
通過大數(shù)據(jù)看影視劇網(wǎng)絡(luò)營銷怎么做_數(shù)據(jù)分析師
我們根據(jù)上述騰訊空間數(shù)據(jù)分析報告來總結(jié)幾個結(jié)論,影視劇在網(wǎng)絡(luò)媒體上傳播特征或者關(guān)鍵點是什么?
這份報告通過騰訊空間對近期15部電影積累的數(shù)據(jù),給出了7點結(jié)論:
√ 一部電影在QQ空間里的討論次數(shù)與票房成正比
√ 不同地區(qū)群體對不同電影的喜好有區(qū)別
√ 獨自看、結(jié)伴看與電影題材有關(guān)
√ 學(xué)歷高低影響電影喜好
√ 性別與電影喜好有關(guān)
√ 年齡與電影喜好有關(guān)
√ 口碑效應(yīng):再低調(diào)也會影響98個小伙伴
√ 物以類聚,人以群分——電影與一些人物或者產(chǎn)品具有關(guān)聯(lián)
在后續(xù)分析的時候,我發(fā)現(xiàn)這份報告忽略了一個比較重要的數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)的時間點。例如馮小剛喜歡拍賀歲片,其定位與傳播必然有特殊性。
為了得到更有價值的結(jié)論,我們首先要將這些數(shù)據(jù)信息重新歸類。從媒體營銷的角度,我們可以將上述信息歸納為3個類別:
1、定位: 包含這些元素:
√ 不同地區(qū)群體對不同電影的喜好有區(qū)別
√ 獨自看、結(jié)伴看與電影題材有關(guān)
√ 學(xué)歷高低影響電影喜好
√ 性別與電影喜好有關(guān)
√ 年齡與電影喜好有關(guān)
√ 物以類聚,人以群分——電影與一些人物或者產(chǎn)品具有關(guān)聯(lián)
2、傳播 包含如下元素:
√ 口碑效應(yīng):再低調(diào)也會影響98個小伙伴
√ 物以類聚,人以群分——電影與一些人物或者產(chǎn)品具有關(guān)聯(lián)
3、數(shù)據(jù)指標 包含一個元素:
一部電影在QQ空間里的討論次數(shù)與票房成正比
其次,我們根據(jù)上述騰訊空間數(shù)據(jù)分析報告來總結(jié)幾個結(jié)論,影視劇在網(wǎng)絡(luò)媒體上傳播特征或者關(guān)鍵點是什么?
1、我們發(fā)現(xiàn)場景分析是媒體數(shù)據(jù)營銷的重要手法。這份報告之所以從年齡、性別、地區(qū)、是否結(jié)對等數(shù)據(jù)維度取樣,就是應(yīng)用了場景分析的方式。不僅數(shù)據(jù)分析需呀場景分析,數(shù)據(jù)應(yīng)用也需要這樣的手法。
2、網(wǎng)絡(luò)媒體的傳播離不開社會化。“口碑效應(yīng):再低調(diào)也會影響98個小伙伴”就是最直接的數(shù)據(jù)結(jié)論。因此在傳播中我們必須著重考慮:誰向誰傳播?什么群體更容易主動發(fā)起傳播?誰最容易接收數(shù)據(jù)?
3、數(shù)字化評估是新媒體傳播的最關(guān)鍵優(yōu)勢,可是實現(xiàn)數(shù)字評估我們必須做兩件事:建立評估數(shù)據(jù)模型、建立評估數(shù)據(jù)庫。
下面我們一起探討如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)來實施影視劇的媒體營銷。
第一步:確定人群定位。
過去,定位都是制片人或者導(dǎo)演自說自話的東西,例如“這部電影面向XXX人群”。在大數(shù)據(jù)面前,營銷者必須進行一個革命性的改進——數(shù)字說話。我們來看大數(shù)據(jù)給我們帶來了什么好處:
1、類似題材的數(shù)據(jù)參考。例如《蜘蛛俠N》和《蜘蛛俠N+1》的營銷推廣,前一部的精準數(shù)字積累價值太高了。無論數(shù)據(jù)還是策略,數(shù)據(jù)參考都遠比人的猜測更有價值。
2、人群定位分析。過去大數(shù)據(jù)常常僅限于數(shù)據(jù)統(tǒng)計,或者說事后諸葛亮。從騰訊空間的這份報告可以看出,你可以用大數(shù)據(jù)去預(yù)判很多。每一部大片上市之前,都有花絮、傳聞、劇情等信息事先釋放和預(yù)熱。我們完全可以利用預(yù)熱階段的空間熱度去判斷關(guān)注者的年齡、性別、職業(yè)、地區(qū)、學(xué)歷等信息。
3、人群熱度預(yù)測。每一部大片預(yù)熱期的表現(xiàn)會大大影響最終票房結(jié)果,那么預(yù)熱期的歷史數(shù)據(jù)是可以參考的。對預(yù)熱期騰訊空間、百度指數(shù)等數(shù)據(jù)的監(jiān)測,可以為廣告投放力度、地區(qū)投放、人群定向投放等提供數(shù)字依據(jù)。
第二步:確定傳播計劃。
在傳播階段,有2個很重要的概念:
其一,媒體營銷,社會化越來越重要,而社會化的核心是種子群體的選擇,或者說意見領(lǐng)袖的選擇;
其二,活動營銷即是精準數(shù)據(jù)的過濾器又是精準數(shù)據(jù)的催化劑。 我們看到騰訊空間的這份報告用這些標簽來確定種子用戶:年齡、性別、學(xué)歷、地區(qū)、是否結(jié)對、相關(guān)性。
定位可以確定傳播策略,也就是我曾經(jīng)指出的三大環(huán)節(jié):創(chuàng)意、渠道、方法。有如下細節(jié):
√ 選取意見領(lǐng)袖。相關(guān)性可以評估代言人,從定位群體的相關(guān)性我們可以用大數(shù)據(jù)來決定請誰做代言人!相關(guān)性確定傳播渠道,每一類人習(xí)慣的獲取信息的渠道是不同的。根據(jù)年齡、學(xué)歷、地區(qū)、性別確定第一輪落點。
√ 選擇傳播方式。例如報告結(jié)論有一段——結(jié)對與否確定向閨蜜傳播還是向男朋友傳播。也就是用大數(shù)據(jù)做依據(jù)來確定具體傳播渠道。
√ 設(shè)計相關(guān)活動。不同定位人群喜好的活動是有定式的!
第三步:大數(shù)據(jù)指導(dǎo)下的實施過程。 該過程是這樣的:第一輪傳播——>過濾出下一級關(guān)鍵傳播點——>再次傳播——>傳播評估與調(diào)整——>數(shù)據(jù)積累與轉(zhuǎn)化。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11