onecms - blog

Financial Times sử dụng dữ liệu như thế nào để nâng cao hiệu quả hoạt động của tòa soạn?

(ONECMS) - Dữ liệu là trung tâm của quá trình chuyển đổi số tại Financial Times.

FT strategies | 02/03/2022 17:04
Financial Times sử dụng dữ liệu như thế nào để nâng cao hiệu quả hoạt động của tòa soạn?

Khi việc tiêu thụ tin tức chuyển từ báo in sang báo điện tử và các ứng dụng đọc báo trên điện thoại, chúng tôi (FT) có thể hiểu sâu hơn về độc giả của mình. Trước đây chúng tôi chỉ có các thước đo hiệu suất tương đối thô sơ (ví dụ: tổng lượng phát hành) thì ngày nay, hàng trăm điểm dữ liệu được tạo ra chỉ từ một lượt truy cập của một bạn đọc vào ft.com.

Nhờ hiểu thêm về bạn đọc mà FT chuyển hướng kinh doanh sang mô hình thu phí đọc báo điện tử và tạo ra doanh thu bền vững. Điều đó cho phép chúng tôi duy trì sứ mệnh báo chí của mình. Mặc dù các tòa soạn không còn xa lạ với sự thay đổi do sự thúc đẩy của công nghệ, nhưng các mô hình kinh doanh mới đòi hỏi phải hình dung lại cách các nhóm biên tập sử dụng dữ liệu cùng với bản năng báo chí và tính chính trực của biên tập viên. Kinh nghiệm đã giúp chúng tôi đúc kết ra 4 nguyên tắc chính có thể giúp đưa dữ liệu vào sâu trong hoạt động của tòa soạn.

Nguyên tắc 1: Biết các điểm dữ liệu phục vụ chiến lược tổng thể của tòa soạn

Một trong những thách thức của kỷ nguyên dữ liệu lớn là cắt giảm khối lượng thông tin sẵn có khổng lồ để tìm ra điều gì thực sự quan trọng. Là một tòa soạn, nơi rõ ràng để bắt đầu là cách bạn đọc sử dụng trang web và ứng dụng. Hầu hết các công cụ phân tích có thể cung cấp một lượng lớn thông tin: lượt xem trang, lượt chia sẻ trên mạng xã hội, tần suất truy cập, thời gian trung bình trên trang, tỷ lệ thoát, v.v.

Một trong những bước quan trọng nhất tại FT là xây dựng sự liên kết dựa trên những chỉ số nào quan trọng nhất trong số những chỉ số này. Cuối cùng, điều này đã được thông báo bởi chiến lược dài hạn của chúng tôi - mục tiêu của North Star là đạt một triệu người đăng ký trả phí vào năm 2020. North Star này đã nói lên niềm tin của chúng tôi rằng sự bền vững trong tương lai của chúng tôi đòi hỏi sự thay đổi trong doanh thu kỹ thuật số - từ mô hình tập trung vào quảng cáo sang mô hình ưu tiên đăng ký.

Trong các mô hình kinh doanh kỹ thuật số lấy quảng cáo làm trung tâm, chỉ số khối lượng (ví dụ: lượt xem trang) quan trọng nhất - càng nhiều độc giả xem một bài báo cụ thể thì bạn càng có thể kiếm được nhiều doanh thu quảng cáo. Trong thế giới doanh thu từ đăng ký kỹ thuật số, logic kinh tế thay đổi: trong khi phạm vi tiếp cận vẫn quan trọng, chúng tôi trở nên quan tâm hơn nhiều đến một nhóm nhỏ độc giả, những người có tiềm năng tạo ra doanh thu hàng năm cao hơn nhiều trên mỗi người dùng (thường là 100 bảng Anh mỗi năm, lớn hơn nhiều so với vài xu cho mỗi bạn đọc trong mô hình hướng đến quảng cáo). Một khi bạn chấp nhận rằng không phải ai cũng sẽ là khách hàng trả phí, sự quan tâm của bạn sẽ chuyển sang việc tăng tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân bạn đọc sau khi họ đăng ký.

