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为了实现报刊社所有用户静态信息和行为信息的全面分析，并在此基础上借助推荐引擎提供个性化的服务，需要建立一个数据适应能力强、处理高效、运行稳定的用户资产管理子平台。该平台能从各个媒体传播渠道搜集的读者用户的静态信息和用户行为信息进行汇集和整理，基于海量用户特征和挖掘技术对用户建立标签化信息全景，形成360°用户画像完善的数据管理及输出流程，满足个性化推荐服务等多种业务应用的需要。

方案内容方案优势用户价值最佳实践

方案内容

用户行为收集

产品运营分析

用户分群画像

内容精准推荐

建立基于登录用户和非登录用户的两套阅读行为点击收集服务，提供给报社旗下的线上传播渠道使用，主要包含新闻网站、新闻APP、微信小程序、数字报刊、微网站等形态，进而采集相应的点击行为数据。对登录用户和非登录用户建立统一标准的唯一用户标识，并能够准确处理登录用户在多个不同接触点登录的情形。

1. 用户阅读行为包括用户在新闻网站、新闻APP、微信小程序、数字报刊、微网站上的各种浏览行为，阅读行为数据包括：点击数据、站内搜索数据、阅读停留时间数据、来源网站数据、收藏数据、转评赞数据等。

2. 用户阅读行为的收集采用两种方法：js嵌码、SDK；其中嵌码适用于Web页面，包括新闻网站、微信小程序、数字报刊、微网站形态的产品；SDK则适用于苹果/安卓APP形态的产品。

3. 登录用户、非登录用户行为收集的差异：登录用户的行为数据收集，在流程上和非登录用户完全相同，主要区别是登录用户的行为数据，在嵌码或者调用SDK时，同时要调用特定的方法告知登录用户标识（一般是登录名而非用户真实姓名，网站/App等根据自身的情况来定）的信息。

从互联网生态视角引导服务媒体传播平台建设与发展，通过对新闻网站、新闻APP、微信小程序、数字报刊、微网站等传播平台用户基础行为数据、用户忠诚度指数、传播影响力指数、安全指数及与社交媒体的融合度分析，推动和促进传播平台的影响力扩大、舆情把控能力增强及新媒体应用能力显著提升。

平台可实现各传播渠道进行实时数据分析、访客流量分析、用户留存分析、来源分析、受访分析等分析模型：

1、实时数据分析：支持对用户实时访问走势、今日用户概览、用户实时行为、访问来源、活跃网页进行分析。包括但不限于实时热点操作、实时行为：访问用户实时走势、今日用户概览、用户实时行为、访问来源、活跃网页。

2、访客流量分析：分析站点的用户访问趋势、时长比例、访问明细等；

3、用户来源分析：分析用户流量的来源渠道，包括直接访问、外部链接导流、社交媒体引流、搜索引擎引流等，支持对搜索引擎引流的搜索词进行统计排行，帮助运营人员优化用户引流策略。

4、站点受访分析：站点受访分析包括点击热力图、受访页面排行、受访栏目排行等，帮助运营人员快速掌握多数用户的使用习惯和内容偏好。

5、用户留存分析：留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查进行初始行为后的用户中，有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要指标。

对具有某属性或者某些行为特征的用户进行群体特征分析。通过用户分群，快速找到用户行为的共性，分析不同用户群的使用情况。通过用户标签体系的建设，可对用户群体和单个用户进行标签画像，可细查单个用户的行为画像，回溯其历史行为，分析用户流失和转化。

用户标签体系是建立用户画像的基础，用户标签体系覆盖用户人口属性、用户阅读偏好、用户行为偏好、用户上网习惯等方面。

1、内容标签体系建设：

对新闻内容进行标签刻画。采取机器学习的相关算法来实现，即针对一系列给定的标签，对每篇新闻内容的特征标签进行自动化提取，作为每篇新闻稿件的标签，得到每篇新闻的媒体内容画像。

2、基于用户和内容标签关联的内容推荐：

可以基于用户标签体系和内容标签体系进行匹配，分析不同用户群体的阅读偏好，进而形成用户阅读行为数据库。

系统实时更新用户行为轨迹的记录，以自动更新用户的偏好与多维语义特征，实现为用户推荐用户感兴趣的信息。

用户行为收集

产品运营分析

平台可实现各传播渠道进行实时数据分析、访客流量分析、用户留存分析、来源分析、受访分析等分析模型：

2、访客流量分析：分析站点的用户访问趋势、时长比例、访问明细等；

4、站点受访分析：站点受访分析包括点击热力图、受访页面排行、受访栏目排行等，帮助运营人员快速掌握多数用户的使用习惯和内容偏好。

用户分群画像

用户标签体系是建立用户画像的基础，用户标签体系覆盖用户人口属性、用户阅读偏好、用户行为偏好、用户上网习惯等方面。

内容精准推荐

1、内容标签体系建设：

2、基于用户和内容标签关联的内容推荐：

可以基于用户标签体系和内容标签体系进行匹配，分析不同用户群体的阅读偏好，进而形成用户阅读行为数据库。

系统实时更新用户行为轨迹的记录，以自动更新用户的偏好与多维语义特征，实现为用户推荐用户感兴趣的信息。

方案优势

数据采集全面

可采集页面浏览行为的粒度数据，所有页面元素级行为数据。

功能全面

通过用户留存、内容浏览、点击、用户忠诚度、用户阅读习惯等各类数据统计，全面分析用户使用情况和体验。

全端适用

支持对新闻网站、新闻APP、微信小程序、数字报刊、微网站的用户行为数据进行采集、分析和画像。

可本地化部署

部署方式灵活，支持多种部署方式，对于大规模项目可支持私有化部署，帮助企业搭建数据仓库，积累数据资产。

开放接口

提供数据接口，可用于大屏展示。

用户价值

自定义留存分析

留存是反映任何一款产品健康度的高级指标，无论是运营好坏、产品功能设计如何，最终都可以通过留存衡量整体的情况，贴合产品业务本身去衡量留存，精细化评估产品健康度，让留存数据更有价值和指导意义。

精细化渠道质量评估

如何评估媒体产品运营质量，需要基于用户行为并且贴合业务去评估，一款产品，通过不同渠道带来的用户，查看了内容详情的有多少，参与互动的有多少，哪些用户有邀请行为，最后留存最高的是哪个渠道，再结合渠道投入，计算ROI。

产品分析（路径转化/漏斗分析、找到媒体产品改进关键点、找到促进核心转化的相关因素、Aha moment等）

路径转化/漏斗分析：关注核心转化，比如注册转化、购买转化，从而优化流失节点，优化行为路径设计；找到产品改进关键点：用数据量化产品核心功能，让产品迭代排期更科学，部门配合更高效；找到促进核心转化的相关因素：挖掘促进用户触发核心行为的关键行为，比如可促进用户实现内容订阅的某些因素，找到相关行为做优化或运营激励； Aha moment（惊艳一刻）：快速执行，超出用户预期，让产品指数级增长。

精准服务（用户分群、用户分层、活动质量评估）

通过用户点击阅读行为、搜索行为、点击关注、互动行为等这些行为以及行为触发的人、时间、频次了解用户最近在关注什么、对哪一类商品感兴趣、对哪一类文章感兴趣、哪种理财偏好。用行为维度和属性维度共同去定位用户在媒体产品的生命周期以及真实生活场景中的角色。内容运营更精准，用户体验更佳。

最佳实践

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