Новое исследование от Университета Нотр‑Дам сопоставило поканальные данные просмотра с LG smart TV и покупки через приложения доставки еды. Команда под руководством Shijie Lu проанализировала активность просмотра и покупки миллионов согласившихся пользователей в течение четырёх месяцев. Работа опубликована в журнале Marketing Science.
Исследователи сосредоточились на линейных вещательных сетях, таких как NBC и ABC, и не отслеживали стриминговые приложения вроде Hulu или Amazon. Они использовали данные с точностью до секунды и воспользовались естественными сдвигами во времени показов в прямом эфире. Когда домохозяйство смотрит только часть трансляции, оно может увидеть или пропустить отдельные рекламные вставки, что создало естественный эксперимент.
Результат: традиционные методы, основанные на рейтингах и агрегированных данных, переоценивают эффективность рекламы примерно на 55% в кампаниях для сервисов доставки еды. Авторы отмечают, что такое измерение помогает точнее считать окупаемость и лучше таргетировать рекламу по реальному покупательскому поведению.
Сложные слова
- поканальный — данные про просмотры по отдельным телевизионным каналампоканальные
- согласиться — дать разрешение на использование своих данныхсогласившихся
- вещательная сеть — телевизионная компания, которая передаёт программывещательных сетях
- сдвиг — изменение времени показа передачи в эфиресдвигами
- агрегированный — объединённые данные из разных источниковагрегированных
- переоценивать — считать что-то лучше или важнее, чем естьпереоценивают
- окупаемость — сколько денег вернулось после расходов
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Как точные данные просмотра с телевизора могут помочь компаниям, которые продают еду через приложения?
- Насколько важно учитывать, видят ли зрители всю рекламу или только часть? Объясните причину.
- Какие ограничения есть у исследования, если не включены данные стриминговых приложений?
Похожие статьи
Искусственный интеллект для выявления причин смерти
Проект CODA, финансируемый Фондом Гейтсов на трёхлетний срок, использует искусственный интеллект для улучшения данных о причинах смерти в странах с низким доходом, где лишь 8% случаев имеют документированную причину. Система сочетает посмертные интервью и клинические данные и даёт рекомендации с уровнем уверенности.
Отчёт: крупные компании ограничивают доступ фермеров к технологиям
25 февраля IPES-Food выпустила отчёт, в котором говорится, что союз крупных агрокорпораций и технологических компаний делает современные сельскохозяйственные инструменты недоступными для мелких фермеров. В документе обсуждаются облачные платформы, AI и контроль данных.
