如何利用大數據促進電影行業

⑴ 電影如何融入數字經濟

電影作為傳統影像之王，在新世代下必定與數字經濟發生密切聯系，中國電影要尋求新的發展動能，需要與互聯網，大數據，雲計算，人工智慧等數字經濟的表現形式相融合


1.可以進行ip和眾籌，通過互聯網大數據形成模板，觀眾進行打分，激發大眾的投資創作熱情，帶動電影的影響力


2.利用社交媒體和網路發行放映


3.在線售票和周邊產品發展

⑵ 大數據 如何驅動電影產業

大數據 如何驅動電影產業

近日，谷歌公布研發了一個准確率高達94%的電影票房預測模型，據其統計，電影相關的搜索量與票房收入之間存在很強的關聯性。此票房預測模型正是大數據分析技術在電影業的一個應用案例。此前，大獲成功的美劇《紙牌屋》也是美國視頻網站NetFlix基於大數據投資拍攝的這部電視劇。隨著越來越頻繁地被提及，「大數據」是否能成為中國電影的新驅動？

「大數據不能代替創作行為」

電影產品不同於其他產品的最大特點，就是它的非理性占很大比例。它的體驗性消費很難用一個數據去分析、前瞻。我認為，大數據就是在海量數據面前，用軟體上的技術分析，幫你把所有行為通過數據方式整理出來。但是這是基於已經發生過的事情，它的價值在於為你未來做什麼東西提供一些方向。所以說，數據分析可以給我們一些參考的價值，但是我認為其不能代替創作行為。

「大數據應預測未來」

大數據是我們所有的產品平台里一個最核心的關鍵詞。整個視頻行業大數據有三方面：用戶大數據、內容大數據、渠道大數據。在互聯網時代，這三大數據將融合在一起。現在由點擊量很高的原創網路文學作品改編的電視劇劇本，已經被證明有比較好的收視率，這是簡單的商業模式。更重要的是如何基於這三大數據，更好地用現在的數據預測未來？這在短時間內是非常重要的挑戰。

「學會洞察大數據是關鍵」

時代在變，消費者在變，我們要跟隨這種變化趨勢。萬達的電影院很早就已經開始變了，資料庫已成為我們重要的核心「礦藏」，到今年底建立會員資料庫達到600萬、AMC達到400萬。大數據能否發揮作用，取決於看到這個數據的人能不能通過大數據做事情。在信息、數據特別多的當下，如果沒有洞察之心或洞察之力，有可能被數據吞噬。

