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赛立信广播融媒大数据分析管理应用平台(SMR DMP)的构建与应用
发布日期: 2018-06-20

来源:赛立信媒介研究  DMP研发组

马云曾说:“我们正在经历从IT时代到DT时代的变革,未来最大的能源就是数据,尤其是大数据”。已上升为国家战略层面的大数据,具有“4V”特性,多样性Variety、快速性Velocity、价值性Value、大量性Volume(简称“多快好大”),并逐步发挥着社会生产力能源的巨大作用,从方方面面影响并将决定着现在和未来商业社会的发展方向和深度。

在互联网的促进与融合之下,广播媒体的价值“犹在优在”,广播媒体广告保持稳定增长,受众规模不仅没有减少,反而变得更加“优质”,往年轻化、高学历、高收入群体发展。赛立信构建的广播融媒大数据分析管理应用平台,正是顺应广播行业的这一发展趋势,站在行业发展的高度,朝着未来先进生产力格局方向挺进。

作为国内唯一一家专注于广播数据调查监测与研究洞察的第三方机构,赛立信正在积极部署构建目前国内最大的广播融媒大数据平台,力促中国广播大数据研究更多、更快、更好、更大的发展和应用,全面服务于中国的广播媒体和广播行业,更大地提升中国广播行业的竞争力和商业价值。

SMR DMP的核心架构

DT时代,消费者所有的行为轨迹都可被寻址和数据化。每个品牌、产品、节目,每个内容,与消费者(或目标受众)的每一次接触,都会形成一种关联关系,而这种关联关系会贯穿和影响着消费者的整个品牌和产品消费生命周期。通过构建大数据平台,能全面做到对消费者行为轨迹的数据化收集、整合性分析和智能化应用。

正如Google的首席经济学家Hal Varian所说,在当前网络大数据时代,数据是广泛可用的,所缺乏的是从数据中挖掘知识,对知识进行有效的组织和关联,将其应用到实际问题解决中。大数据的核心不在于大,而在于数据的连接、整合与应用。赛立信的大数据分析管理应用平台(SMR Data Management Platform),简称SMR DMP,也是围绕数据的收集与连接、数据的分析与整合、数据的输出与应用这三个关键环节,来进行部署和运营的。

       SMR DMP的核心架构如下——


         

                       

跨媒体数据采集(Data)

赛立信数据收集是DMP的基础和源头,数据源和数据内容是数据收集的核心内容。在融媒环境下,广播的传播方式丰富多样,“广播”的边界越发模糊,这对搭建全媒体数据源造成巨大挑战。根据不同内容,可分为广播收听数据、新媒体数据、监测数据、用户画像、用户消费行为及观念数据等。根据不同的数据来源,可分为传统调研数据与互联网平台数据。以下按照数据来源,收集不同类型的数据:

(一)赛立信拥有二十年的广播数据的采集经验,通过测量仪等方式采集到以下四个方面的数据:

1.广播收听数据库,包括常规、车载、手机/移动终端数据,细分市场收听率数据,可定制化的收听率数据;

2.全媒体监测,包括节目广告/内容广告及软广的监测分析,品牌/产品广告监测分析,广播社会化媒体营销 (舆情)监测分析;

3.媒体与广告评估,包括广播广告效果评估分析,频率与节目广告价值评估分析,广播媒体与新媒体价值评估分析;

4.受众与受众行为研究洞察,包括广播频率/节目满意度与定位研究受众广播媒体/新媒体受众U&A研究,受众用户画像/行为洞察研究。

(二)赛立信作为第三方独立的市场调查机构,除了公司的调查数据以外,还通过战略合作和系统对接(API)的形式,与外部多种数据源(包括运营商、媒体和第三方机构等)进行合作,包括了广播受众的线上网络行为习惯与偏好、线下行为习惯与偏好、CRM、EDM等方面的全域数据。

1.音频APP数据。赛立信与蜻蜓FM、荔枝FM、喜马拉雅FM、优听FM等音频APP强强联手,获取后台的收听行为数据。

2.运营商数据。运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据,通过网络行为与线下场景,刻画用户的完整性,2017年初,赛立信已跟联通等运营商达成合作,了解用户的稳定性和轨迹特征。

