安霞
摘 要 故宮博物院作為傳播教育的基地,在技術革新的時代要求下,為了適應時代發展,積極拓展博物館發展的思路,開發了眾多形式、多終端的網絡媒體平臺。由于線上多平臺的建設,因此產生大量的數據問題,所以要考慮如何分析、運用這些數據為平臺建設發揮更大的作用。因此在大數據時代應用而生的分析產品幫助我們解決了很多問題,文章從故宮博物院官網數據監測技術、采樣指標、監測結果分析了博物館線上數字產品數據監測工作的重要性。
關鍵詞 故宮;博物館;數據監測
中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360(2019)08-0105-02
1 背景概述
在技術革新的時代背景下,以觀眾良好的體驗為宗旨,故宮博物院積極拓展行業教育發展思路,開發了眾多形式、多終端的網絡媒體平臺,其中包括官方網站群(WEB、WAP)、多款App(每日故宮、故宮展覽等)與微博、微信公眾號等社交媒體。由于形式多樣,且多平臺數據分散,導致數字產品的數據統計難度較大。為了能夠科學、真實的地進行數據監測與分析,因此需要建立一個自定義數據收集和分析的開放數據計算平臺,保證官網、App等數字產品的穩定、高效運行,同時也是數字產品建設的長期性基礎工作,并能夠為數字產品建設保存重要的科學依據。
因此2013年起故宮博物院通過與第三方公司的合作,建立了“數字故宮數據監測與分析平臺”,同時支持傳統網站及移動領域的數據采集、分析,并能夠提供可視化數據報告,對線上線下業務數據的緊密連接也有明確的需求分析。建立了穩定有效的網站監測預警機制,真實的監測和分析數字產品項目,同時統計網站及移動領域的多維度數據,為官網優化、推廣提供了有效的參考資料。
2 分析方法
官網的數據監測方式是通過在網頁中嵌入統計代碼的形式,包含了監測對象全樣本、全天候和全方位的數據,同時運用與網站流量和用戶行為特征有關的多維度數據指標,全面分析網站流量情況和用戶訪問行為特征。
3 分析指標
1)獨立用戶數(UV):設立獨立的用戶在規定計算周期內對各個用戶進行識別,并將其進行標識出來。為了避免重復統計情況出現,同一瀏覽器計算周期內多次訪問只安裝一個用戶進行統計。
2)頁面瀏覽量(PV):在規定計算周期內對頁面訪問量進行相應的統計。為了避免重復統計情況出現,涵蓋代碼頁面在頁面瀏覽統計上依據于是否在瀏覽器上完全顯示。
3)獨立IP(UIP):在規定計算周期內保證訪問對象在IP地址上的獨立性。
4)訪問深度:在規定計算周期內按照頁面瀏覽量/訪問次數以此得出瀏覽量的均值。
5)訪問頻率:在規定計算周期內按照每個獨立用戶進行計算,統計其訪問次數。
6)總訪問次數:在計算時間范圍內(最低統計單位為天)訪次的次數。
7)最常訪問內容頁:在計算時間范圍內(最低統計單位為小時),按用戶對被監測網站的內容頁面瀏覽量(PV)進行排序,默認提供前20位的排名。
8)關鍵詞效率分析:在計算時間范圍內(最低統計單位為天),通過全部搜索引擎帶來的關鍵字的分析排序,默認提供前10位的排名。
9)平均頁面停留時長:在計算時間范圍內(最低統計單位為小時),頁面停留時長的平均值。
10)平均訪問停留時長:在計算時間范圍內在計算時間范圍內(最低統計單位為小時),用戶停留時長的平均值。
11)用戶忠誠度:對用戶的訪問頻率進行相應的統計,設定不同的間隔天數,并對應進行等級劃分,以此將用戶進行不同等級的歸屬,判斷用戶忠誠度的高低。
12)瀏覽頁數分布:以獨立用戶作為統計對象,對其在瀏覽器中瀏覽的頁數進行相應的統計,并根據頁數多少劃分級別,將用戶進行級別的歸納,以此得出瀏覽頁數分布情況。
13)訪問次數分布:以獨立用戶作為統計對象,對其訪問次數進行相應的統計,并且根據訪問次數進行不同級別的劃分,將獨立用戶歸納于各個級別當中。得出分布情況。
