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大屏營銷背后的數(shù)據(jù)建設,難題不少!-速遞

時間: 2023-05-09 11:49:04 來源: 晴天

在智能大屏發(fā)展中,數(shù)據(jù)研究是一個關鍵命題。尤其是對如今的廣告業(yè)務而言,在廣告主預算減少、效果廣告越發(fā)受關注的背景下,進一步凸顯了數(shù)據(jù)的重要性。


(資料圖片)

目前無論是電視大屏廠商,還是服務商、應用方等等都在強調廣告的精準投放、品效合一,但實際上其背后需要的數(shù)據(jù)技術研究仍面臨諸多挑戰(zhàn),對效果廣告發(fā)展產(chǎn)生影響。

數(shù)據(jù)TA研究

與移動端相比,電視大屏一個很重要的特征是:家庭環(huán)境內(nèi)共享收視?!?023年中國家庭大屏白皮書》顯示,智能電視平均多人觀看場景占比74.1%,3個人以上一起觀看的使用場景為 58.4%。

全家聚在一起的家庭時刻,容易增強品牌在家庭層面的信任感,最終影響其消費和轉化,但同時這也意味著電視大屏收視行為的背后通常是多人收視場景,為精準受眾分析、TA研究帶來復雜性。

目前一些運營商通過打標簽的方式判斷終端背后的收視人群,但由此得到的數(shù)據(jù)往往做到的是“千機千面”,而非“千人千面”。此外觀眾不斷變化的收視行為將導致標簽的疊加,造成標簽數(shù)據(jù)缺乏穩(wěn)定性。

另外在電視大屏端,一個比較主流的傳統(tǒng)研究方式是樣本模型研究然后推及。簡單來講就是選取一定數(shù)量的家庭(這些家庭構成符合目前的地區(qū)家庭構成的比例),了解其家庭結構和收視習慣,然后以這一模型來判定屏前人的收視表現(xiàn)。但這背后的本質是借助人工調查數(shù)據(jù)去支持算法,觸達效率和效果自然不夠準確。

行業(yè)一線數(shù)據(jù)研究人員對流媒體網(wǎng)表示,樣本模型研究方法能用較低的成本獲得TA數(shù)據(jù)研究,但顯然也有著明確的局限性,這并不是一個動態(tài)的觀察方法,不能完全真實反應屏前人的數(shù)量。

后鏈路數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)研究鏈路很長,包括數(shù)據(jù)采集、清洗、分析以及反饋等等。而對于電視大屏而言,除了分析環(huán)節(jié)TA研究的復雜,在數(shù)據(jù)效果反饋層面也面臨很高的壁壘。

具體來看,在廣告投放方面,用戶在電視大屏被種草后,往往需要自行跳轉其他渠道購買,從廣告呈現(xiàn)到產(chǎn)生購買這一過程是割裂的,導致電視大屏無法直接就后續(xù)用戶行為展開數(shù)據(jù)分析研究,也就是經(jīng)常被提到的缺失后鏈路分析,導致很難進行營銷歸因和效果評估。

而即便目前OTT內(nèi)容與電商可以接軌,但背后大部分情況下也會涉及到橫跨多個渠道、平臺及設備。這就需要借助一定的ID連通或是一定維度來計算或擬合,最終完成效果分析。

數(shù)據(jù)割裂

電視大屏有不同的運營主體,從OTT業(yè)務來看,有電視廠商、內(nèi)容服務商、應用方等等,并且不同產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)中還有很多企業(yè),這就導致數(shù)據(jù)掌握在不同企業(yè)手中,此外,電視大屏還存在不同信源,導致數(shù)據(jù)的進一步割裂。

更進一步看,如今媒介形態(tài)越發(fā)多樣,用戶接觸媒介的時間也愈發(fā)碎片化,進而導致數(shù)據(jù)的粉塵化,目前各個互聯(lián)網(wǎng)平臺依賴自身的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,而各生態(tài)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品就造成了“圍墻花園”,數(shù)據(jù)間的鏈接中斷,加深數(shù)據(jù)孤島化趨勢。

對于數(shù)據(jù)的分散、割裂問題,將導致消費者標簽不全面,消費者決策路徑不完整,將直接影響廣告投放和效果,導致不同平臺的商品數(shù)據(jù)無法流轉和查詢,影響監(jiān)測方和廣告主合理歸因、跨屏控制投放頻次以及衡量項目的ROI。勾正科技CCO閻誠江向流媒體網(wǎng)表示,數(shù)據(jù)的孤島化趨勢,測量評估不同源,使得無法有效的統(tǒng)籌一個綜合廣告投入的效果,只能單點局部優(yōu)化某一類媒體的投資效益。閻誠江以更直觀的表述講道,同樣一部電視劇,在直播衛(wèi)視頻道的表現(xiàn)是1.2%的收視率,在點播平臺的大屏端覆蓋了2000萬家庭,請問哪個平臺的表現(xiàn)更好一些。當然,其中還牽涉到城市分布,收視時長,頻次及觀眾構成等眾多參數(shù)。

在這一問題下,同源研究是一個重要的,甚至是最重要的概念,需要對同一樣本組在不同媒介上的使用行為進行測量得到數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)安全

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責任編輯:QL0009

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