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300229 拓爾思
方案內(nèi)容 方案優(yōu)勢(shì) 用戶價(jià)值 最佳實(shí)踐
方案內(nèi)容
用戶行為收集
產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)分析
用戶分群畫像
內(nèi)容精準(zhǔn)推薦

建立基于登錄用戶和非登錄用戶的兩套閱讀行為點(diǎn)擊收集服務(wù)，提供給報(bào)社旗下的線上傳播渠道使用，主要包含新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報(bào)刊、微網(wǎng)站等形態(tài)，進(jìn)而采集相應(yīng)的點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)。對(duì)登錄用戶和非登錄用戶建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的唯一用戶標(biāo)識(shí)，并能夠準(zhǔn)確處理登錄用戶在多個(gè)不同接觸點(diǎn)登錄的情形。

1. 用戶閱讀行為包括用戶在新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報(bào)刊、微網(wǎng)站上的各種瀏覽行為，閱讀行為數(shù)據(jù)包括：點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、站內(nèi)搜索數(shù)據(jù)、閱讀停留時(shí)間數(shù)據(jù)、來源網(wǎng)站數(shù)據(jù)、收藏?cái)?shù)據(jù)、轉(zhuǎn)評(píng)贊數(shù)據(jù)等。

2. 用戶閱讀行為的收集采用兩種方法：js嵌碼、SDK；其中嵌碼適用于Web頁面，包括新聞網(wǎng)站、微信小程序、數(shù)字報(bào)刊、微網(wǎng)站形態(tài)的產(chǎn)品；SDK則適用于蘋果/安卓APP形態(tài)的產(chǎn)品。

3. 登錄用戶、非登錄用戶行為收集的差異：登錄用戶的行為數(shù)據(jù)收集，在流程上和非登錄用戶完全相同，主要區(qū)別是登錄用戶的行為數(shù)據(jù)，在嵌碼或者調(diào)用SDK時(shí)，同時(shí)要調(diào)用特定的方法告知登錄用戶標(biāo)識(shí)（一般是登錄名而非用戶真實(shí)姓名，網(wǎng)站/App等根據(jù)自身的情況來定）的信息。

從互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)視角引導(dǎo)服務(wù)媒體傳播平臺(tái)建設(shè)與發(fā)展，通過對(duì)新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報(bào)刊、微網(wǎng)站等傳播平臺(tái)用戶基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)、用戶忠誠(chéng)度指數(shù)、傳播影響力指數(shù)、安全指數(shù)及與社交媒體的融合度分析，推動(dòng)和促進(jìn)傳播平臺(tái)的影響力擴(kuò)大、輿情把控能力增強(qiáng)及新媒體應(yīng)用能力顯著提升。

平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)各傳播渠道進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、訪客流量分析、用戶留存分析、來源分析、受訪分析等分析模型：

1、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析：支持對(duì)用戶實(shí)時(shí)訪問走勢(shì)、今日用戶概覽、用戶實(shí)時(shí)行為、訪問來源、活躍網(wǎng)頁進(jìn)行分析。包括但不限于實(shí)時(shí)熱點(diǎn)操作、實(shí)時(shí)行為：訪問用戶實(shí)時(shí)走勢(shì)、今日用戶概覽、用戶實(shí)時(shí)行為、訪問來源、活躍網(wǎng)頁。

2、訪客流量分析：分析站點(diǎn)的用戶訪問趨勢(shì)、時(shí)長(zhǎng)比例、訪問明細(xì)等；

3、用戶來源分析：分析用戶流量的來源渠道，包括直接訪問、外部鏈接導(dǎo)流、社交媒體引流、搜索引擎引流等，支持對(duì)搜索引擎引流的搜索詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)排行，幫助運(yùn)營(yíng)人員優(yōu)化用戶引流策略。

