本案例是国内的一家广电企业作为非洲国家的一个运营商，使用YonghongBI作为分析平台，以用户收视行为数据作为基础数据，通过对频道和节目的分析，采用度统计分析的方法挖掘用户的收视行为特征。用以指导并辅助产品运营、用户增值消费导向、广告投放及节目和频道质量的把控，提升用户的粘度提供参考依据，针对卢旺达地区的收视行为做出了分析，并根据分析结果提出了一系列措施来吸引当地用户，提高收视率。

以下根据单频道和多频道作为不同分析角度，利用永洪BI分析平台，实时分析用户行为数据。

单频道收视分析

图 11 TVR频道各收视指标时段走势图

图 12 自办频道STVF2各收视指标时段走势图

从人均日收视时长（分钟）、到达率、收视率和忠实度4个指标对单频道进行收视考察。我们将全天24小时按照每隔15分钟进行时间段划分，如图 11和图 12所示。使用永洪BI工具，可以任意选择一天，任意一个频道，某个时段内的收视走势。图 11和图 12选择了收视率最高的8月18日全天的收视情况，发现本地频道TVR收视较平稳，观众忠实度较高，一天之内出现两次收视高峰，一次大的收视高峰出现在19:15-20:44,一次小的高峰出现在14:00-14:30，随之以后观看人数（到达率衡量）和收视率呈现递减的趋势，说明卢旺达地区的用户在中午休息和晚上高峰期愿意收看本地相关的频道，关注周围发生的事情。图 12显示的是自办频道STVF2在8月18日全天的收视情况，发现STVF2频道收视趋势可以和本地TVR频道相媲美，一天之内出现3次小高峰，时间段分别是10:15-11:00,14:45-16:00,和17:00-18:00，这3个时间段主要播放的节目类型为欧美长剧，颇受卢旺达地区的用户欢迎。

可以看到，基于永洪BI在任意天的任意分钟粒度，对任意频道做分析，使得分析者能快速，敏锐的发现用户的收视数据特征，结合频道特点做出分析。

多频道收视竞争分析

我们不仅要知道同类型频道的收视情况，还需要了解不同类型频道之间的竞争关系，接下来主要围绕不同类型的频道进行度分析。

图 14 多频道竞争排名分析

图 15 多频道收视率排名柱状图

直播频道基本维度统计结果显示， 收视TOP10的频道分别是TVR、KidsCo、Bollywood卢旺达地区用户更喜爱看本地频道、儿童频道和印度影视频道。自办频道STVF2、STV MUSIC、STVE2和STV Kungfu排名都很靠前，排在前27名，尤其是STVF2和STV MUSIC 排名在前10左右。表明自办的这两个频道很受当地观众喜爱。在TOP10频道中只有TVR是清流频道，剩下9个均为加密频道。按语种来分类的话，前10名频道中大多数是法语频道，占比为60%，英语频道占比为30%。根据频道收视内容分类的话，观众更青睐于电影频道及综合娱乐频道，按照频道来源分类的话TOP10频道TVR和Citizen频道是本地频道，STVF2和STV MUSIC是自办频道，其它均为购买频道。

由此，我们建议调整自办频道的节目编排来吸引当地用户，提高收视率，具体措施如下： 

1） 建议自办频道增加一些与当地用户息息相关的节目类型，重点参考卢旺达当地用户非常喜爱的TVR频道进行节目编排。 

2） 卢旺达地区用户喜欢收看英/法双语频道，建议加大双语频道的比重。 

3） 建议在自办频道STVF2晚上22:00以后增加一些综合娱乐性节目提高收视率。 

4） 卢旺达地区周末的收视率普遍较高，可考虑调整自办频道节目编排，在周末多放一些英/法双语类的、综合娱乐方面的节目。 

5） 女人喜欢看缠绵悱恻的爱情剧远远大于动作剧，印度影视剧受卢旺达当地用户喜爱，收视率和收视时长都比较高，可以考虑在节目包中增加印度影视剧类型的频道，考虑增加英文字幕翻译。 

6） 法语频道在当地有一批忠实粉丝，因此建议增大法语频道在节目包中的比重，提高收视率。 

7） 卢旺达地区中文收视频道较差，建议增加双语字幕，增加节目的可看性。 

8） 建议将音乐类的频道编排在白天播放，调整STVE2频道的编排。同时建议电影类的频道编排在工作日的晚上播放。 

永洪BI技术特点：

YonghongBI作为商业智能平台的前端，数据展现形式和图形渲染形式比较多样，支持比较丰富的动态脚本，相对于一般的Dashboard或者Reporting产品，用户可以进一步与数据互动(Interactive)，过滤(Filter)、钻取(Drill)、刷取(Brush)、关联(Associate)、变换(Transform)等等技术，让用户深入分析商业信息，以找到准确的答案。

    由于是敏捷型BI工具，相对于传统的BI解决方案往往需要三个月甚至半年的实施周期，永洪BI部署更方便，快捷。

总结：

数据可视化分析工具YonghongBI帮助广电行业监控频道和节目收视情况，并利用分析平台采用度统计分析的方法挖掘用户的收视行为，并利用分析结果对今后的工作做出了指导性建议，体现了数据分析的价值。下载本文