一、現在的IPTV，激增的用戶數讓整個行業一片火熱
根據工信部官網每月發布的《通信業經濟運行情況》中的數據顯示，截至2017年4月30日中國IPTV用戶數再創新高，達到9788萬戶(該數字不包括中移動的魔百和用戶)。相比2016年底，2017年用戶凈增1115萬戶，月均凈增278.75萬。
按目前的發展速度，中國IPTV用戶達到一個億的里程碑數字應該就是2017年6月底前的事了。
說明：由于工信部《2017年1月份通信業經濟運行情況》缺失，將2017年2月末數據與2016年末數據做了加權平均處理，測算出2017年1月末用戶凈增增量和當月末存量。
自2016年上半年開始，整個IPTV產業鏈的從業者就處于一種整體亢奮和隱隱膨脹的狀態，幾乎沒有人會想到之前一直如雞肋般食之無味的IPTV進入一種飛速發展的狀態，而且這種狀態似乎還能繼續保持一段不短的時間。
二、當前的IPTV電視運營能力，跟不上用戶發展的規模
整個2017年上半年，微信朋友圈里一直捷報頻傳，大多是恭喜某某新媒體某總所轄省份IPTV用戶數突破多少百萬如此之類的;與之對應的，就是聞風而動的新入IPTV的SP/CP們則如雨后春筍們蜂擁而至。可預見的是，接下來一場快速收割用戶的簡單粗暴的饕餮盛宴很快就將上演。
運營類業務的核心商業模式都是要從用戶身上收割價值，但健康的模式是需要在與用戶訴求達成平衡的前提下可持續的穩定交換，而不是罔顧用戶感知的簡單收割。坦白說，當前各地的IPTV電視運營能力，真是跟不上用戶發展的規模。原因有二：
1、運營能力跟不上用戶數量和內容的快速增長
a、 不了解用戶。不熟悉電視機前手拿IPTV遙控器的到底是什么樣的用戶，不明白他或她在不同時段下的收視偏好是什么;
b、不了解內容。不知道也來不及知道CMS內容庫那數萬甚至十萬級的視頻內容都是什么題材的，哪個導演拍的，誰主演的，豆瓣評分是多少;
c、 不了解對手。不知道IPTV用戶其實也可能同時還是OTT電視用戶、網絡視頻網站的付費用戶、直播平臺某主播的粉絲，更不清楚這些視頻競爭對手都可能無時不刻在分走用戶原本可能留給IPTV的收視時間和流量;
d、不了解用戶/內容/對手的結果就是，運營團隊無法在對的場景向用戶推其感興趣的內容，形成了推廣資源的浪費和用戶離網的可能。
2、推廣資源的稀缺映射的是運營效率的低下
a、 IPTV內容數量越來越多，但EPG端的呈現方式卻還是十年前的千人一面，數百萬用戶共享一套內容排列的界面。于是，對用戶來說檢索自己想看的內容的時間成本越來越高;而對于運營團隊來說，同一時段下露出位的推廣資源還是有限的可憐;
b、 來一個SP，出一個收費包。最終給用戶呈現的是一群SP的收費包聚合成的IPTV，而不是以用戶希望的方式呈現內容;所有的SP都像一群嗷嗷待哺的熊孩子，向運營團隊要盡可能多的推廣位和流量，而經驗缺乏的運營經理根本不知道該給哪些SP分配多少流量才是最合適的解決方案。
三、電信運營商擁有最全的大數據資源，先天可以實現“知己、知彼、知用戶”
1、 跳出IPTV看IPTV，你會看到一個數據構成的運營商大數據王國。目前幾乎所有的電信省份公司都向用戶提供著“移動、固網、電視”這三屏業務，在服務的過程中，互聯網上網行為數據、語音通話數據、位置數據、電視收視數據、用戶基礎數據構成了數據資源異常豐富，不間斷且時時更新的大數據金礦。
2、 OTT電視也好、互聯網長視頻也罷，都跳不出運營商修建的信息高速公路。不管是什么視頻服務供應商，都是通過運營商的接入通道把服務和內容提供給電信的用戶。換句話說，他們的產品和用戶的訪問，對運營商來說都是透明的。
