คุณค่าของแผงข้อมูลในการสร้างแบบจำลองข้อมูลขนาดใหญ่ | Nielsen คุณค่าของแผงข้อมูลในการสร้างแบบจำลองข้อมูลขนาดใหญ่ | Nielsen
02_องค์ประกอบ/ไอคอน/ลูกศรซ้าย กลับสู่ข้อมูลเชิงลึก

ข้อมูลเชิงลึก > นวัตกรรม

คุณค่าของแผงข้อมูลในการสร้างแบบจำลองข้อมูลขนาดใหญ่

อ่าน 1 นาที

อัปเดตล่าสุด :

แทบไม่มีวันไหนที่อุตสาหกรรมจะรายงานเกี่ยวกับการกระจายตัวของผู้ชม แน่นอนว่านี่ไม่ใช่ปรากฏการณ์ใหม่ ด้วยการเติบโตของเคเบิลทีวีในยุค 80 การออกอากาศผ่านดาวเทียมดิจิทัลในยุค 90 วิดีโออินเทอร์เน็ตในยุค 2000 และตัวเลือกแบบ over-the-top ในปัจจุบัน ผู้ชมโทรทัศน์จึงได้รับตัวเลือกรายการใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องทุกปี ทั้งจากเครือข่ายที่มากขึ้น รายการเฉพาะกลุ่มที่มากขึ้น และช่องทางการรับชมที่มากขึ้น

อย่างไรก็ตาม สำหรับชุมชนนักวิจัย ความหลากหลายที่เพิ่มขึ้นนั้นมาพร้อมกับราคาที่ต้องจ่าย และการเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มสูงขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมากำลังส่งผลกระทบต่อความสามารถในการวัดผลแบบแผงข้อมูล ซึ่งอุตสาหกรรมนี้เคยใช้ในการตรวจสอบกิจกรรมการรับชมมาโดยตลอด การประกอบแผงข้อมูลให้มีขนาดใหญ่พอที่จะให้การวัดผลที่เสถียรสำหรับรายการที่มีผู้ชมจำนวนน้อยจึงกลายเป็นความท้าทาย

ข้อมูลเส้นทางกลับ (Return Path Data: RPD) ถือเป็นโอกาสในการแก้ไขปัญหาดังกล่าว แต่จะต้องดำเนินการเฉพาะเมื่อข้อจำกัดและอคติในข้อมูลเหล่านี้ได้รับการแก้ไขและตรวจสอบความถูกต้องได้ บทความนี้จะอธิบายว่าแผงข้อมูลสามารถแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและช่วยตรวจสอบความถูกต้องของคะแนนที่ได้จากชุดข้อมูล RPD ได้อย่างไร

แผงและ RPD ร่วมกันเป็นส่วนผสมที่ลงตัวสำหรับการวัดผู้ชมวิดีโอที่แม่นยำและเสถียร

แท็กที่เกี่ยวข้อง:

ดำเนินการเรียกดูข้อมูลเชิงลึกที่คล้ายกันต่อไป

ผลิตภัณฑ์ของเราสามารถช่วยคุณและธุรกิจของคุณได้

  • โฆษณา Intel

    สร้างความแตกต่างให้กับแบรนด์ของคุณจากคู่แข่งด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการโฆษณาผ่านช่องทางและแพลตฟอร์มต่างๆ

  • โฆษณา Intel

    สร้างความแตกต่างให้กับแบรนด์ของคุณจากคู่แข่งด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการโฆษณาผ่านช่องทางและแพลตฟอร์มต่างๆ