4、站點(diǎn)受訪分析：站點(diǎn)受訪分析包括點(diǎn)擊熱力圖、受訪頁面排行、受訪欄目排行等，幫助運(yùn)營(yíng)人員快速掌握多數(shù)用戶的使用習(xí)慣和內(nèi)容偏好。

5、用戶留存分析：留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考查進(jìn)行初始行為后的用戶中，有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。這是衡量產(chǎn)品對(duì)用戶價(jià)值高低的重要指標(biāo)。

對(duì)具有某屬性或者某些行為特征的用戶進(jìn)行群體特征分析。通過用戶分群，快速找到用戶行為的共性，分析不同用戶群的使用情況。通過用戶標(biāo)簽體系的建設(shè)，可對(duì)用戶群體和單個(gè)用戶進(jìn)行標(biāo)簽畫像，可細(xì)查單個(gè)用戶的行為畫像，回溯其歷史行為，分析用戶流失和轉(zhuǎn)化。

用戶標(biāo)簽體系是建立用戶畫像的基礎(chǔ)，用戶標(biāo)簽體系覆蓋用戶人口屬性、用戶閱讀偏好、用戶行為偏好、用戶上網(wǎng)習(xí)慣等方面。

1、內(nèi)容標(biāo)簽體系建設(shè)：

對(duì)新聞內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)簽刻畫。采取機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法來實(shí)現(xiàn)，即針對(duì)一系列給定的標(biāo)簽，對(duì)每篇新聞內(nèi)容的特征標(biāo)簽進(jìn)行自動(dòng)化提取，作為每篇新聞稿件的標(biāo)簽，得到每篇新聞的媒體內(nèi)容畫像。

2、基于用戶和內(nèi)容標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的內(nèi)容推薦：

可以基于用戶標(biāo)簽體系和內(nèi)容標(biāo)簽體系進(jìn)行匹配，分析不同用戶群體的閱讀偏好，進(jìn)而形成用戶閱讀行為數(shù)據(jù)庫。

系統(tǒng)實(shí)時(shí)更新用戶行為軌跡的記錄，以自動(dòng)更新用戶的偏好與多維語義特征，實(shí)現(xiàn)為用戶推薦用戶感興趣的信息。

用戶行為收集

建立基于登錄用戶和非登錄用戶的兩套閱讀行為點(diǎn)擊收集服務(wù)，提供給報(bào)社旗下的線上傳播渠道使用，主要包含新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報(bào)刊、微網(wǎng)站等形態(tài)，進(jìn)而采集相應(yīng)的點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)。對(duì)登錄用戶和非登錄用戶建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的唯一用戶標(biāo)識(shí)，并能夠準(zhǔn)確處理登錄用戶在多個(gè)不同接觸點(diǎn)登錄的情形。

1. 用戶閱讀行為包括用戶在新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報(bào)刊、微網(wǎng)站上的各種瀏覽行為，閱讀行為數(shù)據(jù)包括：點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、站內(nèi)搜索數(shù)據(jù)、閱讀停留時(shí)間數(shù)據(jù)、來源網(wǎng)站數(shù)據(jù)、收藏?cái)?shù)據(jù)、轉(zhuǎn)評(píng)贊數(shù)據(jù)等。

2. 用戶閱讀行為的收集采用兩種方法：js嵌碼、SDK；其中嵌碼適用于Web頁面，包括新聞網(wǎng)站、微信小程序、數(shù)字報(bào)刊、微網(wǎng)站形態(tài)的產(chǎn)品；SDK則適用于蘋果/安卓APP形態(tài)的產(chǎn)品。

3. 登錄用戶、非登錄用戶行為收集的差異：登錄用戶的行為數(shù)據(jù)收集，在流程上和非登錄用戶完全相同，主要區(qū)別是登錄用戶的行為數(shù)據(jù)，在嵌碼或者調(diào)用SDK時(shí)，同時(shí)要調(diào)用特定的方法告知登錄用戶標(biāo)識(shí)（一般是登錄名而非用戶真實(shí)姓名，網(wǎng)站/App等根據(jù)自身的情況來定）的信息。

