提升數(shù)字閱讀質(zhì)感的數(shù)據(jù)分析師_數(shù)據(jù)分析師考試

傳統(tǒng)新聞編輯部的工作崗位將越來越少，但一個新興的職位——數(shù)據(jù)分析師將成為媒體行業(yè)的香餑餑，發(fā)揮越來越重要的作用。

數(shù)據(jù)團隊越來越重要

今年，《金融時報》的數(shù)字訂閱量首次超過了印刷版訂閱量，在普遍經(jīng)營慘淡的報業(yè)中可謂風景獨好。這個成果背后最大的功臣要屬該報的數(shù)據(jù)分析團隊。五六年前，《金融時報》開始推行網(wǎng)站注冊系統(tǒng)允許用戶付費進入，并組建了不到10人的研究小組，收集分析用戶的各種數(shù)據(jù)及閱讀習慣。五六年的時間里，《金融時報》積累了大量關(guān)于用戶以及如何向其銷售訂閱與廣告業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)——比如他們讀什么、何時讀、喜歡讀哪類文章等。這些數(shù)據(jù)讓《金融時報》能夠分析出讀者在訂閱前有何表現(xiàn)，并借此推動潛在用戶向付費用戶轉(zhuǎn)變；這些數(shù)據(jù)也能夠為廣告活動提供最深度的觀測監(jiān)控，給廣告客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。最終，這些數(shù)據(jù)推動了《金融時報》經(jīng)營模式向數(shù)據(jù)驅(qū)動型轉(zhuǎn)變。報紙開始將更多的資源轉(zhuǎn)移到前端的數(shù)據(jù)編輯與出版，數(shù)據(jù)分析團隊也開始參與到《金融時報》管理層決策的過程之中。

在這幾年的發(fā)展中，當初的老式研究小組早已經(jīng)被改造為分工明確的專業(yè)化數(shù)據(jù)分析團隊?，F(xiàn)在該團隊已經(jīng)擴充至30多人，由數(shù)據(jù)分析與活動小組、數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)小組和數(shù)據(jù)處理小組構(gòu)成。他們用更海量的數(shù)據(jù)、更快更廉價的計算方式、更先進的軟件、更完美的用戶界面，開啟了全球大企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的新時代，也讓其他同行看到了數(shù)據(jù)團隊對未來媒體的發(fā)展是多么重要。

新時代的數(shù)據(jù)分析師做什么？

實際上，數(shù)據(jù)分析的工作媒體一直沒有間斷過，只不過，現(xiàn)在這項工作的內(nèi)涵早已不同以往。最初，媒體對數(shù)據(jù)的處理更多只是“統(tǒng)計”，比如統(tǒng)計讀者的個人及訂閱信息，廣告客戶的需求信息等。這些數(shù)據(jù)集中存儲在媒體的統(tǒng)計部門，基于數(shù)據(jù)的研究很少，電子化程度也不高。進入互聯(lián)網(wǎng)時代，媒體加強了對數(shù)據(jù)的開發(fā)利用和分析，開始運用各種電子表格和運算手法來分析讀者。盡管如此，這一階段的數(shù)據(jù)處理仍然面臨一個問題——研究的成果比較粗淺，很難回應(yīng)企業(yè)的商業(yè)需求。因為營銷部門和統(tǒng)計部門的人都不太清楚數(shù)據(jù)到底能解決什么問題以及如何解決。

而進入數(shù)據(jù)量爆發(fā)的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)開始被視為生產(chǎn)要素，專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師也承擔著更艱巨的任務(wù)：首先，他們必須能夠建立統(tǒng)計模型并進行多維數(shù)據(jù)分析以掌握用戶的行為方式；其次，他們整合的數(shù)據(jù)要能橫跨整個組織結(jié)構(gòu)，并運用綜合的、可視化的數(shù)據(jù)反映廣告客戶開展活動的情況，以便他們進行調(diào)整；第三，他們必須形成一種匯報和管理信息的機制，可以及時回答業(yè)務(wù)經(jīng)理們提出的問題，以驗證和調(diào)整產(chǎn)品方向；此外，他們還要提升從數(shù)字訂閱用戶群體中盈利的能力，需要基于數(shù)據(jù)提出新的產(chǎn)品創(chuàng)意。而且，上述這一切都必須以收益優(yōu)先的原則為導向，以提供決策參考為目的。