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⑶ 大數據於國內影視行業的意義

大數據於國內影視行業的意義
大數據為何近幾年大熱？
人類進入大數據時代，類似於生物學迎來了顯微鏡，天文學發現瞭望遠鏡，因為網路傳輸和計算機存儲運算能力的提高，交給了我們一把信息放大鏡，從此我們對現象的觀察進入一個新的領域。
其實自古就有多維度數據的挖掘行為，歷法的制定過程或許可以作為一個很好的例證，江湖上現在偶爾也會有關於林元帥諸葛軍師的傳說，自從計算機技術誕生之後，對數據的利用和處理一直在同步發展中，無論是分布處理還是並行處理，並不是一天就蹦躂到今日的技術高度，我們很多科學發現都是在近三十年之間才完成，正是得益於此。
但為何在這幾年「大數據」忽然大熱？原因其實很簡單，全球智能手機的普及。
隨著移動終端信息處理能力的提升，與用戶的交互界面不僅更加具備黏性，並且實現了全方位全時段互動，此時每個人的移動終端實際上就變成了一個數據記錄儀。它比PC所能獲取到的信息更加個人化，不僅暴露這個人的生活細節，位置動向，同時也記錄著他的消費習慣，人類第一次擁有了這么多數據的生產者。每一個元數據都可以直接掛鉤一份具體的支出額度，每一個數字都可以被貨幣量化，大數據的商業價值與各個企業的營收幾乎都可以直接掛鉤。所以，圍繞「大數據」來說故事迅速成為當下的主流。
但是揭開媒體的那些噱頭背後，你會發現，國內對復雜系統的研究，仍然是處於概念大於應用的階段，大部分行業對線性、封閉系統內的數據關系都沒辦法掌握，更不用說將大數據轉化成有價值的信息。而在影視行業，工業化體系處於剛剛起步的階段，很多從業人士連財務報表這種基礎數據都看不明白，去理解大數據的價值更是有些不可想像了。
大數據於國內影視行業的意義
大數據技術作為一種工具，其應用方向，無非三個方面，一是對過於和曾經的理解，二是對以後和將來的認知，三是對當下進行判斷並進行實時處理，影視行業大數據技術的應用如果想要有長足的發展，那麼在這三個方面都會面臨著一些需要解決的問題。
對過去和曾經的理解
既然是對已發生的進行判斷，就會涉及到數據採集，這個部分往往會引發爭論，中心議題是：到底多大才叫大，GB還是TB，PB還是EB？
如果我想要知道《致我們終將逝去的青春》這部差一點就可以歸類到文藝片的電影，為什麼在2013年上半年票房僅次於《西遊·降魔篇》，我是應該僅以社交媒體的傳播效率來進行數據的挖掘，還是要追溯到原著小說里的青春以及被電影宣傳所喚起的記憶？
將數據挖掘的范圍放在社交媒體的范疇，那麼通過對一部電影推廣過程的梳理，我們很容易通過數據制定出一張細化到分鍾的參考，以及觀眾會被什麼樣的宣傳內容所吸引，但是它仍然只是在描述表象。
如果觀察只停留在眼前，將無法找到最終的因果。我們必須對推動現象發生的機制進行論證，那麼我們該用什麼樣的體量來儲存和分析觀眾們的記憶，從而找到個人經歷和集體共鳴之間的關系？
在這個方面，如果只用社交媒體的數據進行相關性的分析，其實和我們日常所做的感性推導沒有太大區別，甚至還不如感性推導靈活，很容易因為數據的不夠全面犯下「黑天鵝」式的錯誤（在發現澳大利亞之前，西方認為只有白天鵝）。必須要追溯到成因階段更龐大的外部數據，比如主要觀眾群十年間的消費偏好及社會經歷，以及對他們觀影之前的心理活動進行統計分析。會不會太復雜？但是從數據挖掘的角度來說，只有在這個方向上進行努力才可能會提供實質性的價值。
或者說，我們也可以簡單粗獷一些，如麥特的負責人陳礪志所言，《致青春》的成功最主要的因素是因為趙薇的敬業與投入，以及她個人在行業的積累。
大家可以想一想，以上三個角度，哪個會更容易接近整個事件的核心。
對以後和將來的認知
大數據技術雖然可以讓人類對現象的理解進行更深入的探究，但是當對國產的影視項目前景進行預測，首先需要面對的問題是，我們仍然處於一個觀眾群體持續波動的時期。
在北美市場，貢獻50%票房的觀眾約占人口的10%，也就是3000萬左右，這部分群體基本上結構相當穩定。上世紀70年代末，當北美電影的平均製作預算開始攀升到1000萬美元以上，宣發費用達到500萬以上時，對觀眾的監測從階段性的調研逐漸轉變成常態性的監控。在計算機還只是個神話的時期，「好萊塢」是用人工+信件的形式，建立了最早的大范圍觀眾研究模型，這些歷史數據通過幾十年的積累，已經讓一部電影與觀眾之間的聯系變得非常透明。但即使是如此嚴謹的市場監控，近幾年也因為受到移動互聯的影響，觀眾去影院觀影的行為隨機性逐漸提高，導致傳統的觀眾研究模型頻頻出現一些問題。
反觀國內電影市場，差不多有三分之二的銀幕是在近三年之內才出現的，2010年時，我們所擁有的現代化銀幕不過才6223塊，而如今，這個數字差不多是17000。可想而知，影院目前所迎來的觀眾，基本上是近三年才開始逐漸培養去影院觀影的興趣，這種行為暫時還不能稱之為習慣。
所以說，中國電影市場目前的波動很難通過現有的技術手段完成監測，會因為存在有其他我們不可知的變數，而導致結果南轅北轍，這在統計學的回歸分析上被稱之為「變數遺漏偏差」，大數據技術目前所能覆蓋到的范圍並不能幫我們解決這個問題。我們還需要時間來不斷修正對市場數據的理解，觀眾也需要時間來不斷培養在影院觀影的習慣。
2013年上半年，幾乎所有從業者都對有動作元素的電影過於樂觀，而下半年，所有從業者包括我個人又會對以愛情元素為主的電影過分看好。從一些公司的大數據監測上來看，這種觀眾消費行為的變化已經反饋在可以被抓取的數據中，但是我們並不知道它所形成影響究竟該如何定量。也就是說我們可以看到趨勢，但是很難確定結果。
那麼，在如今的中國電影市場中，我們不如將大數據技術的應用方向，從對未來的預知上轉移到可以讓我們規避哪些操作上的錯誤，或許更具有現實意義。
對當下進行判斷並進行實時處理
現在對大數據的理解，往往會糾纏於第一個字「大」，而忽視了它的另外一個重要特徵「細」，其實後者才是最重要的，因為它會創造大數據真正的實用價值。
基於社交媒體的數據挖掘，其實已經可以做到讓我們將觀眾的分類從簡單的年齡、性別、職業等維度，落實到區域、活動空間以及性格特徵等等更為豐富的細節，在這樣的基礎上，我們要做的就是怎樣給觀眾提供個性化的影響，而不再是以電影為本位的共性宣傳。
舉例來說，當一名男性觀眾在某個媒介上看到的電影海報，可能是大長腿和小翹臀，但一個女性觀眾同時接觸這個媒介時，所看到的可能是一個賣萌的大叔。當陣地宣傳中的預告片貼片到一部好萊塢大片之前時，它可能主要是用來渲染情感或者突出搞笑，但同樣的一分多鍾，在視頻網站所上線的預告片，則被分成數個版本，用來對應每一個點擊背後用戶的個人資料。這樣，觀眾便會加入到生產的過程中，通過對觀眾偏好的快速處理，最終創造更適合於傳播的信息。
目前，數據調研公司參與電影推廣的過程，所做的仍然只是一個統計的工作，決策是在片方或者是公關公司，其實可以將決策機制與數據同樣進行細化，成為實時的互動，減少時間的損耗，提高電影推廣的效率。我們以前在電影的推廣中，常常會為如何照顧到大部分觀眾的興趣而頭疼，那麼換一種思路，用現有的觀眾數據進行群體的細分，給不同的觀眾群提供不一樣的信息，海納百川比光芒四射或許更符合當下社會化營銷的要義。
不過，這一切其實都只是理想化的願景，現實的情況是，中國的電影產業目前仍然是處於一個極其原始的狀態。
僅從電影投資成本的角度來說，目前所公映的電影，平均投資約在3000萬人民幣以內，不足500萬美元，這樣的投資規模在不考慮通脹以及觀眾收入的情況下，只相當於北美70年代初期的水平。面對這樣的市場環境，很多議題其實都顯得比較空洞，因為拍腦袋做決策雖然有著莫大的風險，但畢竟成本很低。

