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如何通過數據驅動業務變現？這里有一份最強攻略待查收！

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5年前

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數字化浪潮席卷了社會的方方面面，也重塑了新聞媒體行業。近二十年來，傳媒機構的傳播方式發生了天翻地覆的改變——如今，只有極少數媒體還僅僅停留在紙質化編輯層面。數字化變革，早已不是一個新鮮話題。

然而，如何充分利用數字化平臺的優勢，更好地觀察受眾行為，進而吸引更多讀者，產生更高收益，卻始終是困擾新聞媒體機構的一大難題。近日，德勤與谷歌聯手推出了一份指南，試圖指導媒體機構充分利用自身平臺產生的數據。

前言：指南使用說明

業界訪談：媒體+技術+廣告商

為了完成這份指南，德勤對來自全球16個國家和地區的50余家新聞媒體機構的80多名從業者進行了訪談。這些機構的業務跨度包括：

平臺類型：數字化媒體、廣播媒體、紙媒與數字化融合的媒體
機構規模：從年收益6000美元到超過20億美元不等
內容類型：新聞、娛樂
盈利模式：廣告、訂閱

此外，德勤還訪問了20多家技術供應商、廣告主和廣告代理商，來更好地理解數據浪潮究竟如何影響媒體機構的整體生態。

建立標準：“數據成熟刻度”

研究發現，在數據變現這一方面，全球的媒體機構正處在不同的成熟階段。已經有一些機構對數據應用進行了創新性的努力，力求讓用戶數據驅動高收益；而另一些機構仍然處在給數據應用“打地基”的努力之中。如果自我定位不明確、對競爭者的情況不了解，將擾亂一家媒體對自身的數據分析能力的認知。

為了提供一個客觀的視角，德勤創造了“數據成熟刻度”（Data Maturity Scale）這一指標，來幫助媒體機構就自身的數據實力進行一個可量化的精確評估。這一標準產生的分析結果，可以被立刻用來打造“診斷工具”（Diagnostic Tool），進而規劃出推進改革的最佳途徑，以達到機構發展中與數據相關的短期與長期目標。

提出思路：“數據激活構架”

不過，僅僅靠“數據成熟刻度”這樣一個認知，顯然并不足以讓新聞媒體機構完全明白如何提高在全球行業中的位置。基于訪談和研究結果，德勤又創立了一個“數據激活構架”（Data Activation Framework），如下圖所示：

圖中顯示，以下三個階段對一家媒體機構的變革非常關鍵：

做出戰略性選擇：在設立機構目標時，做出必要的戰略性選擇；
打好數據“地基”：為了有效激活用戶數據的使用，媒體需要打好“數據地基”，這其中包括機構文化與工作方式、技能、技術和數據；
關注“用例”：在實踐過程中應該根據用戶數據，以用例實踐、創造價值。在這個維度下，需要關注讀者參與度、廣告主收益、讀者收益。

下文將對這三個階段的具體情況和操作方法進行逐一說明。

做出戰略性選擇

商業模式、所處地域、編輯方式……這些都決定了新聞媒體機構應該把數據應用的努力專注在哪一方面。

媒體不妨先問問自己以下這些問題：

我們的愿景是什么？要成為深耕某個專業領域的權威，還是雷打不動地推送每日新聞？在此基礎上，如何平衡經濟效益和社會影響力？
我們的覆蓋范圍有多大？本地、國內、還是國際？要服務于什么類型的讀者群體？能提供怎樣的傳媒產品和服務？
我們如何脫穎而出？與其他媒體的差異在哪里，是內容的廣度和深度？是便捷程度？還是價格？

為此我們必須具備哪些能力？內容生產、分發能力還是個性化定制？我們要掌握獨家技術還是直接套用現成的？

我們需要什么樣的管理體系？如何衡量成績？KPI（關鍵業績指標）該怎么定？應該如何對機構進行管理才能達到目標？

這些問題是機構發展的起始點。忽略了這些，盲目推進變革，媒體機構可能會針對錯誤的靶子做無用功。一個最常見的錯誤就是，某家媒體費力地解決了對另一家公司而言十分關鍵的問題，卻忽略了自己的目標和定位。例如，當消費者對于為新聞付費的意愿普遍低迷時，一家發展迅速的市場化新聞機構卻試圖打造一個會員優先的訂閱模式——這不啻于南轅北轍。

