简单分析下传统媒体转型的四大关键

　　一、重建用户连接

　　1.传统媒体只有受众而无真正用户

　　在当前的语境下，传统媒体及其从业人员经常把读者、观众或听众等同于用户，动辄号称自己拥有数以千万计甚至过亿计的用户，而实际上传统媒体并没有搞清楚用户与读者、观众或听众之间的本质区别，本质上传统媒体并没有真正的用户。

　　首先，受众是互联网和大数据时代之前的概念。在互联网和大数据技术出现之前，媒体虽然也有大量的受众，但是对自己的受众却缺乏系统而细致的认识。传统媒体虽有数量巨大的受众，但是只能通过CTR等市场调研公司用抽样调查的方法了解到受众的整体数据和概貌，如受众的整体年龄结构、收入水平、地区构成等等。而至于对每一个受众的年龄、区域、收入、家庭构成、交易等深层次数据，尤其是对每一个受众的真实需求和偏好等高价值数据更是一无所知。当然，从技术上讲，要了解受众的各类数据及其真实需求在互联网和大数据技术出现之前是根本不可能的，一方面是因为技术手段达不到，没有跟踪和分析受众的数据、偏好和需求的技术，另一方面通过市场调研的方式去分析受众的数据和需求受到巨额成本和数据频率太低的制约。因此，从这个意义上来说，受众是互联网和大数据技术出现之前的概念。

　　其次，互联网和大数据时代下才有真用户。在当今互联网时代下，互联网尤其是大数据技术的迅猛发展，使得互联网媒体搜集、存储和分析数据的能力大大增强，成本大幅度降低，阿里巴巴、腾讯、百度等互联网媒体掌握了每一个用户的电话、微信号、QQ号、微博号等联系沟通方式，阿里巴巴通过分析每一个用户大量的交易行为，就掌握了用户的交易需求，腾讯通过分析每一个用户大量的交流行为，就掌握了用户的交流需求，百度通过分析每一个用户大量的搜索行为，就掌握了用户的搜索需求。更为重要的是，这种对用户的分析是基于大数据技术的智能分析，不仅成本低而且效率高，使得对用户的大数据分析才具有可操作性，尤其是可以相对精准地分析出用户的收入、消费偏好、潜在需求等细化的数据，进而媒体可以为每一个用户提供真正满足他们需求的产品和服务。

　　第三，所谓用户，是指媒体能够切实掌握其各方面的数据和真实需求的用户。基于上述分析，无论对于读者、观众还是对于听众，媒体都不可能详细而精准地掌握其真实数据和需求，而唯有对于用户，媒体才有可能完成此任务。

　　第四，用户必须是在线的和高频的，也必须是基于大数据技术的。唯有如此，才能积累起能够有效分析用户需求的数据量和合理的数据频度，也才能切实有效地掌握用户的真正需求。

　　因此，从严格意义上说，传统媒体由于并不真正掌握消费者的真实数据，也并没有真用户。即使受众数量再多，也没有一个真正的用户，即使相逢也依然是形同陌路。

　　2.用户连接失效是根本原因

　　传统媒体陷入困境的根本原因是与用户连接失效。近几年来，在互联网媒体对传统媒体的猛烈冲击下，传统媒体的受众大量流失，导致入口价值大大贬值，广告收入大幅度下滑，而结果是骨干人才流失，传统媒体核心竞争力被极大削弱，陷入恶性循环。

　　首先，受众尤其是年轻受众大量流失。近几年，用户在传统媒体和互联网媒体之间快速此消彼长，传统媒体的受众在大量流失，而互联网已经成为用户获取信息的第一入口。根据中国互联网络信息中心发布的 《第36次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2015年6月30日，中国网民规模达到6.68亿，互联网普及率为48.8％；手机网民规模为5.94亿，渗透率为88.9%，随着4G的大规模推广和应用，未来的手机网民规模必将迅猛增加。2015年上半年，网民人均周上网时长达25.6个小时。

　　其次，入口价值丧失，经营陷入困境。当受众流失之后，传统媒体的二次销售的商业模式坍塌，作为传统媒体的主要收入源的广告，在互联网的强劲冲击下，根据笔者的实地调研，报纸广告实收额在2012、2013年连续两年15-20%的高速下滑之后，2014年的下滑速度更是高达25%以上；2014年，期刊广告实收额的下滑速度也超过10%；电视广告在2013年首次出现2.75%的下滑之后，2014年出现8%左右的下滑速度。而2015年上半年，一些都市报的广告实收额下滑50%左右，实际已经陷入亏损，而电视的广告实收额也出现了两位数的下滑。在传统媒体广告大幅度衰落之时，2014年互联网广告收入依然保持40%的高速增长，高达1540亿元，此消彼长的背景下，互联网广告收入超过电视台和报社的广告收入之和，而到了2015年，互联网广告收入将超过全国电视、报纸、广播和期刊的广告收入之和，而百度、淘宝的广告收入各自都将超越全国报纸广告收入之和。