3.社交平台数据。社交逐步成为互联网发展的基础、底层应用。一方面网络社交平台以社交为中心,延伸向物联网、线下生活服务、线上互动娱乐、电商等用户使用场景,构建丰富的生态系统。另一方面,一些工具性或服务型平台引入社交概念,充实原有的平台功能,将平台与用户、用户与用户之间较为松散的关系加强,形成用户壁垒。针对不同场景、不同垂直人群、不同信息承载方式的细分社交平台进一步丰富发展,社交平台数据是赛立信融媒体大数据平台不可或缺的一部分。

4.媒体自建的声音平台及其他合作数据。

赛立信把不同来源的数据全部收集起来,进行跨媒体数据整合,建立集监测+调研于一身的数据库(SMR DataBase),并整合评估分析+研究洞察+多方面合作的数据,形成庞大的赛立信大数据管理平台的数据池(SMR DataPool),真正构建了大数据数据库。 

跨媒体数据管理(Management)

跨媒体数据管理是DMP的中间层,关键是数据的整合分析与标签系统。SMR DMP先进行数据的清洗和结构化处理(ETL),再进行数据的整合分析、标签设定与管理,加载在赛立信升级后的BPSETM系统中,并最终以SMR DMP平台系统的形式实现数据可视化和实际应用。

(一)数据脱敏。被收录到赛立信数据池的数据体量巨大,类型模式多样,关联关系复杂,既有传统结构化的高价值密度的调查数据,还包括规模巨大且结构多样化的低价值密度数据。要保证数据的安全性与准确性,必须经过数据脱敏处理和数据清洗处理。

所有进入赛立信数据池的数据首先必须经过脱敏处理,对于涉及客户个人信息资料的数据,全部进行数据的变形脱敏,匿名转化编成一个复杂的码,从而实现敏感隐私数据的可靠保护,在使用重要数据的同时将数据泄露和损失的风险降到最低。

(二)数据清洗。由于数据的多元性、异质性以及采集数据时的一些人工错误,导致大数据是含有噪音、冗余、缺失,甚至包含无用数据。这就要求我们去发现并纠正数据文件中可识别的错误,去重、去除不合理值、修正矛盾内容、非需求数据清洗、进行关联性验证,最终完成数据清洗这道程序。

数据的清洗建立在数据质量标准之上,为了得到高质量的数据,清洗与提炼必须满足几个条件:监测并除去数据中所有明显的错误与不一致,尽可能地减少人工干预,而且要容易扩展到其他数据源;应该和数据转化相结合,要有相应的描述语言来指定数据转化和数据清洗操作,所有的这些操作应该在一个统一的框架下完成。 

(三)数据标签与结构化处理。SMR DMP建立在全域数据的基础上,进行传统媒体与新媒体的数据融合,并以真正同源样本为核心、打通到真实个人的跨屏融媒研究分析的大数据平台,通过赛立信独有的360度标签系统,来全面立体地丰富广播受众的用户画像和真实的生活形态与行为。

同一用户在不同的平台领域具有不同的行为表现,如何了解到目标人群在不同领域、不同行为之间的相关性?赛立信进行跨平台数据管理,整合传统广播数据与新媒体数据,使用同源样本打破平台领域界限,真正了解到一个广播听众的消费行为习惯。同源样本即同一个来源,基于同一群人的同源数据将广播听众的收听行为习惯、营销关心的广告投入、消费者行为和购买等数据连接起来,包括跨屏的连接,广告到购买的连接等,形成闭环,让每个营销活动的效果透明化。同源样本打通了广播电台、运营商、音频APP、社交平台的界限,利用相关关系分析法,能够为品牌提供受众在不同网络环境下的广告、媒体行为、购物行为数据分析。

SMR DMP的标签体系架构主要包含以下四个方面:

1.自然属性标签:目标受众的人口自然属性标签,涉及十多个维度,划分和定位人群基础属性特征;

2.行为属性标签:目标受众的线上网络行为与偏好、线下行为与偏好的标签体系,涉及几十种大类、上百种小类,细分受众行为属性特征;

