Dans un précédent article de Need to Know, nous avons examiné l'achat de médias télévisés et la manière dont il doit évoluer pour répondre aux exigences de l'écosystème télévisuel très fragmenté d'aujourd'hui. Les règles du jeu évoluent rapidement et les acheteurs ont besoin de nouveaux outils pour comprendre et atteindre leurs publics cibles.
L'une des principales priorités du secteur a été le développement d'une nouvelle mesure qui pourrait combiner l'échelle du big data avec la démographie et la précision statistique de la mesure basée sur un panel afin de générer des données de meilleure qualité.
Nielsen a passé des années à trouver la meilleure façon de combiner les panels et le big data, à développer des partenariats de données avec des acteurs clés et à tester minutieusement notre nouvelle méthodologie en collaboration avec les acteurs de l'industrie. Voici trois résultats qui nous ont convaincus que la combinaison harmonieuse du big data et des données des panels était bel et bien l'avenir de la mesure de la télévision.
Avec des données calibrées par les panels de Nielsen...
- Les notes zéro sont réduites dans les principales catégories démographiques (SCALE)
- L'erreur relative moyenne diminue (ACCURACY)
- L'écart-type diminue (STABILITÉ)
Voyons ce que nous entendons par "big data" et ce que les panels ont à voir avec cela.
Big data et panels : Mieux ensemble
Dans le domaine de la mesure de la télévision, le big data fait référence aux données de retour (RPD) provenant des décodeurs câble et satellite, ainsi qu'aux données de reconnaissance automatique de contenu (ACR) provenant des téléviseurs intelligents connectés à l'internet. Quelle est l'ampleur du big data ? Grâce à des partenariats stratégiques avec des sociétés comme Comcast, DirecTV, Dish Network, Roku et Vizio, Nielsen a actuellement accès à des données granulaires provenant de 75 millions d'appareils (et 45 millions de foyers) rien qu'aux États-Unis.
Il s'agit d'un vaste ensemble de données, mais il ne permet pas de saisir l'écoute de la télévision au niveau individuel, mais seulement au niveau de l'appareil. Il est donc impossible de déterminer si quelqu'un regarde effectivement la télévision lorsque l'appareil est allumé ou qui sont les téléspectateurs et les co-spectateurs à un moment donné. Sans parler des millions de foyers qui ne possèdent aucun de ces appareils, qui ne font que regarder la télévision en continu, qui regardent la télévision par voie hertzienne ou qui ont des habitudes télévisuelles très différentes de celles des foyers "big data".
C'est là qu'interviennent les panels de personnes. Nous avons examiné les raisons pour lesquelles les panels sont encore importants et comment ils devraient être utilisés comme source de vérité pour surmonter les limites du big data. Nous avons suivi ces recommandations pour développer la nouvelle monnaie de la télévision nationale et locale pour l'achat et la vente de médias.
Par exemple, lorsque nous analysons les données RPD ou ACR chez Nielsen aujourd'hui, nous sommes en mesure d'identifier les appareils qui font partie de nos panels et de comparer les données de réglage dans ces foyers au comportement d'écoute individuel capturé par nos compteurs. En utilisant nos panels comme source de vérité, nous avons développé des méthodes robustes pour calibrer les big data, attribuer l'audience aux bons individus et projeter des estimations d'audience à l'ensemble de la population TV, et pas seulement à ceux qui font partie de l'ensemble de données big data.
Cette approche présente de nombreux avantages. En voici trois qui ressortent de nos analyses à ce jour.
Échelle : Les notes zéro sont réduites dans les principales catégories démographiques
Lorsque le big data est apparu pour la première fois dans l'espace télévisuel, la réaction immédiate de l'industrie a été de penser qu'il pourrait aider à résoudre l'un de ses problèmes les plus épineux : les programmes détaxés.
Des milliers d'émissions de télévision ont des audiences trop faibles pour être détectées par des mesures basées sur des panels, même avec un panel de plus de 100 000 téléspectateurs. Pour vous donner un exemple, il y a eu 362 168 diffusions au cours du premier trimestre 2023 sur la télévision, le câble et la télévision syndiquée, et 13,9 % de ces diffusions n'ont montré aucun téléspectateur âgé de 35 à 49 ans dans l'un de nos panels nationaux et locaux.