　　第三，骨干员工大量流失。当传统媒体的经营陷入困境而囿于体制导致新事业难以开展时，大量的骨干开始成建制地流失，目前已经成全国蔓延之势：无论是央视等中央级传统媒体还是地方性传统媒体，无论是东部沿海地区的传统媒体还是中西部地区的传统媒体，无论是市场化程度强的传统媒体还是市场化程度弱的传统媒体都在经历着从业人员离职大潮的折磨。

　　因此，传统媒体要实现自身的真正转型，就必须以用户为中心重建用户连接，进而重构自身的商业模式和盈利模式。而要重建用户连接，既需要通过自身的互联网媒介以尽可能地抓取用户的信息，并利用大数据技术对用户进行画像，当然这需要打造基于大数据的大数据信息资源平台、智能传播平台和用户沉淀平台。

　　二、充分利用大数据技术

　　对于传统媒体来说，需要摒弃之前“重采编轻经营无管理无技术”的观念，以技术为驱动，高度重视技术，当前主要的技术是移动互联和大数据技术。

　　1.大数据技术的优势

　　所谓大数据，是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。大数据具有海量、高频、实时、多维、在线的特点。

　　大数据大大拓展了研究范围，大数据能通过全样本的方式来回答“是什么”，即发现相关关系，这能够帮助我们更好地地认识和了解世界。因此，大数据既能处理“因果关系”又能处理“相关关系”，即不仅能够回答“为什么”又能回答“是什么”。

　　大数据能够实现分析的高度智能化，一方面实现信息收集和分析的智能化，另一方面实现数据与用户需求的有效匹配。大数据分析改变之前的市场调研和数据分析相对滞后的模式和方式，能够及时、迅速地进行分析。大数据由于可以大量使用技术手段，其成本相应较低。而大数据分析则能够有效挖掘用户的真实想法和习惯，则其结果也更为准确。

　　2.利用大数据技术能够实现信息智能匹配

　　当前，我们已经进入信息过载时代，传统媒体的原创内容的价值被大大稀释，一方面是互联网海量的内容在很大程度上稀释了传统媒体的内容价值，另一方面相对于传统媒体的原创内容，互联网上生活服务类资讯对于用户更为刚需。在信息过载的情况下，存在着多就是少的悖论，即过多过滥的信息与能够满足用户的有效信息极度匮乏之间的矛盾，而要解决这个矛盾，真正满足用户个性化、定制化的信息需求，就必须通过数据挖掘和分析技术，关键在于打造基于大数据的信息智能匹配平台，在不断优化用户信息需求的基础上，实现信息和用户需求的智能化匹配。

　　首先，打造巨型的云信息服务平台，在该平台上，云集着各式各样的信息，既有文字的，又有音频和视频的，并能实现信息的分类筛选、摘编和深度加工。云信息服务平台一方面是开放的，既能对接各种自媒体平台，又能通过各类媒介进行传播，另一方面能够利用大数据技术对信息内容打标签，只有标签化后的内容才能够更好地与用户的需求进行智能匹配。

　　其次，打造大型的大数据信息资源平台，在该平台上能够利用数据挖掘和分析等技术和方式，通过对用户在互联网的行为进行长期的、系统跟踪和分析，实现对读者和受众个性化需求的准确定位和把握，其核心在于用户画像。

　　第三，能够通过技术手段低成本地实现信息和受众个性化、定制化的需求之间实现智能化匹配，并能通过各种支付手段，实现智能化信息的收费。目前，已经形成了一些巨型的信息平台，如google、facebook、亚马逊、百度、新浪、腾讯等，也出现了搜索、筛选、推荐等新技术手段，利用技术手段实现精准信息和读者需求的智能匹配进而实现信息的收费将仅是个时间问题。

　　三、搭建基于大数据的三大技术平台

　　基于大数据技术，通过信息智能匹配获取用户以重新建立用户连接，关键在于利用大数据技术和移动互联技术，打造大数据信息资源平台、智能传播平台和用户沉淀平台三大平台，有效地吸引用户，并在完成巨量用户沉淀的基础上，为用户提供有效的服务，进而实现商业模式和盈利模式的再造。

