En un artículo anterior, analizamos la compra de medios televisivos y cómo debe evolucionar para satisfacer las exigencias del fragmentado ecosistema televisivo actual. El terreno de juego está cambiando rápidamente, y los compradores necesitan nuevas herramientas para comprender y llegar a su público objetivo.
Una de las principales prioridades del sector ha sido el desarrollo de una nueva medición que pueda combinar la escala de los macrodatos con la demografía y la precisión estadística de la medición basada en paneles para generar datos de mayor calidad.
Nielsen ha pasado años trabajando en la mejor manera de combinar paneles y big data, desarrollando asociaciones de datos con actores clave y probando a fondo nuestra nueva metodología en colaboración con las partes interesadas de la industria. Estos son tres hallazgos que nos convencieron de que la combinación armoniosa de big data y datos de panel era realmente el futuro de la medición de TV.
Con big data calibrados por los paneles de personas de referencia de Nielsen...
- Se reducen las valoraciones nulas en las principales demos (ESCALA)
- El error relativo medio desciende (PRECISIÓN)
- La desviación típica disminuye (ESTABILIDAD)
Repasemos qué entendemos por big data y qué tienen que ver con él los paneles.
Big data y paneles: Juntos mejor
En el ámbito de la medición de la televisión, los big data se refieren a los datos de la ruta de retorno (RPD) de los descodificadores por cable y satélite, así como a los datos de reconocimiento automático de contenidos (ACR) de los televisores inteligentes conectados a internet. ¿Cómo de grande es el big data? Gracias a las asociaciones estratégicas de datos con empresas como Comcast, DirecTV, Dish Network, Roku y Vizio, Nielsen tiene actualmente acceso a datos granulares de 75 millones de dispositivos (y 45 millones de hogares) sólo en Estados Unidos.
Se trata de un enorme conjunto de datos, pero no recoge el visionado de televisión a nivel individual, sino sólo a nivel de dispositivo. Esto hace imposible determinar si alguien ve realmente la televisión cuando el aparato está encendido o quiénes son los espectadores y copresentadores en un momento dado. Por no hablar de los millones de hogares que no poseen ninguno de esos dispositivos, que sólo emiten en streaming, que ven la televisión por aire o que tienen hábitos televisivos muy diferentes a los de los hogares con big data.
Ahí es donde entran en juego los paneles a nivel de persona. Hemos examinado por qué los paneles siguen siendo importantes y cómo deben utilizarse como fuente de verdad para superar las limitaciones de los macrodatos. Hemos seguido esas recomendaciones para desarrollar la nueva moneda de la televisión nacional y local para la compra y venta de medios.
Por ejemplo, cuando analizamos datos RPD o ACR en Nielsen, somos capaces de identificar qué dispositivos forman parte de nuestros paneles y comparar los datos de sintonización en esos hogares con el comportamiento de visualización individual capturado por nuestros medidores. Al utilizar nuestros paneles como fuente de verdad, hemos desarrollado métodos robustos para calibrar los big data, asignar la visualización a los individuos correctos y proyectar estimaciones de audiencia a toda la población televisiva, no sólo a aquellos que se encuentran en el conjunto de datos de big data.
Este enfoque tiene muchas ventajas. He aquí tres de las más destacadas en nuestros análisis hasta la fecha.
Escala: Las valoraciones nulas se reducen en las principales demos
Cuando los macrodatos aparecieron por primera vez en el sector de la televisión, la reacción inmediata de la industria fue que podrían ayudar a resolver uno de sus problemas más acuciantes: los programas de tarifa cero.
Miles de programas de televisión tienen audiencias demasiado pequeñas para ser detectadas por la medición basada en paneles, incluso con un panel de más de 100.000 espectadores. Por poner un ejemplo, en el primer trimestre de 2023 se emitieron 362.168 programas de televisión en abierto, por cable y sindicados, y en el 13,9% de ellos no había espectadores de entre 35 y 49 años en ninguno de nuestros paneles de televisión nacionales y locales.
Pero cuando utilizamos nuestra nueva metodología de Big Data + Panel para examinar esas mismas emisiones, sólo encontramos 458 sin espectadores P35-49, o el 0,1% de todas las emisiones de ese trimestre. El resto eran opciones perfectamente legítimas para la compra de medios, posiblemente con composiciones de audiencia únicas.
En otras palabras, nuestra medición mejorada puede eliminar prácticamente todos los casos de zero-rating para ese grupo de edad, con resultados similares en todos los demás objetivos de edad tradicionales: 99,1% para P35-49, 98,4% para P18-34 y 99,6% para P50-64.
Los compradores y vendedores de medios salen ganando: Los vendedores tienen más inventario publicitario que monetizar, y los compradores más opciones con audiencias nicho para llegar a sus objetivos.
Precisión: El error relativo medio desciende
Una parte clave del proceso de combinar big data y datos de panel es la aplicación de factores de calibración a cada programa para alinear la audiencia agregada con el panel a nivel de emisora/parte diaria/demo. Una vez modelados los datos demográficos y los espectadores, utilizamos los macrodatos para medirlos, y comparamos los resultados con los de nuestro panel para determinar los factores de calibración.
Esto tiene el efecto de suavizar los niveles de audiencia minuto a minuto y mejorar la precisión de las estimaciones de audiencia en comparación con una solución basada únicamente en paneles.
Hemos medido el rendimiento de este nuevo método de calibración Big Data + Panel frente a la moneda existente basada en paneles en el área de mercado designada (DMA) de Nueva York en mayo de 2023 y hemos descubierto que el error relativo medio para las estimaciones de audiencia en ese mercado disminuyó entre un 10% (para el daypart early fringe) y un 25% (para primetime y late fringe).
Una mayor precisión significa que los compradores y vendedores de medios pueden empezar a realizar transacciones con más confianza.
Estabilidad: La desviación típica disminuye
En ese mismo mercado y para el mismo mes de mayo de 2023, Nielsen examinó el impacto de la nueva moneda en la estabilidad de las estimaciones de audiencia de los informativos de las 6 de la mañana.
Se supone que lo mismo ocurre con los informativos locales, pero siempre ha sido difícil comprobarlo teniendo en cuenta el tamaño de algunos de nuestros paneles de televisión locales. Las cadenas locales se han esforzado por saber si las variaciones diarias de la audiencia son el resultado de fluctuaciones reales o un artefacto de la medición basada en paneles.
Observando detenidamente dos programas de noticias de las 6 de la mañana en la zona de Nueva York, descubrimos que la desviación estándar del tamaño de su audiencia a lo largo del mes era un 36% menor con la nueva moneda que con la moneda de sólo panel, ya que los macrodatos aportan estabilidad a las estimaciones al reducir el impacto de un único panel.
¿Cómo afectará a su negocio nuestra medición mejorada?
Se acabaron los "zero-ratings", mejor precisión y una estabilidad mucho mayor. ¿Qué más se puede pedir? Llevamos años perfeccionando nuestra nueva divisa de TV y ahora, como única solución acreditada de Big Data + Panel con granularidad a nivel de persona, el sector de los medios de comunicación puede operar con una medición precisa y fiable con total confianza. Creemos sinceramente que va a abrir un nuevo capítulo para la medición de la televisión y beneficiar a todas las partes interesadas.
Para obtener más información al respecto y evaluar su impacto en su empresa, póngase en contacto con nuestros expertos y descubra el poder de Big Data + medición de paneles.
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