在戰略層面做出正確的選擇，對自身的發展軌跡有清晰的認知，媒體機構才能為數字化變革及相關措施定好基調。

打好數據“地基”

要讓用戶數據驅動價值變現，媒體機構無疑需要與數據相關的核心技術。例如，根據讀者行為投放廣告的前提是有一個可靠的數據供應鏈——雖然這個邏輯再明顯不過，但事實是，媒體機構即使愿意出錢購買先進的數據應用程序，也很難打下數據策略的基礎。

要解決這一問題，打好數據的“地基”，可以從以下四個方面入手：

團隊文化與協作方式

一個良好的文化氛圍決定了新聞媒體機構在數據方面的能動性，可以激活數據在團隊整體戰略中的作用，鼓勵大家基于數據來進行決策，并打造出一個跨職能的協作機制。

1、明確自家的數據策略

大多數媒體對自己的數據策略并不清楚，但對于領導者來說，能清晰地闡述出自家機構為什么使用、如何使用數據，是非常重要的。以下有3個例子，不妨比較一下，我們聽到時會有怎樣不同的感受：

我們只用數據來獲取信息，并不是數據驅動型的機構。
我們是一家重度使用數據的公司，所有員工都有數據導向的業績指標。
作為一個帶著“讀者至上”理念的媒體，數據是一個讓我們更好地了解和服務讀者的工具。

2、機構的領導者應重視和鼓勵數據使用

大多數新聞機構的領導天然地對數據缺乏敏感，而他們卻是數據的相關投資、跨職能支持與策略制定的關鍵人物。如果缺少高層支持，數據團隊將很難為機構賦能。

建議想要成為“數據驅動型”的媒體高層：

多聽聽團隊的建議；
想要達到一個跨職能目標時，觀察它如何影響著不同等級和部門的員工，這可以幫你充分了解機構面臨的數據挑戰；
對深刻理解并運用數據的員工，要放大其數據優勢。

建議想要激發高層興趣的數據經理：

記錄數據應用所要達到的目標，并證明它的重要性，打消部分領導或組織其他成員對“數據優先權”的固有偏見；
將相關因素擱置，模擬數據應用對機構盈利的整體影響——逐漸起步，一旦通過先例取信于高層，就有機會進一步提出轉型方案。

3、加強合作與跨職能協作

（1）設定KPI,讓團隊更有凝聚力

萬能的目標設定與激勵方式是不存在的，不過頂尖的機構常常根據明確的指標來設定組織的首要目標。

以下試舉三例：

一家靠訂閱量盈利的機構，會把每一位訂閱者的頁面閱讀數據（Page views per Subscriber）單獨列出來——為了將其用戶習慣挖掘到極致；
一家旨在擴大社會影響力的機構，會把獨立頁面訪問數據（Unique Page views）單獨列出來——為了發現是否有更多的讀者了解媒體的世界觀；
一家進行病毒營銷的機構，會把社交點擊量（Social Clicks）和總點擊量進行對比——為了評估不同內容的社交分享度。

（2）打消壁壘，讓員工團結

長期來看，設立績效考核標準、實施激勵措施十分必要。但在短期之內，有時也需要使一些“蠻力”。

美國一家頂尖的新聞機構注意到，當高層加入團隊且打消個體壁壘時，轉變就開始了——高層會設立團隊目標，并有計劃地組織跨職能會議，而這將為組織培養一種合作對話的習慣。當然，在這個過程中，紀律性很重要。

（3）建立跨職能協作機制

讓數據和技術這兩個團隊協作，夯實數據“地基”，以抓取數據進行營銷和用戶細分的工作。
制作“讀者參與程度”儀表盤，讓編輯部門了解內容表現，讓營銷部門基于讀者行為設計營銷策略，讓數據部門負責設計和管理數據系統。
制定數據管理規定。它需要包含相關的法律、公共關系、人力資源和產品設計等方面的考慮。

