01 营销现状及决策要素
1.1 IPTV行业营销现状
【资料图】
广电企业在IPTV的营销历程主要分为几个阶段：从广电仅负责播控平台而运营商负责融合套餐用户发展，到广电提供基础内容而运营商负责电视用户运营，再到广电和运营商共同负责电视用户营销。
运营方式包括：基于全量用户的线上打折促销、线下大篷车宣推、渠道卡密营销和基于定向用户的差异化营销。差异化营销包括首月优惠营销、打折券营销、积分营销、活动营销、商城营销、广告营销等多种方式。
目前部分省份广电IPTV平台在已具备C3数据和采集数据的前提下，可以基于机顶盒账号和EPG数据分析电视用户行为，运营人员使用数据报表人工预测运营动作的方式和效果，再经过运营效果数据报表调整下次运营方式，在不断的试错中找寻电视用户参与营销活动的规律，投入和产出往往不成正比。
1.2 营销决策要素
1.用户分析
IPTV业务运营的目标用户是谁，如何针对运营活动细分客户？这就涉及电视用户数据的跨系统全量汇聚，数据越全，电视用户的画像越精准，运营动作的触达才更具效果。
2.运营指标
分为“直接运营指标”和“间接运营指标”。直接运营指标，指运营活动执行过程中的触达率和活动结束后的转化率；间接运营指标，指运营活动结束后的次月和第三月留存率、续订率，活动热度、参与满意度。
3.决策分析维度
维度可理解为决策者判断的角度和方向，同一维度可以下钻多个层级，不同维度又可联动分析，根据想要的不同结果和目的选择不同的维度组合进行分析，得出的决策模型也是不一样的。
IPTV业务运营决策分析中常用的维度是：品类（产品包种类）、形式（活动形式）、渠道（自营、运营商、SP服务商、代理商等）、用户（等级、价值等）、时间（日、月、季度、年等），也包含其他内部自定义的维度。
4.决策方法
在营销决策体系中常用的方法主要是：同比、环比、累计、计划与实际、占比、排名、对比、走势、平均等。不同方法做出的决策报表所表达的信息是不一样的。
要素多样化是支持营销决策可信的基础，但随之而来的就是营销分析的复杂度极高，传统通过报表进行人工分析预测的方式，无法保证营销决策的输出结论准确，鉴于此，建设数字化、智能化的自动决策反馈机制将成为趋势。
02智能营销决策系统构成
2.1智能营销决策系统特征
1.数字化：打通用户数据壁垒，多屏多平台间信息融合，呈现最准确的电视用户画像；
2.智能化：人工智能模型算法辅助策略制定，为运营决策提供参照物，提高决策准确率；
3.自动化：自动纠偏，可根据运营动作的阶段性效果，自动判断与目标效果的偏差度，自动重新分配目标用户提升运营效果。
2.2智能营销决策系统构成
智能营销决策系统包括内容中心、用户中心、增值中心、营销中心、决策支持中心，如图1所示。
图1 智能营销决策系统组成
2.2.1 营销中心
IPTV业务运营具有多运营商、多端、多用户群体、多产品类型、多运营手段的特点，同时也要考虑多达几十种机顶盒的性能差异，因此互联网成熟的运营工具无法适应IPTV业务运营特点，而IPTV运营人员配置运营活动则需要在播控平台、EPG管理系统、活动系统、增值系统、推荐系统、消息系统间反复配置。营销中心从IPTV业务运营特点出发，集合全部运营能力，并与各系统打通接口，实现营销能力的可视化一键配置。配置逻辑如图2所示。
图2 营销策略配置逻辑
分组策略组件根据运营目标智能推荐电视用户分组，分组用户根据每日用户行为数据动态变化，同时提供A/B测试参照分组；推送策略组件制定推送通道、推送时间、推送频率；运营策略组件提供运营活动目标配置、活动类型配置；策略配置画板提供可视化、流程化的营销策略配置，包括营销事件步骤配置、A/B配置、效果配置、触发动作配置、等待时间间隔配置等。
