แผงข้อมูลและข้อมูลที่สร้างขึ้นถือเป็นมาตรฐานระดับทองของอุตสาหกรรมการวิจัยมาเกือบศตวรรษแล้ว และยังคงเป็นเครื่องมือที่แม่นยำที่สุดในการวัดผลกลุ่มผู้ชมสื่อ
ติดตามขณะที่เราแบ่งข้อมูลแผงออกเป็นส่วนๆ: คืออะไร เหตุใดจึงสำคัญ และจะมุ่งหน้าไปทางไหน
แผงคืออะไรกันแน่?
ในการวิจัยสื่อ กลุ่มตัวอย่างเป็นเพียงกลุ่มครัวเรือนหรือบุคคลที่ตกลงที่จะแบ่งปันรายละเอียดส่วนบุคคลและมีส่วนร่วมในการศึกษาวิจัยตามปกติหรือการวัดผลอย่างต่อเนื่องของการใช้สื่อของพวกเขาเป็นระยะเวลาที่กำหนด
แต่แผงโซลาร์เซลล์ก็ไม่ได้เหมือนกันทั้งหมด มีสองประเภทหลักๆ ได้แก่:
แผงความน่าจะเป็น
ผู้เข้าร่วมในคณะกรรมการความน่าจะเป็นจะถูกเลือกให้เป็นตัวแทนของประชากรกลุ่มหนึ่งอย่างซื่อสัตย์ (เช่น ผู้ชมโทรทัศน์ระดับประเทศหรือตลาดวิทยุในท้องถิ่น) บริษัทวิจัยจะดูแลกระบวนการคัดเลือกและรักษาความสมบูรณ์ทางสถิติของคณะกรรมการไว้ตลอดเวลา ซึ่งหมายถึงการคัดเลือกผู้เข้าร่วมในคณะกรรมการ การลงทะเบียนอุปกรณ์ใหม่โดยไม่ชักช้า การคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงของขนาดและองค์ประกอบของครัวเรือน และการตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลสะท้อนถึงสิ่งที่ผู้คนกำลังทำอย่างถูกต้อง คณะกรรมการด้านโทรทัศน์และเสียงของ Nielsen เป็นคณะกรรมการความน่าจะเป็น
แผงการเลือกเข้า (ความสะดวก)
ผู้เข้าร่วมในคณะกรรมการคัดเลือกเข้าร่วมจะสมัครใจโดยตอบรับคำเชิญทั่วไปจากบริษัทวิจัย เนื่องจากมีเพียงคนบางประเภทเท่านั้นที่อาจตอบรับคำเชิญนั้น คณะกรรมการคัดเลือกเข้าร่วมจึงไม่สามารถเป็นตัวแทนของประชากรกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งได้ อย่างไรก็ตาม คณะกรรมการคัดเลือกเข้าร่วมมีประโยชน์อย่างยิ่งในการวัดผลผู้ฟัง คณะกรรมการคัดเลือกเข้าร่วมมีประโยชน์ในการทำความเข้าใจอคติในการระบุตัวตน ซึ่งใช้เป็นข้อมูลอินพุตในการปรับเทียบเพื่อปรับแต่งแบบจำลอง และสามารถตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลของบุคคลที่สามจากพันธมิตรด้านข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ที่ Nielsen คณะกรรมการคัดเลือกเข้าร่วมไม่ได้รับการวัดผลอย่างแข็งขันเสมอไป แต่เราใช้คณะกรรมการคัดเลือกเข้าร่วมขนาดใหญ่ของเราเพื่อตรวจสอบบันทึกของบุคคลที่สามจากพันธมิตรด้านข้อมูลขนาดใหญ่
ข้อมูลแผงความน่าจะเป็นที่รวมกับข้อมูลสำมะโนประชากรที่แสดงถึงรายได้ อายุ และองค์ประกอบของครัวเรือน ช่วยให้คุณทราบข้อมูลที่แม่นยำทางสถิติว่า ใคร กำลังบริโภคสื่อ
เมื่อรวมกันแล้ว แผงความน่าจะเป็นและแผงการเลือกเข้าสามารถส่งมอบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการบริโภคสื่อโดยตรง ปรับเทียบและลบอคติจากข้อมูลระดับสำมะโน และให้แน่ใจว่าได้ดูการมีส่วนร่วมของผู้ชมในอุปกรณ์ต่างๆ ได้อย่างแม่นยำที่สุด
ผู้ร่วมเสวนาจะลงทะเบียนเรียนอะไรบ้าง?
