การดูโทรทัศน์ร่วมกัน คือกระบวนการรับชมคอนเทนต์ร่วมกับผู้อื่น ซึ่งโดยทั่วไปคือสมาชิกในครัวเรือนเดียวกัน ผลิตภัณฑ์เพื่อความบันเทิงมักถูกบริโภคร่วมกัน และโทรทัศน์ก็ไม่ใช่ข้อยกเว้น อันที่จริง การดูโทรทัศน์ถือเป็นกิจกรรมทางสังคมมาโดยตลอด แต่ยุคดิจิทัลกำลังเริ่มทำลายแนวคิดนี้ลง ด้วยการรับชมคอนเทนต์ทางโทรทัศน์มากขึ้นทุกวันบนแล็ปท็อป สมาร์ทโฟน และแท็บเล็ต ดูเหมือนว่าการดูโทรทัศน์จะค่อยๆ กลายเป็นกิจกรรมส่วนบุคคลไปทีละน้อย
อุปกรณ์ OTT (Over-the-Top) สามารถพลิกกระแสนี้ได้หรือไม่? ปัจจุบันมีอุปกรณ์ OTT อยู่ในครัวเรือนในสหรัฐอเมริกาถึง 20% โดยทั่วไปแล้วอุปกรณ์เหล่านี้จะเชื่อมต่อกับทีวีจอใหญ่ในบ้าน และทำให้ผู้บริโภคสามารถรับชมรายการทีวีผ่านแอปพลิเคชันเฉพาะจากเครือข่ายโทรทัศน์หลักและบริการสตรีมมิ่งต่างๆ อุปกรณ์เหล่านี้มาพร้อมความสะดวกสบายและความยืดหยุ่นอย่างที่เราคาดหวังจากความบันเทิงดิจิทัล (คลังวิดีโอขนาดใหญ่ การรับชมแบบออนดีมานด์ การรับชมแบบไม่จำกัดด้วยค่าธรรมเนียมรายเดือนคงที่) แต่สามารถรับชมได้บนหน้าจอขนาดใหญ่และสะดวกสบายในห้องนั่งเล่นของเรา OTT กำลังทำให้การดูทีวีด้วยกันกลับมาเป็นที่นิยมอีกครั้งหรือไม่?
คำตอบสั้นๆ คือ: ปฏิเสธไม่ได้ว่าใช่ แต่ราคาจะแตกต่างกันไปตามอายุ ช่วงวัน และปัจจัยอื่นๆ
การศึกษาวิธีการรับชมร่วมกันสำหรับอุปกรณ์ OTT มีความสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ ผู้พัฒนาโปรแกรมจำเป็นต้องเข้าใจว่าใครบ้างที่กำลังรับชมรายการของตน และการรับชมบนอุปกรณ์ OTT มีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อกลุ่มประชากรบางกลุ่มมากกว่ากลุ่มอื่นๆ หรือไม่ นักโฆษณาจำเป็นต้องเข้าใจว่าการรับชมร่วมกันบนอุปกรณ์ OTT อาจส่งผลต่อการรับรู้โฆษณาของตนอย่างไร และนักสังคมวิทยาก็กระตือรือร้นที่จะทำความเข้าใจรูปแบบการรับชมร่วมกันและพลวัตใหม่ๆ บางอย่างที่ขับเคลื่อนปฏิสัมพันธ์ทางสังคมของเรา
ต้นปี 2558 นีลเส็นได้ร่วมมือกับโรคุ ผู้ให้บริการอุปกรณ์ OTT ชั้นนำ เพื่อให้บริการวัดผลผู้ชมเป็นครั้งแรกบนอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับทีวี เพื่ออำนวยความสะดวกในการวัดผลตามสำมะโนประชากร นีลเส็นได้ฝังซอฟต์แวร์ (ที่เรียกว่า ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ หรือ SDK*) ลงในแอปของผู้ให้บริการ OTT โดยตรงเพื่อติดตามการแสดงผลโฆษณา เนื่องจากข้อมูลนั้นมาจากอุปกรณ์ ไม่ใช่จากหน้าจอหลัก เราจึงไม่ทราบว่าใครรับชมเนื้อหานั้น เพื่อแก้ปัญหานี้ เราได้ดำเนินการสองขั้นตอนสำคัญ: ขั้นแรก เราใช้ผู้ให้บริการข้อมูลบุคคลที่สามเพื่อระบุลักษณะเฉพาะของครัวเรือนและระดับบุคคล (เช่น รายได้ อายุ เพศ) ที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ OTT และปรับเทียบข้อมูลนั้นกับแผง National People Meter (NPM) ของเรา จากนั้น เราได้พัฒนาแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ว่าสมาชิกในครัวเรือนคนใดจะรับชมการแสดงผลโฆษณาแต่ละรายการ โดยอ้างอิงจากข้อมูลทีวี NPM ในอดีตที่มาจากโทรทัศน์ที่เชื่อมต่อกับอุปกรณ์ OTT
