สิ่งที่ต้องรู้: การรวมข้อมูลขนาดใหญ่และบุคลากรช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อมูลได้อย่างไร 

In a previous Need to Know article, we examined TV media buying and how it needs to evolve to meet the demands of today’s highly fragmented TV ecosystem. The playing field is changing rapidly, and buyers need new tools to understand and reach their target audiences.

ลำดับความสำคัญสูงสุดของอุตสาหกรรมคือการพัฒนาการวัดใหม่ที่สามารถรวมขนาดของข้อมูลขนาดใหญ่กับข้อมูลประชากรและความแม่นยำทางสถิติของการวัดแบบกลุ่มเพื่อสร้างคุณภาพข้อมูลที่ดีขึ้น

Nielsen has spent years working out the best way to combine panels and big data, developing data partnerships with key players and thoroughly testing our new methodology in collaboration with industry stakeholders. Here are three findings that convinced us that the harmonious combination of big data and panel data was indeed the future of TV measurement.

โดยมีข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับการปรับเทียบโดยกลุ่มบุคลากรมาตรฐานระดับทองของ Nielsen… 

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

มาทบทวนกันว่าเราหมายถึงอะไรด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ และแผงข้อมูลมีความเกี่ยวข้องอะไรกับมัน

ข้อมูลขนาดใหญ่และแผงข้อมูล: ดีกว่าเมื่อทำงานร่วมกัน 

In the TV measurement space, big data refers to return-path data (RPD) from cable and satellite set-top boxes, as well as automatic content recognition (ACR) data from internet-connected smart TVs. How big is big data? Thanks to strategic data partnerships with companies like Comcast, DirecTV, Dish Network, Roku and Vizio, Nielsen currently has access to granular data from 75 million devices (and 45 million households) in the U.S. alone.

It’s a massive dataset, but it doesn’t capture TV viewing at the individual level—only at the device level. This makes it impossible to determine whether anyone is actually watching TV when the device is on or who the viewers and co-viewers might be at any point in time. To say nothing of the millions of households that don’t own any of those devices, only stream, watch TV over the air or have very different viewing habits than big data homes.

That’s where person-level panels come in. We’ve examined why panels still matter and how they should be used as a source of truth to overcome the limitations of big data. We followed those recommendations to develop the new National and Local TV currency for media buying and selling.

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

แนวทางนี้มีประโยชน์หลายประการ ต่อไปนี้คือสามข้อดีที่โดดเด่นในการวิเคราะห์ของเราจนถึงปัจจุบัน

ขนาด: คะแนนศูนย์จะลดลงในเดโมที่สำคัญ

When big data first emerged in the TV space, the immediate reaction from the industry was that it could help address one of its most vexing problems: zero-rated programs.

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

In other words, our enhanced measurement can eliminate virtually all cases of zero-rating for that age group, with similar results across all other traditional age targets: 99.1% for P35-49, 98.4% for P18-34, and 99.6% for P50-64. 

นี่คือสถานการณ์ที่ทั้งสองฝ่ายได้ประโยชน์ทั้งผู้ซื้อและผู้ขายสื่อ ผู้ขายจะมีสินค้าคงคลังโฆษณาเพื่อสร้างรายได้มากขึ้น และผู้ซื้อก็มีทางเลือกมากขึ้นด้วยกลุ่มเป้าหมายเฉพาะเพื่อเข้าถึงเป้าหมายของพวกเขา 

ความแม่นยำ: ค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดสัมพันธ์ลดลง

ส่วนสำคัญของกระบวนการผสมผสานข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลแผงข้อมูลคือการใช้ปัจจัยการปรับเทียบกับทุกโปรแกรมเพื่อให้ผู้ชมโดยรวมสอดคล้องกับแผงข้อมูลในระดับสถานี/ช่วงเวลา/การสาธิต เมื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลประชากรและผู้ชมแล้ว เราจะใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวัดตัวเอง และเปรียบเทียบผลลัพธ์กับผลลัพธ์จากสกุลเงินตามแผงข้อมูลของเราเพื่อแจ้งปัจจัยการปรับเทียบ

วิธีนี้มีผลในการปรับปรุงระดับผู้ฟังรายนาทีและปรับปรุงความแม่นยำของการประมาณค่าผู้ฟังเมื่อเทียบกับโซลูชั่นแบบแผงเพียงอย่างเดียว

We measured how this new Big Data + Panel calibration method performed against the existing panel-based currency in the New York designated market area (DMA) in May 2023 and found that the average relative error for audience estimates in that market decreased anywhere between 10% (for the early fringe daypart) and 25% (for primetime and late fringe). 

ความแม่นยำที่สูงขึ้นหมายความว่าผู้ซื้อและผู้ขายสื่อสามารถเริ่มทำธุรกรรมด้วยความมั่นใจมากขึ้น

ความเสถียร: ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานลดลง

ในตลาดเดียวกันและในเดือนพฤษภาคม 2023 นีลเส็นได้ตรวจสอบผลกระทบของสกุลเงินใหม่ต่อเสถียรภาพของการประมาณค่าผู้ชมสำหรับรายการข่าว 6AM

National broadcast and cable news programs tend to draw loyal followers day in and day out; the same is supposed to be true for local news shows, but it’s always been difficult to verify considering the size of some of our local TV panels. Local stations have struggled to understand whether day-to-day variations in audience size are the result of actual fluctuations or an artifact of panel-based measurement.

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

การวัดผลที่ได้รับการปรับปรุงของเราจะส่งผลต่อธุรกิจของคุณอย่างไร 

No more zero-ratings, better accuracy and much improved stability. What’s not to like? We’ve been refining our new TV currency for years now, and now as the only accredited, Big Data + Panel solution with persons-level granularity, the media industry can trade on accurate, reliable measurement with confidence. We sincerely believe that it’s going to open a new chapter for การวัดทีวี and benefit all stakeholders.

To learn more about it and assess its impact on your business, please get in touch with our experts and discover the power of Big Data + Panel measurement.