薛国铭
天津广播电视网络有限公司 天津 300221
摘要：大数据技术依然在不断演进发展，广电网络公司可采集、需关注的数据类型和种类也将会有所变化和发展。比如，近年开始应用到电视机大屏上的语音操控技术，就为广电大数据增加了一个新的数据维度。这在电视机的IO模式上是一个革命性的变化，从原来的动手变成了动口。如何掌握新型的用户操作使用习惯，如何采集用户的语音操控动作行为，进行行之有效的挖掘分析，并使其变为广电网络公司生产经营的利器，也是我们后续需要关注的动向。
关键词：大数据；广电网络；网格化营销；应用
一、广电网络的大数据现状
1.1建设风潮
（1）早期建设和商业模式：这个阶段的项目建设，更多的集中在用户的收视层面。很多广电网络公司寄希望于将用户收视的数据挖掘出来，能够以商业变现的模式，实现将静态的、隐藏的数据变为现实的商业价值。将数据卖给电视台和广告公司是大家一贯的想法。因为传统的收视率调查是基于抽样的数据调查，抽样过少，样本容易污染，最后的结果数据受人为干预的可能性太大。而广电网络公司全网全样本的海量数据，由于数据量级翻番，人为干预的难度大，数据更为贴近真实有效的收视数据，因此成为了业内人士寄希望于掀起传统收视率调查变革的新利器。
（2）中期建设和具体应用：IPTV和OTTTV如火如荼地席卷而来，广电网络公司开始出现用户流失现象。用户收视数据大致可以理解为收视率，是电视台的节目评估和广告主的广告投放依据以及广告投放效果评估的重要参考指标。而用户收视行为，则更多的集中于在一定时间阶段内，用户在电视机大屏上的操作动作的数据化、指标化。这一数据和指标则更有可能转化成用户的行为分析，从而为拓展用户、挽留用户提供了更多参考。更多的广电网络公司将大数据项目的注意力转移到了用户行为分析、用户画像、用户拓展、用户挽留层面。
（3）后期建设和应用拓展：广电网络企业意识到，除了在营销层面进行用户挽留之外，自身过硬的产品才是王道。面对视频网站多元大量的影视节目资源，广电网络公司也要加强影视节目内容的引进和日常运营。
之前的节目内容引进就是看片单，谈价格，没有更好的参考依据，直播频道什么内容播出火了，电影院线什么电影新出炉了，这些现象级的影视节目成了为数不多的参考依据。同时，日常的互动点播内容运营也是围绕这些现象级的内容进行，并没有针对单个用户进行个性化的推荐和编排。有了大数据项目之后，针对影视节目内容的引进、影视内容标签的多维、编排的精细化、推送的精准化、节目套餐的制定都有了更多维度的参考依据，千人一面的运营模式转变为千人千面的模式成为了可能。
1.2建设类型
（1）网络运维管理的副产品：更早期的时候，网络运维管理人员面临着一个难题，查找故障点。举一个比较典型的例子，用户投诉点播节目无法正常收看，这个时候网络运维人员往往需要一页一页翻看日志，查询从什么时间点开始点播节目的推流出现异常；考虑是用户上行访问请求根本没有收到；还是因为集中式互动点播业务的架构，节目流因为系统原因被卡在二级光站，IPQAM没有实现有效推送；还是用户机顶盒侧因为接收问题无法解码该节目流。当然如果互动业务是分布式架构，故障点的排除和查找可能会更为复杂。
为了解决这一难题，市面上有个别做码流分析检测的企业采取了在核心交换机端口部署镜像的方式，实时抓取镜像数据，通过过滤和抓包分析实现了对节目点播过程的精准监测，方便了运维人员的查询和故障诊断。这个时候，产生了一个副产品，就是用户行为数据的抓取、记录和留存。早期一部分做大数据项目的广电网络公司，就是在这一技术的基础上，形成了自有的大数据采集。
