Quando le valutazioni false diventeranno la nuova normalità, come valuteremo il valore commerciale di film e serie TV?

Il 4 dicembre dell'anno scorso, in prima serata sulla Zhejiang Satellite TV, è stato trasmesso il programma "Beauty's Private Recipes", con la partecipazione dello "spirito libero" Zheng Shuang e del popolare giovane attore Ma Tianyu. Quel giorno gli ascolti furono deludenti: solo 0,184, posizionandosi al 20° posto nel Paese. In questo periodo, la Zhejiang Satellite TV ha addirittura registrato gli "ascolti più bassi degli ultimi 50 anni". Il 9 dicembre, "Beauty's Private Recipes" è stato ufficialmente ritirato dal palinsesto di Zhejiang Satellite TV. Il signor Yan Conghua, produttore di "Beauty's Private Recipes", ha poi scritto su Weibo: Insistiamo sulle opere originali e insistiamo nel non acquistare valutazioni. Dalle parole del produttore non è difficile capire che negli ascolti delle fiction televisive c'è sempre stato caos. Successivamente, l'autore vi svelerà il mistero del caos nel mercato OTT.

L'origine delle valutazioni

Le indagini di valutazione hanno avuto origine già a metà del XX secolo. L'aumento iniziale degli ascolti è dovuto alle esigenze degli inserzionisti. Le valutazioni venivano utilizzate per misurare gli effetti sulla trasmissione di programmi e fiction televisive e gli inserzionisti prendevano decisioni pubblicitarie sulla base di tali valutazioni. Gli Stati Uniti sono stati i primi a lanciare sondaggi sugli indici di ascolto. Dopo oltre mezzo secolo di sviluppo, il metodo di rilevazione delle valutazioni si è evoluto dal metodo delle schede diario, con un certo ritardo, al metodo degli strumenti di misurazione del personale, che può essere accurato al secondo. Inoltre, grazie al continuo aggiornamento e all'innovazione della tecnologia, il metodo degli strumenti di misura ha apportato notevoli miglioramenti nella scala di copertura e nella raccolta dei campioni di dati rispetto ai precedenti metodi di raccolta dati.

I sondaggi tradizionali sulle valutazioni dell'audience sono difficili da utilizzare per fornire informazioni di marketing precise

Dal punto di vista dell'accuratezza e della stabilità dei dati, nelle indagini di valutazione e nelle ricerche tradizionali vengono utilizzate indagini campionarie e in genere è previsto un valore di errore ammissibile. Se si desidera ridurre il valore di errore ammissibile, sarà necessario un campione più grande. Per ogni punto percentuale di riduzione del valore dell'errore, la dimensione del campione richiesta raddoppierà. Ciò comporta una certa pressione sulle indagini di base iniziali, sui campioni fissi, sulla raccolta dei dati e sui costi di manodopera. La pubblicità odierna è incentrata su precisione, personalizzazione e comunicazione mirata. È troppo semplicistico affidarsi esclusivamente alle valutazioni per influenzare le decisioni pubblicitarie.

Con il continuo aumento del tasso di penetrazione delle smart TV, queste ultime offrono alle persone molto più che semplici servizi di streaming live. Coprono funzioni quali la vita (shopping, assistenza medica), l'intrattenimento (giochi) e l'istruzione, e anche le risorse di contenuto si stanno evolvendo verso la diversità e la personalizzazione. Nell’era frammentata, nel tira e molla sui comportamenti di utilizzo degli schermi di grandi dimensioni da parte degli utenti, la visione on-demand è diventata la grande vincitrice. Per attirare l'attenzione degli utenti, fornire servizi convenienti nei loro tempi frammentati, un'esperienza di visione più intuitiva e instaurare relazioni durature con gli utenti sono tutti motivi per cui la visione on-demand è più popolare. Secondo i dati di un istituto di ricerca, nel 2017 il tasso di copertura domestica del mercato dei grandi schermi raggiungerà il 45%, i terminali OTT attivi mensilmente in Cina copriranno 236 milioni di utenti e i terminali attivi giornalieri copriranno 153 milioni di utenti. Il pubblico televisivo si sta spostando dalla TV tradizionale ai terminali OTT. Di fronte al grande schermo, il comportamento intelligente degli utenti on-demand ha notevolmente superato il comportamento tradizionale di visione in diretta e il tempo che gli utenti trascorrono sul grande schermo si sta sempre più orientando verso un comportamento on-demand.

