京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据勾勒用户画像:美团猫眼的“第三轮进化”
根据国家新闻出版广电总局电影局公布的数据信息,2015年1至6月,全国电影票房收入达203.63亿元。业内预计今年整个电影市场的票房有望超过400亿元。
尽管相比几年前,400亿已属一个不小的市场空间,但如今电影O2O的玩家越来越多。美团猫眼、淘宝电影、糯米电影、QQ电影票、豆瓣电影、时光网、格瓦拉、大众点评相继杀入在线票务市场,市场不断扩张的同时,参与主体也越来越多,僧多粥少的局面始终不曾改变。
这会不会是场零和游戏现在还不好定论,但可以肯定的是未来在线选座网站间的竞争只会越来越激烈,如何在众多主体中脱颖而出?这凭借的不仅仅是一头扎进市场的勇气,更考验的是智慧和策略。
7月9日,猫眼电影独家发布了《大数据时代的电影消费洞察》数据报告,报告中利用大数据描绘的用户画像和对市场走向、用户行为的把握令人叹为观止,这不仅让人想起了商战的一条重要原则:人无我有、人有我精、人精我变。
这份报告背后蕴藏的信号非常不简单,这可能预示着猫眼电影在原有产品形态的基础上将跨入一个全新的领域,用猫眼电影内部人士的话说,这将是第三轮进化的开端。
1背靠大数据的“第三轮进化”
相比其他在线购票网站,成立于2012年的猫眼电影的确有先发优势。创立之初,猫眼电影凭借“在线购票+在线选座”作为切口,迅速填补服务空白,这被猫眼内部视为第一轮进化,即“服务进化”。
称雄之际,猫眼电影用预售票房作为手段,帮助片方做电影宣传发行,属于第二轮的“生态进化”;但如今看来,随着越来越多的在线选座网站都已先后迈入这两个阶段,曾经的蓝海市场已然变成一片红海。
但猫眼电影却迎来的第三轮进化,是依托大数据基础上的一次“智慧进化”。用猫眼电影内部人士的话说:“这也是最重要的一次进化。”
毫无疑问,猫眼发布的《大数据时代的电影消费洞察》报告是一份依托于大数据基础上制作的行业报告。而所谓大数据,必然以海量的数据为基础,而这恰恰是猫眼得天独厚的优势所在。公开数据显示,美团旗下的猫眼电影拥有5亿人次消费数据积累,覆盖影院超过4000家。
这样量级的覆盖人群和影院数量可以说在业内绝无仅有。相比之下,许多在线购票商的覆盖人群不到1亿,院线的覆盖数量甚至都不足1000家。在这个张口闭口各家都在提倡大数据的年代,猫眼从如此大体量的数据库中提取出的数据样本,无疑更具有广度也更具代表性。数据池的深浅,成为能否诞生真正客观、具备行业价值信息的首要标准。
2用户画像背后的商机
如今的观影人群中,80后和90后究竟谁才是真正的主体?他们(她们)的喜欢胃口又有什么不同?
猫眼电影通过《大数据时代的电影消费洞察》给出了一份详尽的答案:数据显示,在2013年时80后的观影人群占比达到50%,90后占到40%,而到了2015上半年时,90后上升至57%,80后下降为35%。
不要认为只仅仅是一个数字上的简单变化,80后和90后人群比例变化的背后,预示着某种类型片的票房将会面临下滑的危机,而另一种类型片则将蕴含着随时爆发的潜质。
根据前述报告的统计,90后和80后的观影口味有着鲜明的区隔。举例来说,90后女生喜欢高颜值青春片,例如《何以》、《左耳》、《万物生长》等等,而80后的女生则追求品质与经典类的电影,例如《哆啦A梦》、《狼图腾》等等。
从制片方和发行方来看,大数据所提供的高清用户画像。可以从制作环节就开始指导片方生产出适合市场口味的影片,达到电影行业宣发阶段精准营销的渴望。
再举个例子,用户是依据什么来决定是否去看一部即将上映的电影?猫眼公布的大数据报告里显示,依据影片剧情来决定观影的占比达到34%(在所有原因中列在第一位,这说明不管时代如何发展,一个优秀的电影剧本依然是最重要的核心要素。)
此外优秀的预告片驱动观影占比26%、强大的演员阵容驱动观影占比24%、社区影片驱动观影行为的占比为16%。
如此详尽的数据统计无疑为电影的营销、发行带来了精准轰炸的可能性。
艺恩咨询曾统计显示,电影营销费用一般占到当年总票房的 10% 有余。而在这部分营销费用中,单纯的硬广投放就占到一半。但这种硬广的效果衡量很单一,以曝光量为主,无法实现进一步转化,也不能有效的衡量宣传对影片最终票房的贡献。
但通过大数据,发行方就无疑获得了有的放矢的办法。而猫眼也计划将用户画像拆解在影片类型和宣发渠道中,使得一部电影“从开拍之前就锁定各类观众”不再是一个梦想,这能够把电影在时下纷杂多边的宣发渠道中锁定最符合自身调性的选择,当合适的主题遇到匹配的渠道,电影宣发的焦点将更加集中。
