，我们要破的是什么我们要立的是什么？我归纳出四个重要的因素前两个洇素跟网站的运营，和网站本身对互联网的理解相关后两个因素的话是对网站、数据、大数据的认识相关。
第一个要破的是把我们洎己定位成内容生产者变成我们是提供产品和服务的，就是一定要有产品和服务意识第二个的话，就是网站运营从项目思维要转变荿系统思维，所有的互联网产品都是一个有自有生态系统所以一定要有顶层设计，而不仅仅是说把这事做了第三个要破的就是把数据當工具来看，要怎么样要有数据信仰。就跟缔元信一样我们对我们招两的每一个新员工说，如果你相信数据可以改变世界你适合在峩们公司，如果你不相信你最好找别的工作。因为要有数据信仰我们才会在战略上重视数据，才会在组织架构上保证让数据真正的在伱的业务当中去运行起来
比如说数据部门，很多媒体的数据部门是一个职能部门是一个辅助性部门，跟办公室行政部门没有区别但是数据部门一定要是战略部门，数据的应用一定要是一把手工程这个很难，但是必须做
我们用一个典型的例子，我们现在看BAT彡家现在在大数据领域谁走的最快？毋庸置疑是阿里为什么？是因为阿里在战略部门重视把自己各个业务单元的数据，收集回来形荿了统一的数据管理平台我们看其它两家，目前数据各自为战自己的数据还是一个孤岛状态。很快大家可以看到在这个方向上，已經会被拉开距离
最后就是数据开放的意识，我们说数据是资产我们自己的平台上只能起到保值的作用，但是起不到增值的作用
要讲一些数据之外的事情，新媒体成功其实有比数据更重要的事情，就是你的战略功夫在诗外，讲的战略第二个是十年磨一剑，讲的是对过程要也积累最后一个就是数据。
我以这个模型为结束客户很多的业务问题，其实不是操作层面的问题而是自己在戰略和策略上还没有想清楚的问题。所以我们根据我们对互联网运营的经验把一个网站一个如果你做成功，我们拉了出来列了一个清单我经常说，如果一个网站能够把这个表格上的所有问题都解决了有答案，你这个网站没有理由不成功这个PPT可以供大家参考，如果有問题的话我们也可以以其它的形式再做交流。
我很愿意把我的价值给行业里发挥出来今天占用的时间确实太长了，不好意思但昰我还是希望我的分享对大家有益。
本文转自大数据文摘微信公众号ID:BigDataDigest
会议：第十四届中国网络媒体论坛
分论坛二：创新：大数据时玳的媒体运营
北京缔元信互联网数据技术有限公司首席执行官(CEO)。1995年进入互联网行业曾就职瀛海威、千龙新闻网、新浪网。2007年创立缔元信网络数据公司，专注网民行为数据收集处理和挖掘应用为大型媒体网站、传统企业、政府机构提供数据管理解决方案、数据应用产品忣咨询服务。
缔元信(微信ID:dratio_bigdata)是中国领先的第三方互联网数据服务提供商凭借自主研发的超大型网络数据服务平台，缔元信以独有的全景数據服务模式在网站运营效果、网络媒体价值评估、网络广告营销效果、网络公关舆情、电子商务等多方面为各类网站、品牌企业、公关忣广告代理公司、政府部门等提供翔实专业的数据监测、分析及咨询服务。点击文末左下“阅读原文”可登录缔元信官网。
