Panels—and the data they generate—have been the research industry’s gold standard for nearly a century now, and they remain the most accurate tool to measure media audiences.
Folgen Sie uns, wenn wir aufschlüsseln: Was panel sind, warum sie wichtig sind und wohin sie sich entwickeln werden.
Was genau sind panel ?
In der Medienforschung ist ein panel einfach eine Gruppe von Haushalten oder Einzelpersonen, die sich bereit erklärt haben, ihre persönlichen Daten mitzuteilen und an regelmäßigen Studien oder laufenden Messungen ihrer Mediennutzung über einen bestimmten Zeitraum teilzunehmen.
Aber nicht alle panels sind gleich. Es gibt zwei Haupttypen:
panels
Die Teilnehmer an panels werden so ausgewählt, dass sie eine bestimmte Grundgesamtheit (z. B. ein nationales Fernsehpublikum oder einen lokalen Radiomarkt) getreu repräsentieren. Das Forschungsunternehmen achtet sehr darauf, den Rekrutierungsprozess zu verwalten und die statistische Integrität des panel im Laufe der Zeit zu erhalten. Dies bedeutet, dass Panelisten rekrutiert werden, neue Geräte unverzüglich registriert werden, Veränderungen in der Haushaltsgröße und -zusammensetzung berücksichtigt werden und sichergestellt wird, dass die Daten genau widerspiegeln, was die Menschen tun. Die TV- und panels von Nielsen sind panels.
panels (Komfort)
Participants in opt-in panels volunteer by responding to a general invitation from a research company. Since only certain types of people might respond to that invitation, opt-in panels aren’t representative of any given population. However, they are extremely useful in audience measurement. They’re helpful in understanding biases in identity, used as calibration inputs to fine-tune models, and can validate and correct third-party information from big data partners. At Nielsen, opt-in panelists aren’t always actively metered, but we do use our large opt-in panel to validate third-party records from big data partners.
Probability panel data, combined with census data that speaks to the income, age and makeup of a household, gives you a statistically accurate look at who is consuming media.
Zusammen können Wahrscheinlichkeits- und panels direkte Einblicke in den Medienkonsum liefern, Verzerrungen von Daten auf Zählungsebene kalibrieren und beseitigen und einen möglichst genauen Blick auf das Engagement des Publikums über verschiedene Geräte hinweg gewährleisten.
Wofür melden sich die Diskussionsteilnehmer an?
Einige panels erfordern eher eine aktive als eine passive Teilnahme. Panelteilnehmer können gebeten werden, regelmäßige Umfragen auszufüllen, einen Knopf zu drücken, um zu bestätigen, dass sie fernsehen, oder ein Gerät zu tragen, um Aktivitäten außerhalb des Hauses zu erfassen, wie z. B. Radiohören im Auto oder Sportschauen in einer Bar. Andere panels erfordern keine weitere Verpflichtung als die Erlaubnis für das Marktforschungsunternehmen, eine Hard- oder Software (ein so genanntes "Messgerät") zu installieren, um die Mediennutzung hinter den Kulissen aufzuzeichnen: welche Fernsehprogramme sie zum Beispiel sehen oder welche Podcasts, Websites oder Apps sie nutzen.
Die aktive Teilnahme ist im Gegensatz zur automatisierten Messung oft notwendig, um die genauesten Daten auf Personenebene zu erfassen und deren Wert zu maximieren. Um die Zusammenarbeit aufrechtzuerhalten - was für die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität entscheidend ist - investieren seriöse Marktforschungsunternehmen stark in die Erfahrung der Panelisten, um Reibungsverluste bei jedem Schritt zu vermeiden.
At Nielsen, we have four different kinds of panels:
• TV — A probability panel that measures the who, what, how and where of TV and streaming audiences
• Audio — A probability panel that measures in-home and out-of-home audio consumption at the local and national level and consists of both metered and diary markets
• Digital — Depending on the market, a metered probability and/or opt-in panel that measures ad and content exposure for computers, mobile and across platforms
• Teilnehmer — An opt-in panel of registered, non-metered panelists to enhance our measured panel assets with features like big data calibration and identity validation
Wie werden die Daten panel verwendet?
Während panel von Forschungsunternehmen genutzt werden können, die nach Verbrauchertrends suchen, oder von Regierungsbehörden, die die Konsumgewohnheiten der Bevölkerung überwachen wollen, werden panel am häufigsten von Medienunternehmen, Marken und Werbetreibenden verwendet, die sich ein Bild über die Zuschauerzahlen und die Reichweite und Häufigkeit von Werbekampagnen machen wollen.
For networks, publishers and other media sellers, panel data helps them know their audience size, habits and trends, which is then used to inform programming, pricing and content distribution strategies.
For brands, advertisers and other media buyers, panel data is used to understand who’s actually seeing their ads, which platforms their target audiences prefer, and predict how these behaviors may change over time.
Sind panels im Zeitalter von Big Data überflüssig?
You may be thinking: Do we even need panels now that we have big data from set-top boxes, smart TVs, streaming platforms, social media channels, retail media networks and everything in-between?
That’s a popular misconception.
First off, big data (like automatic content recognition {ACR} data from smart TVs) can tell us what’s playing on screen, but not who is watching, or how many friends and family might be sitting on the couch and watching too. In fact, it’s impossible to tell from big data alone whether a show or a movie is playing to an empty room. Nobody wants to pay for media without an audience.
What’s more, big data isn’t representative of the full media audience. The only way it could be is if everyone used the same technology and had access to the same content available to them. A cable company might have tens of millions of subscribers, but those viewers don’t all pay for the same channels or watch the same programs.
Ohne die Möglichkeit, echte Zielgruppen zu identifizieren und dann das demografische Profil der Zuschauer genau zu bestimmen und darzustellen, ist es für Marktforschungsunternehmen, die sich ausschließlich auf Big Data stützen, unmöglich, Zielgruppen über Plattformen, Geräte und Dienste hinweg zu deduplizieren und die ganze Geschichte zusammenzufügen.
Wie bekommt man das Beste aus beiden Welten?
Natürlich können Verzerrungen aufgrund von Stichproben oder Non-Response-Problemen ein panel ebenso beeinträchtigen wie einen großen Datensatz. Aber mit der richtigen Größe, der richtigen Aufmerksamkeit für Details und einem ausgeprägten Verständnis für Statistik ist ein gut geführtes panel immer noch der beste Weg, um die Allgemeinbevölkerung zu repräsentieren und zuverlässige Schätzungen über die Zusammensetzung des Publikums im heutigen, unglaublich vielfältigen Medienökosystem zu liefern.
Sind Big Data also völlig nutzlos? Nein, natürlich nicht! Ihr Umfang macht es möglich, die Mediennutzung sehr genau zu analysieren, und mit der richtigen Kalibrierung und personenbasierten Modellierung können große Datensätze unschätzbare Erkenntnisse für Long-Tail-Programme und schwer erreichbare Zielgruppen liefern.
A number of organizations, including the World Federation of Advertisers, now believe that the combination of panels and big data is the true future of audience measurement, and many research companies are hard at work developing these capabilities.
Nielsen’s Need to Know reviews the fundamentals of audience measurement and demystifies the media industry’s hottest topics. Read every article here.
Hinweis
1. Two notable early examples were the National Consumer Panel, launched by Samuel Barton in 1942 under Roosevelt’s Office of Price Administration initiative to measure household consumption of rationed goods during WWII; and the panel behind the Nielsen Radio Index, launched that same year by Arthur C. Nielsen to capture radio on/off and channel tuning activity using an ingenious mechanical device first developed at MIT: the Audimeter.
