京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据技术对传统媒体转型升级的三大价值
网络和数字技术的快速发展,带来媒体格局的深刻变革。数字新兴媒体发展之快、覆盖之广超乎想象,“数字化”正以旋风般的速度带给传统媒体行业转型升级三大价值。
一、重建用户连接价值,传统媒体或可实现“弯道超车”
传统媒体陷入困境很大一部分原因是与用户连接失效。近几年来,在互联网媒体对传统媒体的猛烈冲击下,传统媒体的受众大量流失,导致入口价值大大贬值,广告收入大幅度下滑,专业人才流失。因此传统媒体的核心竞争力被大大减弱,并陷入恶性循环。
据CNNIC数据显示,截至2015年12月,中国网民规模达6.88亿,全年共计新增网民3951万人。互联网普及率为50.3%,较2014年底提升了2.4个百分点。中国手机网民规模达6.20亿,较2014年底增加6303万人。网民中使用手机上网人群占比由2014年的85.8%提升至90.1%。中国网民通过台式电脑和笔记本电脑接入互联网的比例分别为67.6%和38.7%;手机上网使用率为90.1%,较2014年底提高4.3个百分点;平板电脑上网使用率为31.5%;电视上网使用率为17.9%。随着4G的大规模推广和应用,未来的手机网民规模必将迅猛增加。而传统媒体要实现自身的真正转型,就必须以用户为中心重建用户连接,进而重构自身的内容输出模式和创新盈利模式。而要重建用户连接,既需要通过自身的数字化尽可能地抓取用户信息,又需要创新媒介内容和形式激发受众主动地阅读及分享,不断拉近媒体和用户之间的距离。
二、传统媒体行业将继续通过跨界融合实现转型
近几年随着互联网技术的快速发展,给传统媒体带来了前所未有的机遇与挑战,转型融合成为传统媒体未来发展的必然趋势。搭乘“互联网+”的快车,深入转型、深层融合,在这个属于信息产业的行业不断上演:
在国外,早在2013年全球电商平台亚马逊创始人贝索斯个人以2.5亿美元收购受巨亏影响的美国报纸《华盛顿邮报》,被收购后的《华盛顿邮报》一直扩展数字业务,创造新的收入来源;在国内,阿里巴巴在2015年以12亿元入股上海文广旗下第一财经传媒有限公司,阿里巴巴和上海文广将在新媒体和金融信息服务领域实现战略合作;同样在2015年,杭州报业集团旗下的上市公司华媒控股与领先的“互联网+”解决方案提供商泰一指尚签署《战略合作框架协议》,双方以互联网核心技术为驱动,优化整合资源,共同打造全新的互联网媒体平台,构建代表未来发展趋势的产业模块。由此可见,在“互联网+”的大时代背景下,传统媒体的数字化是大势所趋。
跨界合作盛行,全媒体融合继续演进互联网和传统媒介,内容和营销的边界也逐步模糊。通过信息技术对传统产业的整合,特别是数据技术与传统产业的深度融合,形成了新的内容生产方式,实现了传统媒体产业自身的数字化升级,也彻底创新了传统媒体的作业模式。
三、大数据技术是提升传统媒体行业竞争力的关键要素
伴随着移动互联网的快速成长,人们开始以电脑、智能手机、PAD、互联网电视获取信息,终端的私人化带来媒体选择的个性化,用报纸版面、电视节目单强制信息渠道的方式越来越弱,同时新的媒体形式不断出现并争夺受众的阅读习惯。传统媒体在面临这种困境下,开始全力布局移动客户端:门户网站wap版、微信公众平台、微博粉丝平台、移动APP等工具层出不穷。信息传播从单一的文字及画面演变为文字、视频、音频、互动、电商导购等多种技术形式互动展示的新方向,也更加受到受众的青睐。在传统媒体转型升级的路径中,大数据技术作为当代的数据资源的重要支撑,对传统媒体的转型与发展起着重要作用。
大数据技术给传媒带来的最大的思维变革,其一,在于能够通过数据挖掘等方式,实现对读者和受众个性化需求的准确定位和掌握;其二,在于能够通过技术手段低成本地实现信息和受众个性化、定制化需求之间的智能化匹配。以Facebook为例,Facebook借助大数据技术收集社交平台上的热点信息,通过不间断的监控,采集最受用户关注、转发量最大的热点信息,加工形成新闻产品或原生广告向用户推送。
数据时代,传统媒体的运作方式正在发生深刻变革。“内容为王,大数据技术为支撑”是传统媒体转型的有效途径。2016年,将有更多传统媒体行业巨头进军大数据产业。数据资产已经成为物质资产和人力资源同样重要的资产,也是生产和运营的重要环节,大数据技术的使用将成为未来提升传统媒体行业竞争力的关键要素。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08