É melhor medir as horas de transmissão ou as residências? Explicação das métricas de visualização da Netflix

Explicação das novas métricas de visualização da netflix

Estamos entusiasmados em dar as boas-vindas de volta ao Entertainment Strategy Guy, que fornecerá uma análise abrangente da mudança da Netflix em como eles fornecem métricas para nós, o público em geral, incluindo vantagens e desvantagens para o novo sistema.

Alguns meses atrás, na Code Conference da Vox Media, o co-CEO da Netflix, Ted Sarandos, lançou este pequeno gráfico que incendiou a Internet:

IMAGEM 1 dez principais dados

É isso mesmo, pela primeira vez, a Netflix revelou não apenas quantas pessoas estavam assistindo a um determinado conteúdo, mas também por quanto tempo. Na época, eu me perguntei por que eles estavam sendo tão generosos com seus dados.

E estou me chutando por não perceber a resposta real: a Netflix preparou seu relatório trimestral e decidiu mudar as métricas. Anteriormente, eles anunciaram quantos assinantes assistiram a dois minutos de um determinado programa de TV ou filme nos primeiros 28 dias. (Eu chamei de “datecdotes”.) Daqui para frente, eles vão divulgar o total de horas vistas de séries de TV e filmes por semana. Em suas palavras:

IMAGEM 2 Cotação de ganhos da Netflix

Considerando o quanto eu havia acumulado anteriormente as preciosas datecdotes da Netflix – consolidadas neste site neste excelente recurso -, esta troca no Twitter resumiu meus sentimentos na época:

Se a Netflix mudasse as métricas, todas as datecdotes que coletei ao longo dos anos seriam em vão. Essencialmente sem valor, já que não pude compará-los com outros pontos de dados.

A Netflix disse que planejava ser “mais transparente” daqui para frente. Bem, acho que ninguém percebeu o quão transparente isso seria! Duas semanas atrás, a Netflix criou um novo site para compartilhar o total de horas visualizadas para os 10 melhores programas e filmes com conteúdo em inglês e não inglês. Quarenta pontos de dados por semana! E eles forneceram 20 semanas de dados na época!

Aleluia, são muitos dados!

E embora eu seja grato por isso, não vamos minimizar a mudança. A Netflix mudou as métricas, o que significa que daqui para frente será muito mais difícil comparar o desempenho de 2020 e antes de 2021 e além. Também vale a pena ponderar por que e o que as diferentes métricas podem nos dizer. No geral, diferentes métricas não são realmente boas ou ruins, apenas são. As horas visualizadas são uma métrica muito útil, mas também o é a observação de clientes únicos (residências). Vamos explicar.


O que é melhor total de horas visualizadas ou famílias únicas?

Ambos.

Quando se trata de dados, sou ganancioso. Se você me perguntasse quais dados eu gostaria, minha resposta usual é pedir mais dados. Os analistas de dados adoram o demônio Mammon quando se trata de dados: quanto mais, melhor. Aqui está uma foto minha da vida real segurando meus dados:

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IMAGEM 3 Larfleeze

No entanto, isso não é apenas ganância. Ter apenas uma métrica é o problema. Para realmente entender as tendências, você precisa de várias medidas de sucesso.

Digamos que você queira saber o melhor atirador de três pontos do basquete. A porcentagem de filmagem é um ponto de partida útil. Aqui está um histograma de todos os jogadores da NBA que tentaram um arremesso de três pontos nesta temporada:

IMAGEM 4 Histograma da NBA

Claro, alguns caras nesta lista mal conseguem filmar três. É por isso que você tem as duas caudas de algumas pessoas que têm porcentagens ridiculamente altas e outras que estão em zero. Para ter uma ideia melhor de quem é um bom atirador de três pontos, vamos adicionar quantos lances os jogadores fizeram:

IMAGEM 5 Gráfico de dispersão da NBA

Essa é uma descrição muito mais precisa da qualidade do tiro de três pontos. E não surpreendentemente, o melhor atirador de três pontos é Steph Curry.

Ou considere um problema como escolas. As pontuações dos testes são muito importantes, mas também as taxas de graduação. Se você apenas medisse as pontuações dos testes, as escolas poderiam expulsar os alunos de baixo desempenho. Se você apenas medisse as taxas de graduação, as escolas rejeitariam crianças que não sabem ler. Portanto, você precisa acompanhar as métricas, as taxas de graduação e os resultados dos testes. Uma métrica quase nunca captura a realidade da situação.

Se eu pudesse, os streamers liberariam clientes exclusivos e horas de streaming para todo o seu conteúdo. Mas eu não governo o mundo, então a maioria dos streamers não libera nenhum dado. E a Netflix acabou de mudar a métrica que lançou. Portanto, vamos discutir os clientes únicos e o total de horas visualizadas para ver qual é o melhor.


As vantagens de clientes únicos (ou famílias, assinantes, membros ou contas)

Até agora, a Netflix lançou uma métrica “única”. Isso significa que eles contam todas as contas que assistiram a pelo menos dois minutos de um determinado programa ou filme. A Netflix usou algumas palavras diferentes para descrever isso – clientes, contas, assinantes, residências etc. – mas todos percebem que estão medindo um login exclusivo que assistiu a uma parte do conteúdo.

(Presumivelmente, perfis diferentes não são contados várias vezes, novamente por causa da terminologia das famílias).