คณะผู้เชี่ยวชาญบางคณะต้องการการมีส่วนร่วมแบบมีส่วนร่วมมากกว่าแบบมีส่วนร่วมแบบมีส่วนร่วม คณะผู้เชี่ยวชาญอาจได้รับการขอให้กรอกแบบสำรวจเป็นประจำ กดปุ่มเพื่อยืนยันว่ากำลังดูทีวีอยู่ หรือสวมอุปกรณ์เพื่อบันทึกกิจกรรมนอกบ้าน เช่น ฟังวิทยุในรถหรือดูรายการกีฬาที่บาร์ คณะผู้เชี่ยวชาญบางคณะไม่ต้องการการผูกมัดใดๆ นอกจากการอนุญาตให้บริษัทวิจัยติดตั้งฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์ (ที่เรียกว่า "มิเตอร์") เพื่อบันทึกการใช้สื่อเบื้องหลัง เช่น รายการทีวีที่กำลังดู หรือพ็อดคาสต์ เว็บไซต์ หรือแอปที่กำลังใช้งาน
การมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันนั้นจำเป็นต่อการเก็บรวบรวมข้อมูลในระดับบุคคลที่แม่นยำที่สุดและเพิ่มมูลค่าของข้อมูลให้สูงสุดเมื่อเทียบกับการวัดผลอัตโนมัติ บริษัทวิจัยที่จริงจังจึงลงทุนอย่างหนักในประสบการณ์ของคณะผู้เชี่ยวชาญเพื่อลดความขัดแย้งในทุกขั้นตอน เพื่อให้ความร่วมมืออยู่ในระดับสูง ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาคุณภาพของข้อมูลให้อยู่ในระดับสูง
ที่ Nielsen เรามีแผงสี่ประเภทที่แตกต่างกัน:
• ทีวี — แผงความน่าจะเป็นที่วัดว่าใคร อะไร อย่างไร และที่ไหนของผู้ชมทีวีและการสตรีม
• เสียง — แผงความน่าจะเป็นที่วัดการบริโภคเสียงในบ้านและนอกบ้านในระดับท้องถิ่นและระดับประเทศ และประกอบด้วยทั้งตลาดที่มีการวัดและแบบรายวัน
• ดิจิทัล — ขึ้นอยู่กับตลาด ความน่าจะเป็นที่วัดได้และ/หรือแผงการเลือกเข้าที่วัดการแสดงโฆษณาและเนื้อหาสำหรับคอมพิวเตอร์ มือถือ และข้ามแพลตฟอร์ม
• ผู้เข้าร่วม — คณะผู้เข้าร่วมที่ลงทะเบียนและไม่ได้วัดผลแบบเลือกเข้าร่วม เพื่อปรับปรุงทรัพยากรคณะผู้เข้าร่วมที่วัดผลด้วยคุณลักษณะ เช่น การสอบเทียบข้อมูลขนาดใหญ่และการตรวจสอบตัวตน
แผงสื่อมีการใช้งานอย่างไร?
ในขณะที่บริษัทวิจัยที่มองหาแนวโน้มของผู้บริโภคหรือหน่วยงานภาครัฐที่ต้องการติดตามพฤติกรรมการบริโภคของประชากรอาจใช้ข้อมูลแผงข้อมูล แต่บริษัทสื่อ แบรนด์ และผู้โฆษณามักใช้ข้อมูลแผงข้อมูลสื่อเพื่อทำความเข้าใจผู้ชมเนื้อหา การเข้าถึง และความถี่ของแคมเปญโฆษณา
สำหรับเครือข่าย ผู้เผยแพร่ และผู้ขายสื่ออื่นๆ ข้อมูลกลุ่มจะช่วยให้พวกเขาทราบขนาด นิสัย และแนวโน้มของกลุ่มเป้าหมาย ซึ่งข้อมูลดังกล่าวจะนำไปใช้ในการกำหนดกลยุทธ์การเขียนโปรแกรม การกำหนดราคา และการจัดจำหน่ายเนื้อหา
สำหรับแบรนด์ ผู้โฆษณา และผู้ซื้อสื่ออื่นๆ จะใช้ข้อมูลกลุ่มเพื่อทำความเข้าใจว่าใครบ้างที่ได้เห็นโฆษณาของพวกเขา แพลตฟอร์มใดที่กลุ่มเป้าหมายของพวกเขาชอบ และคาดการณ์ว่าพฤติกรรมเหล่านี้อาจเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป
แผงข้อมูลจะล้าสมัยในยุคข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?
คุณอาจกำลังคิดว่า: เราจำเป็นต้องมีแผงควบคุมหรือไม่ ในเมื่อเรามีข้อมูลขนาดใหญ่จากกล่องรับสัญญาณทีวี สมาร์ททีวี แพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง ช่องทางโซเชียลมีเดีย เครือข่ายสื่อค้าปลีก และทุกสิ่งทุกอย่างระหว่างนั้น?
