สิ่งที่ต้องรู้: การรวมข้อมูลขนาดใหญ่และบุคลากรช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อมูลได้อย่างไร 

ในบทความ Need to Know ก่อนหน้านี้ เราได้ตรวจสอบ การซื้อสื่อทีวี และวิธีที่ต้องพัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการของระบบนิเวศทีวีที่แตกแขนงอย่างมากในปัจจุบัน สนามแข่งขันกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และผู้ซื้อต้องการเครื่องมือใหม่ๆ เพื่อทำความเข้าใจและเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย

ลำดับความสำคัญสูงสุดของอุตสาหกรรมคือการพัฒนาการวัดใหม่ที่สามารถรวมขนาดของข้อมูลขนาดใหญ่กับข้อมูลประชากรและความแม่นยำทางสถิติของการวัดแบบกลุ่มเพื่อสร้างคุณภาพข้อมูลที่ดีขึ้น

Nielsen ใช้เวลาหลายปีในการคิดค้นวิธีที่ดีที่สุดในการรวมแผงข้อมูลและข้อมูลขนาดใหญ่เข้าด้วยกัน พัฒนาความร่วมมือด้านข้อมูลกับผู้เล่นหลัก และทดสอบวิธีการใหม่ของเราอย่างละเอียดถี่ถ้วนร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในอุตสาหกรรม ต่อไปนี้คือผลการค้นพบสามประการที่ทำให้เราเชื่อมั่นว่าการผสมผสานอย่างกลมกลืนระหว่าง ข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลแผงข้อมูล นั้นเป็นอนาคตของการวัดผลทางโทรทัศน์

โดยมีข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับการปรับเทียบโดยกลุ่มบุคลากรมาตรฐานระดับทองของ Nielsen… 

1. คะแนนเรตติ้งศูนย์จะลดลงในเดโมหลัก (มาตราส่วน)
2. ค่าความผิดพลาดเฉลี่ยลดลง (ความแม่นยำ)
3. ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานลดลง (STABILITY)

มาทบทวนกันว่าเราหมายถึงอะไรด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ และแผงข้อมูลมีความเกี่ยวข้องอะไรกับมัน

ข้อมูลขนาดใหญ่และแผงข้อมูล: ดีกว่าเมื่อทำงานร่วมกัน 

ในด้านการวัดทีวี บิ๊กดาต้าหมายถึงข้อมูลเส้นทางกลับ (RPD) จากกล่องรับสัญญาณเคเบิลและดาวเทียม รวมถึงข้อมูลการจดจำเนื้อหาอัตโนมัติ (ACR) จากสมาร์ททีวีที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต บิ๊กดาต้ามีขนาดใหญ่แค่ไหน ด้วยความร่วมมือด้านข้อมูลเชิงกลยุทธ์กับบริษัทต่างๆ เช่น Comcast, DirecTV, Dish Network, Roku และ Vizio ทำให้ปัจจุบัน Nielsen สามารถเข้าถึงข้อมูลรายละเอียดจากอุปกรณ์ 75 ล้านเครื่อง (และ 45 ล้าน ครัวเรือน) ในสหรัฐอเมริกาเพียงประเทศเดียว

เป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ไม่ได้บันทึกการดูทีวีในระดับบุคคล แต่บันทึกได้เฉพาะในระดับอุปกรณ์เท่านั้น ทำให้ไม่สามารถระบุได้ว่ามีใครกำลังดูทีวีอยู่จริงหรือไม่ในขณะที่อุปกรณ์เปิดอยู่ หรือผู้ชมและผู้ชมร่วมอาจเป็นใครในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง ไม่ต้องพูดถึงครัวเรือนนับล้านครัวเรือนที่ไม่มีอุปกรณ์เหล่านี้เลย มีเพียงการสตรีม ดูทีวีผ่านระบบไร้สาย หรือมีพฤติกรรมการดูที่แตกต่างอย่างมากจากบ้านที่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

นั่นคือที่มาของแผงควบคุมระดับบุคคล เราได้ตรวจสอบแล้ว ว่าทำไมแผงควบคุมจึงยังคงมีความสำคัญ และควรใช้แผงควบคุมเหล่านี้เป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เพื่อ เอาชนะข้อจำกัดของข้อมูลขนาดใหญ่ได้ อย่างไร เราปฏิบัติตามคำแนะนำเหล่านั้นเพื่อพัฒนาสกุลเงินทีวีแห่งชาติและระดับท้องถิ่นใหม่สำหรับการซื้อและขายสื่อ

