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セットトップボックス・データの将来性と危険性

9分で読めるシリーズ|2009年8月

Manish Bhatia, プレジデント Advanced Digital Client Services

テレビ業界は、ニールセンについて 、テレビ視聴に関するきめ細かい洞察を得るための広大な海へと航海しています。 ここでいう海とは、もちろんセットトップボックス(STB)データのことです。 他の業界も、メーカーには出荷データ、店舗データ、雑誌には発行部数、販売データ、インターネットにはログファイルなど、より詳細な情報の複数のソースにアクセスし、独自の未開拓の海に突入している。 メーカーには出荷データ、店舗データ、雑誌には発行部数、販売データ、インターネットにはログファイルなど、より詳細な情報を入手することができます。しかし、そうでない場合は、混乱が生じます。

我々テレビ業界は、他業界の経験から学び、STBデータのような補完的なデータを取り入れることで、通貨測定に価値とより深い洞察を加えることができます。 STBデータについてより深く掘り下げ、STBが提供できるインサイトと提供できないインサイトを理解しましょう。

ザ・プロミス

STBデータには大きな可能性があります。 STBデータの膨大なサイズと粒度により、通貨測定に使用される視聴者サンプルよりもはるかに深く視聴者行動を掘り下げることができます。 視聴者数やサンプル数が少ないため、現在報告されていないネットワークに関する洞察を提供することができ、いわゆる「ロングテール報告」を可能にします。 より小さな地域、人口統計、時間帯の調査を開始することができます。 STBデータのもう一つの大きな利点は、購入データや他のデータセットにアクセスすることで、広告キャンペーンのROIを現在よりもはるかに忠実に測定することができることです。 サイズが大きくなれば、より深い分析が可能になるだけでなく、安定性が向上し、分析における標準誤差を減らすことができます。 テレビがより高度化し、インタラクティブになるにつれ、視聴者は新たな行動をとるようになります。 STBデータは、これらの行動に関する貴重なインサイト源となるでしょう。

これらのことは、STBのデータが検討されるほぼすべての会議で、十分に文書化され、議論されています。ホワイトペーパーやパワーポイント・プレゼンテーション、記事も豊富にあり、ニールセンについて これらすべてについて書かれています。

Nielsen は、ニールセンについて が現在業界に提供している洞察を拡大することに非常に期待しています。 我々は、STB データは、ギャップ調整後にテレビ視聴、広告配信、効果に関するより深い洞察を提供できる非常に貴重な情報 源であると考えています。 我々は、複数のデータセットを処理・統合し、顧客にとって一貫性のある有意義な洞察を得るための専門知識をこの試 みに提供します。 私たちはすでに、消費財メーカー、インターネットメーカー、モバイルメーカーのクライアントのために、このような取り組みを行っています。

危険性

STBデータの活用をめぐる議論は、単なる学術的な議論ではありません。 純粋なSTBデータに基づく通貨の決定は、広告の買い手と売り手にとって不当な財務的影響を与えることになります。 実際、異なる視聴プラットフォーム(OTA、ケーブル、衛星、通信事業者)の視聴者は、異なる番組を視聴しています。 視聴率がケーブルや衛星のデータのみに基づいている場合、勝者と敗者が不適切に決定されることになります。 視聴率は、世帯内のすべての視聴プラットフォームでの視聴を考慮した、包括的かつ代表的な視聴者推定ソースにのみ基づくことができます。

データを見てみよう。

Nielsen National People Meter(NPM)サンプルの視聴率と、有線デジタルケーブルのみの家庭や衛星放送のみの家庭でカットバックされたNPMサンプルの視聴率を比較すると、ネットワークや人気番組の視聴率に大きな変動があることがわかります。 2008-2009年シーズンの例をいくつか挙げてみましょう。

