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• 41 milioni Italiani di fronte alla TV il
69% della popolazione (-4,7% di utenti
rispetto all’anno precedente).
• tempo speso TV 5.13 h in media al
giorno per persona,
• 25,4 milioni utenti in lieve crescita
rispetto a giugno 2016 (+1,5%).
• 10,5 mln accessi effettuati nel giorno
medio (-2,5%)
• 1h09 in media al giorno.
• accesso ad internet da PC o mobile 30
milioni (+8,5% in un anno),
• 23,6 mln di utenti nel giorno medio
(+10,4%).
• tempo speso online +31%
• 21,1 mln di utenti unici nel giorno medio
(+14,5%)
• 13,1 mln accedono esclusivamente da
mobile.
• l’80% del tempo generato da mobile
(smartphone o tablet), arrivando a circa
2h13 online nel giorno medio
LA FRUIZIONE DEI MEDIA IN ITALIA
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ITALIA: VARIAZIONE ADV VS 2016
Dati Adex stimati netti + Stima Digital (inclusivo di Search Adv, Social Adv, Video Yt, Classified)
-0,4%
-5,2%
5,4%
7,7%
-7,1%
-1,6%
3.6%
Altri Mezzi
Direct Mail
Radio
Internet
Stampa
Tv
Totale Media
+0,4%
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11
0,6%
7,0%
20,2%
13,9%
7,7%
18,7%
14,6%
34,0%
6,1%
26,6%
QUOTA E’ ANDAMENTO IN AMBITO DIGITAL
quota investimenti
pubblicitari del digital
2.454 M€
29.8%
Nielsen Digital Survey 2017 - anno 2017 vs 2016
-1.9 pti
-0.5 pti
-0.2 pti
+1.5 pti
+1.1
pti
+2 pti
Video
Social
Search
Display
Totale digital
var % 2017 vs 2016
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SOCIAL TV MEASUREMENT: MAIN USE CASES
1. What is the total amount of social activity
for a program?
2. How and when leverage on Social Media creating
engagement around my contents?
3. How and when do audiences respond to and discuss
programs differently through varying social networks?
4. Who are Social TV Authors, what they say about my
programs?
5. How do promotional strategies relate to
program activity on each social network?
COMPETITION
AND PR
INSIGHTS AND
ANALYIS
MONETIZATION
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SOCIAL CONTENT RATINGS IN PILLOLE:
Analisi per advertisers e concessionarie:
Overlap Brand/Program Authors - Social Effect Reports - Sentiment
Real time monitoring:
Monitoraggio Real Time della attività durante i programmi
Top Metrics e insights per TW, FB e IG disponibili ogni mattina
su oltre 230.000 episodi l’anno trasmessi da 37 emittenti + Netflix
Metriche comparabili per Twitter, Facebook ed Instagram
Social Content Ratings
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I BIG DATA PER MISURARE LA SOCIAL TV
Input Classificazione/Elaborazione Delivery
• Ingestion palinsesti di
37 emittenti in
rilevazione + Netflix
• Ricezione delle Kw per
programma da ROVI e
direttamente dagli
editori
Rilascio quotidiano via
www.nielsensocial.com
• Real time data
• Social Tv Ratings
• Owned vs Organic weight
• Brand/Tv Overlap
• Sistema
semiautomatico in
Real time per
gestire i classifiers
• Regole di
classificazione e
collection Nielsen
• Real time Monitorig
elaborazione overnight
attraverso Big data.
• Controlli
qualità/validazione
Nielsen
Il processo di produzione dei dati Nielsen Social Content Ratings™
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METRICHE PRINCIPALI IN NIELSEN SOCIAL
AUTHORSHIP
ENGAGEMENT
TOTAL
ACTIVITY
UNIQUE
AUTHORS
ORIGINAL
CONTENT
Autori di almeno un post o tweet relativi ad un programma
televisivo in onda.
Disponibili per singola fonte di dati.
Numero complessivo di post e tweet relativi ad un evento o
programma TV.
UNIQUE ENGAGERS
TOTAL
ENGAGEMENT
Utenti unici che hanno interagito (like, condivisioni, commenti,
Retweet, Reply, Quotes) con un Post o Tweet relativo ad un
programma televisivo.
