Презентация Ксении Ачкасовой "Big Data и ТВ: новые данные, новые измерения" на RIW 2015

1. Big
Data
и
ТВ:
новые
данные,
новые
возможности
Ксения
Ачкасова
Директор
по
ТВ-­‐исследованиям
TNS
Россия

2. N°1
Мониторинг
рекламы
Single
source
решения
ТВ-­‐измерения
Ньюс-­‐мониторинг
и
медиа
80+
стран
40
000
публикаций
в
обработке
ньюс-­‐мониторинга
МИЛЛИОН
комментариев
о
продуктах
и
брендах,
собираемых
ежедневно
50+
лет
экспертизы
80
000+
домохозяйств
в
ТВ-­‐панелях
по
миру
22
000+
клиентов
20
лет
в
России
2+
млн
онлайн-­‐панелистов

3. Return-­‐Path-­‐Data
(aka
RPD)
сбор
всех
видов
активности
с
оборудования
ТВ-­‐операторов

4. ЗАЧЕМ?
#1
Половозрастная
структура
аудитории
телеканалов
TNS
Россия,
ТВ
Индекс
Плюс
(электронные
измерения),
Россия
(Города
100
000+),
янв-­‐июн2015,
сутки
в
целом
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85

5. ЗАЧЕМ?
#2
Суточный
охват
каналов
TNS
Россия,
ТВ
Индекс
(электронные
измерения),
Россия
(Города
100
000+),
янв-­‐июн2015,
сутки
в
целом
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Канал
1
Канал
4
Канал
7
Канал
10
Канал
13
Канал
16
Канал
19
Канал
22
Канал
25
Канал
28
Канал
31
Канал
34
Канал
37
Канал
40
Канал
43
Канал
46
Канал
49
Канал
52
Канал
55
Канал
58
Канал
61
Канал
64
Канал
67
Канал
70
Канал
73
Канал
76
Канал
79
Канал
82
Канал
85
Канал
88
Канал
91
Канал
94
Канал
97
Канал
100
Канал
103
Канал
106
Канал
109
Канал
112
Канал
115
Канал
118
Канал
121
Канал
124
Канал
127
Канал
130
Канал
133
Канал
136
Канал
139
Канал
142
Канал
145
Канал
148
Канал
151
Канал
154
Канал
157
Канал
160
Канал
163
Канал
166
Канал
169
Канал
172
Канал
175
Канал
178
Канал
181
Канал
184
Канал
187
Канал
190
Канал
193
Канал
196
Канал
199
Канал
202
Канал
205
Канал
208
Канал
211
Канал
214
Канал
217
Канал
220
Канал
223

6. ЗАЧЕМ?
#2
Суточный
охват
каналов
TNS
Россия,
ТВ
Индекс
(электронные
измерения),
Россия
(Города
100
000+),
янв-­‐июн2015,
сутки
в
целом
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Канал
1
Канал
4
Канал
7
Канал
10
Канал
13
Канал
16
Канал
19
Канал
22
Канал
25
Канал
28
Канал
31
Канал
34
Канал
37
Канал
40
Канал
43
Канал
46
Канал
49
Канал
52
Канал
55
Канал
58
Канал
61
Канал
64
Канал
67
Канал
70
Канал
73
Канал
76
Канал
79
Канал
82
Канал
85
Канал
88
Канал
91
Канал
94
Канал
97
Канал
100
Канал
103
Канал
106
Канал
109
Канал
112
Канал
115
Канал
118
Канал
121
Канал
124
Канал
127
Канал
130
Канал
133
Канал
136
Канал
139
Канал
142
Канал
145
Канал
148
Канал
151
Канал
154
Канал
157
Канал
160
Канал
163
Канал
166
Канал
169
Канал
172
Канал
175
Канал
178
Канал
181
Канал
184
Канал
187
Канал
190
Канал
193
Канал
196
Канал
199
Канал
202
Канал
205
Канал
208
Канал
211
Канал
214
Канал
217
Канал
220
Канал
223

