Ons is verheug om The Entertainment Strategy Guy terug te verwelkom wat’n omvattende uiteensetting sal verskaf van Netflix se verandering in hoe hulle statistieke aan ons, die algemene publiek verskaf, insluitend voordele en nadele van die nuwe stelsel.
‘n Paar maande terug by Vox Media se Kode-konferensie, Netflix mede-uitvoerende hoof, Ted Sarandos, het hierdie bietjie vrygestel grafiek wat die internet aan die brand gesteek het:
Dit is reg, vir die eerste keer het Netflix nie net onthul hoeveel mense na’n stuk inhoud kyk nie, maar ook hoe lank. Ek het destyds gewonder hoekom hulle so vrygewig was met hul data.
En ek skop myself omdat ek nie die werklike antwoord besef het nie: Netflix het hul kwartaallikse verslag voorberei en besluit om maatstawwe te verander. Voorheen het hulle aangekondig hoeveel intekenare twee minute van’n gegewe TV-program of film in die eerste 28 dae gekyk het. (Ek het die”datecdotes”genoem.) In die toekoms sal hulle die totale aantal ure wat vir TV-reekse en films gekyk is, per week vrystel. In hul woorde:
Gegewe hoeveel ek voorheen Netflix se kosbare datecdotes—gekonsolideer op hierdie webwerf in hierdie uitstekende hulpbron—hierdie Twitter-uitruil het my gevoelens destyds opgesom:
Ek wens ek het’n regstreekse foto van @EntStrategyGuy se gesig gehad soos dit aangekondig is. https://t.co/1Yo6mup0Zn
— Sonny Bunch (@SonnyBunch) 19 Oktober 2021
As Netflix veranderde maatstawwe, almal daardie datums wat ek oor die jare versamel het, sou verniet wees. In wese waardeloos, aangesien ek hulle nie met ander datapunte kon vergelyk nie.
Netflix het gesê hulle beplan om vorentoe”deursigtiger”te wees. Wel, ek dink nie iemand het besef hoe deursigtig dit sou wees nie! Twee weke gelede het Netflix’n splinternuwe webwerf opgestel om die totale ure wat gekyk is vir die top 10 programme en films oor beide Engelse en nie-Engelse inhoud te deel. Veertig datapunte elke week! En hulle het destyds 20 weke se data verskaf!
Halleluja, dis baie data!
En hoewel ek dankbaar is daarvoor, laat ons nie die verandering afmaak nie. Netflix het statistieke verander, wat beteken dat dit vorentoe baie moeiliker sal wees om prestasie van 2020 en voor tot 2021 en daarna te vergelyk. Dit is ook die moeite werd om na te dink oor hoekom en wat die verskillende maatstawwe ons kan vertel. Oor die algemeen is verskillende maatstawwe nie regtig goed of sleg nie, dit is net. Ure bekyk is’n baie nuttige maatstaf, maar so ook unieke kliënte (huishoudings) wat kyk. Kom ons verduidelik.
Wat is beter totale ure gesien of unieke huishoudings?
Albei.
As dit by data kom, is ek gulsig. As jy my gevra het watter stuk data ek wil hê, is my gewone reaksie om vir meer data te vra. Data-ontleders aanbid die demoon Mammon wanneer dit by data kom: Meer is beter. Hier is’n werklike foto van my wat my data vashou:
Dit is egter nie net gierigheid nie. Om net een maatstaf te hê, is die probleem. Om tendense werklik te verstaan, het jy veelvuldige maatstawwe van sukses nodig.
Sê jy wil weet wat die beste driepuntskieter in basketbal is. Skietpersentasie is’n nuttige plek om te begin. Hier is’n histogram van al die NBA-spelers wat hierdie seisoen’n driepuntskoot probeer het:
Natuurlik, sommige ouens op hierdie lys skiet skaars drieë. Dit is hoekom jy die twee sterte het van sommige mense wat belaglik hoë persentasies het en sommige wat op nul is. Om’n beter gevoel te kry vir wie’n goeie driepuntskut is, kom ons voeg by hoeveel skote spelers geneem het:
Dit is’n baie meer akkurate beskrywing van driepuntskootgehalte. En nie verbasend nie, die beste driepunt-skut is Steph Curry.
