京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网影视大数据时代或将来临
目前,互联网影视行业正处于虚假繁荣的泡沫状况,如果没有强有力的监管手段和行业新标准,整个行业很可能会出现‘信用危机现象’,这不利于行业的良性循环。
互联网重构了影视生态,与传统影视时代不同,互联网影视时代,行业在内容模式、传播方式、运营手法上已经大为不同,新业态的发展,意味着互联网影视行业需要新的标准。
共赢促行业良性发展
“传统的甲方与乙方模式已经不能适应互联网影视行业,现在是需要让产业链上的编剧、投资人、广告商、终端用户等,都能得到最大的收益。”王欢表示,可以通过大数据的挖掘分析,为互联网影视行业提供全方位的科学决策。
业界预测,2017年至2018年中国大数据市场规模将维持40%左右的高速增长。在王欢看来,成功的大数据公司应该具备以下几点:一是有渠道、手段和技术能力得到优质数据资源;二是能够为用户找到解决价值盲点的数据,通过建模和分析形成效益变现;三是能够处理好去隐私化和大数据安全的关系;四是要有合作共赢的商业模式。
小鲜肉多了,脍炙人口的作品少了,很多影视剧没有用户黏性,影视行业存在着虚浮的泡沫,急需成熟的工业化运营体系。以美国好莱坞为例,美国的影视产业有一套自己的企业评级标准,通过经营规模、经验以及规范程度为企业评级,将企业划分为不同的等级,以便于影视产业链各环节都能有参照的标准。在我国,影视企业并没有完善的规范和体系。
王欢告诉记者,“蓝水科技希望通过大数据创建新的评价体系,通过打造合作共赢的商业模式,为影视全产业链的提升来扩大利润空间。”
在王欢看来,建立权威、有效的行业标准,不仅需要庞大、多样性的数据,更需要全新的维度和分析方法,才能为互联网影视行业得出最清晰的结论,正向引导行业发展。
“蓝水科技搭建的大数据平台要为影视产业链的各方进行服务,整合整个行业的资源。全程跟踪影视项目从创意、投资、制作到宣发的全过程,将产业链的各方连接起来。”王欢表示。
不过,王欢强调,互联网影视行业是以内容为主导,只有产生价值才能使行业良性循环。同时,也面临两大难点:一是在标准建立和验证过程中,数据比较杂,需要经过大量论证,确定建模需要数百次,因此,不仅算法要精准,还需要深入了解互联网行业,才能知道数据对各方是不是有价值;二是在对大数据的处理上,面临着数据安全如何保障的问题,以及随着通信技术的发展,互联网影视产业的数据越来越大,技术该如何处理。
王欢表示,互联网影视产业是一片蓝海,目前亟须构建成熟的信用体系,才能有利于实现各方的共赢。
搜视率为互联网影视标准“拓荒”
近几年,中国的互联网影视产业步入了发展的快车道,但互联网影视剧动辄几十亿、上百亿的网络点击量的背后存在着数据造假问题。在互联网影视时代,亟须建立一个更加客观的评价指标。
“以往对互联网影视作品的评价是基于点击量这一标准,然而点击量很难在评价作品中完全代表用户的习惯,也无法准确判断用户的数量,而且数据容易被操纵,还会存在巨大的偏差。正是基于此,提出了以用户量为基础的搜视率指标体系,通过对短时间内主动搜索观看影视人数占总用户的比重,反映作品价值的输出情况,成为节目制作、编排、调整的重要参考和媒介计划评估、项目评估的重要指标。”王欢告诉记者。
据介绍,搜视率打破了现阶段互联网影视作品单纯依靠点击量和用户赞、踩、评论等单一维度进行评价的局面,通过互联网数据结合运营商、视频平台、社交平台、直播平台等多数据维度,结合系统抽样规则,科学算法体系交叉出各类率项指标,多维度对作品的互联网表现、周期走势、受众推及等焦点问题进行有效的数据分析,对作品给出综合评价。
王欢强调,搜视率指标体系的优点是能够精确到个体,对用户的观影行为进行可持续性的监测,同时打造精准的用户画像。作为电视台收视率的有效补充,能够为从业者和行业主管单位,提供最为科学的决策参考依据。
因此,“搜视率”在互联网影视时代更具价值。
王欢认为,随着搜视率的广泛应用,内容生产商能够根据数据调整内容策略和市场定位;投资者能够更清晰地了解行业,洞察不同影视方向的增长点;广告主们根据数据反映的情况,制定更有效的传播策略,提升品牌与销量;视频平台能更精准策划栏目,满足用户需求;而用户的体验持续提升,付费意识增强,最终使得行业的标准更牢固、生态链更加健康有序。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15