（2）主动挖掘分析：随着大数据技术的演进，大数据的采集技术又有了新的模式。数据采集程序浓缩得极为精简，只需要一小段程序驻留在机顶盒侧，且无需占用大内存。
这段驻留采集程序俗称探针，它将用户的机顶盒遥控器操作行为全部记录在案，用以记录用户的操作动作，同时将机顶盒心跳打包分为若干秒上报一次，用以记录某个动作持续的时间周期，从而形成包括用户ID、开关机、换台、音量调整、某频道某节目的收视流入流出和时长、互动点播节目内容和点播节目收看时长、各种应用的使用频次和时长、完整的用户行为数据。同时，宽带运营的数据则包含了使用频次、使用时长、使用时段、访问地址分类、流量峰值、访问报错等。
二、大数据技术在广电网格化营销中的应用
2.1网格化营销
广电网络公司的用户本身具有极强的地块属性，纷纷散落在城市和乡村，广电网络公司本身的架构也是按照行政区划来进行划分的，从省到市到县到乡。因此将用户以地块为单位进行划分是件容易的事。
广电网络公司早期开始推行网格化营销的时候，也是如此这般进行划分的，分区域分户数，落实到人。因为有的广电网络公司把报修和营销合为一体，一些网络经理平时的工作就是坐等用户电话，大部分是维修诉求。至于催缴费都是口头或电话通知，由用户自行前往营业厅办理。伴随着各种职能和工作的下沉，网格经理有了更多的权限，比如用户可以直接将费用交给网格经理进行业务的办理开通，这样用户可以足不出户就缴纳了下一年的费用，并开通自己感兴趣的业务。
2.2大数据技术可以给网格营销经理带来什么
（1）用户画像
在网格营销经理没有见过用户本人，不熟悉的情况下，大数据可为网络营销人员提供用户的大致特征，使得营销人员在上门前便有所准备。网格营销人员上门营销的过程，就是交流的过程，是和用户本人建立联系和互信的过程。如果提前对用户有所了解，就可以帮助营销人员找到客户感兴趣的话题，找到有效的切入点进行沟通，既缓解了进门入户后双方的尴尬，又能让用户降低入户营销的抵触，迅速拉近双方距离，为最终的销售成交奠定基础。
同时，营销人员从数据中可以得知用户的收视习惯和喜好，对产品的推荐就会有所选择，有更强的针对性和适应性，提高销售推荐的成单几率。产品的最终成交，取决于多个因素，而用户的喜好和需求是非常重要的一环。
（2）用户分类
根据用户画像的多个标签和维度，可将用户进行聚类分析。比如，根据用户收视生命周期模型，基于用户收视行为数据将用户价值分为四大类。
黄金客户：该类用户日常观看频次和频道观看时长超过平均值的用户，且最近一次观看行为发生时间较近，该类用户热度较高，观看频次、观看时间都高于平均值是平台的核心用户，对平台的贡献最大。
重要发展用户：该类用户日常频道观看时长高于平均值，且最近一次观看时间距当前时间较近，但观看频次低于平均值，表示该用户热度较高，对于频道的兴趣较高，但观看频次偏低，该类用户热度较高有发展的潜力，需结合兴趣点，重点发展。
一般发展客户：该类用户观看频次高于平均值，但频道收看时长和最近一次观看时间都较低，表明该客户对平台的贡献较低且热度不高，需发展提升用户的黏度。
潜在发展客户：该类客户观看频度不高，频道收看时长也低于平均值，但最近的收看行为发生，表明该用户对当前的内容有兴趣，可作为潜在用户发展。
参考文献：
[1] 徐俭 . 广电业务大数据应用探讨［J］. 电视工程 ,2016（3）.
[2] 徐艳 . 大数据时代企业人力资源绩效管理创新［J］. 江西社会科学 ,2016（2）.
[3] 秦绍军.大数据在广电行业中的应用分析［J］.中国传媒科技 ,2016（12）.