1.5 大数据时代让短视频有了更多的可能
伴随着经济的发展和技术的进步，大数据时代已经悄然来临。对于短视频新媒体运营者来说，大数据并不应该成为谈笑风生时的虚妄谈资，也不应该是停留在纸面上的未来企划，而应是从现在开始就积极把握的战略级技术。因为无论是从用户的层面，还是从新媒体经营的层面，新媒体运营者必须靠大数据技术提高自己的经营效率。一句话，大数据时代让短视频有了更多的可能。
根据短视频新媒体的社交特征，我们可以分析出大数据应用的必要性源于增加用户、社群黏性的需要。
人作为一种社会性极强的高级动物，自始至终都身处于某种社群之中。在一个小区里，孩子们普遍喜欢在小区的广场上玩耍，而大人则喜欢待在家中休息或是做家务，这便是两种不同的社群。而互联网的兴起让人们从更广泛的时空中建立起了更多、更复杂的社群。对于短视频新媒体来说，其用户就是一个社群。
然而，要想科学地认识自己的用户社群，并提高用户社群与短视频新媒体的黏性，并不是一件容易的事情。一方面，从静态的角度来看，用户社群的人数庞大，社群中不同用户之间对短视频的喜好类型、观看习惯各不相同。即便是有相同志趣的用户，在实际接触短视频新媒体时，在具体行为上也会有些许的不同，而新媒体运营人员也不可能做到实时跟踪。另一方面，从动态的角度来看，同一个社群中的用户对短视频的偏好和欣赏习惯也会时刻发生转变。要想捕捉到这种变化的信息，依靠传统的技术手段根本做不到。
面对内在复杂而又处在时刻变动中的用户社群，只有运用大数据技术，才能对这个去中心化和自组织化的环境进行抽丝剥茧的剖析，继而根据统计出的数据找到增强用户黏性的方法（如图1-13所示）。
图1-13 大数据应用的必要性源于增加社群用户黏性的需求
短视频新媒体在日常运营中对大数据技术进行科学而充分的运用，不仅能够在后台分析用户时做到有据可依，还能在前端进行信息投放时做到有的放矢。具体来说，包括以下几点。
1. 数据统计层面
数据统计是大数据技术在各种行业应用时最基本的功能，短视频领域也不例外。就短视频新媒体而言，运用大数据技术进行数据统计，主要是围绕用户这个运营核心进行的（如图1-14所示）。
图1-14 数据统计层面的要点
（1）用户的基本属性信息
用户的性别、年龄、所处地域，以及用户在观看短视频时所采用的终端工具、所处的网络环境类型（是4G网络还是Wi-Fi）等信息都可以通过大数据技术来获得。对于短视频新媒体来说，越早得到用户的基本信息，就能越早对用户进行分类，这能为后期进行更细化、更具针对性的用户分类提供最基本的素材。
（2）用户的观看行为信息
在掌握了用户的基本信息之后，接下来短视频新媒体运营人员就要对用户在实际观看过程中的行为进行量化统计了。这其中就包括用户从登录账号到退出短视频应用的准确时段，以及用户活跃度的情况。其中，用户活跃度的情况要包含相关用户活跃的天数和每天活跃的时间等。之所以要对用户观看和活跃的时间进行如此细化的统计，主要目的还是便于短视频新媒体高效地安排短视频的播放顺序和新视频的发布时间。
利用大数据技术对用户的观看行为信息进行统计的另外一个方面就是用户观看的内容，这包括用户在一定时间内观看短视频的所有类型，以及这些类型内部之间的比例。对用户观看的短视频内容进行准确的统计，可以让短视频新媒体直接掌握用户的喜好和属性。这不仅有助于运营者有针对性地推送短视频，还能在源头上为短视频的创作提供科学的引导。
（3）用户的深度使用行为信息
对于短视频新媒体的核心用户，运营人员除了要对其基本信息和日常观看行为信息进行大数据统计外，还必须对其深度使用行为信息进行专门的统计。这其中包括用户搜索短视频的行为，以及在观看短视频中的点赞、转发、评论等行为。当然，对用户通过观看短视频在新媒体平台上直接进行消费的行为更要进行细致的统计。
深度使用行为不仅关系到核心用户的维护工作，更关系到短视频新媒体的流量变现和整体的经营效益。所以，在对这些信息进行大数据统计时，运营人员务必要做到准确、翔实。
值得注意的是，尽管用大数据技术进行数据统计的主要对象是用户，但这并不意味着短视频新媒体把关注点完全放在用户身上即可。事实上，一家短视频新媒体的经营状况不仅直接取决于用户的情况，还会受到整个领域的影响。因此，为了进一步提高自己的运营效率，新媒体在有余力的情况下还应该对自己的合作伙伴甚至竞争对手进行实时的大数据统计。
2. 实际运营层面
在完成了数据统计层面的工作之后，接下来需要短视频新媒体运营人员做的，就是将统计数据结果运用到日常的运营过程中。毕竟数据本身不可能自动转化为效益，运营者要通过各种途径将结论外化为行动。
（1）智能推荐
根据对用户基本属性信息、观看行为信息的梳理和分析，运营人员可以筛选出最受用户欢迎的短视频类型，继而将这类短视频单独挑选出来，放进新媒体界面上的推荐栏中，这样就实现了内容推荐的智能化。
（2）智能广告投放
在通过大数据技术全面掌握了用户信息之后，新媒体运营人员可以根据用户的需要和喜好有针对性地安排广告的投放，包括投放时间、投放形式和广告内容的选择等。
（3）营销开发
凭借对用户深度使用行为信息的分析，新媒体运营者可以科学、高效地策划营销活动。通过大数据技术的统计，运营人员可以将营销活动的主题、形式、时间与用户的习惯、爱好一一对应。这样策划出来的营销活动，不仅能直击用户需求，还能减少不必要的成本。
（4）营销效果量化
在营销活动结束之后，需要评估营销效果时，新媒体运营者依然可以运用大数据技术。一方面，量化后的统计数据可以直观地反映营销活动的成效，便于运营者比较。另一方面，量化后的数据还可以作为实用的经验，为后续的营销活动提供富有价值的借鉴。
（5）用户互动
不管是微信公众号，还是微博、贴吧，当今的短视频新媒体要想持续地吸粉，就免不了要和用户互动。在互动过程中，如果运营者使用事先通过大数据技术总结出来的有效方法与用户进行交流，不但可以迅速获得用户的认同，而且还可以更直接地把握住用户的需求。
无论是理论层面还是实际层面，大数据对短视频领域的巨大推动作用都得到了验证。新媒体运营者通过对大数据信息的整理和分析，能够高效地实现信息流和经营之间的连通。只要对潜在的数据资产进行有意识的发掘，其自身就可以转化为显性的收益。因此，在大数据时代，短视频新媒体应当充分认识大数据技术对于自身的价值，并在实践中充分运用。