Of neem’n kwessie soos skole. Toetstellings maak baie saak, maar so ook die gradeplegtigheid. As jy net toetstellings gemeet het, kan skole swak presterende studente uitskop. As jy net gradueringskoerse gemeet het, sou skole kinders verbygaan wat nie kan lees nie. U moet dus beide statistieke, gradueringskoerse en toetstellings naspoor. Een maatstaf vang amper nooit die werklikheid van die situasie vas nie.
As ek my druthers gehad het, sou streamers beide unieke kliënte en stroom-ure vir al hul inhoud vrystel. Maar ek regeer nie die wêreld nie, so die meeste streamers stel geen data vry nie. En Netflix het net verander watter maatstaf hulle vrygestel het. Kom ons bespreek dus beide unieke kliënte en totale ure wat gekyk is om te sien wat beter is.
Die voordele van unieke kliënte (of huishoudings, intekenare, lede of rekeninge)
Tot nou toe, Netflix het’n”unieke”maatstaf vrygestel. Dit beteken dat hulle al die rekeninge tel wat ten minste twee minute van’n gegewe program of fliek gekyk het. Netflix het’n paar verskillende woorde gebruik om dit te beskryf—kliënte, rekeninge, intekenare, huishoudings, ens.—maar almal kom tot die idee dat hulle’n unieke aanmelding meet wat’n bietjie lengte van’n stuk inhoud gekyk het.
(Vermoedelik word verskillende profiele nie meermale getel nie, weer as gevolg van die huishoudings se terminologie.)
Natuurlik vereis selfs’n eenvoudige maatstaf soos hierdie’n mate van subjektiewe ontleding. Byvoorbeeld, hoe lank moet’n unieke rekening kyk om te”tel”? Dit was die onderwerp van Netflix se eerste metrieke verskuiwing. Terug in 2020, na die vrystelling van kykergetalle gebaseer op intekenare wat vir”70%”van’n stuk inhoud gekyk het, het Netflix verskuif na intekenare wat”ten minste 2 minute”van’n stuk inhoud gekyk het. Hier is’n uiteensetting van hoeveel ons van elke tipe gekry het:
Na berig word noem Netflix 70% kykers”kykers”, kliënte wat 2 minute”beginners”kyk en mense wat 90%”voltooiers”kyk. Eintlik is enige van hierdie maatstawwe nuttig, afhangend van wat jy meet. As jy die beste idee wil hê van kliënte wat werklik’n stuk inhoud kyk, is óf 70% óf 90% waarskynlik die beste.
Unieke kykers is redelik nuttig omdat dit’n goeie benadering gee van”bereik”of die aantal mense wat betrokke is by’n stuk inhoud. Dit is ook baie nuttig vir die bemarkingsmense, want, vermoedelik, as hulle baie mense kan kry om iets te begin, het hulle hul werk gedoen. (As hulle nie klaarmaak nie, beteken dit dat die inhoud nie goed was nie.)
Unieke kykers plaas ook vertonings op ongeveer gelyke voet.’n Kleiner program soos Lupin kan meeding met’n reusagtige multi-seisoen reeks soos Stranger Things, want dit gaan nie oor die totale volume episodes nie, maar net oor unieke intekenare wat daarna kyk.
Unieke kliënte doen dit egter nie. volg die aantal mense wat’n program begin het, maar nie klaargemaak het nie, iets wat ure gekyk kan benader. En vir sommige reekse maak die voltooiingsyfers regtig saak. Byvoorbeeld, toe Netflix Deel Twee van seisoen een van Lupin vrygestel het, het net 54 miljoen huishoudings twee minute gekyk, 41% laer as Deel Een wat in Januarie vrygestel is. Hier is’n grafiek wat ek gemaak het vir intekengroei of verval ná Netflix se laaste verdienste-oproep:
Veral Lupin was kort. Slegs 4 episodes in Deel 1 en Deel 2. As Netflix al agt episodes gelyktydig vrygestel het, sou ons nie geweet het hoe min mense dit klaargemaak het nie. Ons sou aangeneem het dat die meeste van daardie aanvanklike 76 miljoen die hele ding gekyk het. Ons weet egter dat baie mense dit nie klaargemaak het nie.