Phân tích dữ liệu của riêng chúng tôi cho thấy rằng hành vi của người dùng có liên kết mạnh nhất với chuyển đổi và giữ chân là tương tác. Cụ thể, chúng tôi nhận thấy rằng việc sử dụng FT thường xuyên và sâu tương quan chặt chẽ với khả năng đăng ký cao và khả năng hủy đăng ký thấp. Các nghiên cứu toàn ngành đã xác nhận mối liên kết này tại nhiều tòa soạn khác, cho dù là các tòa soạn lớn như FT hay các tòa soạn tin tức địa phương. Ví dụ: Medill Local News Initiative đã phân tích 13 terabyte dữ liệu từ Chicago Tribune, San Francisco Chronicle và Indianapolis Star, và tìm thấy mối tương quan chặt chẽ tương tự giữa thói quen thường xuyên và tỷ lệ giữ chân người đăng ký.

Nguyên tắc 2: Coi biên tập viên như khách hàng của bạn và xây dựng các công cụ đáp ứng nhu cầu của họ

Trước khi chúng tôi chuyển trọng tâm chiến lược sang mô hình thu phí, tòa soạn chỉ sử dụng dữ liệu một cách lẻ tẻ, với nhiều quyết định biên tập được đưa ra dựa trên bản năng. Một thử nghiệm ban đầu với việc đưa nhiều dữ liệu hơn vào công việc của họ là dashboard cho biên tập viên có tên Bettsy - bao gồm các chỉ số biên tập (ví dụ: nhận xét, lượt xem trang) cùng với các chỉ số thương mại (ví dụ: đăng ký trên mỗi bài báo).

Thật không may, Bettsy đã phải vật lộn để có được một lượng nhỏ người theo dõi. Khi chúng tôi phỏng vấn các nhà báo về trải nghiệm của họ đối với Bettsy, chúng tôi đã phát hiện ra một số lý do khiến nó không được chấp nhận rộng rãi hơn:

* Sự hiện diện của các điểm dữ liệu và việc sử dụng màu sắc thật đáng sợ

* Cách thể hiện các chỉ số không dành cho nhân sự không phải là kỹ thuật.

* Các nhà báo có mức độ chấp nhận thấp khi sắp xếp thông qua các trang tổng quan để tìm kiếm thông tin chi tiết của riêng họ.

Vấn đề bao quát là chúng tôi đang nói với biên tập những gì họ cần từ một công cụ Business Intelligence, thay vì tập trung vào nhu cầu biên tập.

Rút kinh nghiệm từ những sai lầm này, chúng tôi đã thực hiện một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Chúng tôi quyết định rằng chúng tôi cần phải tiếp cận gần hơn với các nhà báo của mình. Một bước thiết thực là tìm hiểu thực tế nhu cầu của các chuyên gia phân tích trong tòa soạn, làm việc cùng với các nhà báo. Sự tập trung và chú ý duy nhất của họ là về tòa soạn, giúp các nhà báo của chúng tôi hiểu được hành vi của độc giả.

Bằng cách dành nhiều thời gian hơn để hiểu nhu cầu của nhà báo, chúng tôi đã thay thế Bettsy bằng Lantern. Dashboard mới này sử dụng hình ảnh trực quan rõ ràng hơn và cung cấp các điểm chuẩn. Những điểm chuẩn này cho phép các nhà báo và biên tập viên nhanh chóng xem liệu nội dung có hấp dẫn bạn đọc hay không. Nhờ các nâng cấp không ngừng và giao tiếp gần gũi hơn với các đồng nghiệp biên tập của chúng tôi, Lantern đã được chấp nhận rộng rãi trong toàn bộ tòa soạn.

Nguyên tắc 3: Cố gắng tìm ra các chỉ số phù hợp cho nhà báo

Các tòa soạn hoạt động với tốc độ chóng mặt. Như kinh nghiệm của chúng tôi với Bettsy cho thấy, các nhà báo chỉ đơn giản là không có thời gian đọc hàng trăm chỉ số dữ liệu để tìm hiểu thông tin chi tiết. Vì vậy, khi nói đến các chỉ số, càng ít thì càng nhiều (và càng dễ hành động thì càng tốt).

Trong các phiên bản đầu tiên của Lantern, các nhà báo đã phải vật lộn để tìm hiểu các chỉ số mâu thuẫn nhau và bị thu hút một cách tự nhiên bởi các lượt xem trang. Với sự tập trung của FT vào sự tương tác, đây không phải là tiêu chí quan trọng nhất để thành công. Đầu tiên, lượt xem trang chỉ đo lường ý định đọc - và không thể nắm bắt được liệu ai đó có thực sự đọc một bài báo (hoặc nhận được một số giá trị từ nó) hay không. Một cân nhắc khác là lượt xem trang gây bất lợi cho nội dung thích hợp có thể đang hỗ trợ một nhóm nhỏ độc giả trung thành.