2.2.2 决策支持中心
营销决策是否成功，需要分析营销趋势，各省广电和运营商都有针对这方面的数据分析能力。但如何针对营销趋势差异及时调整营销策略，保持趋势曲线与预测曲线在误差范围内，是决策支持中心的智能营销能力所要解决的。
营销趋势分析主要包括触达率、命中率、转化率。
智能营销能力包括营销趋势指标智能拆解、A/B对比分析、营销目标自动匹配、分组用户重定向、营销策略自动下发；如智能调整后趋势变化不明显，系统自动中止运营活动并提示决策人。
智能系统调取的数据是脱敏后的电视用户模糊数据，同时用户分组时也会考虑电视用户对运营活动的接受度，有效平衡人与算法的关系，避免算法技术的滥用。决策人通过定期用户回访和满意度调查，对智能系统的算法质量进行评估，使算法程序始终符合用户友好原则。
03 技术创新点
智能营销决策系统针对IPTV运营属性和特点实现智能化数字营销。通过实现用户行为分析、用户标签体系、用户画像特征、AI智能推荐、营销自动化、A/B测试、实时反馈、可视化系统等能力来驱动全场景的业务分析与决策，高效发掘业务新的增长点，将IPTV的“流量”转为“留量”、“规模”转为“价值”。
1. 数据融合，多维洞悉IPTV运营状况
IPTV在互联网视频的冲击下，用户观看内容需求日益多样化，要求也逐渐攀升，IPTV必须变得更加主动，实现产品、内容与用户偏好高度匹配的统筹管理。
传统的IPTV数据采集分析无法获取精准的用户信息，各类业务数据源也往往处于割裂状态，无法支持IPTV运营的全面分析统筹。本系统支持IPTV打通全量数据并可实时可视化分析。
运营人员能够借助分析模型自主地进行多维数据分析，同时AI模型也可自主调整用户群体，比如从订购影片分布、订购产品类型、支付方式、用户标签等多维探索付费下降原因。
2. 玩转存量，有效提升IPTV活动的转化效果
过去IPTV和宽带捆绑的收视费一直占据收入的最大份额，而在IPTV用户规模即将触顶的情况下，整合流量、发力付费转化成为IPTV价值实现的重要途径。
智能营销决策系统聚焦存量，系统可助力IPTV释放沉淀的数据资产价值，通过追踪、分析用户参与活动的行为数据，精准分析每次活动营销的参与效果、增值转化效果、目标达成效果，从而让运营人员能够根据营销反馈，快速调整资源，提升存量价值。
3. 机器模型，精准洞察用户偏好与特征
IPTV囊括全年龄段用户，同时还极大地覆盖三、四、五线城市及农村，用户地域化差异和本地化属性明显，营销不可千篇一律。
智能营销决策系统可自动分析营销趋势，根据营销业务流程主动调整营销策略，实现用户精准化运营、流程化运营、自动化运营。
4 结束语
本文所述系统已经小范围电视用户验证，经对比分析，营销效果均有明显提升，且三月留存率和复购率也有较为明显的增长，取得了良好的验证成效，可为IPTV广电企业提供参考示范。
本文为论文精要，原文刊发于《广播与电视技术》2023年第1期。
本文作者：姜程甦 吉林广电新媒体股份有限公司刘长军 北京视达科技有限公司
第一作者简介：姜程甦（1979—），男，吉林省籍，吉林广电新媒体股份有限公司副总经理，社会科学研究系列副研究员，硕士。主要从事以IPTV业务为主的多媒体业务系统、终端等方面的技术及产品研发工作。在双屏互动、智能营销、大数据分析等领域有着扎实的技术研究经验，曾参与《智慧大屏云服务平台》《一体化智能运营服务平台》等重大项目的开发 建设工作。
责任编辑：房家辉
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