　　1.大数据信息资源平台

　　大数据信息资源平台，是硬件、软件、数据、云存储和平台服务的组合，具体包括大数据资源中心、大数据智能分析中心、大数据组件服务、虚拟化云平台、大数据运营系统、安全管理体系等方面的建设内容。

　　首先，大数据信息资源中心，通过互联网采集、接口导入、历史数据导入、远程汇聚等各种方式，将传媒集团内部资源、互联网资源、第三方资源以及UGC资源汇聚到集团大数据资源中心。

　　其次，大数据智能分析中心，以文本挖掘、机器数据挖掘、个性化推荐引擎等作为核心技术，实现数据的存储与检索，敏感信息监测、用户行为分析、报表分析、个性化推荐等深度挖掘。

　　第三，基于内容资源、用户行为资源以及大数据智能分析中心提供个性化的大数据组件服务，包括资源搜索服务、舆论跟踪服务、阅读群体分析服务、数据探索服务和可视化市场、支持社交热点匹配服务、热词生成、构建信息知识图谱、智能信息专题库设计等。

　　第四，虚拟化云平台。虚拟化云平台作为基础硬件建设的私有云，总体建设从低至顶分成4个大的层次，分别是标准体系建设、云平台建设、一体化平台建设、各类业务应用系统。虚拟化云平台需要做好如下工作：整合资源，提供统一高效的基础设施环境；可伸缩的智能化云平台；提供面向业务的健康监控和弹性支撑；构建绿色私有云。

　　第五，大数据运营系统。大数据运营系统分为广告投放管理平台、营销活动策划平台、活动反馈收集平台、过程改善支撑平台、综合统计分析平台、活跃高价值用户推送平台等。并通过各平台的分析结果，将其应用于网站、微博、微信、移动APP、报纸等全媒介业务，实现全媒体营销。大数据系统的具体构成如下：广告投放管理系统根据发布的网页内容和读者的地域用户习惯等信息，实现广告的自动最适化发布，实现广告的精准投放。并能对广告的显示次数，点击次数进行统计、分析；大力建设糖酒食品、房地产、旅游、养老、皮革等行业营销数据库，为媒体的营销和开发新产品提供坚实的基础；在基于现有的大量在线交易数据基础上，利用高级统计分析软件工具，快速地构建出简单实用的营销活动策划模型；通过分析参加活动人员的相关信息，并给相关人员推送相关的活动；通过搭建过程改善支撑平台，利用大数据分析技术来改善和提升活动的效果；搭建综合统计分析系统，对收集来的数据进行分析，并实现可视化等的体现；通过活跃高价值用户推送系统，优先向活跃高价值用户推送新活动。

　　第六，同时构造多层防御的安全保障体系，确保信息和网络安全、高效、可靠运行。

　　2.智能生产和传播平台

　　智能生产和传播平台，是立足于传媒集团大数据平台，以大数据智能分析工具作为技术支撑，将传媒集团旗下媒体资源融合共享使用，以“中央厨房”的方式重构新闻生产，实现“一次采集、多元加工、多次发布”的智能生产和传播平台。包括新闻线索智能决策系统、融媒体智能创作系统、融媒体智能发布系统、传播效果分析系统、中央厨房报道指挥系统、内容创作社区、PC互联网改造升级等方面的建设内容。

　　首先，建设新闻线索智能决策系统，为传媒集团的内容选题、新闻出版和事件分析等提供支撑。新闻素材来源来源于各地分社、新华社、读者反馈、网络热点采集、新闻热线等多种渠道，支持文字、音视频、网络截图等多种形式。在大数据平台的基础上，通过网络热点采集，形成新闻热点岛图和地域热点岛图，帮助采编人员更好的判断事件的关注度及影响范围。

　　其次，建设智能创作系统，以信息大数据支撑新闻采写创作，实现创作的智能化、个性化，提高新闻采编的效率和针对性。综合利用了先进的信息技术、网络技术、无线数据通讯技术、嵌入式控制系统、卫星定位系统、地理信息系统、LBS基站定位、数字移动网络等高新技术，按位置和事件将各类新闻资源分图层在地图上展示出来。

　　第三，建设多终端一体化的融媒体智能发布系统，实现新闻内容的一次加工和多渠道多终端统一发布，将新闻资讯和信息服务点对点推送给潜在用户，实现信息服务的个性化、智能化。

