过去的二十年，伴随着互联网技术的广泛运用，以及互联网经济的迅速成长，我们迎来了大数据时代，并发展成为一种力量。2015年，大数据已成为全球性的热点话题。
一、大数据时代的到来
　　我们最初用问卷的形式收集数据，这有很大的局限性。上个世纪80年代中期我们开始用仪器追溯受众行为，当时在美国市场出现了两个有名的数据库：一是关于消费者在超市的购买数据；另一个是消费者的电视收视数据。把这两大数据进行融合具有重要作用，它可以帮助我们测量电视广告对消费者行为的影响。至上世纪90年代，互联网商业化进一步发展，大量消费者在网上点击流的数据诞生。点击流数据是有开创性的，之前收集到的数据是记录行为的结果，即购买了什么产品，但是我们对这个行为发生的过程和路径不是很清楚，有了点击流以后，我们可以清楚地发现消费者的行为。这些行为数据给我们带来很丰富的信息，使我们可以更加准确地了解并预测消费者或者是用户一些隐性的需求和偏好。
　　最近五年，社交媒体和移动应用迅速发展，使我们在一个新的层面上获得了更多的信息。例如，以前我们是收集个人行为数据，现在我们可以发展到收集全网数据，视野更加开放；从以前的线上追踪，发展为通过移动应用追踪用户的行为，这是地理位置的追踪，且整个数据量呈现增长态势。从全方位的层面上看，我们进入了非常隐私的大数据时代（图1）。
 
二、数据在电视行业的核心作用
　　数据在电视行业的核心作用，主要表现在以下三个方面：一是帮助我们更好地了解收视习惯；二是帮助我们探寻消费者对节目的偏好；三是帮助我们反馈广告的效果。
1、收视习惯
　　我们曾和美国一些公司合作，了解消费者的收视习惯。最近十年，大数据产生了巨大改变，这些改变给数据的收集、采样和分析都带来了新的机会和挑战。
　第一个收视习惯的变化，收视从家庭化到个体化。20年前的美国市场，我们看到的是以家庭为单元的电视收视模式，在78%的黄金时段，家庭成员一起收看电视；今天，不管是在中国市场还是美国市场，由于新媒体、自媒体的崛起，还有其他的收视渠道的产生，家庭化收视的比例逐步减少。我在国内坐地铁，发现绝大多数乘客都在使用手机，其中约一半的乘客在收看视频；在美国坐地铁，周围也有很多人用手机，但使用视频的比例比中国少很多，一个很重要的原因是文化的差异，在美国看视频是比较隐私的，所以很少在公众的场合看。可以说，现在电视收视呈现出从家庭化传统方式到个体化的趋势。这主要给我们两方面的启示：一是要更加准确地了解家庭成员独立的收视偏好。这为我们在广告意向、新节目制作方面带来新的机会；二是加强个体化的需求研究。强调的是要以个体为单位，基于个体而不是家庭的数据分析模式。
　　第二个收视习惯的改变，是收视行为的社会化。近五年，随着社交媒体的发展，社交群体的收视行为对个体电视内容的偏好和行为起到了重要的影响。从数据挖掘的角度来说，一个非常重要的特点是怎么利用他人的行为数据更好地预测个体的收视行为，从而准确地进行影视节目的推荐。在美国有一个成功的例子——Netflix。Netflix公司成立于1999年，是在线影视租赁和视频网站，这家公司曾成功击败线下影视租赁市场的竞争对手。其致胜的关键在于他们有租赁的数据，可以更好地提供客户服务。现在，Netflix还是沿着数据致胜的线路前行，例如前几年，其为了在全球范围内更好地自我宣传，以百万美元奖金征集算法，旨在让网站的推荐系统的能力提升10%。数据表明，大概有70%的用户会收看Netflix推荐的影视作品。
　　第三个收视行为的变化，是收视行为的多屏化。这使得收集电视和电脑使用的双屏数据成为非常紧迫的问题。具体而言，主要分为两大类：一是浏览什么网站；二是收集线上的信息。例如，我在央视看到华夏银行的理财广告，我就会上百度搜索。所以双屏数据提供了新的维度来测量电视广告的有效性。展现率和曝光率非常重要，展现率并不代表对广告产品有兴趣，而双屏数据可以更加准确地了解由电视广告激发的短暂的对产品的兴趣，这也是双屏数据的价值所在。
2、节目偏好
　　数据在电视行业中的第二个核心作用，是帮助我们更好地了解用户的节目偏好。传统的模式下，影视节目制作是编辑导演的事；而大数据支持下的影视内容生产，科学家和统计学家通过一起合作，可以用成百上千的标签描述一部影视剧的内容，包括题材、导演、演员、年代、场景、音乐、语言、服饰、道具和地点等等。此外，大数据在描述变量同时也可以收集用户对某部电视剧的反馈：每一次点击、播放、暂停、快进、回放、彻底关掉视频或者重启，都会被记录下来。从统计学家的角度来讲，把这两类的数据建立一个模型，更深刻地刻画关联度，这个关联度可以成为强大的信息系统。通过对上百万条的历史数据进行分析，发现这些因素的集合可以产生很好的用户反馈，这表示了大数据对于影视节目制作和影视内容生产极有借鉴意义。
影视制作需要一个重要决策就是要不要拍续集。过去投资方会等第一部剧拍完，根据反馈数据做出决策；大数据环境下，决策可以依赖于社交媒体数据、口碑数据和关联数据，提前到第一部播出之前。例如《格雷的五十道阴影》播出之前，已经收到了社交媒体的讨论数据，投资不用等第一部放完，就追加了投资，事实证明这是对的。
　　新媒体营销和传统媒体营销不同，新媒体可以获得很多的用户使用数据，包括点击流的数据、购买情况的数据以及对广告的反映。大数据支持下的影视内容营销，特别是定向营销，提高了营销精准度和营销投资回报，行为定向广告在数字媒体上已经成为常态。例如淘宝网，假设一千人同时登陆，由于他们的兴趣点不同，所关注的广告也不会相同。因而，定向营销也是影视营销一个很重要的手段。
　　社交媒体营销在产品、尤其是影视内容推广上起到较好的作用。美国社交媒体facebook帮助很多商家做广告，它也推荐影视剧，提供朋友圈对于这部影视剧的认可数据。这是大数据一个常有的应用，它获得的不仅是个体的信息，而且可以获取朋友圈的信息，朋友的背书，可增加5%的点击率，10%的关注率。
　　营销创新不论对新媒体还是传统媒体都很重要。营销人员花费了很多心血，做出了创新的案例，让人产生了很强烈的兴趣感，而不是简单的炒作。例如美国哥伦比亚广播公司，几年前为了宣传电视剧，在夏季的时候就把秋季要播的电视剧印在鸡蛋上，在超市售卖（图2）。CBS的目标观众年龄较大且以女性居多，因而营销人员选择这种夺眼球的做法。此外，增加观众和电视内容的互动，对年轻人尤为重要。例如，在美国很多年轻人喜欢在网上看视频，因而情景喜剧做了一款移动应用，观众可以将广告扫描后，引入到手机的第二屏进行购买，最终产生了很好的广告营销效果。
图2  哥伦比亚广播公司营销电视剧策略
 
