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함께하면 더 좋습니다: 패널 + 빅 데이터 세트는 소비자에 대한 전례 없는 통찰력을 제공합니다.

3분 읽기 | 2021년 10월

미디어 환경 전반에 걸쳐 선택의 폭이 오늘날처럼 풍부했던 적은 없었으며, 소비자들은 자신에게 가장 매력적인 플랫폼과 채널에 적극적으로 참여하고 있습니다. 선택의 폭이 넓어짐에 따라 광고주, 퍼블리셔 및 대행사가 소비가 발생하는 위치에 관계없이 참여를 유도하고, 참여를 유도하고, 측정하려고 한다는 점을 감안할 때 정확한 측정에 대한 업계의 필요성이 증폭됩니다.

중요한 것은 소비자가 이러한 선택의 혜택 속에서 중심에 남아 있다는 것이며, 이는 전체적이고 포괄적인 청중 측정의 필요성을 높입니다. 업계의 진화하는 플랫폼과 채널이 도입한 무수히 많은 새로운 데이터 소스를 설명해야 하는 측정. 그러나 이러한 데이터 소스는 미국 인구를 실제로 대표할 수 없기 때문에 그 자체로는 잠재고객을 정확하게 측정할 수 없습니다.

실제 청중을 측정하려면 실제 사람이 필요합니다.

수년 동안 Nielsen의 패널은 텔레비전 측정의 황금 표준이었으며 셋톱 박스와 스마트 TV의 빅 데이터만으로는 밝힐 수 없는 TV 시청자에 대한 중요한 통찰력을 제공하는 데 필수적입니다. 그러나 이러한 빅 데이터 세트에는 엄청난 가치가 있습니다. 기존 패널이 제공할 수 있는 것보다 기하급수적으로 더 큰 청중 규모를 제공하지만 특정 청중 정보가 부족합니다. 총체적이고 대표성을 가지려면 측정이 패널 데이터와 함께 빅 데이터를 활용해야 합니다.

중요한 것은 셋톱 박스와 스마트 TV 데이터가 측정용으로 설계되지 않았다는 것입니다. 예를 들어, 케이블 또는 위성 박스의 RPD(Return Path Data)는 TV가 켜져 있고 채널이 변경된 시점을 알려줄 수 있지만 방에 누가 있는지 또는 화면의 내용을 제어하고 있는지는 알 수 없습니다. 스마트 TV가 제공하는 자동 콘텐츠 인식(ACR) 데이터도 마찬가지입니다. 예를 들어, RPD에 대한 Nielsen 분석에 따르면 아무도 시청하지 않을 때 TV가 켜져 있는 시간을 보정하지 않으면 공급자에 따라 튜닝 시간이 145%에서 260%까지 과대 계산됩니다.

측정의 단점은 차치하고라도, 빅 데이터는 큰 장점이 있으며, 특히 장치 및 플랫폼 사용이 증가함에 따라 청중 측정의 미래에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 빅 데이터의 규모와 규모가 커지는 것은 타의 추종을 불허하지만, 실제 청중에 대한 전체적이고 정확한 통찰력을 보장하기 위해서는 대표적인 개인 수준의 데이터를 기반으로 해야 합니다. 예를 들어, 최근 Nielsen 분석에 따르면 황금 시간대 프로그램의 RPD 측정은 미국 전체 노출수를 69% 과장한 것으로 나타났습니다. 동일한 분석에서 ACR 데이터는 노출수를 12% 과소평가한 것으로 나타났습니다.

Nielsen의 전국 대표 패널은 전체 TV 사용량의 1/4 이상을 차지할 정도로 성장한 스트리밍의 성장을 측정하는 데에도 중요합니다. 스트리밍은 소비자에게 끝없는 콘텐츠 선택권을 제공하는 반면, 빅 데이터는 청중과 참여를 완전히 설명할 수 있는 능력이 부족합니다. 빅 데이터는 Roku 장치 및 Amazon Fire Sticks와 같은 OTT(Over-The-Top) 스트리밍 장치를 설명할 수 없으며 많은 스트리밍 응용 프로그램은 앱을 사용하는 동안 ACR 데이터 전송을 차단합니다. 주요 OEM 및 패널 데이터와의 파트너십이 가장 중요해지며, 특히 새로운 플랫폼과 채널이 시장에 진입할 때 더욱 그렇습니다.

실제 잠재고객에 대한 인사이트를 얻으려면 실제 사람들의 데이터, 즉 다른 소스와 함께 사용하여 표본 크기를 크게 늘릴 수 있는 데이터가 필요합니다. 패널을 통해 데이터 품질 문제를 식별하고 수정할 수 있는 Nielsen의 능력은 빅 데이터가 청중 측정에 사용하기에 안정적이고 신뢰할 수 있으며 일관성이 있음을 보장합니다. 빅데이터가 개인 수준 측정으로 보정될 때 업계는 셋톱박스 RPD 및 스마트 TV ACR 데이터의 잠재력을 최대한 실현할 수 있습니다.