用戶流失率降低一半泰晤士報是怎樣做到的

據悉，《泰晤士報》正在開發自己的算法，使James可以根據收集的用戶數據，為他們精準“投喂”新聞內容，James又被業界稱為“數字管家”。為了精準評估人工智能的成效，《泰晤士報》曾以自家平臺的30萬注冊用戶（包括11.7萬的訂閱用戶）為樣本，進行了為期一年的測試。他們將用戶分為使用James和不用人工智能的兩組，每天分別給這些用戶發送電子郵件。唯一的區別在于，前一組用戶收到的是James為他們定制的內容。

結果發現，在使用了James的研究對象中，70%的用戶都養成了點擊《泰晤士報》電子郵件的習慣;只有約15%的用戶會對這些郵件完全忽略;而且培養了一批忠誠用戶，他們不需要引導，就會繼續訂閱《泰晤士報》。而在《泰晤士報》的訂閱用戶中，相比于沒有使用James的用戶群體，取消訂閱的用戶降低了49%。為說明James起到的作用，《泰晤士報》的客戶主管Migliore舉了一個例子，他說：“有的用戶可能一周只看三次《泰晤士報》，但每次的閱讀時長都在兩個小時以上;也有用戶一天幾次翻開報紙，但每次僅花不到5分鐘的時間。如果沒有人工智能，我們是不可能獲悉這些細微差異的。”

來自英國新聞集團數據科學團隊和媒體的項目合作伙伴——比利時數字出版公司Twipe，總計20人共同負責James的開發工作，Twipe公司的創始人兼首席執行官丹尼·萊因曾對James的工作方式有一個概括性的總結，他說：“James通過觀察你的一舉一動，然后推測你希望新聞何時、何地以及怎樣被送達，最后它會悄無聲息地完成這一步。”

具體而言，訂閱用戶每日瀏覽《泰晤士報》會留下超過10億條數據信息，James則通過自學算法收集這些數據，并將其轉化為可用的信息，包括注冊用戶轉化為訂閱用戶的傾向，用戶流失的可能性，以及用戶的內容偏好等，以便在正確的時間向合適的個人提供對應的內容。

正如Migliore所說：“所有媒體機構都面臨的一個挑戰是，如何以一定的成本與一個素未謀面的人建立有意義的關系，如果沒有合適的工具，這是不可能的。而James對我們來說就是合適的工具，現在，《泰晤士報》的用戶參與度是有史以來最高的——這就是James的功勞。”

《泰晤士報》現在需要做的就是如何進一步平衡人工抉擇和機器算法之間的關系，因為對算法的過度依賴會導致過濾泡沫，而人工在與讀者溝通，決定報道的內容與方式，以及生產高質量內容上仍不可替代。

意識到科技力量的媒體公司絕不止《泰晤士報》一家，現在越來越多的媒體公司依賴機器學習和人工智能，來深入了解他們的讀者，并增加與他們互動，最終將他們轉化為訂閱用戶，其中就包括數字收入的典范——《紐約時報》。

去年，《紐約時報》從付費用戶那里獲得了超過10億美元的收入，其中第三季度的付費訂閱收入約為2.58億美元，同比增長4.5%。當然，《紐約時報》也并不是高枕無憂了，因為他們發現，許多用戶在嘗到初次訂閱的“甜頭”（如每周1美元的優惠）以后，并沒有如愿轉化成持續訂閱用戶，除了有些用戶對價格敏感以外，部分原因可能是內容對他們沒有產生足夠的吸引力，因此，媒體機構的優質內容+個性化推送“捆綁套餐”在推動訂閱上更加有效。

當被問及機器學習和人工智能的作用時，開發人員表示：“這兩者已經為我們創造了巨大的價值，我們面臨的挑戰是，如何根據我們所擁有的信息，以及用戶感興趣的內容，擴大這種價值？在接下來的幾年里，我們會通過進一步的研究來找尋答案。”

此外，早在2017年的FIPP 世界大會上，美聯社（The Associated Press）的戰略發展部經理Francesco Marconi說：“在美聯社，我們意識到自身生產的內容在數量和多樣性方面存在問題，我們正在利用人工智能來解決這兩個問題，將重點放在了自動化人工智能上。現在，數量問題基本已經解決，只剩下多樣性問題還在攻克。”隨后，Marconi補充道：“自動化是我們研究AI技術的核心訴求，我們開發了很多不同的技術，可以自動將數據轉化為文本，自動將文本轉化為視頻，大量繁雜的工作被自動完成，從而使編輯可以專心創作高質量的內容。”

無論是《泰晤士報》《紐約時報》《美聯社》，還是使用AI技術的先鋒——Facebook，近年來這些媒體都在大力投資AI技術，并且都取得了不小的進步。未來，AI與媒體的結合無疑將更加緊密。

◎ 來源|微信公號“德外5號”