Big Data: può Google prevedere gli incassi di un film?

Immagina … E’ sera. Sei da solo o in compagnia (come preferisci) e hai una voglia pazzesca di andare a vedere un film … Cosa fai? Sai già cosa andare a vedere? Consulti i giornali per sapere quali film sono in programmazione nelle sale cinematografiche? Oppure ti colleghi alla rete e interroghi un motore di ricerca?

Secondo una ricerca effettuata da Google negli Stati Uniti, il 48% delle persone che decidono di andare al cinema scelgono che cosa vedere il giorno stesso in cui acquistano il biglietto e il 61% utilizza fonti online. Inoltre, poiché, nell’arco temporale compreso tra il 2011 e il 2012 Google ha registrato un incremento del 56% nei volumi di ricerca di parole correlate semanticamente ai film (es. “[titolo di un film]”, “[titolo di un film] trailer”, “[titolo di un film] biglietti”, “[titolo di un film] recensioni”), si può dedurre come chi va al cinema abbia iniziato a consultare più assiduamente i motori di ricerca, per ottenere le informazioni di cui ha bisogno.

Nell’ambito dell’ampio tema dei Big Data e delle tecnologie che predicono il futuro sulla base di una grande massa di dati, l’analisi aggregata dei volumi di ricerca di queste parole chiave, pertanto, da un lato soddisfa i bisogni conoscitivi degli utenti, dall’altro è in grado di fornire preziose indicazioni ai produttori cinematografici sulla consapevolezza e le intenzioni di chi va al cinema.

In genere, le ricerche di parole chiave connesse al mondo cinematografico sono di due tipi:
  • correlate a titoli specifici di film
  • correlate a parole chiave più generiche relative al mondo cinematografico, ma non legate a titoli specifici.

Il comportamento degli utenti propende verso il primo tipo, quando si registra maggior consapevolezza da parte degli utenti verso film per i quali vi è molta attesa: in questo caso prevale la ricerca di titoli specifici rispetto ad una ricerca più generica. Viceversa, nei periodi dell’anno in cui l’offerta cinematografica è meno vivace prevale la ricerca di parole chiave più generiche: si assiste pertanto ad un interesse meno consapevole dei film in programmazione nelle sale cinematografiche e ad una propensione a valutare più film, anziché uno solo specifico.

Dati 2012 – Confronto tra l’Indice del Box office, l’Indice della Ricerca di Titoli di film e l’Indice di Ricerche Correlate ai Film ma Non a Titoli
 Confronto dell'indice del Box Office, indice ricerca titolo di un film e indice di ricerca non correlate ad un titolo di un film nel 2012  

Sorgono però spontaneamente alcune domande: un maggior interesse riscontrato nelle ricerche su un titolo specifico di un film attraverso i motori di ricerca si traduce in un maggior successo, in termini economici, per il film stesso? E questi dati rilevati attraverso Google posso essere utilizzati per costruire un modello statistico in grado di prevedere e quantificare l’incasso nel primo week-end di programmazione? Ma (semplificando la terminologia statistica) il modello così creato è valido?
La risposta a tutte le domande è positiva: due ricercatori di Google, Reggie Panaligan e Andrea Chen, hanno dimostrato (e misurato) il forte legame che esiste tra le ricerche di parole effettuate attraverso i motori di ricerca e gli incassi al botteghino.
Pertanto un semplice modello di regressione lineare (che si basa sulla quantità di ricerche effettuate nei sette giorni antecedenti la diffusione nelle sale cinematografiche e utile a prevedere le performance del botteghino dell primo week end di presenza nelle sale) ha un R2  pari al 70%, cioè il 70% della varianza delle performance del botteghino è spiegata dal volume di ricerca realizzato attraverso i motori di ricerca Google (il modello predittivo ideale e ottimale ha un R2=100%).  

