メディア関係者の間では昨今、計測の未来とビッグデータの可能性に話題が盛り上がりを見せています。ニールセンは以前からビッグデータの価値を理解しており、先月、米国の全国テレビ視聴率サービスをビッグデータで補強する動きに関する追加情報を発表したばかりです。
Come dimostrano gli eventi degli ultimi mesi, Nielsen è consapevole che non esiste un panel di misurazione perfetto.
Tuttavia, mentre alcuni considerano i big data come una sorta di "salvatore" in grado di risolvere le sfide che il settore dei media deve affrontare, il team di data scientist di Nielsen nutre dei dubbi su questa visione.
ビッグデータの価値やポテンシャルの大きさについては疑いの余地がないものの、現在、メディア業界が使用可能なビッグデータセットには、現実的な制約があるからです。
Esempi recenti
L'azienda statunitense di servizi di misurazione Comscore ha annunciato che, a seguito della cessazione dell'utilizzo dei dati del Portable People Meter (PPM) di Nielsen, in futuro utilizzerà il set di dati del database ConsumerView di Experian, azienda globale che fornisce dati e strumenti di analisi, per identificare i singoli spettatori a fini di misurazione.Se i big data rappresentano il futuro, allora spostarsi in quella direzione dovrebbe essere positivo: per questo motivo l'annuncio dell'azienda è stato interpretato dalla stampa di settore come un'evoluzione.
Tuttavia, purtroppo, non è così né per i clienti dell'azienda né per i consumatori.
Attualmente esistono numerose aziende terze che forniscono dati demografici raccolti direttamente e modellati sulla base di informazioni che consentono l'identificazione personale. Nielsen esamina regolarmente tali dati. Misuriamo direttamente le informazioni dai nostri solidi dati di panel e verifichiamo l'accuratezza dei dati di terze parti dal punto di vista 1) dell'accuratezza dell'abbinamento con ciascuna famiglia e 2) dell'accuratezza dei dati relativi alle caratteristiche e alle proprietà del pubblico.
I risultati della verifica di Nielsen meritano l'attenzione degli inserzionisti.
La maggior parte dei set di dati attuali non è basata sui profili demografici degli spettatori, ma piuttosto sulle informazioni di fatturazione e sul comportamento online. Questi set di dati non contengono informazioni dettagliate sulle persone, come età, reddito, razza ed etnia, ma è possibile ottenere tali informazioni utilizzando un panel affidabile. Poiché questi set di dati sono creati tramite trasferimenti da macchina a macchina, è probabile che contengano errori e inesattezze.
Pertanto, le informazioni certe sulle persone che vivono effettivamente in determinati nuclei familiari sono limitate. Inoltre, non è possibile indicare chi, all'interno del nucleo familiare, sta guardando un determinato programma in un determinato momento. Anche se si utilizzassero altre fonti di dati per effettuare una triangolazione di questi set di dati, è altamente probabile che si verifichino notevoli discrepanze ed errori nelle stime. L'utilizzo di questi dati potrebbe non essere problematico se finalizzato al targeting, ma se lo scopo è la misurazione, questi set di dati non soddisfano i requisiti di accuratezza, obiettività e trasparenza richiesti.
Perché è importante?
Allora, qual è il significato effettivo? Ci sono diversi significati.
Comscore sta passando dal PPM di Nielsen, che traccia con precisione ciò che guardano circa 100.000 persone con microfoni installati, a un sistema che traccia ciò che guardano circa 100.000 persone con microfoni installati.
Di conseguenza, non sarà più possibile capire esattamente cosa stanno guardando le persone.
Tuttavia, ciò che ha un significato ancora più importante è che questo cambiamento allontana il settore dalla comprensione della vera natura degli Stati Uniti.
È risaputo e logico che questi set di dati siano relativamente utili per le famiglie che vivono da tempo nella propria casa. Il problema è che le famiglie che vivono da tempo nella propria casa sono spesso di razza bianca e tendono ad avere un reddito e un'età nettamente superiori alla media nazionale. Per come sono stati concepiti, questi set di dati sottostimano la popolazione afroamericana e ispanica, in crescita, nonché le persone con redditi e età inferiori.
