
你只看了一场电影 大数据却解读了这些“秘密”_数据分析师考试
电影票在线销售已超过了线下的影院销售,对应的,越来越多的用户数据也被收集分析。结果是,你买了一张电影票,跟着就会知道你看完电影可能会吃顿火锅,或者去附近的如家住一晚。
网络购票数据对电影的线上宣发有一定的指导作用,主要体现在为感性决策“纠错”,指导相对精准的营销,助力票房“增量”。但大数据的实质“疗效”如何仍是见仁见智的。
电影“消费数据”或许能相对客观地反映出一些消费规律,这里所说的“消费”有两层含义:一是指真正掏钱买票这个行为,另一个是指主动搜索,表示对影片感兴趣的行为。我们拿猫眼电影近日发布的一份消费数据来研究下。
据说此报告是以样本抽取超5亿人次的猫眼电影消费记录为基础,来看这当中透露出的哪些值得玩味的讯息?
1、网络购票的出票量已经超过线下。
有公开数据显示,2015上半年中国电影票房同比激增49%,达到202亿元。其中,中国电影市场的高速互联网化趋势明显,3月份线上出票占大盘比超过50%。今年3月份的网络出票占大盘比已超过了50%。
2、线上票务平台的宣发势能在不断扩大。
线上宣发对于电影票房的影响主要体现都在影片上映的前三天,这个过程中,“在线选座”业务通过预售、促销等手段提高上座率,继而刺激影院排片,对票房增量的影响尤为明显。根据猫眼的报告,2015年上半年,线上预售票已经占到了影片首映日出票的 42%,而2014年上半年时,其份额还不到30%。
3、以电影票务为入口的消费已延伸至美食、酒店等领域。
电影消费对于周边美食和酒店消费的拉动力不言而喻。从报告中的数据来看,在消费电影前后,美食消费占到了79%。另外,酒店消费占到了11%,超过了所有娱乐类项目的消费总和占比。(包括KTV、桌游电玩、足疗按摩和其他)。更为具体的是,在酒店消费中,又对于经济型酒店消费需求旺盛,占比达到了81%。
美团的酒店旅游事业群总裁陈亮日前公开表示,上半年的整体交易额为71亿元,其中,酒店业务交易额为53亿元,度假业务的交易额为18亿元,酒店间夜数量为3356万。这当中,虽然没有具体披露有多少酒店消费是从电影消费这个入口延伸而来的,但以电影消费为入口,带动美食、酒店等周边消费才是美团希望猫眼“导流”的真正意图,而猫眼在这方面的势能已经得到初显。
4、消费数据能指导更精准的营销,为感性决策“纠错”,规避风险
过去的电影营销偏重大而全的打法,即根据既定俗称的套路为影片做营销决策,很难做到具体影片具体分析。而消费数据告诉你,用户具体基于剧情(34%)、预告片(26%)、演员(24%)和社区/影评(16%)做出观影决策的比例是多少。 比如, 对于《左耳》、《重返20岁》这类型的青春片,观众对于剧情的关注度会更多;对于《侏罗纪世界》、《哆啦A梦:伴我同行》、《十万个冷笑话》这类没有强大卡司阵容,属于经典IP或系列性质的电影则更关注预告片。
再比如,过去业内普遍认为,青春题材的影片应该主打80后人群,旨在打怀旧牌。然而根据消费数据显示,占消费主流的实际还是90后居多,也难怪有人感慨,现在的90后青春还没过去,就开始怀旧了。以《左耳》为例,其主要消费人群集中在21—25岁的女生,他们看过《匆匆那年》、《同桌的你》,喜欢K歌,美容等周边休闲娱乐方式。
像《战狼》这部影片,最初业内对它的预估票房是2—3亿。最终票房是接近5.5亿。数据显示,对该片感兴趣的消费者关注的焦点集中在演员和预告片上,且有过购买《智取威虎山》、《天将雄师》电影票的消费记录,他们还是一群喜欢运动、美食的人,且大范围集中在武汉、长沙、合肥等地。
这些数据给予片方的指导意义是什么?片方在做前期营销、宣传时更有方向感:比如针对影片到哪些地方做落地路演宣传;针对哪些潜在用户投放合适的宣传物料;根据特定洗好的人群设计更易触达的玩法,以及跟什么样类型的周边服务和商家捆绑营销。
但数据终究不是万能的,而数据要有意义还离不开具体产生的场景。就目前而言,电影的消费数据也只能在一定程度上能在营销方面起到了助力的功效。
在今年的上海国际电影节期间,合一影业兼任CEO的朱辉龙曾在一场主题为“大数据+电影”的论坛上发表过类似观点。他认为,数据是理性的,但决策是感性的,数据只是给大家提供了一个决策工具。
他以《老男孩》为例做了如下分析:“《老男孩》的微电影在网络上播了四五年,在微博上,优酷平台上沉淀了许多评论和搜索数据。我们后来拿来分析,发现提及最多的关键词是“音乐”,第二的是“梦想”,第三是“年轻”。于是,在大电影推出时,我们重点推出了包括《跟我去纽约》、《小苹果》在内的4首歌曲作为宣传重点,虽然只有《小苹果》大火。我们没有想到《小苹果》火成这样子,这是用户的选择。”
这个例子说明,数据能给营销决策方提供一个更清晰方向和思路,至于用户会如何选择仍有一部分“赌”的成分,最终你押对了宝,你就赢了。
关于大数据对于电影产业的影响,此前新浪微博首席执行官王高飞曾打过一个比喻,放在这里做总结应该很合适。“如果电影本身具备好内容的要素,电影本身就有了“1”的意义,数据在背后起到的助力作用表现形式为“0”,有了“1”,后面的“0”才有意义。但如果电影本身是“o”,后来有再多“0”也是没有意义的。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09