大数据助力影视营销及其对观影模式的改变

《大数据助力影视营销及其对观影模式的改变》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、大数据助力影视营销及其对观影模式的改变　　　　　　随着信息技术的发展，互联网的普及应用，各种终端都记录了人们复杂频繁的活动信息从而产生了惊人的数据量，“大数据”时代已悄然而至。2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡称“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”　　2013年3月，IBM重新定义了大数据的4V特性：　　1、数量（Volume）表明数据的体量巨大，企业处理的信息总量已经从TB级跃升到PB级别；2、速度（Velocity）表明实时处理是大数据的一个典型特征，而这也是它区别于传统数据挖掘技术的关键所在；3、多样性（Varity）表明数据类型繁多，包括结

2、构化、非结构化等类型的数据，尤其是非结构化数据的大幅增长对传统的处理结构化数据为主的架构带来了巨大冲击；4、准确性（Veracity）表明数据是有价值的，这也是大数据挖掘的最终目标。　　一、大数据精准洞晓消费者　　2013年初，电影《小时代》虽在内容上和表现主旨上受到社会大众的诟病，但在票房上无疑是获得了巨大的成功，创造了过5亿元的票房神话。正是由于发行方乐视影业采用大数据分析的技术手段，才取得了成功。　　首先，乐视影业对郭敬明的粉丝群体进行了调查，这些粉丝数据来自于微博、贴吧、论坛等多个渠道，全面覆盖了网络上讨论郭敬明的帖子和文章，从中可以有效地分析出这类粉丝的喜好和需求。紧接着，制

3、作方继续对几位主角的粉丝们做分析，数据显示，该片将有40%的观众是高中生，他们都是郭敬明以及杨幂等主创的忠实粉丝；30%是白领，他们对《小时代》深有同感，是营销重点，20%是大学生，另外10%为普通人群。　　在精准定位目标受众的基础上，乐视影业又深入了解了这类消费者的喜好。《小时代》主要目标受众“90后”对名牌有着强烈的关注，因此在电影《小时代》中，出现了7000多套名牌服饰。　　当然，这一点也使得《小时代》遭到了众多人批评。然而，它们却让《小时代》成为了人们关注的焦点。因此，抛开价值观，就营销来说，通过大数据制定相对应的策略确实吸引目标消费者的一部好棋。　　相同的例子也出现在韩剧《来

4、自星星的你》，该剧每周两集播放，属于周播节目，电视剧在播出时大数据分析显示大部分观众反映男主角的衣服过于单调，于是在后期拍摄中剧组开始尝试给男主角换一些衣服或增加一些鲜艳的配饰，从后期评论分析来看这些物品的加入，恰好满足了收视群体的要求。　　二、大数据助力影视营销　　在这个自媒体时代，人人都有话语权，每个人都能够改变成为信息的首发者，对于网络营销更是如此，网络上信息传播速度极快，丧失首发权，就势必会丧失大量关注，削弱关注度。而在大数据时代，通过对大数据的整理分析我们可以得出大众关注的焦点。在对电影宣传造势的过程中，会利用各种形式的数据对电影进行推广，如与微博、淘宝网合作，进行王敏投票等

5、小规模活动。现在不仅有百度指数、新浪微博也有微指数，视频网站还有优酷指数等。　　以2013年的电影《分手合约》为例，他们邀请16到25岁的群体进行观影调查，观察哪个年龄群体更容易被电影打动，甚至连电影名字都是利用数据得出来的，在“分手合约”，“分手日记”，“礼物”三个选项中，75%的受访者将票投给了《分手合约》。　　2014年的电影《爸爸去哪儿》同样是利用大数据获得宣传成功的典范。在该项目刚曝光还没公布主演的两三天内，在新浪微博上参与“原班人马”的讨论量已超过2万，%的网友表示原班人马就会看，%的人表示希望原班人马出演，%的网友表示不是原班人马不看。无论从声量的绝对值，还是从期待人数的

6、比例，都充分证明了五对星爸萌娃合体的价值。　　此外，除了演员带来的巨大影响力之外，从《爸爸去哪儿》综艺节目建立起来的官方微博，也成为了该电影版后期的宣传平台，400余万的粉丝数量也就成为了对电影票房的潜在保证。　　三、大数据改变观影模式　　2013年11月29日起，用户可以在爱奇艺上用30分钟看完时长90分钟的《康熙来了》《爸爸去哪儿》《快乐大本营》等热门综艺,而且不会落下任何一段亮点内容。　　爱奇艺公司依托大数据分析算法，推出的“绿镜”视频编辑功能，通过对爱奇艺PPS双品牌后台数据库中收集的海量用户观影信息进行筛选、整理和分析，获得用户在观看视频，尤其是长时间观看视频时的行为习惯，并

7、从中得出用户的观看行为数据。　　最终将精彩内容抽离出来，生成受关注程度最高的“精华版”视频。有了大数据赋予的剪刀手，用户就可以在最短的时间内欣赏最精华的东西了。如果说绿镜功能给用户带来足够多的便利，对于影视制作机构而言，绿镜无疑将带来更大的商业价值。商业的发展天生依赖数据来作出决策，因绿镜数据能够全面系统地展示视频节目在用户中的受欢迎程度，以及每一个节目、每一个视频中最受用户喜爱的片段和用户最不喜欢的部分，所以影视制作方可以通过绿镜数据观察用户