⑷ 大數據時代電影如何做精準營銷

大數據時代電影如何做精準營銷

在2015全球移動互聯網大會(GMIC)上， 著名電影營銷專家《失戀33天》營銷推廣負責人張文伯，悠易互通CEO周文彪，以及知名演員秦海璐為我們帶來圓桌論壇：大數據小電影，移動互聯時代的精準營銷。

以下為對話實錄：

張文伯：大家中午好，馬上要吃午飯了，估計這是我們今天上午的最後一場，今天兩位嘉賓有點跨界的意思，一位是來自我們互聯網行業的專家，一位是來自於影視圈的，既然今天有跨界的朋友來，我們可以先從影視聊起，秦海璐最近有一檔電影馬上上映是吧？

秦海璐：對，明天由王小帥導演的電影《闖入者》。

張文伯：周總看過這個電影嗎？

周文彪：後來在PC上面偶爾瀏覽到一個標題，說要去沖擊威尼斯的金獅獎，在微軟上面看視頻的時候有一些片花，有更多的了解，上周我想去找看電影《速7》，突然看到它已經在開始預收，19.9一張票，毫不猶豫地搶了兩張。

秦海璐：謝謝。

張文伯：周總這么忙，對娛樂圈的事還挺關注的？

周文彪：談不上太多關注，對娛樂圈了解比較少。

張文伯：海璐正好借這個機會介紹一下這個電影，做個廣告。

秦海璐：這個電影秉承了一貫王小帥導演的風格，它也從不同的視點講了一個故事，我們生活當中每個人都是闖入者，也是被闖入者，比如說我的生活現在就有一個闖入者，我剛生了寶寶，但是其實我在之前我也闖入到了我先生的家庭，就是組建家庭。其實每天包括說我們兩個人今天闖入到這樣一個峰會當中有不同的行業，每個人可能都是一個闖入者和被闖入者，但是這個闖入的時機和你的契機，還有你產生的一連串的這樣一個連鎖效應其實是很難估算的。

張文伯：所以你看電影其實這兩年非常地火，跟互聯網行業有很多的交集，我們說BAT，每家公司都在以各種不同的方式參與到我們電影行業當中。不知道從周總，你是一個偏技術、偏大數據，做精準營銷的公司，從你的公司的工作的業務范疇和我們這個行業有沒有一些交集？

周文彪：首先恭喜海璐，有一個小小的闖入者，升級做了媽媽，恭喜。我們這邊主要是做一個跨屏的叫程序化購買，其實底層是大數據的支撐，所以剛剛提到的《闖入者》這個片子我最近也在看它在互聯網上的一些營銷推廣的方式。比如說如果從我們的角度去看的話，怎麼樣利用大數據和多屏的技術可以去找到一些目標的受眾，跟它去發生交互，有一點就比如說海璐的，或者是小川的你的忠實粉絲這是一個群體。

另外這個片子本身是偏文藝類的，或者去歐洲、去威尼斯獲獎、沖獎，對於文藝片很執著的，或者對歐洲很關注的群體是可以抓到的，再有一個群體通過我們互聯網的技術，我是可以把過去的比如一個月，或一段時間當中關注《闖入者》這些片子的人扒出來，第二部分在我自己切身的體會當中看到怎麼樣在不同的屏幕、不同的節點去抓到他們，因為有的人可能只是找到那四個節點當中的一個，我通過跨屏的技術不停地去提醒他。

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⑸ 如何利用「愛奇藝號」大數據讓網大更賺錢

12月20日，「愛奇藝號」上線整整一年，在「你本不凡-點石成金」2017愛奇藝號iPartner合作者大會上，「愛奇藝號」交出了如下成績單：12.7萬愛奇藝號，8276個PGC合作夥伴，覆蓋全站40%用戶!

在「愛奇藝號」里，你不僅已經可以通過前貼片分賬、信息流分賬、VIP分賬、單點付費、粉絲打賞、應援等多種商業模式實現內容變現，而且你可以清楚地看到，觀看你內容的用戶在哪裡，他們的喜好、特徵是什麼，你應該選擇樣的封面圖，取什麼樣的標題，他們對什麼樣的內容最感興趣……

以前，很多數據只掌握在平台手中，而現在你可以像愛奇藝內部編輯一樣，去精準高效地管理自己的內容，運營自己的粉絲，打造屬於自己的IP和品牌，讓內容流量最大化、利益最大化、效率最大化!

