【正文】 營可視化分析 營銷 營銷評估 多維指標模型 頁面點擊數(shù)據(jù) 指標波勱監(jiān)控 智能支撐模型 圖書視圖 內容 客戶端収展分析 產(chǎn)品功能優(yōu)化 產(chǎn)品 異常行為用戶模型 自劣叏數(shù)模型 全網(wǎng)支撐 插碼及解析 CP自服務 合作伙伴服務 渠道自服務 注：藍色為已建成，黃色為按規(guī)劃建設中 內容的智能化分發(fā) 對用戶進行細分，針對性推薦偏好內容 用戶的智能化運營 根據(jù)用戶的生命周期，進行精細化運營 業(yè)務的智能化支撐 對內容運營、門戶運營提供數(shù)據(jù)化的支撐 合作的智能化服務 對渠道、 CP、各省進行數(shù)據(jù)化的支撐 28 ①內容的智能分収 —總體框架 以用戶分群、智能推薦算法為基礎，構建用戶 ——版面、用戶 ——圖書癿智能匹配；幵根據(jù)圖書生命周期特點，推幸圖書二次運營 用戶 版面 圖書 智能推薦算法 分類匹配 29 內容智能分収 —用戶細分與智能分版 識別用戶身份與閱讀訴求，通過隸屬度凼數(shù)得到用戶和版面的匹配關系 用戶 版面 精英品味版 一級分類：紈實、經(jīng)管 … 二級分類：軍事、旅游 … 奮斗勵志版 一級分類：職場、理財 … 二級分類：經(jīng)管、家庭 … 女生暢享版 一級分類：言情、時尚 … 二級分類：生活、職場 … 網(wǎng)絡文學版 一級分類：玄幷、競技 … 二級分類：懸疑、軍事 … ? BOSS數(shù)據(jù) 年齡： 26歲左右； 月収短信： 150條左右 ； GPRS： 35MB上下； ARPU： 75元左右； 性別：男 …… ? 閱讀偏好數(shù)據(jù) 經(jīng)管： ； 勵志： ； 玄幷： ； 軍事： …… 隸屬度凼數(shù) 用戶 ——版面匹配結果 智能分版方法 智能分版效果 ? 分版后，女生與原創(chuàng)增幅明顯 16號升級后，綜合首頁訪問用戶向女生、原創(chuàng)首頁分流效果明顯，綜合首頁當日訪問用戶占比減少11%，女生首頁占比增幅約 6%，原創(chuàng)首頁占比增幅約 4% 0102030405011月 13 11月 14 11月 15 11月 16 11月 17 11月 18 品味 奮斗 綜合 女生 原創(chuàng) 單位：萬 訪問用戶增加 30 內容智能分収 —個性化智能推薦 智能推薦上線后轉化率指標持續(xù)提升 統(tǒng)計指標 閱讀轉化率 訂購轉化率 編輯推薦 % % BI推薦（二階段） % % BI推薦（三階段） % % 5% 41% 12% 8% 17% 1% 16% 我喜歡的作者的書 我喜歡的分類的書 最新的書 經(jīng)典老書 排行榜熱書 好友正在看的書 其他 集中性 穩(wěn)定性 高度 集中 中 度集中 高度 分散 穩(wěn)定 第一偏好 按前三偏好分別推薦，圖書數(shù)遞減 按當前閱讀同類型或協(xié)同過濾推薦 形成 中 當前最新偏好 已 轉移 按當前最新第一偏好力推 正在 轉移 第一偏好主推，二三偏好輔推 按前三偏好分別推薦，圖書數(shù)遞減 按當前閱讀同類型或協(xié)同過濾推薦 自反饋體系 客戶判別 圖書判別 算法判別 輸入 輸出 自適應模型 指標評估 人工反饋 智能反饋 用戶群 圖書庫 標簽推薦 測試用戶數(shù) ： 120萬 ?深度 閱讀前 3個分類頻率 和 = ?第一個分類癿閱讀圖書數(shù)大亍 3 協(xié)同過濾 模型算法 測試圖書數(shù) 8380 ?內容編輯打分大亍等亍 7分 ?剔除時尚、生活、教育、家庭、期刊等冷門分類圖書 實際效果 數(shù)據(jù)與算法 以智能推薦算法為基礎，建立自適應自反饋體系，打造智能推薦應用閉環(huán) 智能推薦上線后閱讀轉化率 +，訂購轉化率 + 關聯(lián)規(guī)則 名家推薦 31 內容智能分収 —觸點營銷 ? 通過營業(yè)廳、網(wǎng)廳等嵌入式觸點，短彩信、重定向、客戶端消息等推動式觸點，觸發(fā)智能推薦得出的用戶 —圖書匹配數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精準營銷 用戶 —圖書匹配數(shù)據(jù) 營銷觸點 手機閱讀用戶 根據(jù)智能推薦算法得到的用戶 —圖書匹配數(shù)據(jù) ? 猜你喜歡圖書 ? 名家力作圖書 ? 換個口味圖書 嵌入式觸點 ? 網(wǎng)上營業(yè)廳 ? 夢網(wǎng)首頁 ? 本地無線門戶 ? …… 推勱式觸點 ? 短彩信推送 ? MM客戶端 ? 飛信客戶端 ? 重定向 ? …… 32 內容智能分収 —圖書二次運營 （具有代表性） 當前平臺圖書的特點 基本常銷圖書生命周期曲線 雙峰型生命周期曲線 多數(shù)圖書生命周期曲線 収展良好圖書生命周期曲線 分析平臺圖書生命周期特點，從新書和老書兩個維度建立差異化癿運營策略 ? 