　　第四，建设传播效果分析系统，构建基于“融媒体”的智能传播效果分析系统平台，最终形成综合性的量化影响力报告。

　　第五，建设中央厨房报道指挥系统，实现对重大事件、突发事件的深度和快速报道提供支持，从而实现新闻报道的数据化、流程化、协作化和可视化。

　　第六，建设内容创作社区，将PGC与UGC的内容生产相结合，面向传媒集团覆盖领域的自媒体人和认证用户，实现对传媒集团全形态媒体的投稿功能以及相关辅助性社交功能。

　　第七，此外，为适应融媒体转型新形势的发展，对传媒集团PC互联网等已有系统进行升级改造，改造成基于大数据的移动互联网。

　　3.用户沉淀平台

　　用户沉淀平台，是将传媒集团通过优质内容资源、线下活动、经营行为沉淀下来的优质用户数据进行整合、清洗、认证、管理、记录以及深入挖掘、分析，并通过智能化、个性化的信息、数据服务，提高用户的参与度和满意度。用户沉淀平台包括用户数据采集及处理、用户数据存储与管理、跨媒用户统一管理、用户行为分析、用户肖像刻画、互动应用管理等方面的建设内容。

　　第一，建立传媒集团的用户资产数据仓库，实现对旗下各媒体不同渠道用户信息的统一存储、统一管理。无论从纸媒方阵、网媒方阵还是掌媒方阵，都采取统一认证、单点登录的方式进行登录，以更好地实现用户管理，同时充分利用积分管理以提升用户的体验。

　　其次，对各渠道汇总的用户数据进行分析，形成服务对象用户的信息整合，分析对象的环境、联网、偏好信息，进行舆论的跟进和引导。在用户范围方面，用户沉淀平台应收集集团旗下所有互联网媒体的用户，包括网站、微网站、数字报刊、微信公号和客户端等等。在用户行为方面，用户沉淀平台收集用户全方位、丰富的行为，包括下载行为、购买行为、浏览行为、转发行为、点赞行为、打标签行为和评分行为。

　　第三，对采集数据进行分析，通过不同模型及算法实现对用户肖像的刻画、行为轨迹的分析等多维度的分析，为产品优化、精准营销、以及面向用户的智能化服务提供服务。对用户行为的分析，要从内部资源和外部资源两个方面进行分析，在外部资源方面，从阅读兴趣、事件分析、选题趋势、热点走势、区域分析、数据探索、前端可视化和专题汇聚等方面进行分析。在内部资源方面，从稿件热点匹配、聚类关联、影响力分析、跨业务分析、多维标签、历史挖掘等方面分析。内部资源和外部资源的用户行为分析整合为用户行为知识网络。

　　第四，基于用户资产数据，提供问卷、会议活动等与用户线上与线下相结合，实现O2O的服务管理。

　　三大平台建成后，将努力实现集团媒体转型融合的八大转变：把受众转变成用户；把内容生产以流程为中心转变成以数据为中心；把信息技术从传统技术转变成智能分析；把媒体形式从单一媒体形式转变成融媒体形式；把商业模式从单一广告模式转变为多元服务模式；把媒体平台从封闭系统转变成开放平台；把媒体运营平台转变为“运营+创投”平台；把媒体平台转变为孵化等综合平台。

　　四、服务

　　在实现用户沉淀，重建用户连接之后，就可以对用户根据不同的维度进行细分，进而为其提供有针对性的服务。

　　1.信息服务收费

　　当前，传统媒体的内容难以收费，一方面是由于内容并不是刚需；另一方面是由于难以通过有效的技术手段建立起用户连接，给用户提供个性化、精准化的信息。而基于大数据信息资源平台的信息智能匹配能够给用户提供个性化、定制化和精准化的信息，同时能够为用户节省大量信息筛选的时间成本，一般一天可以为用户节省2个小时的信息筛选时间，而这两个小时的时间成本一般会超过50元，如果对每个用户每月收费100元的话，有3亿付费用户，这部分市场规模每年将会达到3600亿元。

　　2.精准广告

　　当前，在互联网给传统媒体带来越来越大冲击的情况下，传统广告收入大幅度下滑，但是不变的是广告主的创意营销需求并没有减少，而且传媒业的广告市场规模还一直在增加，只不过广告的形式和载体发生了变化，基于大数据的精准广告会越来越有市场和空间。

　　3.电子商务

　　广告可以分为以提升知名度、名誉度的品牌广告和促进销售的促销广告，而电子商务对促销广告正在呈大范围替代之势，如阿里巴巴2014年的广告收入为400亿元左右。而电子商务除了全国性的电子商务之外，本地化的电子商务也有一定的市场，这将给善于利用大数据的本地媒体提供较大的市场。

　　4.舆情增值服务收入

　　媒体可以给政府、企业各类组织提供基于大数据的舆情服务，进而获得收入。更多广告新闻观点请继续关注媒体资源网。