我們將以《陳翔六點半之廢話少說》為例，《陳翔六點半廢話少說》當初定級為B類網大，卻創造了一千多萬分賬的票房奇跡，對這部爆款網大的「愛奇藝號」後台數據做一個全面解析，來告訴大家如何利用「愛奇藝號」大數據進行內容的智能分發和高效變現。

玩賺「愛奇藝號」第一步，搞懂「TGI指數+UV覆蓋度」

要想玩賺「愛奇藝號」，有兩個「指數」必須搞清楚：TGI指數+UV覆蓋度。

TGI指數：可以理解為，觀眾看完影片後，對該片的喜愛度。如果TGI=1，就代表跟全站平均水平持平，如果TGI>1，則代表嘎魚全站平均喜歡水平，大於越多，說明這部影片好評度越高!

UV覆蓋度：具有該偏好或特徵的用戶，在圈定人群中的佔比。例如觀看此片的男性用戶覆蓋度為60%，女性用戶覆蓋度為40%，相較之下，本片更適合定義為【直男斬】電影。

觀眾喜歡什麼類型的網路大電影？「愛奇藝號」就可以告訴你!

很多網路大電影片方，見面最常問的一句話就是：最近什麼類型的網大比較火啊？

其實不用問別人，「愛奇藝號」就可以告訴你!

網路大電影目前依然是高度「類型化」的商業片，既然是「類型化」，那必須要了解觀眾對內容類型的偏好!

其中，橫軸代表著TGI指數，縱軸百分比代表某一類型在那一列類型當中的觀眾佔比，而圓圈的大小代表UV覆蓋度。

從「內容類型偏好」數據可以看出：

1、「動作、喜劇、友誼、搞笑」類的國產劇情片UV覆蓋度佔比較大，屬於流量較大的大眾題材，拍好了就可能爆;

2、垂直細分領域，「社會問題、懸疑、殺戮、軍事」等題材觀眾佔比較高，拍好了市場前景依然看好;

3、「職場」類雖然UV覆蓋度小，但觀眾看完後好評度高。

從愛奇藝號的「頻道偏好」可以看出，影片受眾對於不同頻道的核心內容的喜好程度。

其中，「搞笑」頻道不僅TGI指數高，而且UV量大，這說明這個頻道的點擊量大而且好評度較高。也變相地說明了「搞笑內容」的受歡迎程度。

而「科技、汽車、旅遊、財經」等頻道類型，雖然UV量不大，但受眾喜好同樣高於全站平均水平，適合片方在之後的創作中，衍生垂直方向深挖和嘗試。

「視頻偏好」則更加具體，可以橫向比較不同影片的TGI指數和UV量，看到自己影片和其他影片的差距，以便在宣發上隨時進行彌補和調整。

了解全站用戶的觀影偏好和習慣，有助於片方節約「試錯成本」，避免盲目嘗試，提高資本效率，實現「快准狠」題材判斷和流量收割。

片方選取受歡迎的題材，融入關注度高的元素，製作用戶已有消費習慣的內容，實現理想票房自然是水到渠成的事情。

「看點指數」：了解觀眾對每一秒劇情的喜愛程度!

愛奇藝號還有一個特別重要數據——「綠鏡」。通過「綠鏡」，可以觀眾對每一秒劇情的喜愛程度。

綠鏡數據來源於海量用戶實際的播放行為，且每天會基於新增數據進行校準。也就是說，視頻播放量越大，用戶標本越多，綠鏡數據就越精準。

其中，橫軸表示視頻的總時長，時長精確到秒;縱軸表示視頻段落的精彩程度，即看點指數。

「看點指數」是根據觀眾的觀看行為綜合計算的指標，表達視頻每一秒的相對精彩度，觀眾的回退、跳過等都會通過看點指數體現出來。

「看點指數」「高於平均值線，說明這個時段觀眾滿意度較高，低於平均值線，則說明觀眾滿意度較低。

從《陳翔六點半之廢話少說》的看點指數，我們可以看出：影片在第6分鍾「看點指數」明顯高於平均值線，說明影片節奏把控很好，在第六分鍾劇情迎來了第一個大高潮，成功地吸引了觀眾，在這之後也基本上保持了比較高的看點指數;但從41-50分鍾這個時間段，「看點指數」低於平均值線，說明這個時間段的劇情比較無聊，但在這之後立馬就又來了一個大高潮。

整體看來，《陳翔六點半之廢話少說》的看點指數保持在平均值線之上，中間小高潮不斷，而且在6分鍾、53分鍾、75分鍾和結尾，都迎來了幾次大高潮，這樣的數據相當喜人，也正是這樣的數據成就了《陳翔六點半之廢話少說》的千萬票房。

通過「綠鏡」，可以得到精確的觀眾喜好數據，對應到電影中每一秒情節片段，好好分析對比，就可以知道觀眾喜歡什麼，不喜歡什麼，哪些情節戳中了觀眾的嗨點，在幾分幾秒的時候有觀眾在流失，哪些情節讓觀眾沒有繼續觀看……

