轉帖|行業資訊|編輯:我只采一朵|2017-06-21 10:06:30.000|閱讀 454 次
概述:《深夜食堂》該劇與2017年6月12日在北京衛視、浙江衛視首播,該劇以都是小巷里深夜才營業的食堂為舞臺,從老板料理的每道十五中拉出一段段關于詩經溫情的人生故事。
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前陣子對數據分析進行了一輪學習,剛好《深夜食堂》這部劇蠻有趣的,就準備以數據分析的方式去解讀這部劇。主要分析以下四點:
數據走勢圖,重點應關注那些異常值,異常值才是問題所在,常見的異常值我們成為“波峰、波谷”。
上圖是《深夜食堂》6月14日到6月16日的這段時間內信息傳播走勢圖,自12日開播以來,該劇在全網的聲量出現了明顯提升。在6月14日19點出現一個波峰,該波峰有個顯著特點:時間極短數值極高。這種波峰具有時效性短、范圍廣、傳播率高,就像之前的“藍瘦 香菇”一樣,大面積爆發,大面積傳播,但是過幾天就淡了。
該劇日總傳播量68330,微博占了其中68013。至于圖中異常波峰出現的原因將在下面文內做分析。
上圖是《深夜食堂》6月14日到6月16日的這段時間內信息敏感圖。全部信息824219條,敏感信息84873條占總數10.3%,非敏感信息739346條占總數89.7%。
結合二者來看,很明顯該劇敏感信息一直處于穩定的數量,并且數據遠遠低于非敏感信息的量。對該劇來說這是比較有利的,說明全網關于該劇負面評價還是偏少的。說明該劇在市面上還是獲得更多用戶支持的,制片方還應該去關注那些少量的敏感信息,對其作出轉化方案。
從上圖可以看出,敏感信息與非敏感信息是正比例函數,兩個都會同時增加同時減少,看起來像是有人在造作一樣,呵呵。6月14日非敏感信息異常的占比與上文提到的轉發源頭的帶動有關。
這就像在做產品的時候,我會去關注產品在用戶當中的口碑,我們常會聽見某某快遞送貨快,某某快遞派送很慢之類的話,這就是產品的口碑問題。產品口碑是新用戶接觸某類產品的第一印象,那么如何處理好第一印象,就是提高并宣傳產品口碑,同時還需關注那些不好的口碑消息。
除新浪微博外,《深夜食堂》全網關注來源以今日頭條為主、微信第二,這兩個平臺都有相同的特點:龐大的用戶量和用戶流量。
今日頭條上內容的傳播主要依靠基于計算機算法的個性化推薦。文章閱讀量和粉絲數之間的聯系極弱。據官方描述,他們的內容推薦流程為:首先把文章推薦給可能感興趣的用戶,如點擊率高,再一步步擴大范圍推薦給更多相似的用戶。官方通過機器計算頭條號指數,頭條號指數越高,能獲得的推薦權重越大,即能夠獲得更多的推薦量。
微信是一個擁有8.89億月活躍用戶的社交工具,點對點精準營銷:微信擁有龐大的用戶群,借助終端移動、天然的社交和位置定位等優勢,每個信息都是可以推送的,能夠讓每個個體都有機會接收到這個信息,繼而幫助商家實現點對點精準化營銷。再者微信平臺公眾號手握大批粉絲,其傳播效率不亞于微博。
與首播電視臺有關,北京與浙江占第一名和第而名,這是兩個年輕白領云集的現代化都市。
上圖可以看出觀看關注這部劇的女性多于男性,且年齡層集中在19-34歲,也就是說青年群體和成年群體都對這部劇有興趣。這群年齡階層的主要用戶職業以學生和工作者為主。
上圖給出該類人群都偏向熱愛美食,且具有一定經濟能力喜歡旅游的人群。
上圖是《深夜食堂》6月12日到6月16日的這段時間內搜索指數,12日搜索指數占14日約45%,14日單日達到搜索指數的一個高峰。通過新浪微輿情,可以看到14日最高兩條相似文章量高達5萬,通過這兩條微博,搜索到了一下兩位小哥。
很明顯這一次爆發的始作俑者是一下兩位小哥帶來的,從數據看來,趙又廷的影響力也是很高,不論從轉發、評論、點贊來看,都造成一波熱潮,評論區更是多位大V力挺。
并且,#深夜食堂#活動金喜正規買球相關的文章閱讀量高達25.4億,討論數247.8萬。
除了主創人員的主動推廣外,在微博推廣上,《深夜食堂》的宣傳物料準備充足,預告片、小花絮;宣傳矩陣搭建完整,“浙江衛視中國藍和”和“浙江衛視深夜食堂”,其他藝人的支持(如張鈞甯、趙啟亮等)。
網上搜索指數排行
該劇開播以來,各種說不好看、改編差的話題席卷而來,并且在在豆瓣上處于分數極低的一個情況。我們來看看網友對此的評價:
我們可以看到數據樣本共64168,這么多樣本數給出的評分還是很有權威性的。
針對目前這幾集總結網友的問題:
這就像去年我在優酷上等待廣告時候,看到的一條評論“廣告時間這么長,我還不如在電視上看”。應該也有用戶發現優酷廣告已經長到100多秒的情況,并且播放到中途還會有60/30秒的廣告。
廣告植入過硬過多過長,一直都是用戶的一個痛點,這些都會打擾到用戶使用產品的流暢度。如果有使用過人人影視的用戶就能深切的感受到兩個產品廣告長度的對比了。
評論最多的就屬吳昕了,劇本設定的傻白甜賦予在她身上似乎不背用戶所接受。
這就像產品開始時設定的方向與實際投入市場不同。這有一點原因是由于前期對用戶調研不夠所導致,以至于,我們覺得用戶應該會這樣使用我們的產品但是用戶卻沒有按照我們的預想來。
這也像一個產品負責人在閉門造車,導致最終用戶不買賬。
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