Sembra ormai che le dimensioni delle tradizionali indagini di valutazione non siano più sufficienti a supportare le esigenze di marketing di precisione di inserzionisti, emittenti televisive, ecc. Lo sviluppo della tecnologia contemporanea ha costretto il settore a richiedere un nuovo sistema di dati multidimensionali per migliorare le regole dell'economia di mercato della smart TV. L'avvento dei big data si basa sull'aggiornamento e l'integrazione del tradizionale livello di rilevazione delle valutazioni. Ad esempio, possiamo estendere il comportamento dal momento in cui l'utente accende il telefono al momento in cui lo spegne e determinare quali comportamenti sono stati eseguiti dopo l'accensione del telefono, ad esempio se l'utente ha scelto un comportamento on-demand, una trasmissione in diretta o altri. Possiamo suddividere le tendenze in base a un gran numero di comportamenti degli utenti e utilizzarle per spiegare le condizioni generali del mercato e l'orientamento del comportamento degli utenti. Concentrandoci e monitorando i percorsi comportamentali degli utenti per diversi gruppi, possiamo sviluppare servizi personalizzati e notifiche push precise basate su esigenze precise.

Il sistema di analisi frammentato deve essere migliorato

I principali fattori che incidono sulle valutazioni di programmi e fiction TV sono: regione, stagione, periodo, canale e ciclo di trasmissione. Fondamentalmente, anche l'autenticità e l'universalità della fonte dei dati e dei campioni di dati sono fattori indispensabili e importanti che incidono sulle valutazioni. Nelle indagini di valutazione tradizionali, viene condotto un sondaggio di base per determinare il campione fisso per l'indagine di valutazione e vengono selezionati utenti domestici rappresentativi che sono stabili e hanno un'influenza proattiva sul comportamento di visione. La rotazione del campione risolve i problemi di ridotta rappresentatività causati dall'invecchiamento del campione e dalla ridotta qualità dei dati causata dagli intervistati. Le famiglie campione sottoposte a indagine per più tempo vengono selezionate per uscire per prime, assicurando che la struttura dell'indicatore delle quote del gruppo campione fisso sia coerente con la struttura complessiva dell'indicatore. Gli utenti accedono al gruppo campione fisso. Si tratta di un sondaggio tradizionale condotto tra il pubblico. Il percorso determinato dal campione fisso e la difficoltà di modifica del campione sono importanti motivi del ritardo nell'iterazione di aggiornamento dei dati. Attualmente la TV via Internet si sta sviluppando rapidamente e occupa una quota elevata del mercato. Inoltre, le funzioni e le applicazioni della TV via Internet sono diversificate e le abitudini comportamentali degli utenti sono più complesse rispetto al passato. Le abitudini di visione degli utenti della TV tradizionale non sono sufficienti a supportare l'attuale situazione del mercato televisivo. La richiesta di dati sui terminali TV non si limita al sistema di rilevazione degli ascolti: è necessario migliorare anche il sistema di analisi.

Sulla base dell'era dei big data, la nuova era è destinata ad aggiungere esigenze multidimensionali, il che rappresenta una richiesta urgente guidata dal mercato. Con l'ingresso dei big data nel mercato dei sondaggi sulle valutazioni dell'audience, la dimensione del sondaggio introdotta da Internet e dal pensiero basato sui big data ha ribaltato i limiti delle valutazioni dell'audience tradizionali. Non c'è dubbio che le aziende Big Data abbiano vantaggi intrinseci nei campioni e nelle fonti di dati, con ampia copertura e feedback sui dati in tempo reale. Tuttavia, non si può ignorare che alcuni campioni di dati sono limitati dai marchi hardware. Le aziende di dati operano in modo indipendente, il volume dei dati del marchio è unico, con conseguente campione di una singola fonte di dati e l'intero mercato dei rating è frammentato. Dal punto di vista dei big data, big data significa campioni completi e copertura completa. L'unione di aziende con enormi quantità di dati è una questione fondamentale che deve essere affrontata con urgenza nel mercato della misurazione. La completezza e l'ampiezza dei campioni di dati rendono i dati universali e più preziosi per misurare la reale efficacia del mercato. Più autorevole è la funzione dei "rating" come "moneta universale".