นั่นเป็นความเข้าใจผิดที่แพร่หลาย
ประการแรก ข้อมูลขนาดใหญ่ (เช่น ข้อมูลการจดจำเนื้อหาอัตโนมัติ (ACR) จากสมาร์ททีวี) สามารถบอกเราได้ว่ามีอะไรกำลังเล่นบนหน้าจอ แต่ไม่สามารถบอกได้ว่าใครกำลังรับชมอยู่ หรือมีเพื่อนและครอบครัวกี่คนที่นั่งอยู่บนโซฟาและรับชมอยู่ด้วย ในความเป็นจริงแล้ว ไม่สามารถบอกได้จากข้อมูลขนาดใหญ่เพียงอย่างเดียวว่ารายการหรือภาพยนตร์กำลังฉายให้ห้องว่างๆ ดู ไม่มีใครอยากจ่ายเงินเพื่อซื้อสื่อโดยไม่มีผู้ชม
ยิ่งไปกว่านั้น ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้เป็นตัวแทนของผู้ชมสื่อทั้งหมด วิธีเดียวที่จะทำได้คือทุกคนจะต้องใช้เทคโนโลยีเดียวกันและสามารถเข้าถึงเนื้อหาเดียวกันได้ บริษัทเคเบิลทีวีอาจมีสมาชิกหลายสิบล้านคน แต่ผู้ชมเหล่านั้นไม่ได้จ่ายเงินสำหรับช่องเดียวกันหรือรับชมรายการเดียวกัน
หากไม่มีความสามารถในการระบุกลุ่มเป้าหมายที่แท้จริง จากนั้นจึงระบุและแสดงโปรไฟล์ประชากรของผู้ชม บริษัทวิจัยที่พึ่งพาข้อมูลขนาดใหญ่เพียงอย่างเดียวก็ไม่สามารถคัดกรองกลุ่มเป้าหมายที่ซ้ำซ้อนในแพลตฟอร์ม อุปกรณ์ และบริการต่างๆ และนำเรื่องราวทั้งหมดมารวมกันได้
คุณจะได้รับสิ่งที่ดีที่สุดจากทั้งสองโลกได้อย่างไร
หากจะให้ชัดเจน อคติที่เกิดจากปัญหาการสุ่มตัวอย่างหรือการไม่ตอบแบบสอบถามสามารถทำให้กลุ่มตัวอย่างที่มีความน่าจะเป็นเสียหายได้เช่นเดียวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ด้วยขนาดที่เหมาะสม ความใส่ใจในรายละเอียดที่เหมาะสม และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสถิติ กลุ่มตัวอย่างที่ดำเนินการอย่างดียังคงเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการแสดงประชากรทั่วไปและให้การประมาณการที่เชื่อถือได้ขององค์ประกอบของผู้ชมในระบบนิเวศสื่อที่หลากหลายอย่างเหลือเชื่อในปัจจุบัน
แล้วข้อมูลขนาดใหญ่จะไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิงหรือไม่? แน่นอนว่าไม่! ขนาดของข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้สามารถวิเคราะห์การใช้งานสื่อได้อย่างละเอียด และด้วยการปรับเทียบที่เหมาะสมและการสร้างแบบจำลองตามบุคคล ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าสำหรับการเขียนโปรแกรมแบบหางยาวและกลุ่มเป้าหมายที่เข้าถึงได้ยาก
องค์กรต่างๆ จำนวนมาก รวมถึง สหพันธ์ผู้โฆษณาโลก เชื่อในปัจจุบันว่าการผสมผสานระหว่างกลุ่มตัวอย่างและข้อมูลขนาดใหญ่คืออนาคตที่แท้จริงของการวัดผลกลุ่มเป้าหมาย และบริษัทวิจัยหลายแห่งกำลังทำงานอย่างหนักในการพัฒนาขีดความสามารถเหล่านี้
Need to Know ของ Nielsen ทบทวนพื้นฐานของการวัดผลผู้ชมและไขข้อข้องใจเกี่ยวกับหัวข้อที่ร้อนแรงที่สุดในอุตสาหกรรมสื่อ อ่านบทความทั้งหมด ได้ที่ นี่
บันทึก
1. ตัวอย่างที่โดดเด่นสองตัวอย่างในช่วงแรกคือ National Consumer Panel ซึ่งเปิดตัวโดย Samuel Barton ในปี 1942 ภายใต้แผนริเริ่ม Office of Price Administration ของ Roosevelt เพื่อวัดการบริโภคสินค้าที่จำกัดของครัวเรือนในช่วงสงครามโลกครั้งที่ 2 และแผงที่อยู่เบื้องหลัง Nielsen Radio Index ซึ่งเปิดตัวในปีเดียวกันโดย Arthur C. Nielsen เพื่อบันทึกกิจกรรมการเปิด/ปิดวิทยุและการปรับช่องสัญญาณ โดยใช้เครื่องมือกลอัจฉริยะที่พัฒนาขึ้นเป็นครั้งแรกที่ MIT นั่นก็คือ Audimeter