7. ЗАЧЕМ?
#3

8. RaPiDViewTM
Канада:
Shaw
(2015)
США:
Oceanic
Time
Warner
(2005)
Charter
(2006)
DIRECTV
Advanced
Services
(2007)
DirectView
(2009)
ROVI
(2010)
DIRECTV
Addressable
(2012)
Великобритания:
SKY
(2006)
Испания:
ONO
(2015)
Германия:
ClearView
(2013)
ЮАР
и
другие
страны
Африки:
DSTVi
(2010-­‐2013)
Индия:
TruView
2013
(2006)
Гонконг:
RPR
(2014)
Сингапур:
SingTel
(2014)
Малайзия:
Astro
DTAM
(2015)
Новая
Зеландия:
AMS
(2012)
Австралия:
Foxtel/Austar
(2011)
21
сервис
в
15
странах
мира

9. 1
ПАНЕЛЬ /
СПЛОШНАЯ ВЫБОРКА
RaPiDViewTM
СОВМЕСТНЫЙ
ПРОЕКТ
ОПЕРАТОРА
И
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ
КОМПАНИИ
2
СБОР ДАННЫХ С STB
ОПЕРАТОРОМ
3
АГРЕГИРОВАНИЕ
ДАННЫХ С STB
4
ПЕРЕДАЧА ДАННЫХ
ИССЛЕДОВАТЕЛЮ
6
ЗАГРУЗКА ДАННЫХ
ПОД ПО
5
ОБРАБОТКА
ДАННЫХ

11. ОПЕРАТОР
ü База
абонентов
ü Данные
с
set-­‐top-­‐box
o Не
репрезентируют
население
o Не
весь
просмотр
(не
все
ТВ
)
o Работа
приставки,
а
не
ТВ
o НЕ
индивидуальный
просмотр
ü Опыт
в
построении
и
поддержке
выборочных
исследований
ü Стандартизованные
процедуры
обработки
данных
ü Дополнительные
алгоритмы
по
присвоению
демографии
ü Инструменты
для
анализа,
ПО
ü Привычный
для
рынка
формат
данных
ü Объединение
данных
с
данными
других
проектов
ИССЛЕДОВАТЕЛЬ

12. Маркетинг
Digital-­‐
сервисы
Адресная
реклама
Программи-­‐
рование
Анализ
малых
аудиторий
Пакеты
каналов
Подписка
Выбор
целевой
группы
ВОЗМОЖНОСТИ
Телеканалы
Операторы
Рекламодатели
Рекламные
агентства
Медиа-­‐селлеры
ПОЛЬЗОВАТЕЛИ
ДАННЫХ

13. Маркетинг
Digital-­‐
сервисы
Адресная
реклама
Программи-­‐
рование
Анализ
малых
аудиторий
Пакеты
каналов
Подписка
Выбор
целевой
группы
ВОЗМОЖНОСТИ
Телеканалы
Операторы
Рекламодатели
Рекламные
агентства
Медиа-­‐селлеры
ПОЛЬЗОВАТЕЛИ
ДАННЫХ

14. Маркетинг
Digital-­‐
сервисы
Адресная
реклама
Программи-­‐
рование
Анализ
малых
аудиторий
Пакеты
каналов
Подписка
Выбор
целевой
группы
ВОЗМОЖНОСТИ
Телеканалы
Операторы
Рекламодатели
Рекламные
агентства
Медиа-­‐селлеры
ПОЛЬЗОВАТЕЛИ
ДАННЫХ

16. Адресная
реклама:
кейс-­‐стади

17. По
материалам
ASI
Conference
13

18. ОБЫЧНАЯ
РЕКЛАМА
АДРЕСНАЯ
РЕКЛАМА

19. Данные
о
потреблении/
ритейле
/
и
т.п.
Данные
RPD
Интеграция
данных
третьей
стороной
(независимая
компания)
ТАРГЕТИНГ