3.社群形态标签:目标受众的生活形态、主观认知与态度、价值观与理念、社交活动等社群形态标签,深度洞察分析受众社群类型属性特征;

4.场景属性标签:综合以上三种标签历史数据,建立预测模型,预测目标受众未来的场景触媒、行为和消费等类型属性特征。




数据应用(Platform)

数据应用是DMP的上层和输出,直接为营销策略和运营优化提供数据应用支持。SMR DMP数据应用涉及多个方面,核心和基础内容还是围绕广播媒体与广播营销分析而展开,主要有以下四大方面的应用内容:

(一)广播收听率数据应用(Data Base)

广播研究,基础呈现是广播的收听率及收听研究。赛立信专注广播收听和广播研究20余年,是中国乃至全球第一家推出广播收听率调查的电子化、智能化、专业化的数据采集技术的专业研究公司,通过便携式广播收听测量仪BSM(目前已发展更新至第三代3.0系统)和移动智能终端(如手机/iPad等)测量仪GRM(目前已发展更新至第二代2.0系统),推出和应用“单终端采集、多终端整合数据”的收听率调查系统BPES™系统,引领行业标准。

赛立信并不满足BPES™系统,随着互联网和大数据的快速发展,赛立信更加积极主动的构建广播融媒大数据平台,在BPES™系统的基础上,打造了广播收听率和收听行为研究的大数据系统SMR DMP,旨在用大数据的思维来解决广播收听率与收听行为的关联研究,包括了常规收听率、车载收听率、移动智能终端收听率、细分市场收听率和定制化的收听率服务,及与之关联的收听行为研究数据等。

(二)广播广告和社会化媒体营销监测应用(Tracking)

广播营销包含两个主要的内容,即广播收听和广播广告。广播收听行为与广播广告触达是广播营销研究的“左右手”,互相影响、相辅相成,无论在节目开发与运营优化、还是节目营销规划和收益优化,收听行为与广播广告都密不可分。

赛立信作为广播媒介研究的专业机构,一直致力于把广播收听和与广播广告综合起来做监测和分析。SMR DMP把广播广告的监测和分析服务作为大数据平台的一个重要的数据来源和数据应用,包括节目广告和内容广告及软性广告、品牌和产品广告的监测分析,也包括全频广告(串播单)的监测,还包括了广播社会化媒体营销的监测分析、广播媒体的舆情/口碑的监测分析等全方面的监测内容和分析应用。

(三)广播媒体与广播广告的价值评估分析应用(Evaluation)

广播营销的主体是广播媒体,广播广告的主体是广告主/广告投放品牌机构,广播媒体的价值和广告效果的评估分析,能结合二者的投入产出做整合效果评估和策略优化分析。

赛立信一直服务于广播媒体(占据超过70%的市场份额),广播媒体和广播价值的研究也是关键的内容,包括广播广告效果评估分析、频率和节目广告价值评估分析、媒体价值评估分析、媒体受众价值评估分析、新媒体价值评估分析与实际应用。

(四)受众及满意度研究洞察(Insight)

广播媒体和广播广告,触达到的都是受众;而受众,是所有营销的核心和终始点。所有的企业营销都应该围绕目标受众而开展,包括媒体引流、广告触达、销售/渠道购买,甚至包括产品研发、供应链管理,都是以目标受众(即顾客)中心和出发点,这就是传统营销“4P”的“销路”理论发展到今天以人为核心的互联网时代的“4C”的理论的市场基础和发展趋势。

SMR DMP是基于目标受众为中心而展开的大数据分析管理平台系统,包含广播频率/节目的收听行为习惯和满意度及偏好诉求的研究、广播频率/节目的定位与运营优化研究、受众广播媒体与新媒体行为习惯与态度研究、受众用户画像深度研究、受众行为及营销关联行为研究等,同时,SMRDMP能整合收听行为、广告行为、舆情/口碑行为、媒介与媒体行为、网络与线下行为等全部的数据与研究,做综合性的大数据应用分析,包括历史行为数据的建模与未来消费行为的预估和主动关联。