Disponibili per singola fonte di dati.
Numero complessivo delle azioni di engagement elencate
sopra .
INTERACTIONS Somma di Original Contents + Total Engagement per le fonti
selezionate
Utenti unici disponibili solo per singola fonte di dati:
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L’IMPORTANZA DI MISURARE GLI OWNED ACCOUNT
Analizzare l’engagement generato
degli account, per aumentare
efficacia/efficenza della attività
editoriale o identificare I
testimonial giusti.
Misurare l’attività generata
dagli Owned Account, sulle
tre diverse piattaforme.
Creare contenuti con
maggiore impatto sui Social
e monetizzarli.
La owned activity è quella generata e quindi più direttamente controllabile da emittenti, redazioni,
celebrities.
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ORGANIC E OWNED: QUANTO PESANO?
La rilevanza della owned activity nel buzz su un contenuto TV?
Nielsen Social:30 ottobre – 5 novembre: Sono stati considerati i 10 programmi trasmessi in Prime Time che hanno generato il volume più alto di conversazione
Programma Peso % Organic Peso % Owned
Grande Fratello Vip 90% 10%
X Factor Italia 58% 42%
Tre Rose di Eva 51% 49%
Pechino Express 68% 32%
Stasera CasaMika 65% 35%
Le Iene 32% 68%
Tu si Que Vales 36% 64%
Tale e Quale Show 49% 51%
Che tempo che fa 70% 30%
Bake Off Italia 74% 26%
• Quale il peso della Owned activity su FB vs Twitter
• Quante interazioni si generano con ogni Original Content
• Su quale programma ha avuto più effetto l’attività Owned?
• Quali sono gli account o i singoli post più performanti?
• Come bilanciare l’attività editoriale tra i diversi programmi?
59%41%
Organic
Owned
Ulteriori approfondimenti
Peso% (media) Owned vs Organic per i top 10 programmi in PT
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IN AMBITO OWNED, QUANTO PESANO VIP ED INFLUENCER?
Nielsen Social: gennaio 2018. analisi svolta sui 10 programmi più commentati sui Social
• La Owned activity si divide tra quella generata da account ufficiali di Broadcaster e Programmi, e
quella generata da ospiti, VIP ed influencer.
• In questo ambito Instagram ad oggi è il Social meno presidiato dagli editori
36%
57%
24%
Facebook
Instagram
Twitter
Netw/Program Account
VIP/Influencers
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Obiettivo e Definizioni
Il Nielsen Sociel Effect misura le citazioni di una o più brand su Twitter, mettendo a confronto diversi gruppi
di autori tra diversi periodi di tempo. L’obiettivo è di valutare l’efficacia di una attività di marketing in TV, in
termini di discussioni generate sui Social.
Campaign Period:
periodo durante il quale la campagna pubblicitaria o l’integrazione col programma ha avuto luogo.
Pre-Campaign Period:
periodo precedente rispetto alla campagna pubblicitaria o all’integrazione col programma.
Brand&Program Authors:
Autori che nel periodo hanno postato un Tweet sia sulla brand che sul programma TV in analisi.
Brand Authors (Intesa SanPaolo):
Autori che nel periodo hanno twittato su una brand ma non sul programma TV in analisi.
Share of Voice:
Quota di Tweet riferiti alla Brand spediti dai cluster in analisi (Brand&program authors vs Brand authors) e
relativi Autori.
Brand%Lift:
Variazione nel numero di Tweet su una brand postati dai diversi cluster (program authors vs non program
authors) in diversi periodi di tempo (Campaign, Pre-Campaign, Post-Campaign).