20. Данные
о
потреблении/
ритейле
/
и
т.п.
Данные
RPD
Интеграция
данных
третьей
стороной
(независимая
компания)
ТАРГЕТИНГ
Анализ
данных
RPD
/
телепросмотра

21. “This
is
a
new
opportunity
for
TV
to
grow
the
pot
of
money.
I
can
see
more
deployment
coming.
This
type
of
ad
is
going
to
come
to
scale.
It's
a
ma;er
of
how
long
does
it
take”
Tracey
Scheppach
EVP-­‐innova‹ons
Publicis
Groupe's
SMGX

22. “In
a
lot
of
ways
what
we
are
doing
here
is
no
different
than
what
Spo@fy
is
doing,
what
Amazon
has
been
doing
for
years.
They
see
what
you
like
to
purchase,
they
see
the
songs
you
like
to
listen
to,
and
they
serve
up
songs
they
think
you
might
be
interested
in.
This
is
cura@ng
commercials
-­‐
we
are
only
puGng
the
commercials
in
homes
of
people
that
want
to
know
more
about
new
cars,
or
a
premiere
of
a
par@cular
show
because
it
is
a
show
they
like
to
watch”
Paul
Guyardo
EVP
Chief
Sales
&
Marke‹ng
Officer

23. ЭФФЕКТ
АДРЕСНОЙ
РЕКЛАМЫ
По
результатам
теста
в
сравнении
с
обычной
кампанией
Попадание
в
ЦА
+62%
Охват
+54%
Удержание
ЦА
+7%
Efficiency EffectivenessEngagement

24. АДРЕСНАЯ
РЕКЛАМА:
еще
большая
эффективность
для
некоторых
отраслей
бизнеса
Helen
Katz
SVP,
Director
of
Research
ASI
Conference
2013

25. Маркетинг
Digital-­‐
сервисы
Адресная
реклама
Программи-­‐
рование
Анализ
малых
аудиторий
Пакеты
каналов
Подписка
Выбор
целевой
группы
ВОЗМОЖНОСТИ
Телеканалы
Операторы
Рекламодатели
Рекламные
агентства
Медиа-­‐селлеры
ПОЛЬЗОВАТЕЛИ
ДАННЫХ

26. Вместо
заключения

27. И
что
же
дальше?
Многообразие
источников
данных
Цифра
–
принципиально
другие
возможности
анализа
Более
сложное
и
многогранное
потребление
в
том
числе
медиа
=>
Новые
требования
к
исследованиям
-­‐
быстрее,
лучше,
точнее
Развитие
технологий

28. И
что
же
дальше?
Многообразие
источников
данных
Цифра
–
принципиально
другие
возможности
анализа
Более
сложное
и
многогранное
потребление
в
том
числе
медиа
=>
Новые
требования
к
исследованиям
-­‐
быстрее,
лучше,
точнее
Развитие
технологий
Классические
методики
(точность,
репрезентативность,
наследуемость,
сравнимость)
+
Новые
технологии
измерения
+
Экспертиза
в
обработке
и
объединении
данных
Гибридные
методики
–
будущее
research
Исследования

29. И
что
же
дальше?
Многообразие
источников
данных
Цифра
–
принципиально
другие
возможности
анализа
Более
сложное
и
многогранное
потребление
в
том
числе
медиа
=>
Новые
требования
к
исследованиям
-­‐
быстрее,
лучше,
точнее
Развитие
технологий
Классические
методики
(точность,
репрезентативность,
наследуемость,
сравнимость)
+
Новые
технологии
измерения
+
Экспертиза
в
обработке
и
объединении
данных
Гибридные
методики
–
будущее
research
Исследования
1)
Панельные
данные
• Репрезентативность
• Точная
соц-­‐дем
информация
• База
для
калибровки
Big
Data
2)
RPD
=
TV
Big
Data
3)
WEB
Video
Big
Data
Например
(Video,
TV+WEB)

30. Спасибо
за
внимание!
Ksenia.Achkasova@tns-­‐global.ru