而愛奇藝號後台強大的數據，讓內容創作者與用戶真正實現了無縫連接，這些數據可以讓網路大電影的投資、創作、營銷都不再盲目，而且對內容的品質、方向、收入都起著決定性作用。

「愛奇藝號」完全可以看作是「視頻行業的微信公眾號」，可以像微信公眾號一樣，進行「內容上傳、管理、宣發和粉絲管理」，而且提供了前貼片分賬、信息流分賬、VIP分賬、單點付費、粉絲打賞、應援等多種變現途徑。

所以，充分利用「愛奇藝號」，好好研究後台數據，創作出好的內容，運營好自己的粉絲，打造自己的品牌，讓自己的每一部電影流量最大化、價值最大化，成為愛奇藝號裡面的大V。

⑹ 大數據時代如何做好市場營銷

大數據時代下，如何做好市場營銷的推廣工作?下面我為大家整理了在大數據時代，做好市場營銷推廣工作的要點和技巧，歡迎大家閱讀參考!

如何做好市場營銷

大數據對用戶行為與特徵分析

顯然，只要積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到"比用戶更了解用戶自己"。這是大數據營銷的前提與出發點。過去雖也有"一切以客戶為中心"作為口號的企業經營思想,可以想想真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎，或許只有大數據時代這個問題的答案才能更加明確。

過大數據支撐精準營銷信息推送

過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。現在的RTB廣告的應用則向人們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的是大數據支撐。

大數據讓營銷活動更能投其所好

如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品即可投其所好。如《小時代》在預告片投放後，即從微博、微信上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

大數據幫助企業篩選重點客戶

許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關，從用戶在社會化媒體上所發布的'各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

大數據分析消費者的特點

面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像，其目的就是更加精準地分析你的產品消費者特點。

大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

在大數據分析架構下的眾多商業管理模式中，UFO模型較為引人關注，這里U代表User experience，即用戶體驗，其對應的方向是產品設計;F代表Freemium，即免費商業模式，其對應的方向是商業模式研究和設計;O代表精細化運營，其對應的方向是產品營銷運營。研究認為(2014)大數據在以下三個方面起到不同程度的作用。其中，大數據與U(用戶體驗)及F(免費商業模式)關聯度中等，而與O(精細化運營)關聯度最高。

今天我們的經營者大數據分析在商業模式設計、商業模式研究、創新商業模式等方面的能力還比較弱，可能到目前在中國還沒看到非常成功的利用大數據分析來設計商業模式的案例，也許是因為計算機目前的智慧還沒達到設計商業模式的能力高度。

但我們可以通過大數據分析方法進行行業監測以及進行創新監測，從而可以輔助戰略規劃人員來進行商業模式的設計。

好產品是運營出來的，互聯網產品需要不斷運營、持續打磨。產品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適商業模式並增加收入。

成功的互聯網運營要做到精細化運營，成功的精細化運營需要大數據支撐。大數據和互聯網思維在此方面關聯度最高。所以，企業在大數據的應用場景上，一定是要優先考慮如何通過大數據進行精細化運營，以驅動更好的運營效率和效果的提升。

基於大數據可以更好的做精細化運營監控、更准確的做用戶細分、更准確的進行個性化推薦、更合理的進行營銷推廣效果的評估以及基於用戶生命周期進行相關的營銷策略創新。具體在以下幾個方面值得關註：

1、通過基於大數據的方法進行用戶細分。基於大數據可以找出更好的細分維度，並對用戶做更好區隔，以輔助產品運營人員做更加准確的用戶細分，並洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向，對每類用戶分別進行有針對性的策劃和運營活動。

2、通過大數據的方法，可以實現對不同通過渠道的效果評估。如果只看一些表面的數據，如廣告的點擊率，是非常難衡量不同推廣渠道的真正效果。如果把用戶的渠道行為和後續產品行為(即通過渠道獲取的用戶在產品上的各種使用行為)進行打通跟蹤，在此數據基礎上構建渠道質量評估模型，將能夠更好的發現渠道的真正質量，或者更直接的，可以發現推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。

3、通過利用基於大數據進行有針對性的用戶畫像，並通過用戶畫像數據、用戶行為和偏愛，結合個性化推薦演算法實現根據用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，通過演算法真正的實現"投其所好"，以實現推廣資源效率和效果最大化。

⑺ 告訴你如何用大數據推動影視產業

關於大數據在影視方面的案例，Netflix 這個詞估計大家都快聽到耳朵起繭了，頻繁被提及。比如《紙牌屋》的成功 。
大數據技術在電影方面的應用，主要在於於電影劇本分析、電影營銷分析、電影用戶行為分析。

⑻ 「大數據」要這樣用才賺錢!

「大數據」要這樣用才賺錢!

