大数据驱动下新闻出版精准化运营与用户需求洞察研究

作者简介：潘琦（1986.3—），女，汉，黑龙江省哈尔滨市，硕士研究生，副编审，东北林业大学出版社，黑龙江省哈尔滨市，研究方向：图书出版。

摘要：笔者仅就大数据背景下新闻出版精准化运营及用户需求挖掘问题展开写作，概述了大数据驱动下新闻出版精准化运营的内涵与特点，介绍了新闻出版企业利用大数据平台收集及整理分析多方面的用户数据，通过数据分析模型及大数据算法挖掘用户背后的行为与需求，从而帮助新闻出版单位为用户提供更精准的内容制作及营销路径。为新闻出版企业在大数据背景下的发展提供理论依据及实践经验。

关键词：大数据；新闻出版；精准化运营；用户需求洞察

一、引言

近年来，在信息技术高速发展的背景下，大数据时代来临。传统新闻出版运营模式在把握用户需求、内容产出及传播上存在缺陷，难以支撑用户个性多样的需求。而大数据技术具有良好的采集、存储及分析能力，可以为新闻出版行业提供精细化运营的新思路、新方式，帮助企业准确认知用户需求，进一步提高新闻出版企业的竞争力和市场契合度。因此，探究大数据驱动新闻出版精准化运营和用户需求洞察具有重要的现实意义。

二、大数据驱动下新闻出版精准化运营的内涵与特点

（一）精准化运营的内涵

新闻出版精准化运营指的是新闻出版单位通过大数据手段，对用户数据进行深度挖掘，精准划分目标用户群，把握用户兴趣爱好、阅读习惯、消费行为等特点，制定精准生产、精准传播、精准营销策略等，提升运营效率与运营效果，实现企业可持续发展。

（二）精准化运营的特点

数据驱动：大数据驱动下的新闻出版精准化运营的数据来源于海量的用户数据，包括用户基础信息、阅读数据、社交数据等，通过数据分析挖掘用户潜在需求与模式。

个性化服务：根据不同用户的自身特点，针对用户需求推荐个性化新闻产品、订制新闻产品等，充分考虑用户的个性化需求，使用户满足感增强，提高其忠诚度。

及时性：大数据技术可以及时采集和处理用户信息，使新闻出版单位能及时了解到用户需求的变动，并及时调整自身的运营策略，以迎合市场变化。

精准定位：运用数据分析模型及算法精准定位目标用户，将合适的内容、产品推送给可能感兴趣、可能有购买意愿的用户，提升营销的精准度与转化率。

三、大数据在新闻出版用户需求洞察中的应用

（一）用户数据的收集与整合

新闻出版单位的用户数据可以通过新闻客户端、电子书平台、社交媒体平台等多种信息来源收集。新闻客户端的用户浏览、停留、点击等数据记录着用户的兴趣偏好；电子书平台的用户购买、阅读、书评等数据展现着用户的阅读喜好；社交媒体平台的用户社交关系、用户讨论热点等数据完善着用户画像。我们可以通过这些多样的数据流将用户数据组成数据池，形成一个完整、丰富的用户数据库，为用户需求分析创造良好的条件。

（二）数据分析模型与算法的应用

聚类分析：通过聚类分析算法，把有相似行为特征以及需求的用户划分到不同的群组中。例如，通过用户的阅读题材喜好将用户划分成不同的阅读群组，如时政类、娱乐类、科技类等，针对不同的群组特征，制定相应的内容推荐算法。

关联规则挖掘：挖掘用户行为数据之间的关联规则，发现用户潜在需求。例如，发现购入一类书籍的用户还会对该类别的主题期刊杂志感兴趣，可以进行关联推荐，促进销售转化。

预测推算：通过对用户历史数据的学习和训练，利用机器学习算法去预测用户未来行为和需求。例如，依据用户历史阅读数据、购买数据，对用户将要感兴趣的新闻内容或出版产品提前进行定向推送。

（三）用户画像的构建

我们利用获得的用户数据，通过数据分析模型得到相关结果，从而可以构建一个具体的用户画像。凭借用户画像，新闻出版单位就可以直观且完整地了解用户的真实需求，将其作为新闻出版单位精确定位的依据。

四、大数据驱动下新闻出版精准化运营的实践路径

（一）精准内容生产

选题策划：在选题策划阶段使用大数据是最经典的用法。例如，新闻出版单位可以对用户在该单位新闻客户端、书城图书电商等多个模块的用户数据进行统计，并根据统计结果分析用户较为关注的选题和热门话题，并针对这些热点选题推出针对性较强的一系列图书。

内容的精细化：用户浏览的行为数据及使用反馈是内容精细化重要的参考标准。新闻出版单位通过大数据分析技术可以分析用户在内容上的停留时间、翻滚速度、跳出行为等数据，对内容出现的问题进行精准定位。

（二）精准营销推广

渠道：针对不同人群，使用的媒体渠道不尽相同。年轻群体偏爱抖音、微博、小红书等社交媒体平台获取信息、社交互动，而专业人士可能会更多地在相关行业论坛、期刊类网站平台活动。新闻出版单位通过对受众群体数据的分析，可以定位到受众可能活跃的渠道，针对不同的渠道和资源投放营销推广活动。

个性化推荐：个性化推荐属于大数据在新闻出版精准营销推广中的代表性应用。例如，电商图书商城根据用户的以往购书情况、浏览及收藏夹信息等，采取协同过滤、深度学习等算法，提供个性化的购书推荐清单。

（三）用户关系管理

用户细分：新闻出版企业利用大数据进行用户细分，将用户细分成不同的群组，为用户提供有针对性的服务以及开展营销活动。例如，根据用户消费行为，将用户分为高频购买用户、低频购买用户与未购买用户；根据用户喜好，将其划分成文学爱好者、科技爱好者、历史爱好者等，并根据用户分类指定用户策略。

用户反馈与沟通：用户反馈体系是提升用户满意度和忠诚度最基础的重要环节。新闻出版单位可以通过开发用户意见反馈系统，在新闻客户端、图书电商平台建立评论版块、意见反馈区，或者开展用户调研活动等形式获取用户的反馈信息。对用户的评论反馈进行实时监控、分析，及时了解并解决用户反馈的问题和诉求。通过对用户的反馈意见数据进行梳理，能够发现自身产品和服务中存在的共性问题，进一步指导新闻出版单位整改、优化，不断提高用户体验。

五、结论

大数据技术为新闻出版实现精准化运营管理、洞察用户的需求提供了新的契机和方法。新闻出版企业借助大数据技术，可将粗放型运营管理逐步向精细化运营管理转型，为新闻出版企业实现精准运营管理、深度洞察用户需求创造了条件。与此同时，这对新闻出版企业的运营效率、运营效能也会起到促进作用。在未来，随着大数据技术的不断创新、不断发展，新闻出版企业实现精准运营管理、精准洞察用户需求可以获取到更多的发展机遇与创新空间。

参考文献

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