產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)分析

從互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)視角引導(dǎo)服務(wù)媒體傳播平臺(tái)建設(shè)與發(fā)展，通過對(duì)新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報(bào)刊、微網(wǎng)站等傳播平臺(tái)用戶基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)、用戶忠誠(chéng)度指數(shù)、傳播影響力指數(shù)、安全指數(shù)及與社交媒體的融合度分析，推動(dòng)和促進(jìn)傳播平臺(tái)的影響力擴(kuò)大、輿情把控能力增強(qiáng)及新媒體應(yīng)用能力顯著提升。

平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)各傳播渠道進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、訪客流量分析、用戶留存分析、來源分析、受訪分析等分析模型：

1、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析：支持對(duì)用戶實(shí)時(shí)訪問走勢(shì)、今日用戶概覽、用戶實(shí)時(shí)行為、訪問來源、活躍網(wǎng)頁進(jìn)行分析。包括但不限于實(shí)時(shí)熱點(diǎn)操作、實(shí)時(shí)行為：訪問用戶實(shí)時(shí)走勢(shì)、今日用戶概覽、用戶實(shí)時(shí)行為、訪問來源、活躍網(wǎng)頁。

2、訪客流量分析：分析站點(diǎn)的用戶訪問趨勢(shì)、時(shí)長(zhǎng)比例、訪問明細(xì)等；

3、用戶來源分析：分析用戶流量的來源渠道，包括直接訪問、外部鏈接導(dǎo)流、社交媒體引流、搜索引擎引流等，支持對(duì)搜索引擎引流的搜索詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)排行，幫助運(yùn)營(yíng)人員優(yōu)化用戶引流策略。

4、站點(diǎn)受訪分析：站點(diǎn)受訪分析包括點(diǎn)擊熱力圖、受訪頁面排行、受訪欄目排行等，幫助運(yùn)營(yíng)人員快速掌握多數(shù)用戶的使用習(xí)慣和內(nèi)容偏好。

5、用戶留存分析：留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考查進(jìn)行初始行為后的用戶中，有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。這是衡量產(chǎn)品對(duì)用戶價(jià)值高低的重要指標(biāo)。

用戶分群畫像

對(duì)具有某屬性或者某些行為特征的用戶進(jìn)行群體特征分析。通過用戶分群，快速找到用戶行為的共性，分析不同用戶群的使用情況。通過用戶標(biāo)簽體系的建設(shè)，可對(duì)用戶群體和單個(gè)用戶進(jìn)行標(biāo)簽畫像，可細(xì)查單個(gè)用戶的行為畫像，回溯其歷史行為，分析用戶流失和轉(zhuǎn)化。

用戶標(biāo)簽體系是建立用戶畫像的基礎(chǔ)，用戶標(biāo)簽體系覆蓋用戶人口屬性、用戶閱讀偏好、用戶行為偏好、用戶上網(wǎng)習(xí)慣等方面。

內(nèi)容精準(zhǔn)推薦

1、內(nèi)容標(biāo)簽體系建設(shè)：

對(duì)新聞內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)簽刻畫。采取機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法來實(shí)現(xiàn)，即針對(duì)一系列給定的標(biāo)簽，對(duì)每篇新聞內(nèi)容的特征標(biāo)簽進(jìn)行自動(dòng)化提取，作為每篇新聞稿件的標(biāo)簽，得到每篇新聞的媒體內(nèi)容畫像。

2、基于用戶和內(nèi)容標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的內(nèi)容推薦：

可以基于用戶標(biāo)簽體系和內(nèi)容標(biāo)簽體系進(jìn)行匹配，分析不同用戶群體的閱讀偏好，進(jìn)而形成用戶閱讀行為數(shù)據(jù)庫。

系統(tǒng)實(shí)時(shí)更新用戶行為軌跡的記錄，以自動(dòng)更新用戶的偏好與多維語義特征，實(shí)現(xiàn)為用戶推薦用戶感興趣的信息。

