닐슨은 50년 이상 전 세계 기업들에게 소비자 행동에 대한 중요한 통찰력을 제공해 왔으며, 우리 패널들은 이를 가능하게 합니다.

패널은 우리가 더 큰 그룹의 사람들을 대표하기 위해 선택한 사람들의 그룹입니다. 국가 또는 도시와 같은 특정 지역에 모든 사람을 포함시키는 것은 불가능하기 때문에 정교한 샘플링 및 통계를 사용하여 사용하는 샘플이 더 많은 인구를 대표하는지 확인합니다. 어떻게 해야 할까요? 닐슨 데이터 과학자들은 더 큰 전체 인구의 인구 통계와 행동을 모방하는 더 작은 그룹을 만듭니다. 그런 식으로 우리는 더 큰 그룹의 모든 사람들과 실제로 관여하지 않고도 더 큰 인구의 행동을 정확하게 이해할 수 있습니다.

패널 데이터는 어떻게 사용됩니까?

우리는 소비자 행동을 이해하기 위해 패널 데이터를 사용합니다. 소비자가 TV에서 어떤 프로그램을 시청하고 있는지 또는 라디오를 듣는 데 얼마나 많은 시간을 소비하고 있는지 아는 것이든, Nielsen 패널 데이터는 소비자가 미디어에 어떻게 참여하고 있는지에 대한 정확한 그림을 제공합니다. 예를 들어, 미디어 업계는 미국의 닐슨 TV 패널을 누가 무엇을 보고 있는지 알 수 있는 황금 표준으로 간주합니다. 사실, 우리의 데이터는 TV 산업이 광고를 사고 파는 데 사용하는 정보입니다.

표현이란 무엇입니까?

모든 사람이 자신의 행동에 대해 관여하는 것은 불가능하며, 이것이 바로 데이터 과학이 들어오는 곳입니다.

우선, 우리는 특정 시장 또는 지역에 대해 통계적으로 신뢰할 수있는 크고 신뢰할 수있는 데이터 세트를 사용합니다. 예를 들어, 미국 인구 조사 데이터, 멜버른의 유엔 인구 통계 또는 상하이 내 여러 교외의 정부 발행 인구 합계를 생각해보십시오. 거기에서 우리는 무작위 확률 기반 샘플링을 사용하여 전체의 더 작은 모집단을 식별합니다. 데이터 세트가 더 작아지면 통계 및 기타 과학 기술을 사용하여 표본의 특성이 더 큰 모집단의 특성을 정확하게 반영하는지 확인합니다.

미디어 소비 행동에 대한 정확하고 대표적인 측정을 제공하는 우리의 능력은 빅 데이터 세트, 전화 설문 조사 또는 디지털 장치가 수집하는 데이터 (예 : 케이블 및 위성 셋톱 박스)와 일치 할 수 없습니다.

데이터 과학 및 빅 데이터

적은 양의 데이터를 갖는 것이 더 많은 데이터를 갖는 것보다 낫다고 주장하는 사람은 거의 없습니다. 그러나 모든 데이터가 동일한 것은 아닙니다. 우리 모두는 매 시간마다 디지털 발자국을 추가하고 있으며, 이러한 발자국은 회사가 귀하의 관심사에 부합하는 콘텐츠, 광고 및 경험을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 그 발자국은 완전하지 않습니다. TV를 시청하는 동안 채널을 변경할 때를 생각해보십시오. 셋톱 박스 또는 콘텐츠 제공 업체는 채널이 변경되고 TV가있는 집의 주소를 알고 있지만 집 안의 WHO가 채널을 변경했는지 알지 못합니다.

이것이 닐슨이 특히 디지털 측정을 위해 등장하는 곳입니다. 예를 들어, 인터넷 제공 업체는 온라인 광고가 클릭되었는지 여부를 알고 있지만 누가 클릭했는지 알지 못합니다. 그러나 Nielsen 패널의 진실 세트 데이터를 기반으로 정교한 통계 기술을 사용하여 더 많은 인구의 행동을 정확하게 표현할 수 있습니다.