“A menos que los números reflejen personas, son solo números”. Esa es la opinión de Mainak Mazumdar, director de datos e investigación de Nielsen, sobre la prisa en el negocio de la televisión por utilizar servicios de medición alternativos que se basan en las llamadas fuentes de big data como su columna vertebral.
En un mundo televisivo donde la visualización ya no está ligada a plataformas y tecnologías individuales, existe una gran cantidad de información para que los compradores y vendedores naveguen. Pero todas esas plataformas, dispositivos y servicios presentan desafíos de medición para los anunciantes.
En una publicación de blog, Mazumdar señala que los grandes datos de los televisores inteligentes, conocidos como reconocimiento automático de contenido o ACR, y de los decodificadores de cable (datos de ruta de retorno o RPD) nunca tuvieron la intención de medir el consumo de medios. Más importante aún, no reflejan a las personas reales.
Si bien pueden agregar escala para aumentar las formas tradicionales de contar audiencias, no son barómetros confiables por sí mismos. “Big data refleja dispositivos, no personas reales. Los datos por sí solos no pueden decirle quién está mirando y quién no, lo cual es una necesidad fundamental para los anunciantes. Y cuando las personas son eliminadas de la ecuación, los números simplemente no cuadran”, dice Mazumdar.
Los datos de ACR no hacen más que identificar imágenes en las pantallas de los televisores inteligentes, señala. Los datos RPD de los decodificadores de cable son similares, además de que no verificarán que el televisor esté encendido. Según Mazumdar, una cuarta parte de todas las impresiones de decodificadores provienen de televisores que ni siquiera están encendidos.
Más allá de no saber quién está usando un dispositivo o una pantalla, los macrodatos están ‘intrínsecamente sesgados’ y el sesgo depende del tipo de datos que se utilicen. “Para que los macrodatos representen realmente a la población de Estados Unidos, cada hogar con TV necesitaría tener exactamente el mismo televisor y acceder a la programación a través del mismo flujo de datos. Es por eso que todos los grandes conjuntos de datos deben estar nivelados, calibrados, con paneles basados en personas que reflejen la diversidad de la población de Estados Unidos”, argumenta Mazumdar.
Sin datos de panel, la medición no captura la diversidad. Por ejemplo, la medición basada únicamente en RPD subrepresenta los hogares hispanos en un 30%. “A medida que convergen lo lineal y lo digital, las fuentes de big data son entradas críticas para la medición. Pero no son confiables como fuentes de medición por sí mismos”, concluye.
Grandes variaciones en las estimaciones de audiencia
La confiabilidad de las estimaciones de audiencia derivadas únicamente de big data está siendo cuestionada luego de las pruebas alternativas al servicio de medición de TV de Nielsen. Según Ad Age, los especialistas en marketing y las agencias que prueban las métricas de los nuevos proveedores de medición, como iSpot TV, Samba TV y comScore, a veces encuentran grandes variaciones en los datos.
Citando a un ejecutivo de televisión de la red no identificado, Ad Age dice que un servicio alternativo informó métricas para un programa que era 10 veces más grande que lo que informó Nielsen. Otro servicio mostró que la audiencia era 1.5 veces mayor que la reportada por Nielsen y un tercero fue ‘más o menos 20% a 40%, dependiendo de la franja horaria’.
Cara Lewis, directora de inversiones del gigante de agencias Dentsu International, dijo a Ad Age: “Definitivamente hay una disparidad en los datos. Parte de esto tiene que ver con el hecho de que todos están usando diferentes conjuntos de datos para llegar a los números que están usando».
Roberto Ruiz, vicepresidente ejecutivo de Investigación, Insights y Analytics de TelevisaUnivision, señaló “variaciones significativas” en el tamaño de la audiencia para cada uno de los diferentes servicios. “No debe ser completamente inesperado, porque estas cosas deben ajustarse. Pero los cambios de aguja son tan salvajes”.
La Coalición para la Medición de Medios Innovadores está realizando pruebas en paralelo entre los servicios de medición para una ‘Guía para Proveedores de Medición de TV Convergente’. El informe se espera para finales de este mes. Los resultados de las pruebas hasta ahora han mostrado que las estimaciones de audiencia de varios proveedores varían hasta en un factor de 10 para el mismo programa y franja horaria, dijo a Ad Age el director general de CIMM, Jon Watts.
“Creo que el principal indicador de veracidad que tenemos en este momento es cuando vemos que convergen los números de diferentes proveedores. Porque asumes que tiene que haber algo para que converjan”, dijo Watts.
Esta nota fue realizada con base en un artículo publicado por Inside Radio.