3、广告反应
　　美国的广告市场，电视广告投放占到整体广告投放的38%，还是龙头老大，但是比重逐年下滑。最好的时候电视广告投放占总体的50%-60%，现在这样的光景已经不再。一些新技术，简单的讲就是起到数字录像机的延时作用，可以让观众把这些电视广告跳过。在美国有近一半以上的家庭有这样的技术，大家拿着播放器可以决定要不要看广告。根据美国《杂志周刊》的数据，啤酒和药品类广告被跳过的比例分别是31.9%和45.6%，剩下的一部分人在看这两类广告。美国啤酒广告制作质量非常高，具有较强的娱乐性，另外药品广告可以给观众提供信息。
　　电视广告面临着很大的挑战，观众为什么跳过广告？可能很重要的原因是与观众的兴趣无关，例如狗粮的广告，某些观众或许根本就没养宠物。Comcast 2010年在美国巴尔的摩市做实验，参与实验者分为两组，第一组人根据用户人口特征和兴趣而匹配的广告，另一组人随机匹配广告。实验结果表明，收看定向广告的家庭比收看随机广告的家庭在广告时间段换台的机率低32%（图3）。电视广告要增强有效性，使消费者和广告内容息息相关，否则广告效果将大打折扣。
图3  投放定向广告与随机广告的换台率对比
 
　　谷歌在数字媒体市场，互联网广告占据较大份额。不仅在美国占到70%的市场份额，在欧洲、南美都占有较大的市场。5年前谷歌策划要进入电视广告市场，最近取得了辉煌的阶段性成绩。谷歌在堪萨斯城和亚特兰大提供了高清光缆电视，借此掌握了用户互联网网址访问数据，其根据数据预测用户兴趣，并根据用户兴趣提供广告。谷歌拥有超大级别的数据量，其可将电视收视行为和网上的访问、浏览行为数据相融合，因而谷歌有超强的预测能力，可以精准地预测每位用户对什么产品感兴趣。根据这个兴趣点，可以进行非常精准的电视广告匹配。谷歌想把在互联网广告的经验都用于电视行业，这引起了美国电视专业人士的警觉。从电视媒体的角度来讲，我们也要有所行动，怎样让我们的电视广告可以更加匹配用户的兴趣，真正做到走心，这样才能增加广告的有效度。

　　数据在电视行业的核心作用主要在三个方面，一是用户的收视习惯，二是用户的节目偏好，三是用户对广告的反应。大数据对整个电视行业起到巨大的作用，可以带来新的机会和挑战。大数据包含了丰富的大量的信息，但是真正有效地利用大数据服务各行各业关键还在于人的主观判断力，而不在数据本身。

（本文根据作者在2015年CSM全国客户年会高峰论坛发言整理）