前言：
随着部分地区有线数字电视整体转换的结束和用户规模的迅速扩大， “后转换”时代的最大特点是从普及有线数字电视用户数量向构建可持续发展的数字电视盈利模式转变，运营商需更多地关注数字化带来的用户满意度的增长。此时如何细分市场，准确捕捉、迎合目标用户的个性化需求，从“跑马圈地”转为以市场需求为导向的科学运营，开发新的利润增长点、提升业务ARPU值，成为有线网络运营商关注的焦点。对业务运营数据的有效分析与深度挖掘无疑是解决上述问题的有效途径。
视频点播（以下简称VOD）作为“后转换”时代有线数字互动电视的主营业务之一，其先天技术优势（精确记录用户的点播行为）已为运营商的数据采集工作创造了有利条件。如何在此基础上运用市场研究方法，综合现有用户管理信息系统（以下简称SMS）的相关数据对用户消费行为进行分析，挖掘用户消费特征，最终提高用户满意度和黏度，则是需要运营商进一步思索的关键。本文试图从VOD运营数据的系统设计、核心要素、分析方法、功能模块及应用实施等角度，研究VOD运营数据分析与挖掘的相关原理，为“后转换”时代互动电视增值业务的运营决策提供一种有效的辅助手段。
一、VOD运营数据系统设计
有线网络运营商可以充分利用现有的SMS系统和VOD统计分析系统，获取点播用户的特征信息、节目管理信息和点播统计记录等运营数据，结合所采取的营销策略，建立VOD运营数据分析与挖掘系统，并以该系统为核心通过量化方式对VOD业务的整体运营情况进行系统分析，由此探索精细化的业务运营模式，最终达到业务增收的目的（如图1所示）。
二、VOD运营数据分析核心要素
VOD业务营的本质在于：用户在接受运营商既定的付费方式（按次点播、包月点播、免费点播等）的基础上，依据自己的收视习惯自由选择消费运营商提供的节目内容；运营商从用户的点播行为中获取业务收益；为了实现收益最大化，运营商同时还可能采取多种其他运营措施（宣传、策划、定价调整、促销等）辅助销售。从这个过程来看，运营商采用的营销策略、提供的节目内容、消费用户群体的差异性均能对业务收益，即业务运营的最终效果（用户规模、节目收益）产生影响，由此我们可以如下理解：
运营效果（用户规模、节目收益） = Fx（营销策略，用户，节目）①
如上所示，我们获知“营销策略、用户、节目”对VOD业务运营效果具有决定性的作用，而它们对业务效果影响的程度、比例及相互之间的作用关系，即上述函数模型的描述，正是VOD业务运营数据分析与挖掘有待探索的规律所在。
三、VOD运营数据分析方法
1、纵向趋势分析
纵向趋势分析的目的在于了解函数①中单个变量（营销策略，用户，节目）对运营效果产生的影响，即针对某个特定数据的发展趋势进行分析。如分析在一定时间周期内，由于VOD用户数量的变化，或VOD某类节目内容的调整，或业务宣传费用投入的浮动，最终使业务收益的走势产生了怎样的关联变化。以深圳互动电视近期热点影片A为例，该节目随着宣传力度的逐步加大，其收益波峰迅速到达顶端，而在维持3周的较强走势后，随着后期宣传效果的自然消退，该影片产生的点播收益也逐步下滑并趋于平稳，据此我们可以清晰地了解到该类节目的活跃生命周期。
2、横向关联分析
横向关联分析的目的在于了解函数①中各个变量之间的相关联系，即针对多个特定数据的发展趋势及关联效果进行分析。如分析在一定时间周期内，由于节目内容和业务宣传费用投入的调整，以及VOD用户数量的变化，最终对业务收益的走势产生了怎样的影响。仍以深圳互动电视近期热点电影A为例，该节目的点播收益之所以相较其他同类节目更为突出，是多种因素共同作用的结果（如图2所示），包括用户数量的增加、营销策略的调整（ 宣传推荐力度、摆放位置）、内容本身的特殊性（特别新引进的热播节目）。据此我们可以了解促进单个节目收益攀升的规律，并结合纵向趋势分析，进一步推断各个变量对最终效果影响的权重比例。
3、通过演绎进行预测性分析
演绎是由普通性的前提推出特殊性结论的推理。采取演绎方式进行预测分析的目的在于：通过汇总、提炼函数①中能对业务效益产生积极效果的变量及其相互作用的共性及规律，预测某些变量值的理想设置，从而应用在后续的业务运营中。例如，我们可以在新节目推出前合理配置相关变量，使节目收到较理想的点播收益。深圳互动电视VOD业务正是在前期运营数据分析中发现手机短信对重点推荐节目进行宣传的效果最为理想后，多次通过该点对点的方式告知用户即将推出的热点节目及专题，使相关节目的点播收益屡创新高，收到了明显的效果。