沉淀已有經(jīng)驗 選叏因合適時間點切入營銷，后續(xù)效果較好癿圖書。 ?截止 6月，門戶觸點 累計帶來 訪問 用戶數(shù) ， ，信息費 9943元 。 ?基地每月將閱讀偏好屬性提供給省公司 ?省公司自建智能分發(fā)平臺，結合 BOSS數(shù)據(jù)判斷用戶喜好，打通業(yè)務觸點進行自動分發(fā)。 3 建立一套 品質 指標 體系 ，量化監(jiān)控產(chǎn)品質量指標 ?基于用戶需求，構建了由 5個 一級指標， 19個 二級指標和 63個 三級指標組成的用戶體驗指標體系 ?通過自動化測試工具和專業(yè)測試團隊，模擬多種情景，確保穩(wěn)定 門戶運營 技術 /產(chǎn)品 內容編審 營銷策劃 南區(qū) 8人 海南、重慶、貴州、廣西、云南、廣東、江蘇、附件、四川 門戶運營和活動發(fā)布 用戶智能推薦和活躍度運營 三線客戶服務 數(shù)據(jù)分析和 挖掘 網(wǎng)絡和支撐系統(tǒng)對接 新產(chǎn)品研發(fā) 產(chǎn)品品質提升 客戶端適配 內容審核入庫 優(yōu)質內容推薦 內容組織策劃 名人作者和出版機構匯聚 資費產(chǎn)品設計 細分用戶研究 營銷促銷設計 渠道和傳播模板設計 中區(qū) 6人 河北、安徽、江西、上海、河南、湖北、湖南、浙江 分片區(qū) 駐地 20人 北區(qū) 6人 北京、天津、甘肅、寧夏、青海、內蒙、山東、山西、黑龍江、吉林、陜西、西藏、新疆 9 在 各省協(xié)作運營 方面， 構建 “ 基地與省市” 聯(lián)勱 的落地支撐體系，充分利用資源做好大市場營銷 基地運營 支撐協(xié)同 各省市 落地 協(xié)同營銷 協(xié)同運營 協(xié)同服務 集中支撐 8人 專項支撐顧問 4人 片區(qū)支撐經(jīng)理 4人 ?提供 3套工具模板： 數(shù)據(jù)分析、營銷案例和品牌 宣傳； ?提供 1批營銷方案 ： 各省大市場 、 流量經(jīng)營、終端銷售 等營銷 策劃方案 ?培訓及案例 共享： 周報和月報至關鍵決策人 ，企 學通應用推送至前臺一線，實現(xiàn)在線 培訓 ?二季度 嘗試投入 500萬，共支撐了全國 20省 的 35個分省 活動 ?三季度 推進 攻城行動配合各省市校園 活動，投入 960萬 全方位營銷支撐 ?分級人員支撐 ： 商拓經(jīng)理對應 到地市 ，通過周報、月報等工作日志管理加強商拓團隊內部及商拓與各地市溝通，支撐地市閱讀業(yè)務發(fā)展 ?首席經(jīng)理 ： 首席經(jīng)理不定期走訪重點地市，聽取地市對手機閱讀及 手機報業(yè)務發(fā)展的需求及 建議 政策方案 支撐 營銷資源支撐 商拓團隊支撐 電子渠道觸點（浙江） 針對門戶型渠道、短彩信提醒型觸點做試點。 ?基于總部關于智能終端訂購用戶活躍度提升項目，引入各省 BOSS側關鍵數(shù)據(jù)（終端、流量、漫游等信息），深化 PUSH運營的成效 ?基于會員分站，通過用戶個性化頁面適配、會員專享免費、專享促銷等運營手段，提升會員用戶到訪率和留存率 ?目標：月累計新增活躍用戶 400萬 ?選擇平臺新增閱讀不付費用戶， 給予當月讀 1本圖書享 1個月包月免費體驗政策，持續(xù)開展 3個月 ，培養(yǎng)用戶包內圖書閱讀習慣 ?借助 UES重定向功能，引導新增用戶至會員分站，以神書免費、平臺借書等重磅權益提升留存率和付費率 ?目標：月累計新增用戶300萬 ?通過新增對于全站圖書的限時限額免費借書權益，將每本圖書作為一個觸點，促進點播用戶向包月用戶轉化 ?選擇包內的新書熱書、經(jīng)典好書在 各類推薦位進行輪詢展示（建議占 1/4位置） ，提升用戶的包月即訂率 ?目標：月累計新增用戶達到 200萬 3 創(chuàng)新 會員運營 機制，多手段擴大會員新增活躍用戶來源 存量包月用戶挖掘與維系 新增 \不付費用戶轉化 平臺點播用戶轉化 初級會員 3分 /千字 高級會員 2分 /千字 不同資費會員可享不同數(shù)量免費圖書 白金 VIP享 等級成長加速 點亮站內 VIP圖標 點亮 面板圖標 VIP無限量書架 提前閱讀簽約作品 無 無 可投月票 增加書屋短信量 免費贈書給 好友 線下簽售會、見面會等優(yōu)先參與 神書限免 各類 VIP獎勵、投票活動參與資格 無 34000本書免費 元寶消費八折 資費 身份 互動 活動 通過會員權益將積分兌換與折扣券、借閱券等福利進行整合 增加 VIP圖標及權益提醒功能 結合會員積分、等級及權益特點重新設計會員成長體系 對部分用戶試點開放“先發(fā)后審”互動模式 通過悅讀圈、好友圈等形式發(fā)展用戶間自