那么，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析在具體操作上和過去有什么不同？以客戶行為方式的分析為例，過去的重點在于分析用戶“讀什么”和“何時讀”。這種分析只基于互聯(lián)網(wǎng)終端，單一且薄弱。在多終端的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，這種分析方法顯然不夠用了，需要的是更精確、更多維的分析邏輯。比如，《金融時報》的數(shù)據(jù)分析團隊會將不同終端的閱讀曲線進行比對，發(fā)現(xiàn)在早高峰和晚上，手機和平板終端上的內(nèi)容消費量超過了電腦端。而平板端的閱讀高峰出現(xiàn)得比手機端要早，在入睡前，平板端的閱讀量又超過了其他的終端。平板和手機上閱讀峰值的轉(zhuǎn)換是很有意思的發(fā)現(xiàn)。更有意思的是，分析還發(fā)現(xiàn)，每個用戶在不同終端的閱讀重點是不一樣的。一個在電腦、手機端對個人理財信息毫不關(guān)注的用戶居然在平板端是該信息的重度消費者。諸如此類的種種細節(jié)相加，便能勾勒出更為清晰、立體的用戶“面貌”，為精準營銷提供科學的決策基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分析師怎樣煉成？

時下，數(shù)據(jù)分析師也被時髦地稱作數(shù)據(jù)科學家（data scientist）?！豆鹕虡I(yè)評論》指出，數(shù)據(jù)科學家應(yīng)該是數(shù)據(jù)黑客、分析者、通訊者和可信賴的顧問這幾種身份的綜合體。現(xiàn)在能達到這種高度的人才還非常少。他們更多是計算機科學、統(tǒng)計學、機器學習（machine learning）等專業(yè)背景出身，和新聞、傳播學相去甚遠。就算是媒體的數(shù)據(jù)分析團隊，也傾向于啟用非媒體背景的人才。比如，《金融時報》打造先進數(shù)字化團隊時，聘請的都是具有非媒體行業(yè)背景的市場營銷分析師。從目前來看，學習市場營銷、統(tǒng)計學、計算機科學的人才比較有可能擔任媒體數(shù)據(jù)分析師的工作。當然，這些人才不僅需要具備數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方面的才能，也要有對營銷、廣告等商業(yè)分析方面的見解。能夠具備上述能力的數(shù)據(jù)分析師的薪水十分可觀。在英國，他們每天的工資大約在500—650英鎊之間。不過，這類人才在全球都是稀缺品。比如美國，大約有44%的新職位需要數(shù)據(jù)分析人才，但只有23%的供給率。招不到人怎么辦？現(xiàn)在美國大約有60%的公司采取外包的方式完成所需的數(shù)據(jù)分析工作，一些新聞企業(yè)也采取這種做法。不過，外包價格昂貴，而且并不一定能夠很好地滿足企業(yè)的需求。從長遠來看，媒體組建數(shù)據(jù)分析師團隊是必然趨勢。

如今的時代，媒體生態(tài)瞬息萬變。舉個例子，2000年國內(nèi)某大型傳媒集團開會時，其網(wǎng)站負責人就座于最后一排?？芍蟮?年，網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展如火如荼。再開會時，網(wǎng)站負責人已經(jīng)被安排在第一排就座了。雖然現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析師在很多媒體里還難覓蹤影，但可能不需要幾年，數(shù)據(jù)分析團隊的負責人也得前排就座了。（作者單位：新華社新聞研究所。本文系2012社科基金課題《推動傳統(tǒng)媒體全媒體轉(zhuǎn)型對策研究》階段性研究成果，