京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据,助推电影票房的神器
大数据的话题,在电影业越炒越热。大数据可以预测票房,还能通过剧本预估票房体量。请关注——
今年中秋+国庆的“双节”档,电影再次扎堆上映。喜剧片《港囧》、魔幻片《九层妖塔》、警匪片《解救吾先生》等十几部中外影片“跃跃欲试”,盯准了这块假日大蛋糕。
蛋糕有多大?6月在上海电影节的现场,嘉宾们为“双节”期间的票房大盘给出了17亿到20亿的“估值”。
各家影片能分到多少?这不是一个全凭运气的“猜谜游戏”。实际上,票房的体量,完全可以在数据分析的帮助下进行预测。
在中国电影票房数据每年都在拔节生长的今天,娱乐产业数据服务机构“ABD爱梦娱乐”创始人雷鸣认为,在其他商业领域已经大展身手多年的大数据,早该用于电影产业。“数据化运营和决策一定是未来的趋势”。
人人都谈大数据
前不久,电影《捉妖记》以24.26亿的成绩,拿下中国影史票房冠军。
《捉妖记》上映前一周,雷鸣就在办公室的白板上写下:捉妖记,票房18亿起。
“典型的合家欢电影,还遵循了好莱坞式工业化制作流程,适用于所有社交场景,一定大卖。”雷鸣做出了这样的判断,而支撑判断的,是公司一套基于影视数据的票房预测模型。
大数据用于电影,早已不是一个新鲜话题。
最为人津津乐道的,就是郭敬明执导的《小时代》系列。在投资之前,电影出品发行方就在文学网站上对同名原著的点击量、点击用户身份进行了调研,并分析出了影片可能存在的核心目标受众。确定“标靶”之后,电影宣发方制定了一系列有针对性的营销活动,把他们圈定的用户“导入”电影院。
今年的上海电影节,同样也为大数据和电影开辟了专门的讨论时段。
导演兼演员身份的徐峥在“大数据助推大电影”的主题论坛上表示,大数据可以在电影生产制作的全流程发挥作用。
在选择电影题材的时候,可以借助大数据估计这部电影的票房量级、投资风险;剧本完成之后,可以根据一套评估系统来预估剧本的票房潜力,设置笑点、雷点,丰满人物个性。甚至找谁来演,什么样的演员组合能够最大限度撬动市场;拍好了之后具体营销组合拳怎么打……大数据都可以介入。
影视数据质量还不高
ABD爱梦娱乐主要用数据做三件事:精确预测即将上映的电影的票房(预测值与实际票房差距不超过20%视为准确);通过电影剧本预测票房区间;验证一个IP(Intellectual Property)是否适合改编成院线电影,同时也用数据来帮助公司的剧本创作团队完成IP内容开发。
影视大数据平台艺恩研究总监袁琳告诉科技日报记者,大数据确实可以在从电影立项制作到影片营销宣发的诸多环节发挥作用,不过现在的问题是,关于用户的数据积累还不够。“用户在线下购票的话,我们没法准确地知道这些人究竟是谁,得不到他们的人口统计学数据。”依赖影院的线下售票系统,很难描绘出清晰的用户画像。好消息是,近几年来,线上购票的行为增多,这些有迹可循的购买行为,可以帮助片方定位“观众是谁”。
在雷鸣看来,不仅线上的数据不够,线下的数据积累年头也太短。美国上世纪30年代就开始系统地记录电影数据,而中国的影视数据,现在还很难用“大”来形容。“真正无断点的系统记录其实是从2011年开始的,到现在为止也不到5年。”而且,由于市场高速发展,我国电影每年的数据都没有“遗传性”,很难找到所谓的“规律”。
能获得的数据,是全然真实的吗?也未必。个别地方存在票房造假的情况;有一些数据,则被视为秘密,比如电影真正的投资额;还有些数据半真半假,比如社交网络的播放数据、点赞和好评量,需要分析者拧干水分。
“数据整理对影视市场有利无害。”雷鸣说,影视行业“看起来很美”,但水也很深。目前,数据公司们也等待着中国电影市场能变得更加成熟,沉淀下更多的、具有分析价值的结构化数据。
上帝的归上帝 凯撒的归凯撒
搜狐视频前首席运营官刘春曾提醒,在大数据时代不要忘记艺术创作的重要性。用大数据指导电影,难免引发质疑,认为它搅浑了艺术这池清水,让电影显得太过功利化。
袁琳觉得,没必要把商业和艺术摆在互相矛盾的位置。“没有市场,就没有你艺术表达的阵地。从某种意义上来讲,市场是阵地,是基础。我们可以通过数据找到一些规律性的东西,这也不妨碍我们用精彩的创意表达出来。大数据之于电影,扮演的是“助推器”的角色。袁琳指出,它不该也无法主导电影的创作,它只能帮助拉近电影和市场的距离。
雷鸣也有类似的观点。他坦言,电影具有商品属性,充分了解并无限接近商品的受众和市场,对商品来说“天经地义”。不过,这并不意味着艺术创作就成为大数据分析结果的“附庸”。他强调,大数据不能指导具体内容。当影片的大致方向确定之后,编剧应该具有完全的自主权,自由运用他们的灵感和思维技巧进行创作。“大数据用来帮助提高效率、降低成本。我们一直在说的一句话,就是上帝的归上帝,凯撒的归凯撒。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【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