ตัวอย่างเช่น เมื่อเราวิเคราะห์ข้อมูล RPD หรือ ACR ที่ Nielsen ในปัจจุบัน เราก็สามารถระบุได้ว่าอุปกรณ์ใดเป็นส่วนหนึ่งของแผงควบคุมของเรา และเปรียบเทียบข้อมูลการปรับจูนในบ้านเหล่านั้นกับพฤติกรรมการรับชมของแต่ละบุคคลที่บันทึกโดยมิเตอร์ของเรา โดยการใช้แผงควบคุมของเราเป็นแหล่งข้อมูลจริง เราจึงได้พัฒนาวิธีการที่แข็งแกร่งเพื่อปรับเทียบข้อมูลขนาดใหญ่ กำหนดผู้ชมให้กับบุคคลที่เหมาะสม และคาดการณ์ผู้ชมโทรทัศน์ทั้งหมด ไม่ใช่แค่เฉพาะในกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่เท่านั้น

แนวทางนี้มีประโยชน์หลายประการ ต่อไปนี้คือสามข้อดีที่โดดเด่นในการวิเคราะห์ของเราจนถึงปัจจุบัน

ขนาด: คะแนนศูนย์จะลดลงในเดโมที่สำคัญ

เมื่อข้อมูลขนาดใหญ่ปรากฏขึ้นครั้งแรกในพื้นที่โทรทัศน์ ปฏิกิริยาตอบสนองทันทีจากอุตสาหกรรมคือ ข้อมูลดังกล่าวสามารถช่วยแก้ไขปัญหาที่น่าหนักใจที่สุดประการหนึ่งได้ นั่นก็คือ รายการ ที่ไม่ได้รับการจัดอันดับเป็นศูนย์

รายการโทรทัศน์หลายพันรายการมีผู้ชมน้อยเกินกว่าจะวัดผลได้จากการวัดผลแบบกลุ่ม แม้ว่าจะมีผู้ชมมากกว่า 100,000 คนก็ตาม ตัวอย่างเช่น มีการออกอากาศ 362,168 รายการในไตรมาสแรกของปี 2023 ทั้งทางโทรทัศน์ เคเบิล และทีวีแบบซินดิเคต และ 13.9% ของการออกอากาศเหล่านั้นไม่มีผู้ชมที่มีอายุระหว่าง 35 ถึง 49 ปีเลยในรายการโทรทัศน์ระดับประเทศและระดับท้องถิ่นของเรา 

แต่เมื่อเราใช้แนวทาง Big Data + Panel ใหม่ของเราในการตรวจสอบการถ่ายทอดสดเหล่านั้น เราพบว่ามีเพียง 458 รายการที่ไม่มีผู้ชมในกลุ่ม P35-49 เลย หรือคิดเป็น 0.1% ของการถ่ายทอดสดทั้งหมดในไตรมาสนั้น ส่วนที่เหลือเป็นตัวเลือกที่ถูกต้องสำหรับการซื้อสื่อ โดยอาจมีกลุ่มผู้ชมที่ไม่เหมือนกัน

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การวัดที่ปรับปรุงของเรานั้นสามารถ ขจัดกรณีการให้คะแนนเป็นศูนย์ได้แทบทั้งหมด สำหรับกลุ่มอายุนั้น โดยมีผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันในเป้าหมายอายุแบบดั้งเดิมอื่นๆ ทั้งหมด ได้แก่ 99.1% สำหรับ P35-49, 98.4% สำหรับ P18-34 และ 99.6% สำหรับ P50-64 

นี่คือสถานการณ์ที่ทั้งสองฝ่ายได้ประโยชน์ทั้งผู้ซื้อและผู้ขายสื่อ ผู้ขายจะมีสินค้าคงคลังโฆษณาเพื่อสร้างรายได้มากขึ้น และผู้ซื้อก็มีทางเลือกมากขึ้นด้วยกลุ่มเป้าหมายเฉพาะเพื่อเข้าถึงเป้าหมายของพวกเขา 