大數據的生意經其實很簡單，就是收入增加，花費減少；就是增加客戶，提高客戶體驗，提高資金回報的杠桿率；大數據應用成熟之後，大數據可以預測商業未來，發現新的商業機會。
一石激起千層浪，國務院發布的2015 第50號文《促進大數據發展行動綱要》刷滿了朋友圈，特別是其中提到了大力推動政府部門數據共享，穩步推動公共數據資源開放。2017年底前形成跨部門數據資源共享格局，到2018年實現統一共享平台全覆蓋和數據共享及交換。2020年培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業，500家大數據應用、服務和產品製造企業。
眾所周知，大數據商業價值巨大。但是中國大數據的商業價值還沒有被充分挖掘。主要的困難在大數據的分散，具有價值的數據大部分集中在在政府內部，壟斷國企業，以及互聯網巨頭之中。分散的數據無法幫助企業拿到具有價值的信息，無法實現大數據的商業變現。政府開放數據，以及大數據交易市場的建立是中國大數據商業價值應用的重中之重。
另外大數據的應用場景和大數據隱私問題，也是大數據商業應用功能的兩大問題，不知道數據應用場景，就無法尋找具有價值的數據，就無讓數據發揮作用，大數據的應用就會停留在解決數據採集、處理、存儲等大數據1.0時代的低級階段，無法實現大數據商業變現，無法激勵企業進一步投資大數據，無法形成數據價值應用的生態循環。大數據隱私問題是所有企業不能迴避的問題，到底何種數據可以進行交換，何種數據可以採集和變現，何種數據可以作為商品在市場流通，這些問題既影響個人隱私保護，又影響到企業購買數據產品的積極性，同時也影響了數據企業的發展。
中國大數據企業分為三類，一類是大數據技術公司，為企業提供大數據平台搭建，技術咨詢，大數據計算和存儲的產品，例如華為、亞信、浪潮等傳統IT公司。一類是大數據服務公司，為企業提供基於大數據技術的服務、平台、產品。包括為企業搭建大數據挖掘工具，搜索引擎，分析引擎等大數據處理平台，大數據清洗和挖掘服務例如明略科技，ADMaster，百分點。最後一類是提供數據產品的大數據公司，他們擁有數據，加工生成具有價值的數據，為市場提供標準的數據產品。例如芝麻信用，TalkingData，九次方，星圖數據等。
中國大數據市場的數據來源有四種，一種是通過網路爬蟲採集的外部數據，大多數提供輿情分析的公司就是通過爬蟲技術來進行數據採集的。例如海量數據。一種是提供SaaS服務得到的數據，例如Talkindata。另外一種是靠和運營商或政府合作，通過數據挖掘得到的數據，例如亞信和九次方。最後一種就是自身平台產生的數據（電商、旅遊、媒體等互聯網企業），包括BAT以及較大的一些互聯網公司如360、當當、唯品會、聚美優品、攜程、今日頭條等。
一、開放數據的價值
開放數據就是政府向社會公布自己所擁有的，並經過脫敏的數據。包括天氣數據、GPS數據、金融數據、教育數據、交通數據、能源數據、醫療數據、政府投資數據、農業數據等。這些原始數據本身並沒有明顯的商業價值，但經過一些公司加工之後，可以產生巨大的商業價值。
開放數據在美國有幾千億美金的市場，包括300億美金的氣象數據，900億美金的GPS數據，上千億美金的醫療數據。但政府開放的數據是原始數據，數據自身的商業價值並不大，需要專業的公司對數據進收集，清洗，挖掘，展現，從而形成具有商業價值的數據。在美國有很多公司是依靠加工政府開放數據而實現其商業價值的，例如處理天氣數據的Zillow公司，the weather channel 公司，以及處理GPS數據的Garmin公司，它們的總市值已經超過了一百億美金。
1 、政府開放數據的主要范圍
a政府收集和製造的科學數據。例如天氣數據，政府資助的醫療研究數據。這些數據都可以作為公共資源進行使用。
b 政府運行的數據，例如政府支出或大型項目運行數據。開放數據一方面可以增加民眾對政府的信任，另一個方面可以給一些公司帶來商業機遇。
c監管行業的數據。這些數據由企業提供給政府，並且經過政府二次加工。這些宏觀數據對於產業規劃，企業的投資戰略都有很大影響。
2、 中國開放數據之路的挑戰
a 國家對數據治理還沒有完成。很多數據沒有集中管理，還是處於信息孤島狀態，這些都是開放數據需要解決的問題。數據治理投資巨大，時間周期較長，都是巨大的挑戰。
b 一些開放數據還不是電子形式。例如醫療數據和教育數據，在一些地區還處於紙質記錄狀態，沒有形成電子檔案。這些數據的電子化也是一個較大的挑戰。
c 開放數據的脫敏和整合將是一項重大的挑戰。特別是國有企業的數據，哪些數據可以公開，哪些數據需要脫敏，如何整合各個地方的數據，這些都是一個挑戰
d 大數據服務公司和大數據人才匱乏。由於大數據市場剛剛開始，市場上缺少大數據人才和大數據服務公司，公開的數據短時間可能很難產生商業價值，這會影響政府和企業開放數據的積極性，不利於形成良性的大數據商業市場，會影響開放數據項目的持續發展。
3、有關開放數據一些建議
