01 營銷現狀及決策要素

1.1 IPTV行業營銷現狀

【資料圖】

廣電企業在IPTV的營銷歷程主要分為幾個階段：從廣電僅負責播控平臺而運營商負責融合套餐用戶發展，到廣電提供基礎內容而運營商負責電視用戶運營，再到廣電和運營商共同負責電視用戶營銷。

運營方式包括：基于全量用戶的線上打折促銷、線下大篷車宣推、渠道卡密營銷和基于定向用戶的差異化營銷。差異化營銷包括首月優惠營銷、打折券營銷、積分營銷、活動營銷、商城營銷、廣告營銷等多種方式。

目前部分省份廣電IPTV平臺在已具備C3數據和采集數據的前提下，可以基于機頂盒賬號和EPG數據分析電視用戶行為，運營人員使用數據報表人工預測運營動作的方式和效果，再經過運營效果數據報表調整下次運營方式，在不斷的試錯中找尋電視用戶參與營銷活動的規律，投入和產出往往不成正比。

1.2 營銷決策要素

1.用戶分析

IPTV業務運營的目標用戶是誰，如何針對運營活動細分客戶？這就涉及電視用戶數據的跨系統全量匯聚，數據越全，電視用戶的畫像越精準，運營動作的觸達才更具效果。

2.運營指標

分為“直接運營指標”和“間接運營指標”。直接運營指標，指運營活動執行過程中的觸達率和活動結束后的轉化率；間接運營指標，指運營活動結束后的次月和第三月留存率、續訂率，活動熱度、參與滿意度。

3.決策分析維度

維度可理解為決策者判斷的角度和方向，同一維度可以下鉆多個層級，不同維度又可聯動分析，根據想要的不同結果和目的選擇不同的維度組合進行分析，得出的決策模型也是不一樣的。

IPTV業務運營決策分析中常用的維度是：品類（產品包種類）、形式（活動形式）、渠道（自營、運營商、SP服務商、代理商等）、用戶（等級、價值等）、時間（日、月、季度、年等），也包含其他內部自定義的維度。

4.決策方法

在營銷決策體系中常用的方法主要是：同比、環比、累計、計劃與實際、占比、排名、對比、走勢、平均等。不同方法做出的決策報表所表達的信息是不一樣的。

要素多樣化是支持營銷決策可信的基礎，但隨之而來的就是營銷分析的復雜度極高，傳統通過報表進行人工分析預測的方式，無法保證營銷決策的輸出結論準確，鑒于此，建設數字化、智能化的自動決策反饋機制將成為趨勢。

02智能營銷決策系統構成

2.1智能營銷決策系統特征

1.數字化：打通用戶數據壁壘，多屏多平臺間信息融合，呈現最準確的電視用戶畫像；

2.智能化：人工智能模型算法輔助策略制定，為運營決策提供參照物，提高決策準確率；

3.自動化：自動糾偏，可根據運營動作的階段性效果，自動判斷與目標效果的偏差度，自動重新分配目標用戶提升運營效果。

2.2智能營銷決策系統構成

智能營銷決策系統包括內容中心、用戶中心、增值中心、營銷中心、決策支持中心，如圖1所示。

圖1 智能營銷決策系統組成

2.2.1 營銷中心

IPTV業務運營具有多運營商、多端、多用戶群體、多產品類型、多運營手段的特點，同時也要考慮多達幾十種機頂盒的性能差異，因此互聯網成熟的運營工具無法適應IPTV業務運營特點，而IPTV運營人員配置運營活動則需要在播控平臺、EPG管理系統、活動系統、增值系統、推薦系統、消息系統間反復配置。營銷中心從IPTV業務運營特點出發，集合全部運營能力，并與各系統打通接口，實現營銷能力的可視化一鍵配置。配置邏輯如圖2所示。

圖2 營銷策略配置邏輯

分組策略組件根據運營目標智能推薦電視用戶分組，分組用戶根據每日用戶行為數據動態變化，同時提供A/B測試參照分組；推送策略組件制定推送通道、推送時間、推送頻率；運營策略組件提供運營活動目標配置、活動類型配置；策略配置畫板提供可視化、流程化的營銷策略配置，包括營銷事件步驟配置、A/B配置、效果配置、觸發動作配置、等待時間間隔配置等。

