В последние годы база цифровых подписчиков The New York Times значительно расширилась. Как издатель использует data, чтобы повышать конверсию сайта и удерживать аудиторию? Где эффективнее всего применять анализ данных и как газета с такой богатой историей преуспела в его освоении? Отвечает Арам Чекиджян, вице-президент по пользовательским данным NYT.
В The New York Times Чекиджян входит в группу специалистов, снабжающих данными редакцию и бизнес-отдел. Для двух подразделений эта информация служит общей валютой, а задача Чекиджяна — анализировать и передавать им показатели, одинаково важные для журналистов, менеджеров и бухгалтеров компании. Он руководит всей аналитикой пользовательских данных, а его команда готовит статистику — от эконометрического моделирования до анализа вовлеченности и использования данных, агрегируемых сайтами и сервисами, которые не имеют прямых взаимоотношений с пользователями (thirdparty data).
— Как бы вы охарактеризовали отношение к данным в The New York Times, особенно в отделе новостей?
,
,
— В отделе новостей мы работаем с редакторами, чтобы предоставлять коллективу аналитическую информацию об аудитории и уровне ее вовлеченности. Чтобы лучше понять имеющихся и потенциальных читателей, мы проводим не только количественные, но и качественные исследования.
В общем и целом мы доносим до журналистов значимые показатели вовлеченности и информацию о читателях, и это помогает им понять, смогли ли они достичь целевой аудитории.
— Как именно в вашей компании организованы сбор и обработка данных?
— Большую часть статистики мы собираем сами, недавно освоили медиамикс-моделирование (media mix modelling), и это благотворно сказалось как на рентабельности, так и на скорости работы. Данные, на получение которых требовались месяцы, теперь обрабатываются за несколько недель, а это важно для медиастратегии и, следовательно, для прибыли. Модель для измерения уровня вовлеченности у нас тоже очень эффективная, она дает нам информацию о том, как меняется аудитория, а это позволяет спланировать актуальную стратегию.
— Расскажите, как отдел по работе с данными сотрудничает с другими командами и подразделениями газеты.
— Примерно 70-80 % работы координируется заранее, и приоритетные аспекты обозначаются на «дорожной карте» конкретного проекта. У отдела по работе с данными своя внутренняя карта, ее периодически (обычно дважды в неделю) синхронизируют с приоритетными задачами других подразделений — в этом нам помогает отдел менеджмента продуктов. Удобство в том, что сразу видны объем работы и возможный обмен ресурсов между разными проектами. Полезно это и при распределении кадров.
,
,
Оставшиеся 20-30 % — работа в рутинном порядке, подразумевающая специальную аналитику и выполнение дополнительных запросов со стороны партнеров или акционеров. Как правило, здесь решения зависят от нескольких подразделений. Для коммуникации и сотрудничества мы используем продукты Google (Docs, Sheets, Hangout и т. п.) и Slack. Согласование итоговых результатов обыкновенно происходит в режиме личной встречи, но иногда сотрудничество полностью виртуально — связь поддерживается через обмен сообщениями и слайдами.
— Какие еще возможности открывает использование имеющихся и новых данных для журналистской и коммерческой деятельности?
— Что касается журналистики, то мы исследуем способы измерения вовлеченности при чтении материалов (например, время просмотра, доскроллы и т. п.), чтобы выделить характерные признаки хорошей статьи.
,
,
Если говорить о коммерческой деятельности, мы создали такие инструменты, как Readerscope (разработан для оценки реакции на ту или иную статью читателей из разных стран) и Project Feels (помогает отслеживать отклик аудитории на материалы по содержанию и ключевым словам).
— Какие инструменты для работы с контентом используют в редакции?
— Мы разработали STELA (story and event-level analytics), чтобы обеспечить журналистам и редакторам легкий доступ к информации о публикуемых материалах. Сюда относятся отчеты о том, как и где они были опубликованы, исчерпывающая статистика о читателях (например, география, по какой ссылке пришел пользователь, наличие подписки), а также ключевые показатели вовлеченности. STELA непрерывно развивается, и над этим мы работаем вместе с журналистами.
Кроме этого, мы используем Chartbeat для программирования нашей стартовой страницы и Newswhip, чтобы отслеживать сюжеты, о которых пишут другие издания.
— Какие из вызовов, вставших перед компанией с такой давней историей, на пути к внедрению аналитики оказались самыми серьезными?
— Еще относительно недавно печать и цифра были разными направлениями медиабизнеса. Чтобы интегрировать или адаптировать старые, привычные механизмы к нашей облачной системе, потребовалось бы провести масштабную работу с участием многих подразделений. Но теперь, когда единая система запросов и аналитики сделала использование данных удобным, процесс стал более грамотным, контролируемым и стандартизованным, что, в свою очередь, позволило нам выйти на принципиально иной уровень как сервиса платной подписки.
,
