En Estados Unidos y en todo el mundo, la fragmentación de la audiencia ha puesto en entredicho la capacidad de los paneles tradicionales de medición de audiencias para ofrecer información fiable. Esta información sigue siendo esencial para que los compradores y vendedores de publicidad planifiquen y ejecuten acuerdos, y para que los productores de contenidos comprendan el rendimiento de los programas.
Aunque las cadenas y los programas de mayor audiencia se ven menos afectados por este problema de medición, muchos de los espectadores de hoy en día son de nicho, lo que da lugar a audiencias más bajas y mediciones menos fiables. En algunos casos, esto puede llevar a que los índices de audiencia se registren como ceros, es decir, que aunque haya espectadores de un programa en la población, ninguno de ellos esté en el panel de medición. Para solucionar este problema, Nielsen lanza sus datos de medición "panel plus big data". Esto implica la combinación de datos de panel con big data -datos de ruta de retorno (RPD) de MVPDs y datos de reconocimiento automático de contenido (ACR) de televisores inteligentes-, mejorando significativamente la medición de audiencia al hacerla más precisa y abordando eficazmente el problema de los "zero ratings".
Sabemos que los datos de los descodificadores de cable y los televisores inteligentes no son factibles de medir por sí solos. Tienen lagunas y no miden todo lo que aparece en pantalla ni indican quién lo está viendo. Sin embargo, cuando se combinan con datos de paneles acreditados a nivel personal, los conjuntos de datos combinados suponen un avance significativo en la ciencia de la medición de audiencias. Entre las ventajas, la combinación de estos conjuntos de datos permite recopilar mucha más audiencia de la que es posible con los datos de panel por sí solos.
Comprender la calificación cero
En el primer trimestre de este año, por ejemplo, el panel de Nielsen registró una audiencia nula en 8.454 emisiones de televisión en abierto, por cable y sindicadas, de un total de 362.168 emisiones (2%), en directo y en los tres días siguientes en diferido. Una clasificación de cero significa que ningún hogar del panel sintonizó, lo que en la mayoría de los casos refleja la limitación de la medición más que lo que realmente ocurrió en la población. En otras palabras, si bien hubo un bajo nivel de audiencia en la población, los telespectadores no se encontraban en el panel.
La inclusión de big data en los datos del panel nacional de Nielsen aborda esta cuestión de forma significativa, permitiendo a compradores y vendedores tener una visibilidad más clara del comportamiento de visionado de la audiencia. Nielsen combina datos de televisión de aproximadamente 30 millones de hogares con su panel de 40.000 hogares/100.000 personas, lo que aumenta considerablemente la precisión de la medición. El mayor tamaño de la muestra reduce los errores estadísticos de muestreo asociados a la medición de paneles, incluida la presencia de valoraciones nulas.
Los macrodatos facilitan una mayor precisión de visualización
Antes de poner los macrodatos a disposición de los usuarios este mes de septiembre, Nielsen dedicó más de un año a analizar los conjuntos de datos combinados para comprender su impacto en los errores de muestreo. El análisis reveló que la inclusión de big data redujo significativamente los índices de audiencia cero en todos los grupos de espectadores. Cuando las 8.454 emisiones de programas de televisión del primer trimestre que generaron cero índices de audiencia en los hogares se midieron con datos de panel más big data, la presencia de cero índices de audiencia se redujo en un 99,9%. En los principales grupos demográficos de audiencia, los descensos oscilaron entre el 96,8% y el 99,9%. Las reducciones fueron más notables entre las audiencias más jóvenes, que tienden a ser espectadores más ligeros de la programación de televisión tradicional y, por lo tanto, son más propensos a causar cero ratings en la medición de panel.
El aumento del tamaño de la muestra también permite recopilar datos más precisos sobre la audiencia específica. En el primer trimestre, por ejemplo, hubo 3.471 emisiones de programas hispanos que generaron cero índices de audiencia (en directo+3 días) en las cadenas hispanas cuando se midieron con datos de panel. Cuando se midieron con datos de panel y big data, los ratings cero se eliminaron por completo.
Está claro que la incorporación de millones de hogares a la medición es positiva. Sin embargo, aunque los macrodatos proporcionan un tamaño de muestra significativamente mayor, por sí solos carecen de detalles específicos sobre quién los ve y suelen infrarrepresentar a poblaciones diversas y a determinados grupos de edad. Los macrodatos tampoco pueden medir la audiencia de las antenas de televisión por aire, los hogares que sólo disponen de banda ancha y la audiencia que tiene lugar fuera del hogar. Ahí es donde entran en juego los datos de paneles auditados y acreditados. Al combinar la escala de los macrodatos y la información detallada de nuestro panel basado en personas, Nielsen ayuda a la industria a aprovechar todo el potencial de los datos RPD y ACR.