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SHARE OF VOICE: Peso dei brand & program authors
Brand &Program
Authors 4
Brand
Authors 21
Autori
media quotidiana
Tweet
media quotidiana
Brand &Program
Authors 5
Brand
Authors 28
Brand &Program
Authors 17
Brand
Authors 32
Brand &Program
Authors 22
Brand
Authors 49
16%
15%
31%
Autori
Tweet
35%
PRE-CAMPAIGN CAMPAIGN
Brand And Program Authors Brand Autors
Numero e peso % di Autori e Tweet medi al giorno nei due periodi di analisi
Share of Voice: Quota di Tweet e relativi Autori, riferiti alla Brand postati dai cluster in analisi
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L’impatto della sponsorizzazione di XFactor sul buzz on line
Numero Tweet al Giorno nei periodi in analisi. Split tra Brand&Program Authors vs Brand Authors
• Nel periodo considerato i tweet postati che citavano al loro interno Intesa SanPaolo
sono stati 7.493. Il 29% di questi postati da utenti che hanno commentato #XF10
01/09/2…
03/09/2…
05/09/2…
07/09/2…
09/09/2…
11/09/2…
13/09/2…
15/09/2…
17/09/2…
19/09/2…
21/09/2…
23/09/2…
25/09/2…
27/09/2…
29/09/2…
01/10/2…
03/10/2…
05/10/2…
07/10/2…
09/10/2…
11/10/2…
13/10/2…
15/10/2…
17/10/2…
19/10/2…
21/10/2…
23/10/2…
25/10/2…
27/10/2…
29/10/2…
31/10/2…
02/11/2…
04/11/2…
06/11/2…
08/11/2…
10/11/2…
12/11/2…
14/11/2…
16/11/2…
18/11/2…
20/11/2…
22/11/2…
24/11/2…
26/11/2…
28/11/2…
30/11/2…
02/12/2…
04/12/2…
06/12/2…
08/12/2…
10/12/2…
12/12/2…
14/12/2…
16/12/2…
18/12/2…
20/12/2…
22/12/2…
24/12/2…
26/12/2…
28/12/2…
30/12/2…
Pre-campaign
Brand And Program AuthorsBrand Authors
Campaign Post-Campaign
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IL PESO DI LINEAR E 24/7 PER GENERE TV Q1 17
Il 37% delle conversazioni sui principali programmi è avvenuta in 24/7.
Su Facebook si arriva al 45% mentre Twitter si attesta al 21%.
72% 63% 62% 61%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Intrattenimento Talent e Reality Talk Show e
Approf Politico
Serie TV/Fiction
247
Linear
Le conversazioni Linear sono quelle che si registrano durante i programmi , nelle tre ore precedeti e in quelle successive.
Con 24/7 si intendono tutte le conversazioni al di fuori della finestra temporale linear che avvengono nel corso della
settimana.
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35
LINEAR VS 24/7: VOLUME E DISTRIBUZIONE DELLE
INTERAZIONI
Nielsen Social: in ascissa il nunero di Tweet generato dai programmi nel periodo di analisi, in ordinata il peso % delle conversazioni su Twitter
registrate lontano dalla messa in onda dei programmi (nei giorni precedenti o successivi)
6
3
%
NONLINEARCONVERSATION
NUMERO DI TWEET
Volume basso
distribuito su diversi giorni
Volume basso
Concentrato in poche ore
Volume alto
distribuito su diversi giorni
Volume alto
concentrato in poche ore
Un approccio per valutare il potenziale social dei diversi programmi
Le caratteristiche dei programmi TV nei
diversi quadranti:
Viola: contenuti che generano alti volumi di
interazione e per diversi giorni.
Azzurro: contenuti che generano alti
volumi di traffico sui Social, ma concentrati
in poche ore.
Verde: contenuti che generano volumi di
conversazionie bassi, ma costanti nel
tempo.
Grigio: contenuti che generano pochi
Tweet e quasi esclusivamente durante la
messa in onda lineare.
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36
GOLDEN TV AUTHORS: QUANTO VALGONO
X 2,8
More Tweets per episode
+50%
Followers
X 3,8
More Tweets about brand
Golden TV authors compared to Program Twitter authors
Nielsen Social: data related to 34 italian tv programms aired between sept 2014 and July 2015
Definizione Caratteristiche
Program Authors Autori che hanno Twittato su almeno 2 Episodi di un programma durante la stagione
Frequent Authors Autori che hanno Twittato su almeno 3 episodi di un programma durante la stagione
Loyal Authors Autori che hanno Twittato su almeno il 25% degli episodi di un programma durante la stagione
Golden Authors Autori che hanno Twittato su almeno 1/3 degi episodi di un programma durante la stagione