ログアウト本年の来場事前登録が完了していないか、ログイン有効期限が切れています。2024年来場事前登録済みの場合はこちら本年の来場事前登録のアンケート回答が済んでいません。アンケートのご回答をお願いします。BEEボードメンバーが注目すべき記事をセレクトして転載するものです。本記事は、ビデオリサーチ社の協力により「VRダイジェストプラス」から転載しています。収集したデータをどのように活用し役立てるのかが分かる記事です。(テレビログ)データ"の概要をお伝えしましたが、ここではその活用事例を紹介します。RL社視聴ログの特徴として以下の2つがあります。疑似的にシングルソースデータを生成する統計的テクニック。具体的には、「外部データ連携」や「ACR/ex(生活者データベース)とのデータフュージョン」があります。RL社視聴ログと「ACR/ex」をデータフュージョンさせることにより、見えてきた番組の特性について、考察していきます。私たちが(私が、かもしれません)"大切な相手に"とか"大事なことを"など何かを伝える際、相手の理解度が高まるように、苦心を重ねることが多いと思います。(大切な相手、大事なことなので)それによって相手と共有できる内容はより広く・深くなることを期待するからです。「朱色寄りの赤」より、(互いが車好きなら)「某イタリア車のような赤」の方が、頭に浮かぶものがぐっと色濃くなります。次の展開に勢いがつきそうです。これらのことを踏まえ、分析事例をSTEPごとに紹介します。視聴率が高い番組です。その番組を見ている人をより深く知るために、RL社視聴ログと「ACR/ex」とをデータフュージョンさせ、表現してみました。見方は【α番組】を見ている人のうち"テレビCMの印象"で「広告の商品をすぐに買う」傾向の人が38%存在し、その割合は当該地域の生活者より1.6倍高いことを示しています。"テレビCMを見ておこなった行動"では、「(PC・タブレット)ネットで調べた」という人が20%で、1.5倍となっています。⇔デジタルメディア間のフローも強いことがわかります。一部の限られたデータを用いた考察ではありますが、性・年代だけではなく、価値基準・行動パターン(より深い特性)を加えることにより、"視聴者"について浮かぶことがぐっと色濃くなります。1で【α番組】を見ている人の特性の深堀りができました。自局内であれば"一覧化"、自/他局間であれば"比較化"といったところでしょうか。前者であれば番組の"カタログ一覧"的な価値となり、番組プロモーションツールに活用できます。"趣味・スポーツ/レジャー/興味"など1万有余の情報と組み合わせることで、番組視聴者の違いを具体的に(深く)見ることが可能です。ヒントが転がっていると捉えても良いのではないでしょうか。プ(情報番組系)で、異なるテレビ局で放送されているものです。ある期間で20回以上視聴した人の特性比較です。【番組β】の傾向を踏まえながら、【番組α】について見えたまま解釈すると、「アニメ・ゲーム好きで動画サイト(YouTube)でもそれらをよく見ており、またおしゃれにも気を使っている」傾向が強いとなります。定量的(%で)かつ定性的(様ざまな特性での説明)"に可能となることがわかります。「自局(番組)でもその特性を取り込むヒントが転がっている」とも言えるでしょう。アクションのネタを整え、実行するという道筋にしてみましょう。視聴者は、「アニメ・ゲーム好きで動画サイト(YouTube)でもそれらをよく見ており、またおしゃれにも気を使っている」ではなく、大きな特性として「自分が興味のあることについては(もしかすると)番組キッカケで、詳細なことはデジタルメディアで探る」という筋がまずあり、その興味対象が、「アニメ・ゲーム・おしゃれ」と考察ができます。ACR/exデータ検索することが可能です。発想の起点"として役立つのではないでしょうか。LAB社が整備する視聴ログデータ"の活用事例を紹介しました。データフュージョン」との親和性が高い(データ連動性が高い)。info@videor.co.jpまでお問合せください。Association。