(Bloom berg BW Photo)
資料科學將是引領傳媒也走出困境的強大推力。
每天閱讀《紐約時報》是不少美國知識分子的習慣，無論是紙質版還是電子版。他們認為，即使在新媒體時代《紐約時報》仍然代表著美國新聞業的最高專業標準。來到報社的紐約編輯部，你遇到的每一個編輯和記者都很可能是某方面的專家。該報目前僱傭了1200多名編輯和記者，可以說個個都是傳媒業的精英。而在美國其他知名大報的編輯部，如《費城問詢者報》，《巴爾的摩太陽報》，見到同樣水準的專家型編輯、記者的機率要大打折扣。
不過，對於《紐時》的運營策略及經營水準，我並不看好。我主張，傳媒業要走出目前的困境必須在管理和經營方面向網際網路公司學習，而非步其他媒體的後塵。這是因為近年來，多數媒體面對新媒體的衝擊也只是“摸著石頭過河”，完全談不上經營上的創新。
大資料時代，公司經營成敗的關鍵越來越依賴於它們是否善於挖掘使用者行為資料，並作出相應的以資料分析為指導的運營決策。這一原則當然也適用於傳媒業。與網際網路公司相比，傳媒業的運營模式總是慢半拍。今夏對《紐約時報》有了進一步瞭解後發現，過去三年它在經營上的改革令人耳目一新。這家有著163年曆史的知名媒體在學習網際網路公司方面邁出了堅實步伐，該報的媒體運營轉型值得傳媒業同行關注和借鑑。
【1.傳媒困境】
和所有市場化媒體一樣，《紐時》在運營方面的問題主要是：訂戶逐年減少而且無法逆轉，廣告商購買的報紙廣告越來越少造成傳統的紙媒廣告收入急劇下滑，網路廣告總量較小且增長緩慢。皮尤美國新聞現狀報告稱，美國報業2005年的紙媒廣告收入為470億美元，而到2012年只有190億美元，下降2.5倍。美國傳媒的困境其實也是世界各國傳媒公司面臨的共同挑戰。更為糟糕的是，業界人士一致認為訂戶逐年減少，廣告收入下滑的趨勢已經無法逆轉。如果媒體不在運營策略上進行改革，這些挑戰終將威脅傳媒業的發展，甚至生存。
面對傳媒困境，《紐時》在三年前已經開始探索轉變運營戰略。當時它面臨的最大挑戰是，網路廣告的收入遠遠低於紙媒廣告的流失。一位《紐約時報》記者說，美國報紙在紙媒廣告流失一美元，而在網購廣告的收益只能補回一美分。既然紙媒廣告下滑無法逆轉，《紐時》的改革原則是從單純依賴廣告收入逐步轉向依靠使用者收費來增加營收。
【2.三大運營舉措】
《紐約時報》首先提高報紙的訂費，並大力促銷付費電子版。目前《紐約時報》付費牆有三種收費方式：1.電腦加手機閱讀，每週價格為3.75美元；2.電腦加平板電腦閱讀，每週收費5美元；3.如果需要“全電子閱讀”（即電腦、手機及平板電腦均可讀該報），每週收費是以上兩種收費的總和，即8.75美元。
《紐時》這一收費牆從三年前開始設立，當時業內很少有人看好它。“沒有人會付費上網看新聞”是當時的共識。但是三年後的今天，《紐約時報》的付費電子版使用者已達80至100萬。僅在2013年，該報付費電子版使用者增長19%。
第二，《紐時》在傳媒界率先設立資訊長(CIO)。目前《紐時》資訊長是馬克•弗朗士(MacoFrons)，負責報社的網站及“數字科技”部門。最近幾年，《紐約時報》招聘了很多資訊科技，網路技術及程式設計人員，其IT部門人數已達500人。除此之外，該報還有一個120人產品團隊，30人數字媒體設計團隊，30人使用者分析團隊以及8人研發團隊。公司還成立了商業智囊團，專門負責《紐時》及報業集團的科技資訊化轉軌，並利用資料探勘直接指導公司的商業決策。
