跨屏数据监测-我们要做什么?

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译者:曾翠文

经过数据的可视化以及被数据欺骗之后,我们的数据指标现在最大的问题是什么?你是不是在疑问:数据指标还有问题吗?那就让我简单的和你说一说。

在我看来,如果数据要在数据可视化和数据欺诈阶段经历很长一段时间,目前亟需解决的问题是面对买家、卖家和研究人员在数字世界跨平台和多屏的数据监测。简而言之:TV和数字化监测的融合问题,融合包括TV、电脑、手机、平板、传统电视和OTT(应用服务)。

让我们来想一想:

“掐线”现象(从有线电视服务转向低成本的无线电视服务和网络视频服务-OTT)是目前的现状,大部分人可能预估这个值在4%-8%之间,这个数值看起来不多。但是在2004年,电话的掐线(家庭为单位进行计算)是4%,现在这个比例是44%。电视掐线在未来10年内可能到不了44%,但也不会用太久的时间的。

在数字世界有其自有的电视媒体广告预售会,由传统电视和数字视频提供商出席参加Newsfronts,为提供广告商短期和长期的广告合作方案。这些合作方案中广告位会涉及到大量不同的屏幕类型。

对于新一代,“电视(TV)”有了新的释义。前两天我问我10岁的女儿在干嘛,她在房间回答我说:”我在看电视“。我走过去看,她正用着iPad在Netflix看电视。

当数据监测服务研究力图为新的多屏浏览世界建立跨平台解决方案,首先要明白的是:我们想从跨平台多屏的监测中得到哪些数据指标。以下是我的一些建议:

跨屏排重:跨平台多屏用户的唯一识别,对同一用户在不同平台的行为进行连接,不做重复访问的计算。跨屏排重是所有跨平台监测系统的首要目标:无论是通过单一渠道的数据资源收集、融合,或其他形式的跨数据集整合。跨屏排重是是其他数据监测成为可能的核心、关键(不进行跨屏排重,你没有办法获得访问量和访问频率数据)。因为各平台通常都有他们自己的数据监测方案,解决跨平台的重复数据问题能够建立跨平台监测解决方案。

报告粒度:数据系统报告在保障足健壮性的情况下能定义多小粒度的媒介受众?多小的粒度以及多少实体能够体现在报告中。(关于小和多,在长尾理论中我们已经有足够的认知了)一旦你把TV、手机和电脑进行整合监测,也就意味着需要跨越传统电视频道、OTT、Web网络、手机Web网络和各类应用程序进行TV网络和程序的数据监测。在应对这种跨平台的数据粒度级别上,传统的受众监测体系已经不再适用,需要建立和定义新的数据报告粒度。

跨屏媒体资源的分配、优化和规划:跨屏媒体资源规划的经典问题是:“如果我将部分花费从A媒体转移到B媒体,会发生什么?”一个成功的跨平台解决方案必须能够准许用户进行不同媒体和平台之间的资源分配测试和优化。在很多方面,这种优化能力是跨平台监测体系的巨大潜力,因为它代表了尚未开发过的广告购买的机会,能更好的提升广告购买效果。

所以,我们怎么才能做到?跨平台监测不是TV监测融入一些数字化内容,也不是数字化监测融入一些TV的内容。而是TV和数字化内容完全的连接,不使任何一方成为附属方:要么建立完全新型的监测体系,要么有效集成现有的各监测体系。当然,说起来容易做起来难,市场的蛋糕都想分,不患寡而患不均。

如果你有浏览国际行业活动-尤其是电视受众监测(TAM)和网络受众监测(IAM)的JICs(权威期刊),这两种监测体系的扩充都是以整合移动监测为方向。这使得移动平台成为跨平台多屏监测的核心焦点。

我希望我们将看到世界各地的TAM和IAM提供商能够互通有无共建移动监测体系,成为单一整体、规范标准的跨平台多屏监测系统。在这样的愿景下,移动监测就是“GoldenSpike”-使得两个系统合二为一的最后一道界线。

让我们回看我女儿,她使用Netflix和iPad观看电视。我想我们需要认识到这就是现在我们的媒体受众行为。他们在不同的平台、屏幕和应用程序之间切换和浏览。这使我们的数据监测工作比以前复杂的多。我认为未来的跨平台多屏数据监测需要多渠道的和多终端级别的人群属性指标数据,且大部分监测将是以移动监测为核心、融入TV和数字化监测而进行的。

 

【译者介绍】

曾翠文

北京奇思客数据营销负责人。丰富的网站分析和商业分析经验, 熟悉国外(主要是美国)市场营销。

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