[ 導讀 ] 從2013年開始，“大數據”一詞越來越熱。大數據是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革，被亞馬遜前任首席科學家AndreasWeigend稱作是“新的石油”。大數據將對包括電視在內的大視頻行業將帶來深刻的變革，包括行業生態、內容生產方式、內容的價值評判標準

     從2013年開始，“大數據”一詞越來越熱。大數據是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革，被亞馬遜前任首席科學家AndreasWeigend稱作是“新的石油”。大數據將對包括電視在內的大視頻行業將帶來深刻的變革，包括行業生態、內容生產方式、內容的價值評判標準和商業模式等。

    一、分裂的電視數據應用

     小李是國內某上星衛視的部門主管，他的工作就是帶領他的團隊對頻道即將播放的電視劇和綜藝節目進行全方位的營銷推廣。頻道的全國排名每天要通過短信的方式發送到相關領導的手機中。郁悶的是，盡管他的團隊每天都在加班加點地努力工作，但排名似乎與此無關，但排名落后的板子總是要打到他們身上。

     小李面臨的困境在國內衛視比較普遍。在原廣電總局“兩限令”所限定的衛視節目格局中，對電視劇的選擇能力和綜藝節目的創新力直接決定了一家衛視的收視排名。但在大多數衛視的節目采購階段，選片人為化比較普遍。長期以來，電視劇選購主要依靠電視臺內部專業人員和專家的評審來決定是否播出。這種評判機制直接與市場脫鉤，對電視的評價也就形成了“播后評價市場化、播前選片人為化”的怪圈。采購階段出了問題，小李們的市場推廣工作也就成了無用功，頂多是錦上添花而已。

     在國內電視領域，我們成功模仿了美國尼爾森的播后評價模式和體系，產生了央視索福瑞等數據公司，并開創了一個電視數據行業；但在節目生產階段，評價體系還遠遠不夠科學。原因還在于兩個階段的市場化程度不同。在播后階段，屬于廣告主市場，由于眾多國際4A廣告商的推動，從而建立了相對科學的評價體系，而在節目生產階段，市場發育程度還遠遠不夠。

    二、視頻網站的大數據嘗試

     我們再看看大視頻行業的視頻網站是怎樣選購和生產節目的。美國互聯網巨頭亞馬遜發布了由其原創內容團隊“亞馬遜工作室”（AmazonStudios）制作的14部原創電視劇試映集（pilotepisode），允許美國和英國用戶買免費觀看。電視劇試映集是制作方把一個項目發展為正式劇集之前所開發的樣品集，是電視劇集開發過程中的早期階段。網絡用戶觀看這些試映集，然后投票，亞馬遜再根據反饋決定哪些節目可以繼續開發，使之成為一部完整的電視劇，最終提供給“亞馬遜金牌”(AmazonPrime)付費用戶。此外，在初期的劇本寫作階段，亞馬遜在線接受電視劇本，并邀請消費者進行評價，然后根據反饋信息選擇將要拍攝的項目。

     如果說亞馬遜工作室還只是基于網民反饋作出評價的話，視頻網站Netflix的《紙牌屋》則是成功利用了大數據進行節目生產。《紙牌屋》這部白宮版宮斗戲，是視頻網站Netflix的首部原創劇，在美國和其他40個國家及地區成為網絡點播率最高的劇集。國內得到獨家版權的搜狐視頻上線該劇20天后，播放量超343萬次，被稱為美國版的《甄嬛傳》。Netflix擁有2900萬名訂閱用戶，也擁有用戶收看習慣和口味偏好的強大數據庫。Netflix對用戶評分、觀看記錄和用戶好友推薦等信息進行深度挖掘，甚至收集觀眾按下暫停或快進的數據，從而找出用戶喜歡的視頻風格，導演或演員等信息。Netflix基于上述這些海量用戶信息來決定內容的生產。因此，《紙牌屋》被稱為算出來的電視劇，它的成功是大數據與大視頻行業聯姻的成功。《紙牌屋》的生產過程完全繞開了美國傳統電視的生態環境，《福布斯》雜志對其評價是“它不僅僅是很棒的節目，而且是電視史上的大事件”。