Mais lorsque nous avons utilisé notre nouvelle méthodologie Big Data + Panel pour examiner ces mêmes émissions, nous n'en avons trouvé que 458 sans aucun téléspectateur P35-49, soit 0,1 % de toutes les émissions de ce trimestre. Les autres étaient des options parfaitement légitimes pour l'achat de médias, éventuellement avec des compositions d'audience uniques.
En d'autres termes, notre mesure améliorée peut éliminer pratiquement tous les cas de détaxation pour ce groupe d'âge, avec des résultats similaires pour toutes les autres cibles d'âge traditionnelles : 99,1 % pour les P35-49, 98,4 % pour les P18-34 et 99,6 % pour les P50-64.
Les acheteurs et les vendeurs de médias y trouvent leur compte : Les vendeurs ont plus d'inventaire publicitaire à monétiser et les acheteurs ont plus d'options avec des audiences de niche pour atteindre leurs cibles.
Précision : Baisse de l'erreur relative moyenne
Un élément clé du processus de fusion des big data et des données de panel est l'application de facteurs de calibrage à chaque programme afin d'aligner l'audience globale sur le panel au niveau de la station/du jour/de la démo. Une fois que les données démographiques et les téléspectateurs ont été modélisés, nous utilisons les big data pour nous mesurer et nous comparons les résultats à ceux de notre panel afin de déterminer les facteurs d'étalonnage.
Cela a pour effet de lisser les niveaux d'audience minute par minute et d'améliorer la précision des estimations d'audience par rapport à une solution basée uniquement sur le panel.
Nous avons mesuré les performances de cette nouvelle méthode d'étalonnage Big Data + Panel par rapport aux données existantes basées sur les panels dans la zone de marché désignée (DMA) de New York en mai 2023 et nous avons constaté que l'erreur relative moyenne pour les estimations d'audience sur ce marché diminuait de 10 % (pour la partie du jour située en début de soirée) à 25 % (pour les heures de grande écoute et la partie tardive de la soirée).
Une meilleure précision signifie que les acheteurs et les vendeurs de médias peuvent commencer à effectuer des transactions avec plus de confiance.
Stabilité : L'écart-type diminue
Sur ce même marché et pour le même mois de mai 2023, Nielsen a examiné l'impact de la nouvelle monnaie sur la stabilité des estimations d'audience pour les journaux télévisés de 6 heures du matin.
Les programmes d'information nationaux diffusés par la télévision et le câble ont tendance à attirer des fidèles jour après jour ; la même chose est censée être vraie pour les programmes d'information locaux, mais il a toujours été difficile de le vérifier compte tenu de la taille de certains de nos panels de télévision locale. Les stations locales se sont efforcées de comprendre si les variations quotidiennes de l'audience étaient le résultat de fluctuations réelles ou un artefact de la mesure basée sur les panels.
En examinant de près deux émissions d'information distinctes diffusées à 6 heures du matin dans la région de New York, nous avons constaté que l'écart type de leur audience au cours du mois était inférieur de 36 % avec la nouvelle monnaie qu'avec la monnaie basée sur les panels uniquement, car le big data apporte de la stabilité aux estimations en réduisant l'impact d'un seul panel.
Quel sera l'impact de nos mesures améliorées sur votre entreprise ?
Plus de zéro, une meilleure précision et une stabilité nettement améliorée. Qu'est-ce qui n'est pas appréciable ? Cela fait des années que nous affinons notre nouvelle monnaie TV et maintenant, en tant que seule solution accréditée, Big Data + Panel avec une granularité au niveau des personnes, l'industrie des médias peut faire du commerce sur des mesures précises et fiables en toute confiance. Nous pensons sincèrement que cela va ouvrir un nouveau chapitre pour la mesure de la télévision et bénéficier à toutes les parties prenantes.
Pour en savoir plus et évaluer son impact sur votre entreprise, contactez nos experts et découvrez la puissance du Big Data + la mesure du panel.
Need to Know de Nielsen passe en revue les principes fondamentaux de la mesure d'audience et démystifie les sujets les plus brûlants de l'industrie des médias. Lisez chaque article ici.