Claro, mesmo uma métrica direta como essa requer alguma análise subjetiva. Por exemplo, quanto tempo uma conta única precisa assistir para “contar”? Esse foi o assunto da primeira mudança de métrica da Netflix. Em 2020, depois de liberar números de visualização com base em assinantes que assistiam a “70%” de um determinado conteúdo, a Netflix mudou para assinantes que assistiam a “pelo menos 2 minutos” de um determinado conteúdo. Aqui está uma análise de quantos temos de cada tipo:

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IMAGEM 6 Netflix datecdotes por tipo

Alegadamente, a Netflix chama 70% dos espectadores de “observadores”, os clientes que assistem 2 minutos de “iniciantes” e as pessoas que assistem a 90% de “finalizadores”. Na verdade, qualquer uma dessas métricas é útil, dependendo do que você está medindo. Se você deseja ter a melhor ideia dos clientes que realmente estão assistindo a um determinado conteúdo, 70% ou 90% é provavelmente o melhor.

Os espectadores únicos são muito úteis porque fornecem uma boa estimativa do “alcance” ou do número de pessoas que se envolvem com um determinado conteúdo. Também é muito útil para o pessoal de marketing, porque, presumivelmente, se eles conseguiram que várias pessoas começassem algo, eles fizeram seu trabalho. (Se não terminar, significa que o conteúdo não era bom.)

Os espectadores únicos também colocam os programas em pé de igualdade. Um programa menor como Lupin pode competir com uma série gigantesca de várias temporadas como Stranger Things porque não se trata do volume total de episódios, mas apenas de assinantes únicos assistindo.

Os clientes únicos, porém, não rastreiam o número de pessoas que começaram um programa, mas não terminaram, algo que as horas de exibição podem aproximar-se. E para algumas séries, as taxas de conclusão realmente importam. Por exemplo, quando a Netflix lançou a Parte Dois da primeira temporada de Lupin, apenas 54 milhões de famílias assistiram a dois minutos, uma queda de 41% em relação à Parte Um lançada em janeiro. Aqui está um gráfico que fiz para o crescimento ou diminuição da assinatura após a última chamada de lucros da Netflix:

IMAGEM 7 Decadência do tremoço

Tremoço, em particular, era curto. Apenas 4 episódios na Parte 1 e Parte 2. Se a Netflix tivesse lançado todos os oito episódios de uma vez, não saberíamos como poucas pessoas o terminaram. Teríamos presumido que a maioria dos primeiros 76 milhões assistiram a tudo. Separado, porém, sabemos que muitas pessoas não o terminaram.


As vantagens do total de horas visualizadas

O total de horas nos deixa muito mais próximos de compreender a verdadeira taxa de conclusão. Nesse caso, você pode pegar o número total de horas, dividir pelo número de episódios disponíveis, com uma taxa de conclusão presumida, e adivinhar quantas famílias assistiram.

“Adivinhou” sendo a palavra-chave. Para o cinema, por se tratar de um evento pontual, com um período de tempo conhecido, isso pode ser bastante preciso. Mas para a TV é um desastre. Quando eu digo “taxa de conclusão presumida”, esses números podem ser disparados. Portanto, as barras de erro são bastante amplas. Ainda assim, é provavelmente mais útil do que apenas assinantes.

Se há um motivo para essa mudança ser um “molho incrível” – um termo técnico – é que o total de horas visualizadas é a forma como a Nielsen mede a audiência nos Estados Unidos. O que significa que podemos comparar a audiência dos Estados Unidos com o resto do mundo de uma maneira “maçãs com maçãs”.

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A métrica de horas visualizadas tem seus próprios preconceitos. Em particular, favorece o conteúdo que é muito assistido. Especificamente, conteúdo infantil. Não é como se dezenas de milhões de americanos estivessem assistindo CoComelon todas as semanas. Em vez disso, um número muito pequeno de crianças assiste o tempo todo. Famílias únicas ajudam a revelar essa diferença.

(A propósito, se você quiser outro explicador sobre a diferença entre as várias métricas, verifique este artigo que escrevi alguns anos atrás.)


Mas talvez não importe: todos os dados estão correlacionados

Portanto, ambas as métricas são úteis, mas adivinhe? Pode não importar.

Se você não tirar nada deste artigo, considere isto: o sucesso no conteúdo está correlacionado.

Pense em um grande sucesso. Gostar Jogo de lula. É a série principal da Netflix em termos de total de clientes assistindo, total de horas visualizadas e, provavelmente, taxa de conclusão. E é altamente cotado no IMDb. Em outras palavras, programas de sucesso são bem-sucedidos na maioria das métricas.

E posso ilustrar isso com um visual:

IMAGEM 8 Filme para gráfico de dispersão

Esse é um gráfico disperso de clientes únicos versus horas por cliente para TV e filme.

Essencialmente, o objetivo de qualquer programa é chegar o mais alto possível e à direita. Isso significa que muitas pessoas estão assistindo e assistindo por um longo tempo. A linha de tendência sobe e para a direita, porque a quantidade total de horas visualizadas está correlacionada ao número de clientes únicos.

(Fiz os dois gráficos sincronizando todas as datecdotes da Netflix nos últimos três anos com os dez gráficos de horas mais populares que eles lançaram. Em alguns casos, usei estimativas das Horas visualizadas da Netflix para séries com quatro semanas de visualização. )

Então, eu gostaria que a Netflix liberasse assinantes exclusivos para todos os seus programas daqui para frente também? Obviamente. Mais dados são melhores.

Mas eu não posso ficar bravo. A Netflix lançou 800 novos pontos de dados. O máximo de um streamer de todos os tempos. E enquanto vou sentir falta das velhas “datecdotes”, a essa altura do ano que vem teremos muitos dados para analisar.

(Se você gostou deste mergulho de dados, verifique meus outros escritos no meu site (recém-redesenhado), inscreva-se no meu boletim informativo ou siga-me no Twitter.

Em particular, todas as semanas eu publico um “Relatório de classificações de streaming” compilando várias fontes de dados para desvendar o desempenho do conteúdo em streaming a cada semana. Confira.)

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