Questo vale anche per i set di dati costruiti a partire dai dati dei set-top box, che tendono a sovrastimare il numero di consumatori benestanti disposti a spendere soldi per la televisione via cavo a pagamento. Di conseguenza, le fasce di popolazione con redditi relativamente bassi, a cui mirano molti responsabili marketing delle aziende, vengono escluse in modo sproporzionato.
Il settore dei media considera prioritario rappresentare accuratamente le comunità afroamericane e ispaniche. Sebbene i risultati ottenuti da Nielsen nel corso di decenni non siano stati perfetti, oggi disponiamo delle informazioni più accurate e avanzate sulla situazione attuale negli Stati Uniti.
Gli strumenti di misurazione derivati dai big data, che non sono supportati da panel rappresentativi e verificati/controllati, purtroppo non raggiungono il livello di Nielsen. Il panel di Nielsen consente un targeting con una variazione statistica dell'1% rispetto ai dati demografici inclusi nel censimento nazionale. Al contrario, gli strumenti specializzati nei big data hanno una precisione chiaramente inferiore. Il settore deve riconoscere apertamente il problema della rappresentatività dei big data e adottare misure adeguate.
Questioni più ampie per l'intero settore
Qui abbiamo citato Comscore come esempio per illustrare il problema dei big data, ma si tratta di una questione importante che riguarda tutti i set di big data attualmente disponibili.
2020年8月、ANA （Association of National Advertisers、全米広告主協会）は業界団体のMRC （Media Rating Council）とSequent Partnersと共に、メディアターゲティングにおける多文化オーディエンスの代表性度合を把握する調査を実施した際、ニールセンのデータをベンチマークとして採用しました。この研究では、高品質のマーケティングデータとメディアデータを集約して、アフリカ系、ラテン系やアジア系オーディエンスへのターゲティングの正確性を把握しました。調査から得られたファインディングスには問題が散見されましたが、ニールセンにとって問題自体は想定の範囲内でした。
La stessa indagine ha rivelato che i big data set considerati affidabili dal settore non sono in grado di individuare con precisione i tre gruppi sopra citati, fondamentali per i responsabili del marketing. A differenza dei panel consolidati, questi big data set non consentono, per loro stessa natura, di ottenere un quadro completo dei consumatori, pertanto sono stati riscontrati numerosi dati errati o incompleti, con una grave mancanza di rappresentatività.
Al contrario, il solido panel Nielsen raccoglie dati direttamente da persone reali e fornisce informazioni diversificate rappresentative dell'intera popolazione degli Stati Uniti. Chi vive in casa? Quanti anni ha? Qual è la sua etnia o nazionalità? Chi guarda la TV in un determinato momento? Il panel Nielsen risponde a queste domande.
I panel non sono perfetti di per sé, ma c'è un motivo per cui altri settori, come quello farmaceutico, adottano un approccio simile quando richiedono l'approvazione di un farmaco. Questo perché, quando il rischio è elevato, non c'è alternativa al raccogliere informazioni dalle persone e verificarle.
Le aspettative sulle potenzialità dei big data stanno crescendo in vari settori e anche Nielsen ne apprezza il valore e le possibilità. Tuttavia, gli operatori del settore dei media dovrebbero riconoscere onestamente ciò che i big data possono risolvere e ciò che non possono risolvere. La visione futura della misurazione dei media delineata da Nielsen è una combinazione tra la portata dei big data e un solido panel composto da individui reali. Siamo consapevoli che molti operatori del settore ripongono grandi aspettative nelle potenzialità dei big data, e noi condividiamo questo ottimismo. Tuttavia, il settore deve spiegare con onestà quali sono i problemi che i big data possono risolvere e quali invece non sono in grado di risolvere. La visione futura della misurazione dei media delineata da Nielsen si basa sulla combinazione della portata dei big data e di un solido panel composto da individui reali.
This article originally appeared on Next TV.
