La misurazione della televisione satellitare a pagamento

Transcript

1 La misurazione della televisione satellitare a pagamento Cosa è stato fatto, cosa rimane da fare Vittorio Bossi Milano, 4 novembre 2007

2 Cosa è stato fatto Abbiamo un sistema di channel detection che funziona correttamente Utilizzo del Service Information con accesso diretto al decoder al posto dell uso del PDC Il numero di famiglie con televisione satellitare a pagamento viene stimato correttamente, anche se con un gap di 4-6 mesi Attualmente i parametri Auditel fanno riferimento al numero di abbonati al 3 luglio 2007 Tali parametri rimarranno validi fino a fine gennaio

3 Cosa è stato fatto Il numero medio di individui per famiglia, nelle famiglie con televisione satellitare a pagamento, viene stimato correttamente (e pertanto anche il numero totale di individui) Attualmente il numero medio di individui 4+ per famiglia Sky è di 2.92, sostanzialmente allineato con quelli di altre fonti 3

4 4 Cosa è stato fatto Sono stati introdotti in Auditel i parametri di profilazione per le famiglie e per gli individui con televisione satellitare a pagamento; i parametri considerati sono: Sesso Età Scolarità City size Presenza bambini Numero componenti della famiglia CSE

5 5 Cosa è stato fatto TV satellitare a pagamento Totale popolazione Totale Pay Tv Sat 00,0% 00,0% Uomini Pay Tv Sat 44,9% 42,9% Donne Pay Tv Sat 40,8% 46,3% Età 4-7 Pay Tv Sat 4,7% 3,9% Età 8-4 Pay Tv Sat 9,5% 6,9% Età 5-9 Pay Tv Sat 6,8% 5,% Età Pay Tv Sat 6,9% 5,6% Età Pay Tv Sat 6,3% 4,9% Età Pay Tv Sat 9,% 6,8% Età Pay Tv Sat 6,6% 3,8% Età Pay Tv Sat,3% 2,5% Età 65+ Pay Tv Sat 8,9% 20,5% CSE BB Pay Tv Sat,8% 9,3% CSE MB Pay Tv Sat 9,4% 28,9% CSE BA Pay Tv Sat 3,4% 5,5% CSE AB Pay Tv Sat 3,3% 6,3% CSE MA Pay Tv Sat 42,3% 32,4% CSE AA Pay Tv Sat 29,8% 7,6% Scolarita' Elementare Pay Tv Sat 8,6% 22,7% Scolarita' Media Inferiore Pay Tv Sat 28,4% 28,4% Scolarita' Media Superiore Pay Tv Sat 38,4% 30,2% Scolarita' Universitaria Pay Tv Sat 0,5% 7,9% City Size <00mila Pay Tv Sat 73,% 76,9% City Size >00mila Pay Tv Sat 26,9% 23,% Adulti con bimbi 0-3 Pay Tv Sat 7,0% 5,8% Adulti con ragazzi 4-4 Pay Tv Sat 23,9% 7,9% Idividui Monocomponenti Pay Tv Sat 2,7% 0,4% Individui Bicomponenti Pay Tv Sat 4,% 2,4% Individui 3 componenti Pay Tv Sat 26,8% 24,4% Individui 4 componenti Pay Tv Sat 39,0% 28,4% Individui 5+ componenti Pay Tv Sat 7,4% 5,4%

6 Cosa è stato fatto E iniziata la misurazione della piattaforma IPTV; attualmente Sky ha accordi con: Fastweb Alice Wind per la ri-trasmissione dei propri canali su piattaforma IPTV La gestione del cliente è effettuata direttamente da Sky, così come per la piattaforma satellitare 6

7 Cosa è stato fatto Diffusione attraverso gli strumenti presenti sul mercato di: Palinsesti pianificati Palinsesti di reale emesso Determinazione dei probabilizzati per la pianificazione delle campagne 7

8 Non vengono misurati gli ascolti differiti su MySky e, in generale, tutti gli ascolti effettuati in logica time shift Non vi è alcuna strategia di campionamento per le piattaforme IPTV Attualmente la presenza in campione di tali famiglie e la loro pesatura non costituiscono parametri di controllo del campione Non vi sono garanzie di una corretta misurazione degli ospiti Deve essere predisposto un sistema di certificazione del reale emesso 8

9 Non vi è un sistema di pesatura / stratificazione del campione pay-tv sulla base della tipologia di abbonamento Sky (Mondo, Cinema, Sport, Calcio) Non vi è un sistema di pesatura / stratificazione del campione pay-tv sulla base del possesso del sistema Multivision (4% del parco abbonati) Non sono misurati gli ascolti fuori casa e, in particolare, gli ascolti presso le multiutenze Non sono misurati gli ascolti della televisione mobile Non sono inclusi nella popolazione gli stranieri 9

