Conceitos de Marketing e Dados

Categoria dedicada a entender termos de métricas, analytics e do mercado de comunicação e consumo – já publicados aqui no dataismo blog.

Como a Netflix mede as séries mais assistidas? Descubra sua metodologia de medição e como o streaming usa nos negócios.

Como a Netflix mede as séries mais assistidas?

Esse artigo investiga como a Netflix mede as suas séries mais assistidas. A forma que a plataforma mensura foi investigada em fevereiro de 2024 (e pode ser atualizada, caso haja mudança na contagem). Aqui, você lê como a mensuração funciona. Além disso, existem alguns insights extras: como esses dados podem ser cruzados com as métricas de outras plataformas e como os dados influenciam das decisões para os negócios digitais da Netflix (o uso dos dados para potencializar o seu negócio).

Como a Netflix mede as séries mais assistidas? (em 2024)

A Netflix utiliza o número de horas assistidas como principal métrica para determinar as séries mais vistas do ano. O período de análise para essa medição é de 28 dias após a estreia da série ou temporada na plataforma. Isso significa que o sucesso de uma produção é medido pela quantidade de horas que os usuários dedicaram a assisti-la durante esse período inicial.

Até recentemente, havia falta de dados específicos, pois a Netflix não divulgava o número total de horas assistidas por cada série, apenas a posição no ranking. Como parte de seu projeto de transparência, passou a mostrar o total de horas assistidos por cada série em seu site.

Aprofundando a metodologia de medição da Netflix

Em outras palavras, na avaliação do sucesso das séries na Netflix, o principal indicador é o número total de horas assistidas pelos usuários. Este critério é aplicado durante um período de análise que se estende por 28 dias após a estreia de uma série ou temporada na plataforma. Em suma, a popularidade de uma produção é determinada pela quantidade de tempo que os espectadores dedicam a assistí-la durante essas primeiras quatro semanas.

Alguns pontos importantes sobre a metodologia da Netflix:

  • Contas compartilhadas: a Netflix não discrimina entre usuários em uma mesma conta, então todas as horas assistidas na mesma conta são contabilizadas como se fossem de um único usuário.
  • Múltiplos dispositivos: as horas assistidas são contabilizadas independentemente do dispositivo utilizado para acessar a Netflix (TV, computador, tablet, smartphone, etc.).
  • Reassistidos: as horas de reprises também são contabilizadas, o que significa que uma série pode ter um número maior de horas assistidas se muitos usuários a assistirem mais de uma vez.

Outras métricas utilizadas pela Netflix:

  • Número de contas que iniciaram a série: essa métrica indica o número de contas que assistiram pelo menos um episódio da série.
  • Porcentagem da série concluída: essa métrica indica a porcentagem da série que foi assistida em média pelos usuários.

Insights sobre a comparação da audiência da Netflix com outros streamings

Como a Netflix mede as séries mais assistidas? Descubra sua metodologia de medição e como o streaming usa nos negócios.

Os dados de audiência da Netflix nem sempre podem ser comparados com outras plataformas de streaming, pois cada uma utiliza metodologias diferentes.

Apesar das limitações de data mesh (mescla de dados), a metodologia da Netflix fornece uma boa indicação das séries mais populares da plataforma.

Vale lembrar que essa é apenas uma métrica de sucesso, e outros fatores também podem ser importantes para avaliar a qualidade de uma série, como a crítica especializada, a recepção do público e o impacto cultural.

Insights sobre Digital Business: Netflix usa seus números para guiar decisões nos negócios

Como a Netflix mede as séries mais assistidas? Descubra sua metodologia de medição e como o streaming usa nos negócios.

Se uma série recém-lançada registra um grande número de horas assistidas dentro desse intervalo inicial, isso indica uma recepção positiva e aumenta suas chances de renovação para futuras temporadas.

Por outro lado, uma série que não consegue atrair uma audiência significativa dentro do período de análise pode ser considerada menos bem-sucedida pela plataforma e estar sujeita a cancelamento.

(Veja mais sobre o caso de Sandman, quando o criador Neil Gaiman falou dos algoritmos serem fundamentais para a continuidade da série).

Além disso, a Netflix utiliza esses dados para orientar suas decisões de investimento em conteúdo, priorizando a produção de novas séries ou o licenciamento de títulos populares com base no interesse demonstrado pelos espectadores. Assim, o número de horas assistidas não apenas reflete a popularidade das séries, mas também influencia a estratégia de programação da plataforma.

