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빅데이터 모델링에서 패널의 가치

1분 읽기 | 폴 도나토, 최고 연구 책임자, 닐슨
닐슨 저널 오브 메저레이션, 1권 1호 | 2016년 7월

오디언스 세분화에 대한 업계 보고서가 없는 날은 거의 없습니다. 물론 새로운 현상은 아닙니다. 80년대에는 케이블, 90년대에는 디지털 방송 위성, 2000년대에는 인터넷 동영상, 최근에는 오버더톱 옵션이 등장하면서 텔레비전 시청자들은 해마다 새로운 프로그램을 꾸준히 선택해 왔습니다: 더 많은 네트워크, 더 많은 틈새 프로그램, 더 많은 시청 방법.

그러나 연구 커뮤니티에서는 이러한 다양성 증가에는 대가가 따르며, 최근 몇 년간 변화의 속도가 빨라지면서 업계가 시청 활동을 모니터링하는 데 의존해 온 패널 기반 측정 기능에 부담이 되고 있습니다. 시청자 수가 적은 프로그램에 대해 안정적인 측정을 제공할 수 있을 만큼 충분히 큰 규모의 패널을 구성하는 것이 어려워지고 있습니다.

반환 경로 데이터(RPD)는 이러한 문제를 극복할 수 있는 기회를 제공하지만, 이러한 데이터의 한계와 편견을 수정하고 검증할 수 있는 경우에만 가능합니다. 이 백서에서는 패널이 이러한 한계를 효과적으로 수정하고 RPD 데이터 세트에서 도출된 평점을 검증하는 방법에 대해 설명합니다.

패널과 RPD는 정확하고 안정적인 동영상 시청자 수 측정을 위한 최고의 조합입니다.

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