4、鼓勵試驗性舉措

在機構內打造一個敢于嘗試的文化。這也許與媒體那種“打出草稿-編輯修改-反復完善-印刷出版”的天然流程相違背，但對打造數字化環境十分重要。

頂尖的新聞媒體機構不只收集和分析用戶數據，它們還生產數據，并通過執行新的策略和方案來不斷試驗，包括設計用戶體驗、測試標題與版式、廣告、定價或促銷等。這些數據可以呈現一些真實的反饋，用以指導機構的某些決策。

人才與技能

數字化變革要求特定的技能，包括一些高端技術，因此媒體機構必須發掘和培養他們所需要的數據人才。打造一個適宜數據人才的穩定的工作環境，才能在進行與數據相關的決策時，聽到最有價值的信息。

1、確定組織需要的技能

尋找人才，從最基礎的發問開始：一個數據從業者需要做什么？

一個“數據團隊”很難定義，因為數據工作的角色有很多種：數字化經理分析師、用戶專家、云工程師……這個列表還可以拉得更長。簡單來說，一家媒體機構需要重點考慮的四個數據工作崗位包括：

架構者（Architects）

這些高技能工程師負責數據資源的后終端技術，規劃平臺產生的數據該如何輸入、定位、轉換和保存在機構的技術體系里。工種與職能：架構、網絡安全、平臺和數據工程、開發、云運營等。

數據洞察者（Insight Generators）

當架構者關心數據流通的管道時，數據洞察者更關注數據本身，對它們進行組織、管理和分析，讓一個既定的商業目標變得可使用、可操作。工種與職能：參與度分析、銷售與市場分析、商業智能支持、數據供應鏈等。

業務溝通者（Business Translators）

他們是促進數據應用的業務領導者，是架構者、數據洞察者和機構內其他成員之間的催化劑。溝通者確保數據團隊建造的是滿足業務需求的產品，且該產品能夠對其他業務有所啟發。工種與職能：數據合作伙伴管理、業務運營、業務拓展等。

數據管理者（Data Governors）

數據管理者負責處理消費者數據與業務相關的法律和安全風險。他們厘清制度性規則，并將此應用到數據體系的設計、建立和維系之中。工種與職能：隱私、政策合規、安全保障等。

2、將團隊融入商業活動的整體架構

如何使數據團隊融入機構的整體框架之中？有以下三個通用的途徑：

中心化（Centralized）：建立一個簡單的、中心化的數據團隊，組織各部門共享該團隊。
去中心化（Decentralized）：數據工作者分散到不同的團隊，例如營銷部、編輯部，具體問題具體分析。
融合化（Hybrid）：讓中心團隊推進一些重大項目，其他團隊服務于日常的商業需求，并把信息反饋給中心團隊。

3、吸引匹配的人才，與第三方打通合作

許多因素，包括品牌聲譽、地理位置以及數據成熟度，都會影響到一家公司能否吸引人才。一些頂級公司分享了它們的經驗：

清晰提出重視數據的價值主張：一些人可能會沖著機構的創新潛力去應聘，另一些人則可能會被從頭打造數據運營體系的挑戰所吸引。
對價值的吸引力：設立最有吸引力的崗位來招徠數據人才。為此，媒體機構需要明確：數據將如何助力整體目標，并維系組織的日常運轉。
創造數據友好的文化：和其他人一樣，數據從業者會被組織文化所吸引。僅僅把數據視為運營支持功能的機構，很難吸引頂尖的數據人才。另外，出于招聘難度和經濟條件考慮，媒體機構可以通過第三方來雇傭人才，如高校、智庫、派遣機構、咨詢公司、系統集成商等。

技術革新

采取正確的技術手段，把數據應用嵌入到核心業務中——這是非常基礎的數據策略。要利用好數據相關技術，媒體機構需要注意以下四點：

1、創建自助工具

自助工具能讓業務團隊擁有獨立獲取數據的渠道，而無須依賴數據團隊。此外，團隊更有可能發現新的業務機會，還將節約更多的時間。

2、自主開發or直接購買？

這個問題的關鍵在于，機構是否有人力和財力資源來進行內部的技術開發項目。如果這個技術是核心的，盡量自己開發；否則，直接買定制版。

3、技術工具箱

在本次調研中，超過50%的媒體機構表示，在數字化之路上，“如何采取合適的技術手段”是他們面臨的瓶頸。以下這個技術工具列表，能幫助媒體們更好地起步：

數據管理平臺（DMP）
用戶關系管理系統（CRM）
報告和網絡分析工具
數倉/數據湖（Data Lake）
消費者數據平臺（CDP）
內容管理系統（CMS）
云計算