14)新訪、回訪用戶、新訪者數:在設定周期內新訪問者的統計,在周期的設定上常定為30日,在這個周期內第一次訪問即為新訪用戶,在這個周期內2次及2次以上訪問即為回訪用戶。
15)活躍用戶:測算周期內每次訪問3頁以上的用戶。
以上指標是PC端、移動端眾多指標中的一部分,數據監測工作是通過大數據的整理分析,本文只列出官網進行數據分析的基礎指標內容。
4 監測結果分析(以官網中文站為例)
從2013年9月開始網站數據監測至2014年1月,平均每月獨立用戶數20.9萬,產生頁面瀏覽量78.7萬。從月度趨勢來看,影響力呈現逐漸下降趨勢。排除9月數據之外,10月獨立用戶數最多19.9萬人。至2014年1月下降至8萬人,頁面瀏覽量從105.7萬下降至65.78萬。
之后網站通過建立以獨立用戶數、頁面瀏覽量等指標為核心的網站發展目標,將宏觀目標分解為可量化、可監測、可比較的數據,用以評估網站發展速度及水平,指導具體的運營策略。因此從2015年與2014年的用戶規模和訪問規模對比情況看,網站發展勢頭良好。2015年全年,故宮網站總計獨立用戶數545萬,產生頁面瀏覽量1 494萬頁,環比分別上漲257%、66%。這兩項核心數據指標的大幅增長反映出網站發展處于良性、快速的發展。從月度變化趨勢看,受季節、節假日因素影響,流量波動較明顯。但忠誠用戶的活躍度有增無減,說明官網內容對用戶的吸引力較強。
2016年用戶黏性要好于2015年水平。移動終端的用戶覆蓋量每年都呈環比增長趨勢,且大幅替代作為上網終端主流的PC端,導致傳統網站的訪問量逐年呈下降的趨勢;網站同樣受到了相應的影響,期間網站的總頁面瀏覽量為995萬頁次,獨立用戶數170萬,整體水平要低于2015年,但2016年沉淀下來的用戶,大多數為忠誠用戶,在平均訪問停留時長與用戶黏性上,均好于2015年水平。
2017年5月,新版中文站上線,象征著故宮官網的風格、服務形式與內容的升級。新版中文站訪問規模持續增長,上線30日日均獨立用戶數增幅53.8%,75日日均獨立用戶數增幅87.1%。12月獨立用戶數達到31.2萬,頁面瀏覽量達到148.1萬,比6月份增長87.0%和67.5%。獨立用戶數與頁面流量數比舊版網站分別增長72.4%和39.4%。
2018年,中文站獨立用戶數460.8萬,頁面瀏覽數1 929.8萬,較2017年分別增長48.6%和82.0%。
從2013年至2018年中文站監測數據結果分析發現,通過對線上數字產品建立數據監測機制,能穩定有效監測到真實的訪問數據、統計網站及移動領域多維度數據。通過利用數據監測結果,得出用戶的使用周期、頻次、滿意程度等數據,逐漸完善官網頻道規則體系。同時一方面理清網站的層級架構,另一方面也有利于頻道間導流分析,實現強勢頻道帶動弱勢頻道,頻道間互相引流。保證網站群優化及推廣工作向更加科學、高效的方向發展。
5 結論
隨著互聯網行業的深入發展,博物館網站建設和運營理念發生了深刻變化。博物館數據監測不僅能幫助線上數字產品了解自身性能和瓶頸,也更容易明確發展方向,提升自身的競爭力。因此,網站運營除了頁面內容運營,還要通過對站內結構,用戶使用習慣,網站數據分析,行業內數據分析等,進一步得出網站發展的方向與策略。因此,網站運營必須多角度,多維度的分析,調整整體的運營框架,才能做出適應時代、適應用戶習慣,適應大眾群體需求的博物館網站,達到文化歷史信息傳播、教育、研究等一系列社會服務與文化事業服務目標。同時博物館進行有效的數據監測還能夠了解訪問人數的變化情況,以此在一定程度上可以看出博物館建設是否存在不足。
參考文獻
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作者簡介:安 霞,故宮博物院,館員,研究方向為博物館數字化。