  • ケーブルネットワークは、デジタルケーブルのみの家庭では、予想通り、視聴者数が20%以上増加するネットワークもあります。
  • Foxの放送局は、デジタルケーブルのみの家庭で4%向上し、CBSの放送局は6%の視聴者を失うことになります。
  • アメリカン・アイドルは、デジタルケーブルのみの家庭では12%向上するが、衛星放送の家庭では7%の向上となる。
  • デスパレートな妻たち」の視聴率は、デジタルケーブルのみの家庭では12%高く、衛星放送のみの家庭では6.5%低くなります。これは1つの番組で18.5%の変動です。
  • デジタルケーブルのみ、または衛星放送のみの家庭では、「メンタリスト」の視聴率は若干低くなります。

このような種類の変化がすべて集約されれば、経済的な影響は甚大で、何億ドルもの金が動くことになるでしょう。 たとえば、6月24日に開かれた視聴者測定に関するAdvertising Research Foundationの会議で、NBCのリサーチ&メディア開発担当社長のAlan Wurtzel氏は、NBCが複数のセットトップボックス・プロバイダーに『Heroes』の最終回の視聴率作成を依頼したと報告しました。 Wurtzel氏によると、「我々は彼らに同じ要求を出した。 返ってきたのは、異なる答えでした。 同じデータソースからの視聴率の差は6%で、これは1エピソードの広告売上に換算すると40万ドルの差になる。

より広い視野で見るために、ニールセンのNPMとモニター・プラスというサービスを利用して、複数のプラットフォームにおける視聴率と広告費を調べました。 私たちの試算では、不適切な結果は次のようになります。

  • もしC3の視聴率がデジタルケーブルの家庭からの視聴だけに基づいたものであれば、今シーズンこれまでの広告収入で約3億4千万ドルの損失となるはずです。もし、視聴率の見積もりが衛星放送の視聴者のみに基づいていた場合、放送ネットワークは4%低い視聴率となり、7億3千万ドル貧しくなることになります。
  • ケーブルネットワークは、我々が期待するように、デジタルケーブルホームのみを使用することで利益を得ることができます - 25億ドルの追加の広告収入のために。衛星放送受信世帯のみを視聴率の基準とした場合、ケーブルネットワークには6億ドルの追加広告収入が発生することになります。

この違いは、STB家庭と非STB家庭の視聴パターンの違いに直接起因するものである。 また、これはSTBデータに関する様々なギャップを考慮する前の話である。

セットトップボックスのデータに関する事実と神話

ここ数年、私たちは複数のソースから得たSTBデータを分析し、その洞察を皆様にお伝えしたいと思います。

1. 大きなサンプルは小さなサンプルよりも常に良いとは限りません。通常、大きなサンプルと小さなサンプルを比較する場合、サイズが大きくなればなるほど、より安定した推定値が得られ、推定値の標準誤差も小さくなります。 しかし、これは比較される小さいデータと大きいデータの品質が同じである場合に当てはまります。 比較可能 ただし、これは比較される小さいデータと大きいデータの品質が同じである場合に限ります(母集団を表す完全性とデータの正確性の観点から)。 質の高い小規模なサンプルは、系統的なバイアスのある大規模なサンプルよりも正確な情報を提供します。

2. STBデータは国勢調査データではありません。STBのデータは、全テレビ世帯のデータではありません。 米国の11%の家庭は、ケーブル、衛星、電話サービスを利用していない。 彼らは、無料のデジタル放送のテレビ(明らかにセットトップボックスなし)で、娯楽や情報のニーズを十分に満たしています。 さらに19%は、セットトップボックスのないアナログケーブルを使用しています。. これらを合わせると、非STB世帯は全テレビ視聴の4分の1を占めています(ニールセンについて )。 また、STBによる視聴が可能な家庭では、家庭からの完全なテレビ視聴は、報告されたSTBのデータでは捉えられないことも分かっています。 このようなSTB家庭では、現在セットトップボックスが付属していないテレビが平均1台あり、したがって、このような家庭における非STB視聴は報告されないことになる。 このSTB家庭における非STB視聴は、テレビ視聴全体の9%を占めている。