方案優(yōu)勢(shì)
數(shù)據(jù)采集全面
可采集頁面瀏覽行為的粒度數(shù)據(jù)，所有頁面元素級(jí)行為數(shù)據(jù)。
功能全面
通過用戶留存、內(nèi)容瀏覽、點(diǎn)擊、用戶忠誠(chéng)度、用戶閱讀習(xí)慣等各類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，全面分析用戶使用情況和體驗(yàn)。
全端適用
支持對(duì)新聞網(wǎng)站、新聞APP、微信小程序、數(shù)字報(bào)刊、微網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析和畫像。
可本地化部署
部署方式靈活，支持多種部署方式，對(duì)于大規(guī)模項(xiàng)目可支持私有化部署，幫助企業(yè)搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
開放接口
提供數(shù)據(jù)接口，可用于大屏展示。
用戶價(jià)值
自定義留存分析
留存是反映任何一款產(chǎn)品健康度的高級(jí)指標(biāo)，無論是運(yùn)營(yíng)好壞、產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)如何，最終都可以通過留存衡量整體的情況，貼合產(chǎn)品業(yè)務(wù)本身去衡量留存，精細(xì)化評(píng)估產(chǎn)品健康度，讓留存數(shù)據(jù)更有價(jià)值和指導(dǎo)意義。
精細(xì)化渠道質(zhì)量評(píng)估
如何評(píng)估媒體產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)質(zhì)量，需要基于用戶行為并且貼合業(yè)務(wù)去評(píng)估，一款產(chǎn)品，通過不同渠道帶來的用戶，查看了內(nèi)容詳情的有多少，參與互動(dòng)的有多少，哪些用戶有邀請(qǐng)行為，最后留存最高的是哪個(gè)渠道，再結(jié)合渠道投入，計(jì)算ROI。
產(chǎn)品分析（路徑轉(zhuǎn)化/漏斗分析、找到媒體產(chǎn)品改進(jìn)關(guān)鍵點(diǎn)、找到促進(jìn)核心轉(zhuǎn)化的相關(guān)因素、Aha moment等）
路徑轉(zhuǎn)化/漏斗分析 ：關(guān)注核心轉(zhuǎn)化，比如注冊(cè)轉(zhuǎn)化、購(gòu)買轉(zhuǎn)化，從而優(yōu)化流失節(jié)點(diǎn)，優(yōu)化行為路徑設(shè)計(jì)； 找到產(chǎn)品改進(jìn)關(guān)鍵點(diǎn)：用數(shù)據(jù)量化產(chǎn)品核心功能，讓產(chǎn)品迭代排期更科學(xué)，部門配合更高效； 找到促進(jìn)核心轉(zhuǎn)化的相關(guān)因素：挖掘促進(jìn)用戶觸發(fā)核心行為的關(guān)鍵行為，比如可促進(jìn)用戶實(shí)現(xiàn)內(nèi)容訂閱的某些因素，找到相關(guān)行為做優(yōu)化或運(yùn)營(yíng)激勵(lì)； Aha moment（驚艷一刻） ：快速執(zhí)行，超出用戶預(yù)期，讓產(chǎn)品指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
精準(zhǔn)服務(wù)（用戶分群、用戶分層、活動(dòng)質(zhì)量評(píng)估）
通過用戶點(diǎn)擊閱讀行為、搜索行為、點(diǎn)擊關(guān)注、互動(dòng)行為等這些行為以及行為觸發(fā)的人、時(shí)間、頻次了解用戶最近在關(guān)注什么、對(duì)哪一類商品感興趣、對(duì)哪一類文章感興趣、哪種理財(cái)偏好。 用行為維度和屬性維度共同去定位用戶在媒體產(chǎn)品的生命周期以及真實(shí)生活場(chǎng)景中的角色。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)更精準(zhǔn)，用戶體驗(yàn)更佳。
最佳實(shí)踐
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