3大数据如何助力电影发行
前面说了片方的角度,其实从院线角度来看,大数据同样有助于院线精准排期,并提升票房。
《大数据时代的电影消费洞察》显示,与2014年相比,如今更多的用户会提前购买首映日的预售票。2014上半年时在线预售票比例为29%,2014下半年比例上升至35%,而2015上半年进一步提升到42%。
在电影O2O平台诞生之前,特别是在“预售”产生之前,院线排片几乎都是“凭感觉”。根据影片题材、明星、制作费用等进行第一天的排片,如果第一天的上座率高就加大排片量,反之则减少。这就导致一些真正有口碑的好片很有可能因为“感觉没对”而错失排片率,丢掉票房。大数据通过实时监控,用精准的数字把消费者的喜好告知院线,指导院线合理排片,不仅提升了上座率,而且帮助真正的好片得到了发挥空间,收获票房。
一系列案例能更好地说明大数据魅力所在。据猫眼电影内部介绍,2014年国庆档票房冠军《心花路放》以11.67亿惊人战绩登上2014年国产电影票房榜首,猫眼为其贡献近半票房;2014年贺岁档票房冠军《智取威虎山3D》,票房累计达到8.84亿,猫眼向片方提供了核心数据,做了一个影片地域偏好分布图,根据这些数据,片方在这些热度较高的地区投放了大规模宣传和排片。
2014年春节档票房冠军《天将雄狮》,揽获7.4亿票房,猫眼与片方共同开展了“线上+线下配合作战”的联合发行、“看电影送茅台酒”等整合营销行动,猫眼电影整体票房贡献占比40%;在2015年五一档3天假期,猫眼电影通过大数据等手段,助力《何以笙箫默》、《左耳》、《万物生长》三部国产青春片占领五一大盘票房60%以上,猫眼贡献的票房和出票量都占比超出40%。2015年端午档票房冠军《杀破狼2》端午节三天假期狂收1.96亿,作为联合发行方,猫眼电影对本片的整体票房贡献也超过45%,总量达1.35亿以上。
其实,电影票房除了与影片内容有直接关系,前期的营销预热,上映时的院线排片,以及热映时的营销包装等也都是影响票房的主要因素,而这么多电影O2O在线选座商中具备这样能力的并不多。
4票房以外的想象空间
根据美团对外公布的数据显示,猫眼电影去年全年的交易额50亿,今年半年交易票房已达到60亿,全年目标是150亿,而今年整体票房市场大概在400亿,这意味着猫眼一家就想吞下37.5%市场份额。
猫眼电影的份额和市场影响力有目共睹,但如果过度单一依赖电影票房市场,本身就是一次危险的赌博。
从今年5月上映的《复仇者联盟2》开始,包括淘宝电影、格瓦拉、时光网在内的众多在线选座商都开始把目光大举投向票房以外的市场,如电影的周边衍生品,这说明在这一点上,各家都有自己的战略思考,英雄所见略同。
但是企业的视野往往是由母体基因所决定的,虽然跳出票房,但依然跳不出电影产业的圈子。在这一点上猫眼体验出了非常与众不同的一面,依托美团在餐饮、酒店、旅游等多条业务线的深度渗透,让猫眼电影拥有跨界的计算能力,这也成为它超越其他平台的一种独家优势。
猫眼大数据报告显示,在观影前后选择美食的占79%,选择去酒店的占11%,选择休闲娱乐的占10%。
一个细节,或许更能说明这种跨界魅力所在:报告显示,为了避免观影后酒店订房困难,11%的人选择在观影前check in(美团猫眼取的是酒店输入酒店消费验证码输入的时间)。这是行业内第一次系统地展示了用户观影前后的消费行为,也数据化地明确了美食、酒店、娱乐这些消费场景与电影宣发催生化学反应的可能性。
或许在未来的某个时刻,电影娱乐的周边会被重新定义,在线票务网站对接的不仅仅只是院线、片方,还会包括酒店、餐馆和其他娱乐场地。从“大娱乐”走向“大消费”,猫眼身后留下的巨大空间让人遐想不已。
互联网时代其实从来不缺少颠覆者,反倒是缺少进化论的信徒。掌握了大数据的猫眼,又将开启怎样的时代?外界拭目以待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 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”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 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 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28