3. ケーブル、衛星、電気通信を通じてテレビを視聴する家庭は、他の家庭とは異なる。 非常に大きなデータセットであり、米国の世帯の大部分をカバーしているが、これらの世帯の視聴は他の世帯とは異なるため、STBのデータを使用して全体の視聴を推論することは誤解を招く可能性がある。

  • STBホームの方がテレビ台数が多い - 1世帯あたり2.8台 vs. 一般家庭の2.4台
  • STB家庭では1日約9時間、平均的な家庭では8時間半、放送のみの家庭では約6時間、より多くのテレビを見ている。
  • STBホームはHHが大きく、稼ぎも多い
  • STBホームでより多くのタイムシフトを行う

前述の通り、ケーブルテレビを導入している家庭でも、平均して1世帯に1台はセットトップボックスがない。 このような非STBセットでの視聴は異なっています。 子供向けネットワーク(Disney, Adult Swim, Cartoon, Nick)はSTBでないセットの方がSTBセットよりも視聴レベルが高く、家庭のメインテレビにはデジタルセットトップボックスがあっても、子供部屋のテレビにはない可能性が示唆されます。

データギャップ

それでは、STBデータのギャップについて説明します。 STBのデータは、テレビではなく、セットトップボックスからのチューニングを表しています。 STBボックスは、テレビの電源が切れているときでも、頻繁に電源が入っています(この点については、ご自宅での習慣を考慮してください)。 私たちは、ニールセンについて 10%のボックスが1ヶ月以上電源を切らないことを発見しています。 ニールセンについて 30%のボックスは1日に24時間電源を入れたままです。 これはシステムによって、またボックスによって異なりますが、STBの調和と標準化という点で別の興味深い課題を生み出しています。 これらはすべて、誰が実際にテレビを視聴し、番組やコマーシャルメッセージに触れているかを把握しようとする前のことです。

業界関係者は、これらのギャップを考慮した高度なモデルを開発することで、これらの問題に対処しようとしています。 そこで問題となるのは、ギャップを考慮するために、どのような情報がモデルに反映されているのか? STB のデータに何が欠けているのか、どのようにして見つけるのか? 何がわかっていないのかをどうやって知るのか? そして、どのようにモデルを検証し、その精度を決定するのか? 金融の世界では、ウォール街は賢い数学者や統計学者をたくさん雇って、モデルを開発してもらっていたのでは? 現実世界の力学を取り込むことができないそれらのモデルを過信し、過信したために、我々はどれほどの損失を被ったのだろうか?

ソリューション

データセットを完成させ、STBデータの潜在能力を最大限に活用することで、より多くを学び、より良い番組や広告の決定を行う方法がある。 NielsenのNPMサンプルは、ケーブル、非ケーブル、衛星、新しいセット、古いセット、リビングルームや寝室、地下室やキッチンのセットなど、すべてのプラットフォームにおける約5万人のテレビ視聴を追跡しています。 NielsenのNPMサンプルは、米国のテレビ業界に情報を提供する通貨であり、テレビ視聴者測定のゴールド・スタンダードとなっています。 NPMのデータセットにより、パネルとSTBデータの間のモデリングを作成することができます。正確な人物レベルの視聴を可能にし、それをはるかに大きなデータセットに拡張して、きめ細かい分析と安定した推定を可能にします。 このモデルは、2007年にニューヨークで開催されたARF会議で開発・発表されました。

STBデータを用いた視聴者推定を行う際の主な手順は以下の通りです。

NBCのAlan Wurtzelが言ったように、「我々は、そこが少なくなっていることを学んでいる。 これは本当に難しいことです。" 私たちは同意し、その解決に協力することができます。 Nielsenは、STBの議論に情報を提供し、テレビ視聴に関する洞察を拡大するための関連資産を有しています。 私たちは、セットトップボックスのデータの約束を生かし、危険を回避するために、業界と協力することを楽しみにしています。

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