新媒體發展新聞數據化

1、如何用數據分析，搞定新媒體運營的定位和內容初始化

一、首先在新媒體賬號建設之初，做好定位工作，避免後續運營中缺乏「同理心」的操作。一般來說，對公眾號進行定位具有如下重要意義：

有利於選擇公眾號名稱；

有利於生產內容，便於我們圍繞一個主題去創造或尋找每天推送的素材；

便於我們根據主題積累目標粉絲，也就是發展精準用戶；

便於後期的盈利（大部分公眾號的運營都是為了獲得盈利），經定位獲取的大量精準粉絲可作為廣告投放的「籌碼」；

有利建立清晰的賬號形象 ，打造獨一無二的公眾號品牌。

二、獲取目標人群的基本信息進行數據分析

選擇合適的用戶信息獲取渠道;

由於公眾號還未建立，因此用戶相關數據不能通過直接獲取，這里可以通過第三方渠道間接得到。這種第三方渠道要符合2個條件：目標用戶量/粉絲量基本相同，包括年齡、性別、興趣愛好等；

擁有的用戶量/粉絲量足夠多，具有代表性；

活躍度較高，所獲得的信息具有時效性。

間接獲取粉絲信息；

目標人群的「畫像」信息提取

（1）目標人群的年齡分析

（2）目標人群的性別分析

（3）目標人群的地域分析

（4）粉絲的興趣圖譜及情感需求分析

獲取粉絲的閱讀偏好信息；

公眾號的定位與內容初始化；

根據上面對目標人群的基本信息及閱讀偏好進行間接獲取後，綜合得出結論。

2、如何做新媒體數據化運營

目標人群的「畫像」信息提取

（1）目標人群的年齡分析

3位作家單條新媒體文章對應粉絲年齡分布

從上圖可以看出，韓寒、郭敬明和李尚龍的微博粉絲的年齡段主要集中在「19-24歲」這個區間，這是「第一集團「，而「第二集團」是「25-34歲」這個年齡段區間，而韓寒的粉絲年齡段「第一集團「和」第二集團「人群相差無幾，不過這也好解釋，他的文風犀利但有深度，有自己的人生哲學（對比《後會無期》與《小時代》系列、《你只是看起來很努力》即可知）俘獲廣大80後粉絲有關。

綜上所述，該公眾號主要面向人群是19-24歲這個年齡段的人群，次要人群為25-34歲，據一般常識判斷，粉絲群體應涵蓋學生群體（高中生、大學生）、白領群體。

（2）目標人群的性別分析

3位作家單條微博對應的粉絲性別分布

據上圖可知，幾位作家對應的粉絲群體的性別主要以女性為主，尤其是郭敬明和李尚龍的粉絲群體女性佔比極大，分別達到90%和75%上下，造成這種情況的原因如上分析。

綜上所述，該公眾號面向的人群主要是女性群體，加上年齡特徵，即女青年。

（3）目標人群的地域分析

3位作家單條微博對應的粉絲地域分布

關於粉絲地域分布，筆者是想找出幾位作家人群的共性分布區域，縮小地域范圍，在幾個區域進行集中發力，到時可以著力找當地的暢銷文學、事件、人物等內容素材信息，打造粉絲群體喜聞樂見的文章；抑或找到當地有影響力的自媒體進行推廣和互推；後期盈利變現也能有的放矢。

上面可以看出，上海、北京、廣東三地的粉絲較多（當然也不排除這里的互聯網發達，網民較多…），這里可以作為主攻區域。

（4）粉絲的興趣圖譜及情感需求分析

這部分需要對上述3條微博的互動粉絲的興趣標簽進行整理，並利用censydiam模型進行分析。

將三條微博的粉絲興趣標簽進行優先順序賦值和歸並計算，找出得分較高的前10個興趣標簽：

對粉絲興趣標簽進行處理

由此，我們可以得到公眾號目標人群的10個最重要的特徵，關於它的用戶，筆者將在後面提到。

再經處理，得到如下「興趣-行為動機」對應表和最終的3類主要情感需求象限。

3條微博粉絲的「興趣-行為動機」對應表

目標人群的情感需求在Censydiam動機分析模型中的反映

由上述分析可知，公眾號的粉絲的情感需求在Censydiam消費動機分析模型主要對應模型中的3個象限，即「享樂/釋放」、「舒適/安全」和「個性/獨特」。這三類情感需求象限其實對應的是三類不同的粉絲群體，所以在後續的公眾號定位及欄目規劃時需要兼顧三者的差異性需求。

好了，通過間接手段，我們獲取了目標人群的用戶畫像，了解了他們的基本特徵，這對我們進行公眾號的內容規劃、風格調性和粉絲獲取渠道都很有幫助。

然而，對於微信公眾號的定位來說，僅有上述信息是不夠的，因為我們還需要確認目標人群的閱讀偏好，知道哪些內容是他們喜聞樂見的，據此可以「投其所好」。

3、大數據與新媒體之間又存在著什麼樣的聯系呢？大數據給新媒體帶來了哪些新變化？

大數據之所以可能成為一個時代，在很多程度上是因為這是一個可以由社會各界廣泛參與，八面出擊，處處結果的社會運動，而不僅僅是少數專家學者的研究對象。數據產生於各行各業，這場變革也必將影響到各行各業，因此，機遇也蘊含於各行各業。致力於IT創業的人們緊緊盯著這個市場，洞察著每一個機遇。
數據對於科學進步有推動的作用，而海量數據對數據的分析既帶來了機遇，也構成了新的挑戰。隨著大數據的迅速發展，許多企業開始著手於大數據分析項目。大數據的能量和其為企業帶來的競爭力優勢已經逐漸顯現，現在大數據已經成為商業智能、分析和數據管理市場領域中討論度最高的話題之一，當然也是最熱門的流行語之一。
如果說雲計算主要提供了強大的後台運算能力，對大眾來說，看不見摸不著；那麼大數據卻是和人們的生活緊密相關的。大數據應用隨處可見可感可知。
未來會在內容自動采編、智能個性化推薦、數字化設備皮膚化（可穿戴設備、人體植入式設備...）的基礎上，形成一個跨平台（SEM、展示廣告位、信息流廣告位、訂閱推薦位...）、跨內容形式（文本、流媒體...）、跨交易類型（用戶付費訂閱、用戶付費購買、廣告主付費推廣、平台付費內容采編...）的內容交易所。