传统广播时期，“以受众为中心”的思维便已被广泛提出，在这一时期，广播媒体尽己所能为受众提供了优质的内容，而受众处在信息接收较为被动的状态，对内容的挑剔程度也较低。到了互联网高速发展的融媒体时期，“广播受众”逐步转化为更为具体的“广播用户”，由相对弱势的被动接受者转变为积极主动地寻求者和参与者，用户的分量越来越重，作用越来越大，但同时也越来越挑剔，对内容质量的要求越来越高。

近年来，广播积极扩展融媒体渠道，各大电台构建的融媒体传播矩阵逐步成型，传播效果也在稳步增长。赛立信融媒体云传播效果数据显示，2020年全国广播融媒体云传播累计点击量为115.04亿人次，广播融媒体传播凭借其跨地域、多平台、即时性、个性化等优势获得了越来越多用户的青睐，传播影响力明显提升。2021年1-3月全国省级电台广播媒体微信公众号 累计阅读量54946.65万人次；在看量达到79.73万人次，微博交互量为146.43万人次；今日头条端传播力强大，累计阅读量近23.84亿人次；互动量高达24.16亿人次；抖音互动量达到29622.70万人次，广播在各大新媒体平台的发展势头愈发强劲。

在广播融媒体传播力不断增长的现在，大部分广播电台都有了重构“广播—用户”关系，构建用户画像的意识，以求真正认识用户，从而更好的满足用户需求。

何为用户画像？用户画像这一概念最早源于交互设计领域，交互设计之父Alan Cooper提出此概念，同时指出，用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。

而在互联网用户行为分析领域，用户画像也被概述为用户信息标签化。它通过收集与分析用户的社会属性、生活习惯、消费行为等数据，抽象地描绘出一个虚拟用户的特征全貌。因此，用户数据不仅是精准用户画像的基础，更是将听众转换为“用户”的必要条件。

用户数据包括用户的人口特征数据、行为数据和场景数据。人口特征数据用于描述用户的性别、年龄、学历、职业等基本情况；行为数据指用于描述用户的行为状态；场景数据反映了用户的位置、时间、周边环境等信息。

通过对用户数据进行过滤、聚合，从而确立代表目标用户群体特征的用户画像。对广播融媒体而言，通过构建用户画像数据库，把握用户行为特征，可以对广播的内容制作及融媒体传播模式的制定起到极大的指导意义。

以上海流行音乐电台动感101为例，动感101在广播收听率以及融媒体云传播效果上的排名均位居全国省级电台前茅。对动感101的受众进行分析后，可以发现该频率覆盖了一群年轻、有活力，且具有较高收入水平的优质听众；他们往往乐观、时尚、向上，潮流敏感度高，愿意尝试新颖事物，也乐于参与社交互动。同时，这类用户也存在着因上班、上学导致的空闲时间碎片化，思维跳脱不安于平淡等特点。

于是，“动感101”在不同时段编排不同的节目和内容，并使之贴合现今碎片化的收听形式，在节目的段落编排上紧凑有起伏，使用户能够随时随地享受音乐。对音乐信手拈来的主持人们不仅能用特色节目吸引用户，还能利用个人与频率手中的音乐、艺人资源，通过节目访谈、网络问答乃至线下活动的方式拉近传统广播与用户距离，用丰富的互动形式满足用户与电台、用户与用户之间的社交需求。

用户需求由用户自己表达的显性需求和根据用户画像洞察的隐性需求共同构成，通过梳理多个数据流之间的数理逻辑关系，以各种不同的方式混合数据，挖掘数据之间的潜在关系，捕捉和预测用户的潜在期望，进而形成能够击中用户兴奋点的魅力需求决策。如流行音乐类频率的用户往往表现出爱听音乐、追逐流行、喜欢明星等特点，深入分析该人群背后的隐性需求，能够发现更多惊喜。

除了音乐，该人群往往热爱旅游、运动、电影、购物、艺术、社交、阅读等，以音乐需求为核心，这个人群衍生的其他需求也可为广播电台的融媒体内容制作带来启发，如在某一板块着重分享电影音乐，或定制与某一本书相配的歌单等等，适当添加与其用户隐性需求相贴合的融媒体内容，还可以由主持人在各类新媒体渠道分享相关话题等，引起用户共鸣，引发用户积极分享、讨论，不仅能够更深层次地满足用户需求，还能够大幅提升用户粘性，更易令用户产生“这是我想看的，这个节目/主持人懂我”的亲切感，拉近频率与用户的距离。

移动互联网时代下，各个新媒体平台内容多而复杂，用户能够接受到的信息量十分庞大，广播媒体面临的市场竞争也愈发激烈。因此，广播媒体更需把握好自身原有的优势，将传统广播庞大的“受众资源”转变为互联网时代的“用户资源”，构建精准的用户画像，制作投其所好的、真正能吸引用户驻足的融媒体内容。

出品：赛立信融媒研究院

作者：黄德容 刘婉婷