4. 用數據代替經驗

大數據技術為新媒體的蓬勃發展提供了巨大的助力。企業通過大數據分析，可快速找到有利于自己決策的信息，例如用數據分析市場動態和用戶行為，對精準營銷有著不可替代的重要性。下面我們通過案例來看一下，大數據與經驗相比有哪些優勢。

易觀千帆對娛樂直播的市場動態和用戶類型做了精細調查分析。截至2018年年底，國內的4G用戶總數已超過7億，4G的優點為智能性高、資費便宜、網速快，這為用戶看直播和做直播提供了便利的條件。據統計，一些知名的直播平臺高峰時段同時在線人數近千萬。另外，我國秀場直播在2018年的總收入超過150億元。

直播用戶大多是“85后”，20~30歲用戶占總人數的63.2%。自由職業者是用戶總數的34.7%，學生占23.1%，工人和服務人員占22.5%。

通過數據我們可以得出以下結論：直播有廣泛的群眾基礎；移動互聯網為直播的發展提供了條件；直播的目標用戶主要是“85后”；直播領域有很大的發展空間；內容創作者想要贏得用戶，必須注重內容的多元化。運營者有了這樣的數據分析，在制作運營方案時就能有所側重，以保證運營的良好進行。

在數據分析的過程中，分析得越精細，運營效果就會越好。例如，近年很流行的人機對戰，經常成為媒體上的熱門話題。當我國圍棋選手柯潔惜敗給機器人后，知微傳媒用大數據分析在《環球時報》的官方微博刊登了這一消息，引起很大反響。數據分析發現，大多數用戶都是通過移動互聯網閱讀這條微博的。在發表意見的人群中，普通用戶占了83%，微博達人不足10%，但是很多普通用戶是從微博達人那里得到的信息。這些用戶中，活躍用戶占到28%，這足以制造一個熱門話題。

我們試想，如果以上事情憑借以往的經驗去做，很難有如此準確的預見性，因為經驗具有滯后性。此外，再有經驗的人的思維也有局限性。例如，亞馬遜以前有評估小組，他們負責給讀者選書，但其中一些書籍銷量卻很差。后來亞馬遜采用大數據技術，銷量好的書籍就多采購，這樣就極大地提高了銷售額。數據對用戶行為的分析更加準確，新媒體運營者不可忽視。

但是也不要陷入“數據萬能論”的誤區，因為有些數據只能反映一部分用戶的真實情況。例如，有些影視制作者只看上座率，卻不看好評率，久而久之就會掉粉。此外，有些數據是由單一觀眾群體制造的，想要有更廣泛的影響力是很難做到的。例如，電影《小時代》有很高的上座率，但是受眾大多是24歲以下的年輕人，這樣的數據不代表它有廣泛的影響力。

借助大數據分析，一定要注重全面性，并找到重要的參照指標，進行深入的分析，才能讓數據幫助新媒體實現更好運營。