Die voordele van totale bekykte ure
Totale ure bring ons baie nader aan die werklike voltooiingsyfer. In hierdie geval kan jy die totale aantal ure neem, deel deur die aantal beskikbare episodes, met’n veronderstelde voltooiingskoers, en raai hoeveel huishoudings gekyk het.
“Geraai” is die operatiewe woord. Vir film, aangesien dit’n eenmalige gebeurtenis is, met’n bekende tydperk, kan dit redelik presies wees. Maar vir TV is dit’n ramp. As ek sê”vermoedelike voltooiingskoers”, kan daardie getalle baie wild. Die foutstawe is dus redelik breed. Tog is dit waarskynlik meer bruikbaar as net intekenare.
As daar een rede is waarom hierdie verandering”geweldige sous”sal wees—’n tegniese term—dit is dat die totale gekykte ure is hoe Nielsen Amerikaanse kykertal meet. Dit beteken dat ons Amerikaanse kykertal op’n”appels-tot-appels”-wyse met die res van die wêreld kan vergelyk.
Die ure wat gekyk is, het wel sy eie vooroordele. Dit bevoordeel veral inhoud wat baie herkyk word. Spesifiek, kinderinhoud. Dit is nie asof tienmiljoene Amerikaners elke week na CoComelon kyk nie. In plaas daarvan kyk’n baie klein aantal kinders dit heeltyd. Unieke huishoudings help om daardie verskil te openbaar.
(Terloops, as jy nog’n verduideliking wil hê oor die verskil tussen verskeie maatstawwe, kyk na hierdie artikel wat ek geskryf het van’n paar jaar terug.)
Maar miskien is dit Maak nie saak nie: al die data is gekorreleer
Albei maatstawwe is dus nuttig, maar raai wat? Dit maak dalk nie saak nie.
As jy niks van hierdie artikel wegneem nie, neem dit: sukses in inhoud is gekorreleer.
Dink aan’n groot treffer. Soos Squid Game. Dit is die top Netflix-reeks in terme van totale gekykte kliënte, totale ure wat gekyk is en, waarskynlik, voltooiingsyfer. En dit word hoog aangeslaan op IMDb. Met ander woorde, suksesvolle programme is suksesvol in die meeste maatstawwe.
En ek kan dit met’n visuele illustreer:
Dit is’n verspreidingsdiagram van unieke kliënte teenoor ure per klante vir beide TV en film.
In wese is die doelwit vir enige vertoning om so hoog en reg as moontlik te kom. Dit beteken baie mense kyk en kyk vir’n lang tyd. Die tendenslyn gaan op en na regs, want die hoeveelheid totale ure wat gekyk is, is gekorreleer met die aantal unieke kliënte.
(Ek het die twee kaarte gemaak deur al die Netflix-datumekdotes oor die afgelope drie jaar te sinkroniseer met die top tien gewildste uurkaarte wat hulle vrygestel het. In sommige gevalle het ek skattings van die Netflix Hours Viewed gebruik vir reekse met vier weke se kykertal.)
So wens ek dat Netflix unieke intekenare vrystel vir al hul vertonings vorentoe ook? Natuurlik. Meer data is beter.
Maar ek kan nie kwaad wees nie. Netflix het 800 nuwe datapunte laat val. Die meeste van’n streamer ooit. En hoewel ek die ou “datecdotes” sal mis, sal ons teen hierdie tyd volgende jaar baie data hê om te ontleed.
(As jy hierdie dataduik geniet het, kyk na my ander skrywes by by my (nuut herontwerpte) webwerf, sluit aan vir my nuusbrief, of volg my op Twitter.
In veral, elke week publiseer ek’n”Stroomgraderingverslag” wat verskeie databronne saamstel om uit te pak hoe inhoud op stroming elke week presteer. Kyk daarna.)