ความแม่นยำ: ค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดสัมพันธ์ลดลง

ส่วนสำคัญของกระบวนการผสมผสานข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลแผงข้อมูลคือการใช้ปัจจัยการปรับเทียบกับทุกโปรแกรมเพื่อให้ผู้ชมโดยรวมสอดคล้องกับแผงข้อมูลในระดับสถานี/ช่วงเวลา/การสาธิต เมื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลประชากรและผู้ชมแล้ว เราจะใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวัดตัวเอง และเปรียบเทียบผลลัพธ์กับผลลัพธ์จากสกุลเงินตามแผงข้อมูลของเราเพื่อแจ้งปัจจัยการปรับเทียบ

วิธีนี้มีผลในการปรับปรุงระดับผู้ฟังรายนาทีและปรับปรุงความแม่นยำของการประมาณค่าผู้ฟังเมื่อเทียบกับโซลูชั่นแบบแผงเพียงอย่างเดียว

เราได้วัดประสิทธิภาพของวิธีการสอบเทียบ Big Data + Panel ใหม่นี้เมื่อเทียบกับสกุลเงินที่ใช้ตามแผงข้อมูลที่มีอยู่ใน พื้นที่ตลาดที่กำหนด (DMA) ของ นิวยอร์กในเดือนพฤษภาคม 2023 และพบว่าข้อผิดพลาดสัมพันธ์โดยเฉลี่ยสำหรับการประมาณค่าผู้ชมในตลาดนั้นลดลงระหว่าง 10% (สำหรับช่วงเวลาช่วงต้น) และ 25% (สำหรับช่วงเวลาไพรม์ไทม์และช่วงปลาย)

ความแม่นยำที่สูงขึ้นหมายความว่าผู้ซื้อและผู้ขายสื่อสามารถเริ่มทำธุรกรรมด้วยความมั่นใจมากขึ้น

ความเสถียร: ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานลดลง

ในตลาดเดียวกันและในเดือนพฤษภาคม 2023 นีลเส็นได้ตรวจสอบผลกระทบของสกุลเงินใหม่ต่อเสถียรภาพของการประมาณค่าผู้ชมสำหรับรายการข่าว 6AM

รายการข่าวทางโทรทัศน์และเคเบิลระดับประเทศมักดึงดูดผู้ติดตามที่ภักดีได้ทุกวัน ซึ่งก็ควรจะเป็นเช่นเดียวกันกับรายการข่าวท้องถิ่น แต่การตรวจสอบมักเป็นเรื่องยากเสมอเมื่อพิจารณาจากขนาดของ ช่องทีวีท้องถิ่น บางช่อง สถานีท้องถิ่นพยายามทำความเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงขนาดผู้ชมในแต่ละวันเป็นผลจากความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงหรือเป็นผลจากการวัดตามช่องทีวี

เมื่อดูรายการข่าว 6.00 น. แยกกันสองรายการในพื้นที่นิวยอร์กอย่างใกล้ชิด พบว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของขนาดผู้ชมในช่วงเดือนนั้นลดลง 36% ด้วยสกุลเงินใหม่นี้ เมื่อเทียบกับสกุลเงินที่ใช้เฉพาะแผงข่าวเท่านั้น เนื่องจากข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้การประมาณการมีความเสถียรมากขึ้น โดยลดผลกระทบของช่องข่าวเพียงช่องเดียว 

การวัดผลที่ได้รับการปรับปรุงของเราจะส่งผลต่อธุรกิจของคุณอย่างไร 

ไม่มีการจัดอันดับเป็นศูนย์อีกต่อไป ความแม่นยำที่ดีขึ้น และความเสถียรที่ได้รับการปรับปรุงมากขึ้น มีอะไรจะไม่ชอบ? เราได้ปรับปรุงสกุลเงินทีวีใหม่ของเรามาหลายปีแล้ว และตอนนี้ในฐานะโซลูชัน Big Data + Panel ที่ได้รับการรับรองเพียงตัวเดียวที่มีรายละเอียดในระดับบุคคล อุตสาหกรรมสื่อจึงสามารถซื้อขายบนการวัดที่แม่นยำและเชื่อถือได้ด้วยความมั่นใจ เราเชื่ออย่างจริงใจว่าสิ่งนี้จะเปิดบทใหม่สำหรับ การวัดทีวี และเป็นประโยชน์ต่อผู้ถือผลประโยชน์ทุกราย

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้และประเมินผลกระทบต่อธุรกิจของคุณ โปรดติดต่อผู้เชี่ยวชาญของเราและ ค้นพบพลังของการวัดผลแบบ Big Data + Panel