人類社會即將進入數字時代，開放數據將會是巨大的生產力。政府已經認識到了開放數據的價值，會持續推動政府和國企的數據開放。即使短時間內開放數據的投資看不到商業價值，但其未來經濟價值會促使政府堅持開放數據的政策，持續進行投資。就像中國的高速公路，開放數據是另外一條信息高速公路，將數據轉化為資產，轉化為巨大的社會生產力，幫助企業實現更大的商業價值。
對於數據擁有者的政府，需要在保障公共安全和個人隱私的前提下，完成數據治理和數據整合，逐步向社會開放數據，並提高數據質量，公開面向所有個人和企業，有效利用政府科技資金，讓利益相關企業和個人參與到開放數據項目中，鼓勵創新，接受外部挑戰，利用集體智慧，實現數據最優選擇。
對於國有企業，需要在保護自身商業利益的前提下開放數據，幫助各自產業鏈企業的發展。同時開放數據也可以幫助其自身進行產業規劃，進行有效投資，發現市場機會和風險，穩健經營，科學決策。企業可以利用開放數據提高生產效率，減少資源浪費，降低決策失誤風險。產業鏈企業的良性發展，也會推動國企自身發展和進化，提高競爭力，優化企業經營，實現產業共贏。
對於企業家，開放數據將會作為新的資源，幫助企業進行發展，聚焦新的商業機遇，特別是在開放數據影響較大的保健行業，金融行業，能源行業，教育行業。數據服務公司可以利用開放數據，幫助消費者挖掘數據的潛在價值，為企業和政府提供具有價值的商業數據。對於經營中的公司，可以利用開放數據評價商業夥伴和潛在投資，通過提供數據來樹立消費者的忠誠度，學會在透明的商業社會中進行經營，尋找公共或私人合作的機會，專注自身產品和客戶，為消費者提供更好的產品和服務。
二、萬億的大數據市場
2014年的GDP中消費佔比已經超過了50%，標志著中國經濟正在向市場經濟轉型，消費佔GDP 50%－70%是中等發達國家向市場經濟過渡的一個表現，未來中國經濟增長最大的引擎應該來源於消費，特別是個人消費。中國正在經歷經濟結構調整和城鎮化，個人消費需求巨大，社會產品較為豐富，渠道也較為通暢，物流成本正在下降，運輸能力正在提高。但是社會消費零售總額增加的還不夠快，資源配置不平衡，社會整體消費水平還處於較低的水平。這些問題正在成為中國經濟發展的難題，是企業和社會需要解決的問題。
大數據的商業應用將會幫助企業解決這些問題；大數據的有效利用將會提高社會消費水平，將會幫住企業提高效率、洞察客戶、增加收入。大數據商業應用未來是萬億級的大市場，大數據是大生意。
大數據時代最重要的特徵是人類所有的行為都被數據記錄下來，無論是在電商的購買行為，旅遊度假，娛樂活動，行為軌跡等，所有的人類社會行為都被各種感測器和互聯網記錄下來。數據記錄了一切，人類社會的行為都變成了數據，用紙質媒體記錄人類歷史的時代已經過去，歷史正在被數據以文字、數據、表格、聲音、影像的方式記錄了下來。中國的大數據應用主要集中在徵信和精準營銷，這兩個市場的規模加在一起不過兩千億，但是大數據如果同所有企業的商業需求相結合，其產生的化學反應將是巨大的，市場規模將會超過萬億，大數據是個大生意。
網路連接了信息與讀者，阿里連接了商品與消費者，騰訊連接了人與人。BAT所有的連接都是建立在數據基礎之上的，可以認為大數據連接了一切。數據連接了消費者和商家，數據連接了客戶習慣，數據連接客戶喜好，數據連接了位置，數據連接了時間和空間，數據連接了歷史和現在。連接一切的大數據將會反饋所連接的事物、空間和時間，通過數據記錄來反饋物體的移動，客戶的消費習慣，個人愛好，行為習慣，活動軌跡，運動規律等。重要的這些反饋數據能知道；你是誰、你在哪裡、你喜歡什麼、你在干什麼、你的消費能力、以及你未來的需求等。所有被反饋的事物都被打上了一個或多個數據標簽，這些具有價值的標簽經過整理和分析後，將會揭示事物之間的相關性和規律，將會為個人、商家、社會帶來巨大價值。
1、大數據幫助製造業規劃生產，降低資源浪費
製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，為客戶定製產品。
例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥，
2、移動大數據幫助房地產開發商規劃房地產開發
房地產行業在過去為中國GDP貢獻了很大力量，未來粗放型的房地產行業將會轉向精細化經營，從選地到規劃和從設計到建設，都需要參考當地到人口數據和消費者信息，進行科學決策；利用大數據商業應用加快房子銷售速度，降低自身負債。
房地產公司可以利用人群的手機位置信息來幫助企業進行開發規劃、土地選址、商鋪開發等。同時利用人群到用戶畫像信息幫助房產公司選擇合作商戶，提升消費人氣，最終提高房產價值。
3、移動大數據幫助餐飲零售行業進行選址和顧客導流
餐飲零售行業最關注客戶流量，過去開店選址時經常安排人員在十字路口進行人流統計，利用統計的人口流動信息來決定開店地址。進入到移動互聯網時代之後，智能手機的位置信息可以幫助餐飲零售行業進行開店選址，企業可以參考客戶畫像來決定開店的規模，以及產品的類別。
移動互聯網端的用戶標簽和畫像數據還可以幫助企業進行一些精準營銷，為新開的商戶導入客流。特別是在規模較大的購物商廈中，移動App端的位置導航功能，可以指引客戶找到新的商戶，參加促銷活動。市場上已經有成熟的零售餐飲商家和移動互聯網大數據公司在開店引流方面進行合作，資金利用的杠桿率超過了5倍，投入產出比較高。