Naturalmente, il ricorso ad altre variabili, associate alle ricerche online, contribuisce a definire meglio il modello. E così, inserendo nel cocktail statistico alcune variabili quali:
  • volume di ricerca (nei 7 giorni antecedenti la diffusione nelle sale del film)
  • volume dei click derivati dalla ricerca a pagamento (la pubblicità online, nello stesso arco temporale qui sopra indicato)
  • numero di sale in cui è in programmazione il film
  • status di “esclusività” (variabili binarie, caratterizzate da sì o no)
il livello di bontà (ossia l’ R2) del modello predittivo così arricchito sale a 92%.
Nelle settimane successive l’uscita di un film nelle sale cinematografiche, si assiste ad una situazione diversa: il volume di ricerca di parole correlate ad un film non è più un fattore significativo nel predire le performance del botteghino, mentre i click derivati dalla pubblicità a pagamento restano un forte segnale dell’intenzione di acquistare un biglietto.
Se ne deduce come sia pertanto fondamentale che i produttori e le case cinematografiche mantengano una presenza stabile nelle prime posizioni dei risultati di ricerca, sia prima ma anche nelle due settimane seguenti l’uscita di un film nelle sale cinematografiche.

Se la previsione accurata del giorno prima dell’uscita di un film nei cinema da un lato è molto importante per attrarre del potenziale pubblico, dall’altro si rivela essere poco utile ai produttori e alle case cinematografiche, in quanto non hanno tempo sufficiente per ritarare le proprie campagne di marketing e rispondere adeguatamente alle richieste del proprio pubblico.  

Dove e come chi va al cinema vede i Trailer dei film? Google - Movie preview  
In questo caso, però Google, e in particolare YouTube, accorrono in loro aiuto, rivelando le loro doti predittive e potenti già quattro settimane prima della diffusione di un film nei cinema.
Ma come? Grazie ai trailer, che si sono rivelati essere una delle più influenti fonti per tutto il processo decisionale che conduce alla visione di un film al cinema e i cui volumi di ricerca denotano un forte potere predittivo. Questa forza predittiva dei trailer è all’apice quattro settimane prima della diffusione nelle sale cinematografiche di un film, in corrispondenza di campagne pubblicitarie basate sui video. In questo periodo l’R2 è pari al 62%, un valore che diminuisce a 45% 3 settimane prima della diffusione e a 39% nella settimana stessa della diffusione del film nelle sale.
Se nel cocktail predittivo, inserissimo oltre al volume di ricerca correlata al trailer altri ingredienti quali lo status di “esclusività” e l’andamento stagionale, la bontà di questa miscela esplosiva avrebbe un R2 pari a 94%.  

 Il potere predittivo del Volume di Ricerca connesso ai Trailer e del generico Volume di Ricerca Capacità predittive Google
Ciò significa che la disponibilità di contenuti, in particolar modo di trailer, è molto importante per chi va al cinema in ogni fase del processo decisionale: 4 settimane prima della diffusione di un film nelle sale, la ricerca del trailer è fortemente connessa con l’intenzione di andarci, nonostante il volume della ricerca generica sia basso, probabilmente perché i fan di un film sono sempre attenti e alla ricerca di contenuti specifici.
Inoltre, poiché, come anticipato inizialmente, quasi un intervistato su due che va al cinema, decide il giorno stesso in cui acquista il biglietto quale film andare a vedere e poiché nelle tre settimane antecedenti la visione raccolgono informazioni generiche sulle varie pellicole cinematografiche, occorre che i film siano presenti tra i risultati dei motori di ricerca prima e dopo la diffusione del film nelle sale, in quanto gli indecisi raccolgono informazioni in tutto questo arco temporale.  

Concludendo, se i volumi di ricerca consentono di avere delle indicazioni sulle intenzioni di chi va al cinema nella settimana antecedente la diffusione di un film nelle sale, la relazione tra il box office e i click a pagamento (la pubblicità) è più predittiva nelle settimane successive. Un ottimo indicatore è costituito dal volume di ricerca dei trailer, che, avendo già un potere predittivo sin dalle quattro settimane antecedenti l’uscita del film nelle sale, consente ai produttori e alle case cinematografiche di avere tempo sufficiente per allineare e ritarare le loro strategie di marketing in base alle richieste degli utenti e fornisce loro la possibilità di interagire in tempo reale con chi va al cinema e di ottenere un immediato feedback, migliorando l’engagement e la customer experience del pubblico.
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