网络视频商业价值报告之爱情片

导读

不知道有多少人和小编一样,这某天早上一睁眼,猛然发现,2016年已经没剩多少天了呢!哎呀,那这过去的300多天里 ,咱都做了啥呢?好像除了上班,就是吃饭睡觉打豆豆,啊不对,小编是个有娱乐追求的人,是撸电影撸剧撸综艺!之前呢,灯塔大数据曾经出过一个针对2015年下半年至2016年初的网络视频报告连载,挖出了各类网络视频背后的商业价值,可是广大磕瓜群众纷纷表示,去年的那些都out啦,赶紧分析分析今年的吧!这不,小编捧着新鲜出炉的数据来和大家分享啦!

首先,我们此次网络视频的选择为2016年起截止到10月份在爱奇艺、优酷、搜狐、腾讯视频、乐视、PPTV、芒果TV等几大主流视频播放的热门视频,观众行为的样本随机选择了9月。其次,相比于上一次的分类,此次我们不区分播放平台,直接按照电视剧与综艺进行分类,并新增了电影这一模块。最后,在研究方法上,我们继续沿用了商业价值指数的指标体系,但与之前不同的是,此次我们对三个模块采取分别计分的方式。

P.S.不清楚指标体系的小伙伴可以戳这里:自定义菜单→文章精选→原创报告→重磅|网络视频节目观众商业价值研究报告(序)

那么从本周起呢,每周我们将按照单元的形式,让灯塔大数据告诉你5部视频的商业价值。今天就先从新增模块——电影开始。我们共选取了20部电影,将它们分为了爱情片、剧情片、动作片和动画片这样四类。考虑到刚刚过去的双十一对单身狗带来的身心以及钱包的全方位伤害,小编决定,第一期我们坚(yi)决(ding)不(yao)聊爱情片!啊,那位受到10000点暴击伤害的灯丝(灯塔大数据粉丝),需要善良的小编帮你拨个妖妖灵,啊呸,是幺儿灵不……

一、爱情片的商业价值指数与收视指数

图表1 5部爱情片的商业价值指数与收视指数

如上图所示,5部爱情片按照商业价值指数排序依次是《微微一笑很倾城》、《北京遇上西雅图之不二情书》、《美人鱼》、《致青春:原来你还在这里》、《陆垚知马俐》。但它们的收视指数却与商业价值指数不太相符。商业价值较低的《致青春:原来你还在这里》拥有的收视率是最高的,但同时,收视率较高的《微微一笑很倾城》又是5部爱情片中商业价值最高的。这表明,从收视率无法看出爱情片的商业价值,因为二者之间不存在正相关或负相关性。

二、爱情片的商业价值指数排名

图表2 5部爱情片的商业价值指数排名

如果将5部爱情片放到所有20部电影中进行比较,它们的排名分别是8、9、12、13、15。从具体的商业价值指数来看,20部电影的均值为402.85,仅有《微微一笑很倾城》超过了均值,其余四部都低于均值水平,但相差值均未超过100。这说明,爱情类电影的商业价值整体上处于中等水平,且彼此间的差异不算太大。

三、爱情片各维度得分情况

图表3 5部爱情片在7个维度上的得分

从5部电影在商业价值指数各维度的得分图谱来看,可大致分为3类。《微微一笑很倾城》与《北京遇上西雅图之不二情书》分别是两类,其余3部可归为一类。

《微微一笑很倾城》商业价值的优势主要体现在“最近一次购买时间”、“购买绝对意向”、“购买相对意向”和“购物覆盖面”这4个指标,这说明其观众对于产品和服务的反应比较敏感、在电商网站上停留的时间占上网时长和看视频时长的比例较高、购买的商品种类较丰富。但是,在购买金额和个性偏好上,《微微一笑很倾城》的观众表现不佳,这意味着其观众的购买力相对较弱,兴趣点不突出。

《北京遇上西雅图之不二情书》在“购买绝对意向”、“购买相对意向”和“个性偏好”这三个指标上的得分都是满分,体现了其观众对于逛电商网站的巨大热情和鲜明的兴趣爱好。然而,在“最近一次购买时间”、“购买金额”以及“购物覆盖面”这三个指标上,《北京遇上西雅图之不二情书》的得分都趋近或等于0。不得不说,其观众果然是个性分明呢!看来“个性偏好”与“购物覆盖面”之间往往二者不可得兼呀。

《美人鱼》、《致青春:原来你还在这里》和《陆垚知马俐》这三部电影在7个指标上都表现平平,没有特别突出的项目,总体偏低,但每个指标的得分都至少超过了10分。所以它们的商业价值指数排名相对靠后,但又不是最后。

四、爱情片的受众特征

图表4 5部爱情片的性别分布

总体上看,爱情片相对更受女性观众的喜爱,但《微微一笑很倾城》是个例外,男性观众的比例稍稍高于女性。看来,《微微一笑很倾城》的主演Angelababy在男性群体当中还是相当有号召力的。当然,另一个可能的原因是这部电影的题材与网游相关,对上了游戏宅男们的胃口。

图表5 5部爱情片的年龄分布

从年龄分布上来看,爱情片的观众有一半左右小于35岁,其中,《美人鱼》最受80后和90后们的喜爱。可见,尽管大家对《美人鱼》的褒贬不一,也时常嚷嚷着星爷已经江郎才尽,但是,星爷在80后、90后的心目中,始终占据着一个特别的地位。

内容来源:灯塔大数据

原文发布于微信公众号 - 灯塔大数据(DTbigdata)

原文发表时间:2016-11-21

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