2.2.2 決策支持中心

營銷決策是否成功，需要分析營銷趨勢，各省廣電和運營商都有針對這方面的數據分析能力。但如何針對營銷趨勢差異及時調整營銷策略，保持趨勢曲線與預測曲線在誤差范圍內，是決策支持中心的智能營銷能力所要解決的。

營銷趨勢分析主要包括觸達率、命中率、轉化率。

智能營銷能力包括營銷趨勢指標智能拆解、A/B對比分析、營銷目標自動匹配、分組用戶重定向、營銷策略自動下發；如智能調整后趨勢變化不明顯，系統自動中止運營活動并提示決策人。

智能系統調取的數據是脫敏后的電視用戶模糊數據，同時用戶分組時也會考慮電視用戶對運營活動的接受度，有效平衡人與算法的關系，避免算法技術的濫用。決策人通過定期用戶回訪和滿意度調查，對智能系統的算法質量進行評估，使算法程序始終符合用戶友好原則。

03 技術創新點

智能營銷決策系統針對IPTV運營屬性和特點實現智能化數字營銷。通過實現用戶行為分析、用戶標簽體系、用戶畫像特征、AI智能推薦、營銷自動化、A/B測試、實時反饋、可視化系統等能力來驅動全場景的業務分析與決策，高效發掘業務新的增長點，將IPTV的“流量”轉為“留量”、“規模”轉為“價值”。

1. 數據融合，多維洞悉IPTV運營狀況

IPTV在互聯網視頻的沖擊下，用戶觀看內容需求日益多樣化，要求也逐漸攀升，IPTV必須變得更加主動，實現產品、內容與用戶偏好高度匹配的統籌管理。

傳統的IPTV數據采集分析無法獲取精準的用戶信息，各類業務數據源也往往處于割裂狀態，無法支持IPTV運營的全面分析統籌。本系統支持IPTV打通全量數據并可實時可視化分析。

運營人員能夠借助分析模型自主地進行多維數據分析，同時AI模型也可自主調整用戶群體，比如從訂購影片分布、訂購產品類型、支付方式、用戶標簽等多維探索付費下降原因。

2. 玩轉存量，有效提升IPTV活動的轉化效果

過去IPTV和寬帶捆綁的收視費一直占據收入的最大份額，而在IPTV用戶規模即將觸頂的情況下，整合流量、發力付費轉化成為IPTV價值實現的重要途徑。

智能營銷決策系統聚焦存量，系統可助力IPTV釋放沉淀的數據資產價值，通過追蹤、分析用戶參與活動的行為數據，精準分析每次活動營銷的參與效果、增值轉化效果、目標達成效果，從而讓運營人員能夠根據營銷反饋，快速調整資源，提升存量價值。

3. 機器模型，精準洞察用戶偏好與特征

IPTV囊括全年齡段用戶，同時還極大地覆蓋三、四、五線城市及農村，用戶地域化差異和本地化屬性明顯，營銷不可千篇一律。

智能營銷決策系統可自動分析營銷趨勢，根據營銷業務流程主動調整營銷策略，實現用戶精準化運營、流程化運營、自動化運營。

4 結束語

本文所述系統已經小范圍電視用戶驗證，經對比分析，營銷效果均有明顯提升，且三月留存率和復購率也有較為明顯的增長，取得了良好的驗證成效，可為IPTV廣電企業提供參考示范。

本文為論文精要，原文刊發于《廣播與電視技術》2023年第1期。

本文作者：姜程甦 吉林廣電新媒體股份有限公司劉長軍 北京視達科技有限公司

第一作者簡介：姜程甦（1979—），男，吉林省籍，吉林廣電新媒體股份有限公司副總經理，社會科學研究系列副研究員，碩士。主要從事以IPTV業務為主的多媒體業務系統、終端等方面的技術及產品研發工作。在雙屏互動、智能營銷、大數據分析等領域有著扎實的技術研究經驗，曾參與《智慧大屏云服務平臺》《一體化智能運營服務平臺》等重大項目的開發 建設工作。

責任編輯：房家輝

關鍵詞： 決策支持中心 數據分析 用戶參與