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[科技] 大数据是如何捧红《纸牌屋》的?[含10P]

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发表于 2017-6-15 01:57:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
原创 2017-05-02 杨晓艳 星河融快


中国电影总是被观众诟病“不好好讲故事”。
投资越来越大,画面越来越华丽,技术越来越先进,可是票房和质量偏偏上不去。影院的掌中宝依然是好莱坞大片。但是这一切正在因为越来越多的互联网巨头进场,开始改变。并不是因为投资金额变大了,而是他们开始利用大数据,面向特定用户制作影片,投其所好,票房也就越来越好,优质作品的产出率也就越来越高了。
全球复杂网络权威、物理学家巴拉巴西通过研究提出,93%的人类行为是可以预测的。这是一种颠覆性的结论。如果真有93%的人类行为可以被预测,这还意味着,我们的商业行为同样可以进入可掌控的范围——而这就是数据里的秘密。
今天,人类社会迈入大数据时代,并影响社会各个领域。尤其对于投资巨大的影视行业,大数据正在逐渐改变我们长期以来对中国影视行业的失望,通过大数据前期研究、降低风险、精准营销已经帮助许多投资人获得了巨大回报。
2013年《纸牌屋》的爆红,让Netflix盆满钵盈。这也开启了大数据在影视产业应用的成功之路。大数据最重要的特点就是数据成为一种资源和生产要素,这就要求影视产业必须适应这种新的信息生产方式,生产、分析、解读数据,探索一条为用户提供分众化服务和体验的发展之路,这将成为未来影视产业竞争的核心要素。
那么数据和影视两个看似毫无关联的事物到底存在什么样的关系?数据在影视行业有哪些应用价值?数据又如何能够重构影视呢?今天我们就和杨晓艳一起为你解读大数据时代下的影视之路,希望对你有所启发。
星河融快(ID:rongkuai888)将通过专业的分析,持续与你分享“有趣的”产业互联网干货。欢迎你在下方留言和我们分享有趣的观点,自荐或推荐优质产业互联网项目,同时也欢迎你来上地18号和我们聊聊。

以下,供你参考。

我先来讲一个Netflix的故事。
《纸牌屋》的成功,让Netflix盆满钵盈。但和中国视频网站一样,Netflix也一直在寻求自己的突围之道。
早期,Netflix是通过邮寄方式租赁DVD成为了北美家喻户晓的在线影片租赁提供商。但是面对互联网的冲击,盈利每况愈下。于是,Netflix转向线上,但转型并不成功,一直被资本市场唱空。
不过,在决定拍什么、怎么拍上,Netflix却一反常规,祭出自己的秘密武器——大数据。
Netflix从创立开始,就意识到数据的重要性。在他们的网站上,用户每天产生高达三千多万个行为,如收藏、推荐、回放、暂停等;Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分,300万次搜索请求,询问剧集播放时间和设备等。这些都被Netflix转化成代码,当作内容生产的元素记录下来。早些年,这些数据被Netflix用来进行精准推荐,随着数据挖掘技术的日渐成熟,Netflix开始将其用于倒推前台的影片生产。
于是在2013年Netflix的工程师们发现,喜欢BBC剧、导演大卫·芬奇(David Fincher)和老戏骨凯文·史派西(Kevin Spacey)的用户存在交集,一部影片如果同时满足这几个要素,就可能大卖。
Netflix决定赌一把,他们花1亿美元买下了一部早在1990年就播出的BBC电视剧《纸牌屋》的版权(几乎是美国一般电视剧价钱的两倍),并请来大卫·芬奇担任导演,凯文·史派西担当男主角。
事实证明,他们赌对了——《纸牌屋》不仅是Netflix网站上有史以来观看量最高的剧集,也在美国及四十多个国家大热。《纸牌屋》开启了大数据对于影视产业的全面渗透。
第一
在影视产业链中,大数据在哪里发挥作用?
我们先来看一下影视产业的价值链,影视生产环节主要分为制作、发行、放映等环节;大数据把人们对因果关系的探究转向对相关关系的探究,海量数据背后代表着事物与事物之间的相关联系。
就影视产业的发展而言,产业创新是影视产业发展的必由之路,而通过对用户数据、内容数据、行为数据和渠道数据等的获取、存储、分析和运用,将是整个产业创新发展的可行路径,从数据中寻找受众的个性化特征,进而为影视制作、内容传播以及收视评估等提供方法论依据。大数据改变了影视产业的发展模式,对产业链的每个环节都产生影响。


从上图的产业链中可以很清晰的看到,大数据在影视作品的制作、发行、放映环节都发挥着重要作用。对于投资方和制片方来说,可以利用大数据对投资回报进行预测,减少风险和损失。对于发行方而言,可以根据作品题材,受众群众等数据制定营销策略;对于影院来说,可以利用大数据进行排片和票房预测。
而想要发挥数据的价值,主要是对三个维度的数据进行分析:一是分析已有数据,打透原有数据库,进行数据归类和用户画像。二是对当下数据进行处理,推到项目逻辑,择优开展项目。三是基于现有数据对未来趋势进行预测,利用科学建模,分析发展规律。简单而言,大数据可以对策划、制作、拍摄、发行、市场、周边等整个影视产业链环节进行数据分析,从而以朝着收益最大化的方向去执行项目。
第二
对原始数据的分析处理,打透数据库
大数据的基础是数据的长期积累和分层归类,就影视大数据而言,主要运用于投资方、制作方。对项目的决策和立项,主要体现在四个方面:

Netflix 花 1亿美元买下1990年美剧《纸牌屋》的版权,请来 David Fincher 和老戏骨 Kevin Spacey,首次改编原创剧集,一炮而红,在美国及亚洲等40 多个国家成为最热门的在线剧集。让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。

《纸牌屋》所使用的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索、评论、暂停、回放、快进等动作信息、用户评分、用户搜索数据、演员导演喜爱程度,电视节目收看行为,剧集播放设置、剧情导向选择,剧播放时间等。其海量的用户数据积累和分析,为制作方决策提供了精准的依据。
到了最后,如何成片,演员和导演怎么选,在哪个时间段进行播出,都由广大受众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化,每一步都由精准细致高效经济的数据引导,从而实现大众创造的C2B,即由用户需求决定生产。
最终结果,《纸牌屋》大热,公司提升收益。2013年当季收入较去年同期增加 18%,达到 10.2 亿美元。它的耀眼成绩使得公司股价出现了近两年来最大的涨幅, 成为影视界的标杆。在一季度新增超300万流媒体用户,第一季财报公布后股价狂飙26%,达到每股217美元,较去年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。公司单在美国境内就增加了 200 万订户。连美国前任总统奥巴马都成为其忠实用户。
第三
对当下数据进行分析处理,精准营销
在影视项目的宣发过程中,对大数据的实时获取与分析,能够指导项目方对当下的舆论方向、宣传路径、炒作活动需求等作出及时有效的判断。简单而言,是对受众的精准营销。

在《小时代》案例当中,大数据在此体现为说服院线提高排片率,尤其与院线谈排片时,发行方没有提及电影本身,全是拿数据展示,最终拿下上映首周40%场次的理想结果。再是迎合受众的兴趣与口味提高票房收益。《小时代》电影是一部目标受众设计精准,融合多种营销手段的高票房电影。他们着重在微博渠道获取数据,其次通过视频网站抓取补充。后期还会通过数学模型转化成数据,导入乐视影业的大数据系统储存。该数据系统的背后是一个巨大的消费者数据库,能够分析消费数据、阅读行为:

对数据深挖也是一项重要能力。例如《小时代》的微博数据分析如下:

众所周知《小时代》系列是一部粉丝偶像电影,即为粉丝经济。明星价值是由粉丝数量和质量决定,由活跃度及消费能力决定的。它对当下的数据采用了新媒体大数据分析,对受众群体采用了定位分析,深入了解了用户习惯,从而达到精准营销、话题营销和持续炒作。通过大数据可以知道电影的受众是谁、在哪里,可以全面了解受众观看行为和习惯,从而针对性地制订出合适的推广计划。
第四
基于现有数据对未来趋势进行预测,分析发展规律
大数据要起到作用的前提是要有足够多的价值数据。数据越全面、更新越及时,就越有价值。当然,任何大数据的应用都不会只是基于单一数据源,只有不同数据源交叉挖掘才会有更大价值。尤其是对行业的发展指导,具有积极的意义。

影视行业进入黄金时代,自然会吸引许多资本进入。现在投资者有了理论上的指导,进而做出更加精准的投资决策,从而降低风险,避免浪费。这对于整合影视行业而言无疑是起到了提升资本效率的作用。尤其值得注意的是,影视投资者越来越多是互联网玩家,BAT、乐视等内容巨头都开始投资影视。影视是一个长尾市场,利用大数据,面向特定用户群制作出好作品的几率更大。
影视的分发在专业化大数据指导下,能让很多优秀的影视作品找到归属。就连贾樟柯的《山河故人》都能拿到3000万票房就是最好的例子。热播剧《三生三世》、《精绝鬼城》、《小别离》、电影《老炮儿》、《寻龙诀》等多部影视作品都熟练应用了互联网营销,与大数据开展合作,取得了不错的收视与票房成绩。
大数据对于用户来说,还能在最大程度上提升作品生活消费体验。主要体现在对观看环境的优化。举例来说,大数据对于大银幕电影,可以解决用户对周边交通、餐饮、购物等线下活动的一系列需求。
大数据在影视行业的作用显而易见。由于影视行业投入巨大,制作人在制作之前开展大数据研究成为必然,在大数据指导下避免无谓的投资浪费。越精准的投入越能获得巨大回报,尤其是在制作量比较大的情况下。大公司对大数据的重视程度显然比小公司大很多,产生的实际效果也强很多。
然而数据并不是万能的,影视行业毕竟是创作型产业,对项目作品的尊重,作品的核心体现在内容的制作水准与质量,只有过硬的质量结合大数据分析,才会真正获得市场的认可。数据不能创造经典,影视大数据未来还有很长的路要走。



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