四、VOD运营数据系统功能模块
VOD运营数据分析系统以决定运营效果的三个变量——营销策略、用户、节目，及运营效果的最终判定标准——业务收益作为主要分析对象，其基本功能模块主要包括：
1、业务运营效果分析模块
目的：为节目内容、营销策略和消费情况提供总体效果评估，为供片商合作与动态评估提供依据。
用户规模：
包括互动电视终端数，使用VOD的用户数及其变化趋势等。
业务收益情况：
包括节目总体收益，单个或分类节目（根据内容类型、供片商或计费模式分类）收益或收益比（收益/存量、收益/次数），变化趋势等。
ARPU值情况：
包括[FS:Page]APRU值变化，变化趋势等。
2、节目内容及点播情况分析模块
目的：对节目内容和点播情况进行统计，为节目内容引进、规划、编排、策划、摆放、更新、内容分类评估等提供参考。
点播平台存储情况：
包括平台总体及分类节目（根据内容类型、供片商、计费模式等）空间、存量等信息。
节目内容情况：
包括供片商汇总、节目类型（电影、动漫、电视剧、科教、综艺等）、节目星级、节目有效期等。
节目点播情况：
包括各供片商、电影和动漫等各种类型、各级子栏目（或各级页面）、单点、套餐、专题、免费或广告节目的点播次数汇总、排行，周期性变化趋势等。
3、业务营销策略分析模块
目的：为业务宣传、推广、销售策略提供评估参考。
产品策略：包括专题策划、编排组合、点播页面设计、节目包装等。
计费策略：包括单点、套餐、免费等。
价格策略：星级定价策略（依据星级划分价格区间）。
促销策略：欢乐时光（根据时间段打折）、买x送x、看广告送免费节目、积分等。
渠道策略：宣传方式（电视广告、报纸、网站、短信、电话、户外广告等）、宣传强度（播发次数和周期）、互动策略等。
4、用户消费行为分析模块
目的：为采取更有针对性的营销推广策略和实现个性化节目推荐提供参考。
◆用户结构特征分析
包括用户的住址、收入水平、家庭组成情况、业务贡献度（电视业务的消费支出）等尽可能获得的相关信息，作为用户类型及会员等级划分的依据。
◆用户消费行为特征分析：
首先通过分析单个（类）用户的点播使用率、消费内容喜好、点播消费支出等特征，结合该用户的结构特征分析，判断该（类）用户的消费行为，以此作为划分会员等级（高、中、低端用户）和用户类型，以及调整节目内容和产品策略的参考依据，从而针对不同用户群体提供满足其需求和喜好的个性化节目，并在并发流高峰期、节假日或新片优惠促销等特殊时期，给予高会员等级用户更高的服务优先级或等级，进一步发掘用户的消费潜力，提高用户黏度。
其次通过分析年/月/周/重大节假日/一天不同时段的用户点播次数、集中点播的内容和走势变化，并据此为营销策略和节目内容调整提供参考。
◆搜索、关联链接等辅助点播功能的使用分析：
即用户使用搜索、关联链接等辅助性功能的情况及搜索内容情况等。
◆ 零点播或退订用户分析：
分析零点播或套餐退订用户的个体特征及关键原因，控制用户流失率。
五、VOD业务运营数据分析系统的应用
VOD业务运营数据的分析和应用是一个联动的过程：一方面，运营商收集相关数据并作汇总分析，根据分析结论指导业务运营策略的修正和调整；另一方面，运营商又可以通过对前期数据指导下产生的新的运营数据进行评估，反过来改进数据分析和挖掘过程中由于各种因素造成的不足之处（如图3所示）。正是不断地经过上述循环校正，才能使业务运营数据系统的分析才为合理，更加贴近日益变化的市场情况，才能够为业务运营提供科学、有效的指导。
总结
未来的VOD业务将越来越趋向满足用户个性化需求，实现差异化营销是必然的发展趋势。建立一套以用户为中心、面向市场的业务运营数据分析与挖掘系统，对用户的消费行为特征及市场特性进行深入研究，分析运营的核心要素中单个（类）变量及其相互之间的作用和关联，最终将个体和聚类分析的函数模型融合到网络运营商的业务运营支撑系统（BOSS）中去，为业务运营提供量化的评估指标与科学的参考依据，是有线网络运营商实现业务收益持续、稳定增长的必然，值得我们持续不断地去研究。
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