3、 大數據時代，運營商也許比用戶更了解用戶。人有多面，你表現出的只是你想表現給外人看的那一面，但你留下的數字痕跡構成的大數據畫像也許比你還要了解自己。了解用戶，才能為用戶提供他真實需要獲取的內容，這才是千人千面最核心的基礎。
四、2017，上海電信踏入IPTV大數據智慧運營元年
上海，最早摘得“中國IPTV第一城”桂冠的IPTV現行者，早在2009年就品嘗過了“全球首個單一城市IPTV用戶過百萬”的榮耀。也正因為先行，所以在IPTV的運營模式上并無榜樣可供參考，只能獨立摸索。可以說那些因為用戶數快速上漲的歡欣鼓舞，對現在的上海電信來說早已沒有意義，因為知道用戶數的膨脹只是運營者艱難前行的第一步。
所幸，經過近8年的篳路藍縷，砥礪前行，上海電信在IPTV業務上不僅開創了一大批成熟的前向增值業務，首創了電信自營的IPTV開機廣告等后向商業模式，更在近期率先步入了IPTV的大數據智慧運營時代，獨立研發并成功上線運營了全國第一個以運營商大數據為基礎的IPTV千人千面EPG智能推薦系統。
1、第一次實現“IPTV視頻+運營商大數據”，為IPTV用戶提供最佳的收視解決方案
a、 定制性解決方案，精準觸達用戶收視痛點。根據用戶收視偏好，給每一臺機頂盒一個定制性的內容推薦方案;
b、 IPTV，家庭服務入口第一屏。給機頂盒前的用戶推薦“更多好看的視頻內容”、“智能家居解決方案”、“適合用戶的產品廣告”;
c、 千人千面，讓IPTV運營智慧化。實現IPTV用戶 “流量活躍度的提升”、“付費包的銷售”、“智能家居產品及相關第三方廣告的創新商業模式”;
d、大數據，讓運營更有效率。合理利用大數據的分布式計算和機器深度學習能力，可以機器取代大量人工完成耗時枯燥的標簽生產和標注工作，省時快速。
f、智慧運營，合理的頂層設計把運營策略和操作分開，最大化提升運營團隊的工作效率。讓最專業和有經驗的運營老手來設計運營管理指標和投放策略，讓新手通過簡單調用來快速完成運營團隊的搭建。
2、上海IPTV營銷十年--從千人一面到千人千面。
上海IPTV運營十年間，一直在反復思考一個問題，如何才能給用戶最好的收視體驗，最適合的內容推薦，來進一步提升用戶活躍度和點擊流量，從而實現IPTV持續變現和盈利的問題。
a、千人千面，投用戶之所好。營銷和運營有時就像談戀愛，一廂情愿的送禮物是典型的事倍功半，而投其所好，往往起的是四兩撥千斤的事半功倍;
b、個性定制，最大化提升運營效率和推廣資源。千人一面乃至百萬人一面的EPG推廣，還是典型的有什么貨賣什么貨的舊有營銷套路，通常的點擊轉化率在千分之八到百分之一之間。而根據用戶喜好和自身內容資源的匹配關系，則可大幅提升點擊轉化率以及付費訂購比例，在有限的時空范圍內最大限度的釋放精準運營的ROI投資回報率。
五、IPTV“千人千面”大數據智慧運營平臺
1、3+1的平臺架構
IPTV“千人千面”大數據智慧運營平臺不是一個簡單的精準推薦能力，而是包括了“大數據標簽庫、精準投放能力平臺、EPG推薦位、IPTV智慧運營管理平臺”四位一體的大數據智慧運營系統。
a、大數據標簽庫。是包括了“視頻內容標簽庫、機頂盒分時段收視偏好標簽庫、用戶基礎屬性標簽庫、用戶消費需求偏好標簽庫“等多維度標簽組合而成的大型標簽庫，而且陣對不同的業務場景需求，進行定期標簽更新和不定期刷新來維持標簽庫的準確度。
