{"id":1802,"date":"2021-12-24T16:08:10","date_gmt":"2021-12-24T15:08:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pubblicitaincambiomerce.it\/?p=1802"},"modified":"2026-04-20T11:42:53","modified_gmt":"2026-04-20T09:42:53","slug":"tv-uk-total-audience-barb-su-nl-risponde-a-netflix-sul-tema-rilevazioni-dascolto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/grupponext.net\/fr\/2021\/12\/24\/tv-uk-total-audience-barb-su-nl-risponde-a-netflix-sul-tema-rilevazioni-dascolto\/","title":{"rendered":"TV – UK & Total Audience: BARB su NL risponde a Netflix sul tema rilevazioni d\u2019ascolto"},"content":{"rendered":"

I dati forniti dall\u2019OTT sono sottostimati?<\/p><\/blockquote>\n

Nell\u2019articolo pubblicato l\u20198 dicembre abbiamo visto come nel Regno Unito BARB abbia iniziato a fornire i dati di ascolto degli OTT e di selezionate piattaforme online insieme ai tradizionali rating TV. Come annunciata la rilevazione ci aveva lasciato qualche perplessit\u00e0, per cui abbiamo chiesto a BARB alcuni chiarimenti sotto forma di intervista a Doug Whelpdale, Insight Manager della societ\u00e0 londinese. Ecco le risposte (Note: English version at the end of this article).<\/p>\n

Doug Whelpdale<\/strong><\/p>\n

Dopo un\u2019esperienza in The Walt Disney Company, Doug Whelpdale ha assunto la posizione di Insight Manager per il Broadcasters\u2019 Audience Research Board (BARB) nel marzo 2018. La sua attivit\u00e0 \u00e8 focalizzata sull\u2019interazione con i broadcasters ed i loro clienti nel domino della comprensione, analisi ed elaborazione dei dati di ascolto.<\/p>\n

Presto per una trendline<\/strong><\/p>\n

(Newslinet) \u2013 Siete pionieri nel fornire dati comparativi tra canali tradizionali, OTT e social media e notiamo come i primi sembrino tuttora largamente vincenti\u2026
\n(Doug Whelpdale) \u2013 Si, da qualche tempo abbiamo iniziato a misurare I dati relativi Disney+, Netflix e Amazon Prime Video al fine di poterli comparare con quelli relativi ai canali lineari. I dati rilasciati il 29 novembre 2021 sono i primi ad incorporare queste nuove misure, dunque purtroppo \u00e8 ancora presto per poter trarre qualche conclusione relativa a tendenze a lungo termine.<\/p>\n

Audience vs ore di visione cumulate<\/strong><\/p>\n

(Newslinet) \u2013 Netflix sostiene che la misura tradizionale dell\u2019audience (con la metrica utilizzata da BARB) non \u00e8 applicabile alle piattaforme OTT, dove \u00e8 preferibile la misura delle \u201core di visione cumulate\u201d.
\n(Doug Whelpdale) \u2013 BARB \u00e8 una \u201ccurrency\u201d (1) scelta dall\u2019industria dei media nel suo insieme. Il che significa che \u00e8 in grado di fornire un\u2019analisi indipendente, obiettiva e trasparente. Il nostro \u201cgold\u2013standard\u201d \u00e8 la audience media, che rappresenta il tempo totale di visione di un canale o programma. \u00c8 possibile ricavare la misura \u201chours-viewed\u201d a partire dai nostri dati; ma riteniamo questo indicatore meno significativo rispetto al nostro. \u00c8 inoltre pi\u00f9 semplice capire il concetto \u201c2 milioni di persone hanno visto un programma per un\u2019ora\u201d rispetto a \u201cquesto programma ha avuto 2 milioni di ore viste\u201d.<\/p>\n

Reach<\/strong><\/p>\n

La misura dell\u2019audience media pu\u00f2 essere ulteriormente qualificata considerando il REACH. Per esempio, con il nostro metodo possiamo affermare che 2,5 milioni di persone sono state raggiunte da un determinato programma: con la misura proposta da Netflix questo non \u00e8 possibile.<\/p>\n

Una questione aperta per Netflix<\/strong><\/p>\n

Inoltre Netflix non riporta le ore viste relativamente al Regno Unito (e all\u2019Italia, N.d.R.), ma solo globalmente e aggregate a livello di singole serie. \u00c8 anche importante notare \u2013 e Netflix pu\u00f2 eventualmente correggerci \u2013 come a nostro avviso Netflix non riporti le ore viste, ma le ore di playout, poich\u00e9 non sono in grado di misurare il numero di persone davanti allo schermo.<\/p>\n

Un esempio<\/strong><\/p>\n

Per comprendere meglio questa affermazione facciamo un esempio: secondo BARB se una famiglia con due genitori e tre figli guarda (tutta insieme) una puntata di Lucifer della durata di un\u2019ora, Netflix riporter\u00e0 1 (1 hour-viewed), mentre BARB conter\u00e0 5 (audience per quella puntata in quella casa: 5 persone).<\/p>\n

Visione domestica vs mobile<\/strong><\/p>\n

(NL) \u2013 Attualmente riportate solo dati relativi alla visione effettuata attraverso il router (Wi-fi) casalingo, perdendo per strada chi guarda un contenuto in mobilit\u00e0 via 4G\/5G\u2026
\n(D.W.) \u2013 BARB riporta i dati relativi a quattro schermi per ogni nucleo famigliare, ma effettivamente solo per le visioni tramite router domestico. Questo \u00e8 dovuto al fatto che il meter \u00e8 fisicamente connesso al router. Di conseguenza non possiamo fornire dati completi relativi all\u2019audience di un contenuto. Ma faccio notare come BARB non riporti neppure le ore viste fuori casa relativamente ai canali lineari tradizionali.<\/p>\n

Tag anche per gli SVOD<\/strong><\/p>\n

Unica eccezione i programmi BVOD appositamente taggati. In ogni caso siamo in grado di misurare anche l\u2019audience fuori casa (dunque in 4G\/5G) da parte degli SVOD (OTT) se decidono di partecipare alla nostra analisi utilizzando i nostri tag.<\/p>\n

Dovetail Fusion<\/strong><\/p>\n

(NL) \u2013 A fronte di una nostra specifica domanda, Kantar\/Ipsos nei Paesi Bassi ha confermato la necessit\u00e0 di una gran mole di post-processing dei dati per uniformare informazioni di devices diversi con metriche differenti. Anche voi utilizzate questi sistemi?
\n(D.W.) \u2013 BARB ha solo due fonti di dati: quella del panel, relativa dunque a persone e quella dei device relativa alla visone online. Per combinarle utilizziamo un processo chiamato Dovetail Fusion che ci permette di consolidare i dati dei diversi schermi\/formati in una sola misura.<\/p>\n

In collaborazione con: newslinet.com<\/a><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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