第三，也是近期最重要的一項舉措。今年二月，《紐時》再開媒體先河，率先設立首席資訊科學家，並聘請哥倫比亞大學運用數學副教授克里斯•維金斯(Chris Wiggins)擔任這一職務。值得注意到是，這個職位並非全職，維金斯仍然是哥倫比亞大學的教授。但維金斯及他領導的小型資料分析團隊（目前包括他本人才四個人）的貢獻卻至關重要。我認為，維加斯的團隊將給《紐時》的未來帶來最有希望的曙光。
《紐時》編輯部有眾多的專家型編輯和記者，但能夠進行演算法設計及資料分析的學者卻沒有。這也是該報僱傭維金斯的原因。而《紐時》最想維金斯做的就是利用專業的資料分析方法幫助解決該報的運營問題。例如，人們為什麼訂閱紐約時報的紙質版或電子版？有什麼辦法才能留住他們？
維金斯最近對媒體說，《紐約時報》每天生產大量的新聞資訊，但同時它掌握了使用者如何使用這些資訊的網上行為資料。他領導的資料分析團隊不但要收集使用者的使用資料，更重要的是對這些資料進行挖掘，並利用分析結果指導商業決策。目前《紐時》最感興趣的策略是如何與使用者建立長期關係。為此，維金斯的團隊的具體工作是將使用者的登陸、瀏覽資料收集起來，然後做出演算法模型，分析有什麼樣行為的使用者可能最終續訂或退訂，並在退訂之前留住他們。
【3.《紐時》的改革效應】
一些人認為，《紐時》的改革微不足道因為還沒有根本扭轉報社的財務困境，但它的運營改革已經引起同行的關注。ITReview報導說，《華爾街日報》已經開展建立同型別的資料模型。巧合的是，該報聘請的也是哥倫比亞大學的網路統計專家雷切爾•舒特（RachelSchutt）。她領導的《華爾街日報》機器學習團隊以及“預測模型”專案正為該報的管理團隊提供決策依據。
美國其他媒體尤其是網路媒體也在積極探索與新興的媒體技術公司展開合作。維金斯的多個學生已經加入這些公司。例如有維金斯學生參與的美國新聞聚合網站BuzzFeed最近報告說，他們制定了網路傳播效力引數“virality”，用以反映受眾在網上分享某一內容的強度，而使用資料模型可以有助於新聞資訊的網路傳播效力。
一些評論人士也質疑《紐時》的改革是否真正卓有成效。他們指出，美國一些網路媒體如《赫芬頓郵報》及BuzzFeed現在的網上點選量及閱讀量都超過《紐約時報》網站，但這些網路媒體僱傭的員工比《紐時》少很多。維金斯對此有不同的看法。他認為，在網上廣受網民歡迎的BuzzFeed也許點選量更高，但那不是《紐時》關注的焦點，也不是運營策略的重點。他們的運營模型重點是訂戶不斷增長，而不看重某幾篇文章是否能在網上得以病毒式的廣泛傳播。
縱觀傳媒業現狀是否可以得出這樣的結論：一般而言，一個健康的、可持續發展的媒體公司應該將90%的創新資金放在發展核心事業上，而另外10%則是開發新的運營模型。在傳媒業身陷困境深淵的今天，媒體公司的運營模型創新就顯得比任何時候都更為重要，而模型創新離不開資料科學。這也難怪《哈佛商業評論》稱，資料科學是大資料時代的魔術師，它將成為21世紀最誘人的工作。在這裡我願意大膽預測，資料科學將是引領傳媒業走出困境的強大推力。
（《彭博商業週刊》2014年9月12日《近看美國》專欄,原標題：紐約時報改革新啟示。）
via：騰訊百家