4、讓技術更上一層樓

在行業內，不僅頭部機構在不斷進行技術創新，許多中腰部公司也在努力突破，加強數據的處理和分析能力。

機構應該關注人工智能與機器學習，它們能為公司提供豐富的、預測性的洞察，經過訓練的模型，其洞察能力也會不斷提升。

數據：分類、價值與管理

管理第一方數據資源，并不斷擴充體量，對提升媒體機構的競爭力十分重要。此外，機構還要考慮數據與正確的管理實踐相結合，讓數據的運用更加規范、順暢。機構應該注意以下三點：

1、理解不同類型的數據

第一方數據：直接從讀者處獲得的數據，如訂閱數據；
第二方數據：其他主體產生的第一方數據，并非從自己的讀者群獲得；
第三方數據：機構從外部渠道（如生產數據的平臺和網站）購買得來。

2、把用戶數據分門別類

媒體機構可以把直接或間接獲取的數據分成以下四類：

賬號：登陸用戶數據和交易數據，例如姓名、郵箱地址、地址、交易記錄；

位置：在線地址和用戶在使用app時的行為，例如IP地址、手機設備定位；
瀏覽行為：讀者的行為，例如瀏覽時長、瀏覽內容、瀏覽頻率、如何瀏覽網頁；
用戶畫像：從其他渠道獲取的數據，可以幫助媒體機構加深對讀者的畫像認知，例如人口特征、社交媒體活動和訪問的其他網絡地址。

3、驅動數據的價值

創造：所有新聞媒體機構自己創造的都是第一方數據，而成功的機構都能打造自己的用戶數據庫。他們還會主動地通過直接調查或試驗性的營銷研究來吸引讀者，收集更多的數據。
來源：不同機構對外部數據的依賴程度不同。大多數頂尖媒體都注重發掘自己的數據能力，以降低對外依賴，也避免了與用戶隱私條款的沖突。
分析：在數據中識別出讀者細分群體的模式。數據的收集和獲取過程越強大，就能進行越具體的分類和分析。
銷售：與廣告主成功建立可靠關系的媒體機構，能夠用A/B測試來證明其數據表現，并且能幫助廣告主挖掘更多公司級的業務機會。

解鎖三重用例

提升參與/增強聯結/擴大營收

在數據的實際應用過程中，媒體機構可能會面臨重重的困難：數據團隊與編輯團隊的矛盾、數據主動權流失、組織結構固化等等。為了解決以上問題，這份指南從提升讀者參與度、增強與讀者的直接付費關系、從廣告主處獲得營收三個方面給出相關用例，以期提升數據驅動變現的效果。

提升讀者參與度

1、內容策劃

（1）管理內容標簽：

媒體內容的數據分析，依靠的是識別內容關鍵特征的“元數據”標簽。確保內容標記過程完備且足夠精細，并且能夠決定將如何管理這些數據。

（2）數據部和編輯部共同設立目標：

厘清數據在完成編輯任務中的角色。

（3）測試流程：

設計內容分析流程，并將其作為內容策劃的一部分。應該將用戶反饋納入編輯策劃中。為數據助力的決策建立保障機制，決定誰為最終的決策負責。

（4）工具開發與報道工作協同開展：

理清前端新聞編輯室的需求，將其轉化成不同優先層級的技術目標。

（5）反復測試、不斷完善：

對潛在用戶進行測試，在開始大規模的應用之前，獲得早期的反饋非常重要。

2、再循環

為讀者提供個性化的內容推薦，盡量使其在閱讀完一篇文章后繼續跳轉閱讀。

（1）設立目標：

通過內容推薦，媒體想要達到什么效果？靠廣告營收的新聞媒體機構，最常見的目標是增加讀者的瀏覽時長；相比之下，通過訂閱來盈利的媒體，可能傾向于優先推薦能把免費用戶轉化為付費用戶的內容。