4、感測器數據幫助產品進行故障診斷和預測
家電和汽車正在走向智能化，通過安裝感測器，汽車和智能家電可以將運行參數和運行狀態傳送到廠家的雲平台，廠家可以了解其產品的運行狀態，零部件的老化程度，幫助廠家及時更換故障器件，延長產品使用壽命，提高安全系數。汽車行業和智能家電在物聯網領域將會產生巨大的市場，雲計算和大數據處理平台將起到關鍵的作用。
中國汽車市場的銷售規模超過萬億，家電市場也有一萬多億。車聯網和智能家電涉及的大數據應用市場也是巨大的，按照大數據商業變現高杠桿率的特點，其市場規模至少應該在百億左右。
5、利用移動互聯網位置信息進行精準營銷
O2O已經成為了一個重要的商業模式，很多互聯網企業和傳統企業都在尋找O2O的應用場景，訂餐、教育、家政、汽車美容等都成為O2O的應用典範。移動互聯網數據具有LBS和實時特點，可以幫助企業及時連接客戶，依據客戶需求進行精準營銷。
大型購物中心一般都設有電影院，經常存在某些電影在開場前30分鍾，大量電影票還沒有出售的情況。藉助於手機App推送廣告功能，電影院在電影放映前30分鍾，可以將電影票以2折價格推送給正在周圍就餐的客戶。依據客戶畫像信息，電影票將推送給喜愛看電影的顧客，增加電影銷售額。企業可以利用手機App進行廣告推送，做到千人千面，依據客戶喜好來進行廣告推送。這種精準廣告推送具有成本低、轉化率高的特點，在餐飲、服裝、美容、零售等行業取得了良好的應用效果。如果基於位置信息的精準廣告推送被大規模的商業應用，將會促進商品流轉，大幅度提高社會消費總額，幫助傳統企業實現互聯網＋的戰略。
6、電商大數據將會幫助企業優化資源配置
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，電商網站內推薦引擎將會依據客戶的購買行為，進行關聯產品的推薦。除了精準營銷，電商還可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單後的短時間內，將貨物送上門，提高客戶體驗。電商還可以利用其交易數據和現金流數據，為其生態圈內的商戶提供小額貸款，也可以將此數據提供給銀行，為中小企業信貸提供支持。
電商的數據量足夠大，數據較為集中，數據種類較多，其商業應用具有較大的想像空間。包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、消費行為的相關度、消費熱點等。依託大數據分析，電商可幫助企業進行產品設計、庫存管理、計劃生產、資源配置等，有利於精細化大生產，提高生產效率，優化資源配置。
7、移動大數據助力交通運輸規劃和管理
交通大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據感測器的數據了解車輛通行密度，合理進行道路規劃。另一方面可以利用大數據分析來實現交通信號燈智能切換，提高已有線路運輸能力。
在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。大數據可以幫助機場安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大數據提高上座率，降低運行成本；鐵路公司可以利用大數據安排客運和貨運列車，降低運營成本。
8、大數據幫助金融行業進行價值變現
大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。招商銀行(600036,股吧)利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為數據進行分析，每周給客戶發送針對性廣告信息。
中國目前金融行業大數據價值變主要在用戶體驗提升和大數據營銷兩個方面，其中招商銀行信用卡中心和平安銀行(000001,股吧)走到了金融行業的前面。
大數據在很多行業都有廣泛的應用場景，例如在醫療行業，農林牧漁、能源行業、物流行業等，大數據將會是電商之後的另外一個巨大市場，結合了所有行業的商業需求之後，大數據產業的市場規模將會是個萬億級別。大數據不是電力但是比電力更能提供動力，大數據不是石油，但是比石油更能驅動企業發展。大數據就是資產，能夠幫助企業進行價值變現。大數據的生意經其實很簡單，就是收入增加，花費減少；就是增加客戶，提高客戶體驗，提高資金回報的杠桿率；大數據應用成熟之後，大數據可以預測商業未來，發現新的商業機會。

⑼ 如何度量大數據對於電影產業的影響

文化產業引入大數據技術有著先天優勢。首先，文化產業所擁有的數據具備較高的消費價值。由於文化產業所涉及的行業和產品大多和消費者直接相關，能夠直接為用戶所消費，有著明確的直接消費價值。其次，文化產業本身就是數據和內容創造的行業，能夠不斷地產生或獲得新的數據資源。根據美國的統計資料，文化傳媒行業數據是僅次於政府信息數據的第二大數據來源。第三，文化產業本身就擁有極其雄厚的用戶資源，由於文化產業直接面向消費者，由此擁有廣闊的用戶基數和規模，而基於龐大的用戶資源進行數據分析，則將成為文化產業未來基於大數據業務轉型的關鍵性條件。