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Fonte: Netflix. Metodologias divulgadas para a imprensa. Insights sobre mensuração e negócios digitais foram criados pelo Dataísmo especialmente para esse artigo.

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Cookieless: fim dos cookies na publicidade, e agora?

Cookieless: fim dos cookies, e agora? Consequências e exemplos

Os cookies, sempre nos bastidores, porém sempre presentes, estão perto de dar seu último passo no pacote dos biscoitos. Mas por que isso importa? Imagine-os como detetives da web, rastreando nossas pegadas online para personalizar anúncios e conteúdo. Esse texto foi publicado primeiro no Linkedin. Aqui no site, temos mais detalhes sem limite de caracteres.

Qual o impacto do fim dos cookies?

Menos publicidade direcionada (de forma geral, sem “aceite”), menos personalização na navegação na web e, na ponta de quem executa campanhas, a medição dos anúncios torna-se mais complexa. 

Mas o fim dos cookies também significa outro tipo de efeito: foco no usuário, que agora terá maior controle da adesão de seus dados. Seja ele quando loga naquele site (aceitando) ou sendo “marcado” conscientemente em algum espaço digital que aceitou, existe uma escolha mais clara e espaços para serem usados.

Nisso tudo, vêm as adaptações do mercado

Google e Meta estão criando novas formas de obter os dados das pessoas e se adaptar, sem perder a personalização.

Antes de entrar em exemplos mais técnicos, vamos entender os tipos de cookies no cenário da publicidade?

  • “First-Party Cookies” (na tradução literal, “cookies de primeira parte”): colocados pelo site que você está visitando, para lembrar detalhes de login ou personalizar o conteúdo.
  • “Third-Party Cookies” (na tradução, cookies de terceiros): inseridos por outros domínios (sites), frequentemente redes de anúncios, para rastrear seu comportamento na navegação. 

Os cookies de terceiros são os que estão sendo gradualmente eliminados.

Por que os cookies de terceiros são importantes para o marketing digital?

  • Publicidade direcionada: os cookies ajudam as redes de anúncios a construir perfis detalhados de seus interesses e comportamento online, permitindo que eles exibam anúncios altamente relevantes.
  • Personalização de sites: Os sites podem usar cookies para personalizar conteúdo e ofertas com base em suas visitas e preferências passadas.
  • Medição de campanhas de marketing: os cookies rastreiam conversões e envolvimento do usuário, auxiliando os profissionais de marketing a analisar a eficácia de suas campanhas.

Alguns exemplos de como Google e Meta podem se adaptar ao cenário sem cookies

O espaço digital está passando por mudanças, mas há outras formas de coletar dados de pessoas como o Google e a Meta têm buscado. O desafio? Adaptar-se e aderir o futuro (um tanto mais) centrado na privacidade.

Usando como exemplo um site utilizando os modelos de aprendizado de máquina do Google Analytics, o site pode antecipar as preferências de viagem dos usuários com base em seu histórico de navegação e sugerir recomendações personalizadas, tudo isso sem rastreamento individual. 

Para uma loja de comércio eletrônico: com a medição de eventos agregados do Facebook, a loja pode analisar quais categorias de produtos e promoções mais ressoam com o público, sem comprometer a privacidade dos usuários. 

Caso seja um aplicativo móvel, é possível usar a API de Conversões do Facebook para rastrear instalações de aplicativos e compras dentro do app diretamente dos servidores, fornecendo uma medição precisa do desempenho das campanhas, mesmo sem cookies. 

Em outras palavras

Embora o fim do uso de cookies de terceiros apresente desafios, tanto as big techs (tanto o Google Analytics quanto o Facebook Analytics, a Meta) estão desenvolvendo soluções para um futuro focado na privacidade e em dados (“first party data”). 

Empresas que se adaptarem e abraçarem essas mudanças estarão mais bem posicionadas para ter maior assertividade para entender o consumidor e conseguir usar dados centrados no usuário, em um cenário em constante evolução do marketing digital. 

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Espero que isso forneça uma visão de como a publicidade, e especialmente o Google e a Meta, estão adaptando o caminho para um futuro sem cookies, com mais privacidade para as pessoas.

Fontes: Para criar meus insights, usei informações da Meta e Google Analytics sobre a adaptação ao futuro cookieless.

Esse texto foi publicado primeiro no Linkedin. Aqui no site, temos mais detalhes sem limite de caracteres.

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