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
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16