การเปิดตัวบริการวัดผล OTT นี้ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในความเข้าใจของเราเกี่ยวกับการใช้งาน OTT และยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องทั้งในแง่ของจำนวนลูกค้า (ซึ่งรองรับผู้เผยแพร่โฆษณาและผู้ลงโฆษณาจำนวนเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ) และปริมาณข้อมูล (ซึ่งบันทึกการแสดงผลได้หลายล้านครั้งในแต่ละวัน) ในปี 2559 เราได้เริ่มดำเนินการศึกษาแบบ Co-viewing โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากบริการวัดผล OTT ดังกล่าว การศึกษานี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลแคมเปญจำนวนมากจากหลากหลายแหล่ง ได้แก่ การแสดงผลโฆษณา 18 ล้านครั้งจากแคมเปญโฆษณา 15 รายการ ครอบคลุมโปรแกรมโฆษณามากกว่าสองโหลประเภท
เราพบว่าอัตราการรับชมร่วมกันโดยรวมของ OTT อยู่ที่ 34% ซึ่งต่ำกว่าอัตราการรับชมรายการโทรทัศน์แบบปกติ (43%) แต่สูงกว่าการรับชมรายการโทรทัศน์ร่วมกันบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ (14%) มาก นอกจากนี้ เรายังระบุได้ว่าการรับชมร่วมกันของ OTT เป็นปรากฏการณ์ที่ไม่ได้เกิดขึ้นแบบสุ่ม โดยแตกต่างกันไปตามอายุ ตัวอย่างเช่น เด็ก (อายุ 2-12 ปี) รับชมร่วมกันมากที่สุด โดย 7 ใน 10 ของกลุ่มอายุนี้รับชมร่วมกันโดยมีอย่างน้อย 1 คนอยู่ในบ้าน ในกลุ่มวัยรุ่น (อายุ 13-17 ปี) ผู้หญิงมีแนวโน้มที่จะรับชมร่วมกันมากกว่าผู้ชาย (63% เทียบกับ 54%) อย่างไรก็ตาม สำหรับกลุ่มอายุอื่นๆ ทั้งหมด ผู้ชายและผู้หญิงมีอัตราการรับชมร่วมกันในอัตราที่ใกล้เคียงกัน นอกจากนี้ เรายังพบว่าการรับชมร่วมกันของ OTT แพร่หลายในช่วงเวลาไพรม์ไทม์ (44%) มากกว่าช่วงเวลากลางวัน (25%) มาก เราจะขยายผลการค้นพบเหล่านี้ในบทความฉบับเต็มที่จะตีพิมพ์ในเร็วๆ นี้
ผลลัพธ์เบื้องต้นสอดคล้องกับสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับการรับชมร่วมกันในทีวีแบบดั้งเดิม แต่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในด้านประชากรศาสตร์และเทคโนโลยี ขณะที่เราเริ่มขยายการวัดผลไปยังผู้ให้บริการ OTT รายต่างๆ ขณะที่การเข้าถึง OTT เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง นีลเส็นมุ่งมั่นที่จะรวมอุปกรณ์ OTT ไว้ในการจัดอันดับโฆษณาดิจิทัล และยังคงออกแบบเทคนิคการวัดผลที่เป็นนวัตกรรมใหม่ให้ทันกับตลาดผู้บริโภค เราเชื่อว่านี่เป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยมของการนำกลุ่มตัวอย่างและข้อมูลสำมะโนประชากรมารวมกันเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มการรับชมในปัจจุบันได้ดียิ่งขึ้น
*ดู “ชุดอุปกรณ์และ Caboodle: ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อวัดผลการแสดงผลทีวีดิจิทัลทั้งหมด” ในฉบับนี้