b、 精準投放能力平臺。包含了“內容交叉推薦算法、分時段智能推薦算法、投放物料庫、智能反饋系統”等多模塊融合而成的匹配引擎能力平臺，實現機頂盒與視頻內容的精準匹配，提升用戶的點擊轉化率。
c、 EPG推薦位。結合用戶的不同收視場景，將適配了千人千面能力的精準投放能力平臺與現有EPG推薦位資源相連接，讓用戶方便順暢的獲得不間斷的推薦提示。
d、 IPTV智慧運營管理平臺。根據不同階段的運營投放需求，運營平臺的管理者可通過該平臺制定相應的階段性運營策略，既可在上述預設的兩個智能推薦引擎和物料庫基礎上，進行程序化自動推薦; 也可進行人工干預。例如：可對符合某一類標簽機頂盒進行分群管理，定點投放某類物料海報;也可在常規推薦過程中，強行設定一類或所有推薦位內呈現的物料內容和優先級。
2、千人千面大數據內容精準推薦路徑
從IPTV機頂盒經年累月的收視行為日志、海量的IPTV用戶互聯網行為/通話行為記錄、來自網絡的內容標簽字段爬蟲數據，經過大數據深度挖掘處理后形成了IPTV視頻內容標簽和收視偏好標簽。這兩大標簽體系的形成使得運營者完成了對用戶和內容的深入理解，為下一階段的智能匹配打下了基礎。
視頻內容、智能家居產品、商業廣告這三類IPTV的主要變現服務，會根據運營團隊的節奏分門別類的按創意海報、跳轉連接、營銷專區、標簽化等要求標準化處理進入待推薦物料庫。根據IPTV智慧運營管理平臺中的推送策略，最終通過精準投放能力平臺在布設了千人千面能力的EPG推薦位實現物料和機頂盒的精準匹配，最終實現了付費包訂購、商業廣告投放、智能家居產品銷售的多重變現。
3、基于“內容推內容”的智能推薦場景
上海電信自2017年3月31日實現了第一階段內容交叉推薦引擎能力的上線后，歷時2個月。基本驗證了千人千面能力在IPTV智慧運營模式中的巨大價值。
a、上線后用戶點擊轉化率較之前普推提升8-10倍。推薦準了內容，用戶就會點擊。比起之前的海量用戶的盲投轉化率來看，精準推薦后的轉化有了大幅提升，極大的增加了現有的運營效率。
b、 平均每個被曝光機頂盒日均產出訂單收入0.34元。根據用戶在千人千面推薦后的付費包訂購數據，可以計算出每天的訂單收入產出金額。按平均每個被曝光機頂盒日均產出的增量訂單收入0.34元來計算，月ARPU值提升10元。如果是全年平均有20萬的機頂盒對接了該能力，預計帶來的增量產出約2400萬左右。
4、基于“用戶分時段收視偏好”的智能推薦場景
IPTV是一項以家庭為收看對象的電視服務，而每個家庭收視群體又是由不同年齡性別的家庭成員構成，因此如果把IPTV的電視家庭收視群分解成以“人”為單位的收視對象一直以來是電視廣告投放界的難題。
上海電信在這次千人千面能力的研發過程中，巧妙的利用一個機頂盒在一天里不同收視時段的聚類收視特征模型，來對百萬級機頂盒一年來的收視行為進行了數據挖掘，最終為每個機頂盒生成了不同的分時段收視偏好標簽。而這每個時段其實就對應了一個家庭成員，這從某一種層面也完成了IPTV電視收視研究從家庭大數據畫像到以“人”為單位的收視偏好的突破性研究。
了解了每臺機頂盒的分時段收視偏好標簽，就可以更好的在機頂盒開機時快速匹配該時段的收視偏好，在用戶還沒有進入視頻收入狀態下精準進行這個時段用戶可能最感興趣的內容，盡可能實現收視轉化率的提升。
在比較完整的介紹了上海電信的“IPTV千人千面大數據智慧運營平臺”后，相信大家也有了一個比較系統的了解。當然，我們目前的探索還只是一個起點，相信通過在這套平臺上不斷的運營磨合和迭代，一定會為中國IPTV的大數據智慧運營帶來更大的價值。