Un nuovo sistema di analisi del pubblico

L'avvento dei big data può fornire una dimensione dei dati più completa, orientata all'utente, indirizzabile in modo bidirezionale e in grado di analizzare il comportamento dell'utente sulla smart TV in tempo reale. Dal singolo sistema di dati originale al nuovo e ricco ciclo di vita del comportamento intelligente dell'utente, attraverso il comportamento dell'utente, dal percorso di ingresso a quello di uscita, dall'analisi dell'accensione all'arresto dell'utente dell'intero ciclo di vita, viene accumulata una grande quantità di dati utente. Basato sull'analisi dei big data, il nuovo sistema di analisi dell'audience aggiunge una nuova prospettiva di analisi, prevede le abitudini comportamentali degli utenti, le preferenze di visualizzazione, lo stato di vita, le categorie di interesse, gli attributi e le tendenze di consumo, ecc., per fornire agli inserzionisti una base più raffinata per il posizionamento degli annunci pubblicitari e fornire alle stazioni TV un sistema di riferimento per la programmazione.

Il concetto di misurazione del valore di un programma è passato dalle valutazioni a un orientamento al valore incentrato sull'utente, integrando la tradizionale dimensione del campione dei dati di valutazione, dalla selezione di un campione rappresentativo alla dimensione del campione completo di tutti gli utenti e dall'essere esteso alla presentazione del comportamento complessivo di tutti gli utenti odierni. Il feedback dei dati in tempo reale è più efficace e autentico, consentendo alle stazioni televisive e agli inserzionisti di confrontarsi direttamente con gli utenti reali e di avere più tracce e regole da seguire nell'acquisto di fiction, nell'organizzazione dei sistemi di programmazione, nella sponsorizzazione dei programmi, nel posizionamento della pubblicità e nella valutazione degli effetti.

Ciò che più preoccupa gli inserzionisti e le emittenti televisive sono naturalmente i gruppi di pubblico e il tempo di visione. Nel tira e molla tra comportamento intelligente e comportamento trasmesso in diretta, il settore ha bisogno di un nuovo e completo sistema di dimensioni dei dati per supportare il sano funzionamento del mercato ecologico intelligente. In un'epoca in cui i contenuti la fanno da padroni e le risorse abbondano, chi riuscirà a fidelizzare gli utenti avrà voce in capitolo. È una tendenza inevitabile integrare dimensioni di big data quali comportamento del pubblico in tempo reale, preferenze del pubblico, discussioni accese, comportamento interattivo e attributi dei consumatori con metodi tradizionali di indagine e ricerca.

Si prevede che i Big Data spezzeranno il caos nel mercato OTT

Le valutazioni funzionano come una "valuta universale" per la pubblicità. Sono una forma di riflessione del valore commerciale di un programma televisivo, di una serie TV, ecc.

Per le stazioni televisive e i produttori di programmi, solo analizzando i dati è possibile comprendere le preferenze degli utenti e apportare modifiche mirate e positive, ponendo gli utenti al centro della pianificazione futura dei programmi. Per gli inserzionisti, un'analisi dei dati mirata e completa favorisce la distribuzione degli annunci pubblicitari.

Con lo sviluppo della tecnologia dei big data, si prevede che in futuro l'accuratezza e la trasparenza delle valutazioni miglioreranno a livello tecnologico. Inoltre, con la diversificazione delle funzioni dei programmi della TV via Internet, le abitudini comportamentali degli utenti sono cambiate. È difficile rappresentare l'intera situazione del settore con un sondaggio su un campione limitato di biblioteche. L'ampliamento della libreria di campioni è diventato inevitabile ed è persino possibile ottenere un'analisi statistica completa dei dati. Ci aspettiamo che la situazione caotica del mercato OTT migliori il prima possibile.

Vincitore del Qingyun Plan di Toutiao e del Bai+ Plan di Baijiahao, del Baidu Digital Author of the Year 2019, del Baijiahao's Most Popular Author in the Technology Field, del Sogou Technology and Culture Author 2019 e del Baijiahao Quarterly Influential Creator 2021, ha vinto numerosi premi, tra cui il Sohu Best Industry Media Person 2013, il China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, il Guangmang Experience Award 2015, il China New Media Entrepreneurship Competition Finals 2015 e il Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.