10 Il sistema tradizionale di calcolo per le post evaluation non può funzionare correttamente per la televisione satellitare a pagamento Le ampiezze campionarie utilizzate per la stima dei singoli passaggi sono quasi sempre troppo piccole Sono presenti numerosi casi di spot con stime nulle, che determinano una sottostima del piano 0

11 La metodologia tradizionale di analisi di post evaluation delle campagne televisive sul mezzo generalista consiste: Nell incrociare i ratings minuto per minuto con il palinsesto pubblicitario Nel calcolo degli indicatori di performance (reach, AMR, GRP) sul minuto in cui il singolo spot è andato in onda Nell aggregazione di questi risultati per l intera campagna Se applicata alla televisione satellitare, questa metodologia presenta forti carenze dovute alla frammentazione dell audience e alla conseguente insufficiente ampiezza campionaria su cui si basa la stima dell ascolto di ciascun passaggio della campagna

12 L errore statistico della stima di un dato Auditel relativo ad un determinato evento (programma, fascia, break o spot) può essere approssimato con la seguente formula: p p n dove n è l ampiezza campionaria e p la penetrazione dell evento Se p è prossimo a 0, il numeratore -p può essere trascurato e pertanto l errore statistico può essere approssimato con: p n 2

13 p n (vale a dire il prodotto della penetrazione dell evento per l ampiezza campionaria totale) è di fatto l ampiezza campionaria su cui si basa il calcolo dell ascolto dell evento medesimo Se p n è molto piccolo l errore risulta estremamente grande Nel caso della televisione satellitare il valore di p n risulta accettabile se si analizzano i dati avendo l accortezza di operare in modo aggregato, su fasce d ascolto ampie o mediando su periodi consolidati Qualora si analizzino piccole porzioni di programmazione o addirittura singoli minuti (come nel caso degli spot), il valore di p n è nella maggior parte dei casi troppo piccolo per potere fornire un dato affidabile 3

14 Esempio Ipotizziamo di lavorare sul target Totale individui (su target più ristretti l errore campionario sarebbe ancora più grande) L ampiezza campionaria (individuale) di Auditel è di 5.00 famiglie x circa 2,6 individui per famiglia: poco oltre (ad es. a fine giugno gli individui in famiglie in campione installate erano 3.4) Supponiamo che un dato puntuale di ascolto di un passaggio pubblicitario sia stato pari a Il valore di p è pari a diviso la popolazione ( ) = 0,007% p n è quindi pari a 0,934 L errore statistico è quindi approssimativamente del 03%! 4

15 Errore Cosa rimane da fare Il grafico mostra l andamento dell errore statistico per valori di penetrazione compresi fra 0% e % (che corrisponde ad un ascolto di circa individui) Si può osservare come l errore si impenni per valori di penetrazione al di sotto dello 0.2% (pari ad un ascolto di circa individui) Andamento errore statistico Auditel in funzione di p 300,0% 250,0% 200,0% 50,0% 00,0% 50,0% 0,0% 0,0% 0,% 0,2% 0,3% 0,4% 0,5% 0,6% 0,7% 0,8% 0,9%,0% 5 Penetrazione

16 Un secondo aspetto del problema, apparentemente slegato dal primo ma in realtà strettamente connesso, è dato dall elevata percentuale di passaggi con stime di ascolto pari a zero Anche questo problema nasce dall ampiezza campionaria non sempre adeguata a rappresentare un fenomeno così frammentato In questo caso vi è un aggravante costituita dal fatto che un valore stimato pari a zero non può che rappresentare una sottostima del dato reale Nel caso di valori positivi, infatti, è noto che il valore puntuale della stima presenta una variabilità (intervallo di confidenza) sia nel verso positivo (semi-intervallo a destra della stima) che nel verso negativo (semiintervallo a sinistra della stima) Intervallo di confidenza attorno ad una stima positiva 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,5 0, 0,

17 Nel caso di un valore stimato pari a zero, il semi-intervallo a sinistra della stima non può esistere, in quanto non vi possono essere ascolti negativi Tutta la variabilità della stima non può quindi che essere concentrata Intervallo di confidenza attorno ad una stima nulla 0,45 nella parte positiva 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,5 0, 0, E chiaro che si tratta per la maggior parte dei casi di sottostime di piccola entità, in quanto, a fronte di una stima pari a zero, il valore reale non potrà discostarsi molto da tale valore Tuttavia, nel caso in cui gli zeri si presentino numerosi all interno di una campagna, la somma di queste sottostime può rappresentare un volume di GRP (così come di reach e di OTS) molto consistente 7