SMR DMP数据应用体系的内容矩阵如下(简称“DTEI”体系):



更多的数据整合应用(Platform-Plus)

SMR DMP基于以上的数据应用内容和服务之外,还可以进行更多的数据深度整合应用,主要有以下五个方面的内容:

(一)精准营销

精准营销是大数据一个重要的应用领域,需要海量的数据与深度的分析算法。SMR DMP以广播融媒受众为中心,整合广播融媒的收听数据、广告数据、广播社会化媒体/舆情口碑数据、媒介行为数据、网络与线下相关行为数据等媒介全域数据,从目标受众的深度用户画像、360全面的人群标签、未来场景媒介行为消费预估三方面来进行深度学习与匹配计算,为广播媒体和广告主提供个性化、定制化的目标受众精准营销推送和应用。

(二)受众跨媒体行为研究

跨媒体传播是媒介发展的必然趋势,信息在不同的媒体间交叉传播与整合,受众在不同媒体中流动与互动。内容的渠道多元化对受众的细分越来越细致,同一受众一天之内通常接触广播、电视、报纸、互联网等多种媒体,而不同受众之间对多种媒介的重复使用比例较高,把受众在跨媒体的行为数据整合起来,打通跨媒体的壁垒,通过洞察各个媒介形态之间的受众规模和市场竞合关系,把握复合媒体环境的不同特征,利用媒体之间协同作用,可以获得从广告内容的曝光到消费者的购买,有无数的路径去实现购买的可能性,而一个广告使用多种媒体渠道,能带来整体营销效率的提高。

(三)受众媒介营销及消费关联研究

媒介/广告营销与销量/实际购买的关联关系,是所有品牌与营销人共同关注的,但如何测量营销与购买的关系,一直是个非常艰巨的课题,因为数据巨大杂乱,建立不了关联关系。

大数据在这方面给出了一个解决方案,大数据能解决数据量大、数据量杂、数据量关联的问题。SMR DMP融合了全媒体的媒介接触数据、消费行为与偏好数据,从大数据分析模型来深度匹配计算,建立受众画像、媒介营销、消费购买这三者的关联关系和规律,为今后更加全面的媒介策略、市场营销及销售策略的制定提供数据支持和参考应用。

(四)受众的用户画像和深度洞察

当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候,讨论的焦点定位围绕一个抽象出来的人上面,即我们所说的用户画像。融媒体大数据根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息抽象出的一个标签化的用户模型,把用户的基本属性(年龄、性别、地域)、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络标签化。借助用户画像,帮助客户理解用户的需求,想象用户使用的场景。并根据用户在历史时间内的行为记录,特定时间点、内容深度剖析,提供用户基础属性、社交行为、互动行为、消费行为、偏好习惯、和地理属性等关联服务,细分核心用户价值、深度洞察某一群体的潜在价值空间。

(五)节目创新与优化策略研究

融媒体大数据可成为节目创新与优化的突破口。一方面,可利用社交媒体等平台挖掘分析大数据,例如,利用微信指数高的内容以及微博上的热搜,得到受众在互联网关注的焦点内容。另一方面,利用大数据关联,通过有效用户历史搜索内容进行抓取,并发现用户的共性,比如,喜欢听时事评论的用户,也喜欢旅游节目。融媒体大数据为音频产品生产与创新研发提供支持,将有利于音频产品的创新、丰富音频节目内容。而在节目播出阶段,通过及时分析用户行为数据,适时调整策略布局,根据用户需求优化节目内容。

(六)CRM客户关系管理

媒体和企业的最核心资产都是用户/客户/目标受众(也含潜在受众)。以用户/目标受众为核心的CRM客户关系管理系统,也将会是大数据分析的重点。SMR DMP获悉目标受众的完整的媒介和消费周期行为,通过精准营销分析,更有效的维护和加深客户关系、更加精准地针对目标用户做营销推广和消费升级。

大数据是社会生产力,能更深入、全面、高效地帮助企业提升行业竞争力和企业运营成效。赛立信愿在融媒大数据的时代背景下,用赛立信的大数据分析管理平台系统,与广播媒体和企业一起开创新篇章!


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