Ở những nơi khác trong lĩnh vực kinh doanh, nhiều nhóm đã sử dụng RFV như một thước đo tương tác hữu ích. RFV là điểm số được tạo ra cho mỗi bạn đọc của chúng tôi. Nó dựa trên số ngày kể từ lần truy cập gần đây nhất của độc giả, tần suất truy cập của họ trong một khoảng thời gian nhất định và lượng bài báo đã đọc trong cùng một khoảng thời gian. Tuy nhiên, số liệu này ít hữu ích hơn trong tòa soạn: RFV áp dụng cho một bạn đọc cá nhân, không phải một phần nội dung.

Để giải quyết những thách thức này, nhóm phân tích của chúng tôi đã phát triển chỉ số chất lượng đọc. Chất lượng đọc là ước tính liệu ai đó có đọc ít nhất một nửa bài báo hay không (dựa trên số từ của một bài báo, thời gian dành cho bài báo và tốc độ đọc trung bình của một bạn đọc FT). Nó được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm của tất cả bạn đọc đã nhấp qua câu chuyện, những người không vượt qua tường phí. Nó cho phép chúng tôi đo lường mức độ hấp dẫn của một bài báo.

Chúng tôi phát hiện ra rằng số lần đọc chất lượng có liên quan đến kết quả tích cực khi nói đến đăng ký kỹ thuật số. Những người không đăng ký có lượt truy cập bao gồm cả đọc chất lượng có nhiều khả năng đăng ký hơn và những người đăng ký có nhiều đọc chất lượng hơn ít có khả năng bỏ cuộc hơn. Như vậy, chất lượng đọc cho phép tòa soạn đánh giá mức độ thành công của các bài báo theo cách có ý nghĩa trong bối cảnh của chiến lược tổ chức rộng lớn hơn.

Nguyên tắc 4: Sử dụng dữ liệu để thúc đẩy chiến lược dài hạn của tòa soạn

Việc làm cho dữ liệu có thể hành động trong tòa soạn đạt đến đỉnh điểm khi bạn liên kết nó với một mục tiêu hoặc chiến lược dài hạn. Ví dụ, các nhóm biên tập tại FT có mục tiêu dài hạn là tập trung vào giá trị hơn khối lượng. Cụ thể, mục tiêu là giảm 15% khối lượng nội dung được tạo ra mỗi năm để tập trung nhiều thời gian hơn cho chất lượng. Vì vậy, tòa soạn đã thấy hữu ích khi so sánh số lần đọc chất lượng với số lần xem trang cao.

Bằng cách so sánh dọc theo hai trục này, chúng ta có thể chia nội dung thành:

* Hiệu suất cao (Lượt xem trang cao và lượt đọc chất lượng cao)
* Thích hợp nhưng hấp dẫn (Lượt xem trang thấp và lượt đọc chất lượng cao)
* Cần xem xét kỹ hơn (lượt xem trang cao, lượt đọc chất lượng thấp). Trong trường hợp này, tiêu đề có thể đã gây hiểu lầm, bài viết có thể hơi dài (có lẽ chúng tôi có thể thêm lời nhắc để giúp người đọc hiểu rõ hơn?)
* Nên loại bỏ (lượt xem trang thấp, chất lượng đọc thấp). Trong trường hợp này, chúng ta nên đặt câu hỏi liệu chúng ta có nên tiếp tục làm các nội dung này hay không.

Xem thêm: Tòa soạn của bạn có sản xuất quá nhiều nội dung không? Dường như là có

Đọc tiếp

Báo chí dữ liệu: Những điều cần biết

(ONECMS) - Bài viết của một nhà báo dữ liệu của Google sẽ giúp các tòa soạn báo hiểu hơn về báo chí dữ liệu sau một thời gian triển khai trong thời đại công nghệ Internet.
Từ khóa phổ biến
Cách tốt nhất để xem chúng tôi có phù hợp với nhu cầu của bạn không là...
Liên hệ tư vấn
(Hoàn toàn miễn phí)
SẢN PHẨM VỚI TẤT CẢ NIỀM ĐAM MÊ CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ NEKO
  • Địa chỉ: Tầng 2, Tòa B, Chung cư Xuân Phương Residence, Đường Trịnh Văn Bô, Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội
  • Điện thoại: 024.2324.8989 - Email: info@neko.vn
  • DMCA.com Protection Status