（2）設計操作性強的內容標簽：

有效的標簽能夠方便編輯在內容管理系統進行操作，還能增強內容規劃、優化廣告效果，且有助于提升訂閱量。

（3）建立細分和推薦規則：

通過識別相關內容來定義推薦規則，根據分析用戶的特定行為，不斷提高個性化程度。一個完善的數據收集和管理方法十分關鍵。

（4）測試和改進：

不斷執行A/B測試，來完善推薦機制中的假設，優化用戶體驗。

3、讀者體驗

通過改進產品設計，如樣式與導航，以提供更好的用戶體驗，以提升參與度和付費傾向。

（1）設計內容模塊：

和編輯團隊合作進行內容策劃，考慮的模塊包括標題、縮略圖、視頻預覽、書面內容和廣告位置等。基于用戶體驗，通過跨平臺的UX/UI設計決策，在你的內容管理系統創造不同種類的內容板塊。

（2）發布模塊，分析趨勢：

組建一個實時監測團隊來觀察讀者的參與度，如點擊率、滾動時長或者停留時長，以完善未來的設計規劃。

（3）為讀者量身定制：

通過用戶細分，把媒體的內容板塊分層測試，會給讀者更好的定制化體驗。

（4）測試、學習和完善：

優化讀者體驗是一個迭代反復的過程。想有效地做到這一點，需要一系列工具來幫機構做出改變并評估影響，也需要領導層的鼓勵與支持。

加強與讀者的直接付費關系

1、關注訂閱價格和促銷

媒體機構應注意觀察用戶行為，以確定訂閱價格和促銷決策，包括價格點、折扣、付費計量方式等等，提高整體轉化率，擴大從單個訂閱者獲得的收入。以下是五個步驟：

（1）收集用戶數據

幫助了解訂閱者和非訂閱者的行為模式，了解他們訂閱以及續訂的原因。

（2）建立用戶細分，注意以下關鍵點

共同特征，例如收入、地理位置、性別、興趣、職業；

典型行為，例如內容參與、訪問頻率、時段、折扣；

長期訂閱者的行為的特征，例如訂閱類型。

（3）分析用戶細分，并進行測試

監測不同細分用戶的行為模式，來留住現有的用戶，吸引新的用戶。

（4）確定定價策略

定價不是唯一的，需要依據你的戰略選擇來決定。有的是統一收費制，也有動態的訂閱價格。無論選擇何種方式，都應該針對細分用戶進行測試，以驗證假設，從而優化總體收入。

（5）持續測試、學習和調整

完成以上步驟后，應該更頻繁地進行測試，以得出更多觀察結果，驅動更高的訂閱收益。

2、重視用戶的終身價值

媒體機構可以根據用戶數據，通過用戶與該媒體建立的所有關系，來整體評估這名用戶的價值，以做出商業決策——而不是基于某一點觀察的臨時決定。

（1）將用戶數據結構化

提升數據收集和管理能力，使自己成為一個可信任的、時效性強的獨立信源。

（2）定義用戶的價值驅動力

價值驅動力常和用戶的付費能力或廣告相關，具體來說，包括訂閱價格和廣告曝光次數。對這些價值驅動力的分析，可以確定一個用戶的終身價值，以此制訂利潤最大化的方案。

（3）分析用戶行為

追蹤描述用戶行為的數據，以理解他們各項行為，如訂閱、續訂或退訂等。用戶行為分析結果將會影響各項決策。

（4）建立用戶支持舉措

對各個細分建立相應的用戶支持計劃，針對不同情況作出特定反應。關于這一點，最前沿的案例是利用機器學習發現新的訂閱行為模式，并根據相應的計劃進行應對。

3、促進收益多樣化

發展面向讀者的非核心產品與服務。頂尖新聞媒體機構通常會舉辦活動、發展電子商務和附屬產業、建立會員制等等。以下四步可以幫助你開源收入：

（1）分析用戶，制定策略

可以基于用戶的閱讀興趣，挖掘不同垂直品類（如科技、娛樂、汽車）的用戶行為，或者參與度高的用戶行為模式。這些用戶可能會希望與媒體有進一步的互動。

（2）建立、測試想法

將跨職能團隊聚到一起，探討用戶潛在需求，以挖掘新的業務機會。通過焦點小組、問卷或其他直接的調查方式來測試想法。

（3）搭建最簡可行產品

在對新概念進行測試后，搭建最簡可行產品，投入小規模測試。更多關于“最簡可行產品”的知識點，可閱讀全媒派往期文章：從「黃金圈」到「最簡可行」：彌補核心業務，媒體多樣化產品探索啟示錄。