    三、大數據，重構電視生態

     再回到傳統電視行業，在大數據時代，內容提供商、電視臺、廣告商以及數據調查公司原本形成的穩固生態鏈開始被打破。視頻網站、IPTV和OTTTV等基于互聯網的視頻運營商掌握了大量用戶信息，這些信息可以被挖掘，從而進行產業鏈上下游的拓展。

     在上游的內容生產領域，內容生產的模式由傳統的B2C模式轉變成C2B模式，我們通過了解用戶的喜好、興趣點以及用戶行為來定制內容，真正做到用戶想看什么，就提供什么。這也就解釋了國內外的視頻網站紛紛進入內容原創領域的原因。在國內，樂視公司成立了樂視影業，盛大文學也成立編劇公司，依托“大數據”創作電視劇本。

     在下游的收視評估環節，由于視頻運營商掌握了海量和精確的用戶和收視數據，原本就充滿爭議的樣本抽樣模式開始過時。廣告主們雖然堅信尼爾森和索福瑞們的真實性，但也開始逐步采納運營商的精確數據。如此一來，尼爾森和索福瑞的抽樣數據市場將逐步萎縮，數據市場將從抽樣模式進入到精確模式。

     但尼爾森們也在與時俱進。2013年，尼爾森決定擴大對收視率的定義，不再局限于傳統電視網絡，推出一個針對OTT互聯網電視以及微軟Xbox、蘋果iPad等多屏的收視率調查系統。尼爾森計劃在2萬3000多戶采樣家庭安裝新的硬軟件統計工具，其中僅有75%來自傳統電視網絡。但尼爾森的與時俱進，還是建立在基于樣本戶抽樣調查的基礎之上，是否能夠延緩抽樣調查行業的衰落尚難定論，但尼爾森和索福瑞們的消亡，恐怕也只是時間早晚問題。

     在下游的另外一個領域是與收視數據緊密相關的廣告市場。傳統電視是免費商業模式的開創者，即向觀眾提供免費的節目，然后用觀眾的注意力換取廣告主投放，并獲取廣告收入，在這個過程中，收視率成為各方通用的交換貨幣。但大數據的應用將徹底改變這種商業模式，傳統的收視率受到質疑，廣告商、電視臺和數據商多年形成的鐵三角關系也將被打破。

     大數據最主要的應用是能夠挖掘出內在的關聯關系。早在上世紀90年代，沃爾瑪就憑借遍布全球的衛星信息系統，把關聯關系應用于購物籃（marketbasketanalysis）中，可以說是大數據商用的鼻祖。刊登在1998年《哈佛商業評論》上的“啤酒與尿布”故事已經成為全世界MBA的經典教學案例并廣為流傳。這個故事是這樣的：20世紀90年代，沃爾瑪的管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難于理解的現象，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中。經調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。最終的原因是，在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒。

     沃爾瑪的大數據是建立在這家零售業帝國遍布全球的龐大信息系統之上，而基于開放互聯網的大數據，為很多行業的直接應用提供了便利。同上述“啤酒與尿布”案例不同的是，大數據中的關聯關系是很難找到直接原因的，但這并不影響這種關聯關系被應用到商業中。在電視行業，大數據的關聯信息為廣告的定向推送和O2O模式的電子商務留下了發展空間，從而重新定義了電視的商業模式，也給電視的未來發展模式留下了很大的想象空間。

     廣電系的上市公司上海百視通，作為全球最大的IPTV運營商，這些年也在布局大數據，探索定向內容、定向廣告、關聯電視等領域。百度公司最近在收購PPS后，依托海量搜索數據，打通愛奇藝和PPS，推出精準的貼片廣告形式“一搜百映”，這種大數據在視頻廣告的應用，必將加速其廣告變現能力。

     大數據時代，數據挖掘注定成為包括電視臺在內的視頻運營商的殺手級應用，誰真正獲得大數據的基礎數據和商業開發能力，誰就會在下一輪發展中占據高位。擁有數據優勢的運營商如視頻網站和OTT運營商，將會越來越具有競爭優勢，傳統電視臺的市場份額將會逐步被蠶食，視頻網站行業的寡頭競爭格局必將會在傳統電視行業重現；對于電視臺來說，建立并提高數據部門的戰略地位，從粗放式管理轉為精細化管理，用互聯網的思維來運營電視，是應對競爭的不二選擇。

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