4、繼續測試、學習、調整

在新產品或新服務初次運行后，持續地調整改進，利用現有數據信息，來優化各項策略的制定與執行。

擴大廣告收入

1、基于讀者的廣告

基于背景和行為數據，給讀者推送最合適的廣告。媒體機構可以通過以下幾點吸引能帶來高利潤的群體：

（1）收集數據：

整合一手數據，為數據整合和管理設定目標。引入DMP和第三方供應商，填補數據空缺，從而擁有相對完整的數據集。

（2）建立用戶細分：

基于人口特征、內容興趣和流量來源等進行細分。增加用戶登錄的比例，將有助于提高數據的準確性和完整性。

（3）闡明細分市場的價值：

廣告銷售和市場營銷團隊需要知曉這些細分用戶的價值所在，明確他們的獨特性，為廣告主提供決策支持。

（4）強化細分市場的價值：

了解廣告主的戰略重點，以及他們對目標受眾的需求點。根據用戶行為，推測細分用戶興趣、衡量用戶價值。這些洞察將有助于轉化出高價值用戶。

（5）推出廣告活動：

強化目標用戶群體與相應的廣告產品、內容策劃之間的聯系。通過不同的廣告形式以及一系列的A/B測試，持續改進活動的執行，并輸出報告，以幫助廣告主進一步優化策略。

2、廣告定價策略

通過理解不同用戶對廣告商的價值，應用數據，使廣告銷售團隊在每一個銷售渠道、每一個單元的收益上都產出最多的價值。

（1）收集數據：

與上一小節類似，具體為整合一手數據，為數據整合和管理設定目標。引入DMP和第三方供應商，填補數據空缺，從而擁有相對完整的數據集。

（2）建立用戶細分：

與上一小節類似，具體為基于人口特征、內容興趣和流量來源等進行細分。增加用戶登錄的比例，將有助于提高數據的準確性和完整性。

（3）分析用戶表現：

利用參與度測量和活動分析工具來衡量廣告表現。通過向廣告主展示相關數據，以證明高影響力細分群體的價值和實力，以此評估該細分市場的廣告定價。

（4）收集銷售情報：

基于細分價值、廣告形式等，與銷售團隊合作定價。這將有助于利用用戶數據來支持商務談判。例如，在實驗更高級的廣告形式之前，你應該證明基于類似細分、類似活動獲得了數據提升。

（5）持續調整價格水平：

分析讀者終身價值，以定義所有細分市場的價值范圍。對內結合內部業績、讀者價值分析和需求預測，對外結合市場動態和細分更新，來調整定價。

3、管理廣告庫存

利用讀者參與度的數據來預測存貨量，并打通直接銷售、私人交易和開放式拍賣之間的渠道，將廣告收益最大化。

（1）使庫存預測匹配其他數據：

通過跨團隊溝通，打通內容策劃、參與度測量和庫存預測團隊的數據。有時，直接銷售團隊無法賣出溢價庫存的阻礙之一，僅僅是他們不了解還有多少庫存可以供應。

（2）加強對參與度數據的預測：

利用參與度測量工具，更好地了解不同細分的習慣和行為，并將其作為庫存預測的重要依據。通過分析，可能發現最有價值的目標群體消費內容的時機和方式——這將使你更好地把控產品和服務質量。

（3）分析渠道表現：

盤點不同渠道，比如：每個渠道銷售多少庫存？庫存價格是多少？分析庫存，尤其是那些比預期更高或更低價售賣出的庫存。

（4）重新審視渠道組合：

思考一下，你的渠道組合方式有意義嗎？可能有某些渠道對于特定的廣告類型表現良好；也可以考慮基于定價策略引入新的渠道。

（5）監測表現：

需要接入不同的數據源來進行數據監測。領先的機構已經建立了自動的監測體系，以評估和調整渠道組合方式。定價策略（包括渠道組合）應該定期回顧。

數據，以超乎想象的方式反映著用戶行為和商業邏輯。在數據化浪潮之中，新聞與媒體機構得以運用自身平臺的力量，形成對讀者行為的深刻洞察——這在過去是完全不可想象的。

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