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El Cine y Big Data: MoviePass coloca los datos en el núcleo de la distribución cinematográfica


, el 6 Septiembre 2017 | Leído 2098 veces

Cine, Televisión, VCR, DVD, y ahora video on demand, el mundo del entretenimiento se sacude cada década. Y si la televisión no ha reemplazado al cine o la radio, los últimos avances tecnológico-económicos parecen cuestionar posiciones establecidas. El consumo de televisión está disminuyendo, especialmente entre las generaciones más jóvenes, y esto es bastante positivo dado el nivel de los programas ofrecidos. En cuanto al cine, y es más triste, también sufre una gran cantidad de DVD, y especialmente ahora de vídeo on demand.
¿Es este el momento para cuestionar un modelo económico que sólo ha evolucionado poco desde su creación? Esto es lo que piensa el CEO de MoviePass, ex cofundador de Netflix. En el corazón de su proyecto: reconsiderar el modelo económico de los cines y desarrollar servicios orientados a la información.



El cine, un modelo de negocio muy tradicional, bastante alejado de los datos

El Cine y Big Data: MoviePass coloca los datos en el núcleo de la distribución cinematográfica
Así se trate de cine en salas o drive-in, el modelo económico de la versión en salas no ha cambiado mucho en décadas. Los espectadores pagan una cuota de entrada, se establecen, consumen algunos productos derivados, se aprovechan del espectáculo y se van.
La mayoría de las veces, permanecen anónimos. Con la excepción de algunas tarjetas de fidelidad, la recopilación de información sobre la asistencia cualitativa se basa en encuestas muy tradicionales. Millones de espectadores cada año, de los cuales finalmente sabemos poco. En cuanto a la percepción, la satisfacción y el regreso del cliente... se limitan de nuevo a unas pocas encuestas ya un posible análisis de las redes sociales.

Ciertamente, los canales de distribución de películas trataron de implementar la tarjeta ilimitada - limitada a su propio circuito de distribución. Si se suscribe al teléfono, al cable, a la televisión, ¿por qué no suscribirse al cine? Pero estas iniciativas no han cambiado fundamentalmente el sector. Fueron principalmente los grandes consumidores del séptimo arte quienes se suscribieron a él.
¿Hay entonces un lugar para un nuevo modelo? ¿Quién se basaría en los datos para crear nuevas fuentes de ingresos y quién usaría los resortes del pago "sin dolor", una suscripción de bajo costo, directamente extraída de la cuenta del cliente ... Esto es lo que MoviePass imaginó.

La idea es simple: una suscripción a $ 9.95 por mes, directamente recaudada, y que permite ir al cine una vez al día, sin restricción de distribuidor o de sala.

MoviePass adapta el modelo Netflix a los cines

¿Te recuerda este modelo a algo? Por supuesto, Netflix, y su servicio de video a la carta, que ha conquistado a millones de usuarios en todo el mundo, y que ofrece, por menos de $ 10 al mes, consumir tantas películas y series como queramos. MoviePass, a su vez, ofrece un "Netflix para el cine. Y el nombre de quien dirige MoviePass desde el año pasado ya había sonado antes; Mitch Lowe, cofundador de Netflix.

¿Cómo funciona? MoviePass propone una suscripción, directamente mensual a su cuenta bancaria. A cambio, recibes una tarjeta de pago, similar a una tarjeta de débito bancario, que te permite "pagar" por tus entradas de cine, hasta una sesión por día. Es esta tarjeta de pago, que permite a MoviePass ser directamente compatible con todos los canales de distribución y cines, sin siquiera tener que negociar su afiliación. ¡Porque la idea de MoviePass es pagar a los cines el precio normal de cada entrada!

Durante varios años, es probable que el modelo esté mayormente en déficit, Por un lado, los clientes que pagan 10 dólares al mes, el precio de una sala de cine (en Estados Unidos, el precio promedio de una sala de cine es este año de 8,89 dólares, un precio que se duplicó en veinte años), y el otro MoviePass que paga a los cines $ 10 cada vez que un cliente va a ver una película ... Sólo tienes que ir una vez por semana en promedio al cine para que cada cliente genere un promedio de 30 $ déficit por mes. Ciertamente Netflix se ha acostumbrado a los déficits durante años. Una vez más, es la financiación de los inversores que creen en el modelo, que permitirá a MoviePass perder millones de dólares durante varios años.

A medio plazo, el consumo tendrá que estabilizarse. Si sólo los entusiastas del cine utilizan el servicio y consumen varias películas a la semana, el modelo seguirá siendo deficiente y nunca será viable. Así como los gimnasios ganan más dinero con los clientes que se suscriben, llenos de buenas intenciones, pero que nunca van; MoviePass tendrá que encontrar un equilibrio entre los clientes que pagan $ 10 y consumen docenas de veces esta cantidad, y los que pagan $ 10 y se olvidan de usar el servicio. Además, MoviePass, creado en 2011, lanzó inicialmente su servicio en forma de suscripción similar a las de los clubes de gimnasia, con la esperanza de generar margen sobre los usuarios que pagan una suscripción mensual de $ 30 pero no usan tanto el servicio.
Por ahora MoviePass busca recaudar fondos adicionales, y una OPI estaría programada para marzo de 2018.

Los datos recogidos, segunda fuente de ingresos para MoviePass

Photo by Jake Hills on Unsplash
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Por lo tanto, el modelo económico propuesto no puede ser fácilmente rentable por sí solo. Y aquí es donde los datos recogidos encuentran su utilidad. Cada suscriptor tendrá, por supuesto, en primer lugar, que proporcionar una cierta información sobre su perfil: edad, apellidos, nombre, dirección, número de cuenta o número de tarjeta de crédito ... pero también, sin duda, información más detallada sobre su perfil socio-económico, de interés, y así sucesivamente.
Luego, gracias a una tarjeta de débito, MoviePass recoge toda la información sobre las películas vistas, los horarios, el número de espectadores, el lugar ... el cruce de toda esta información proporcionará datos cuantitativos y cualitativos precisos sobre el público de una película. Como se mencionó en la introducción, este trabajo sólo se hace hoy en forma de encuestas. Por lo tanto, MoviePass pasará el análisis de audiencia de una película, desde el muestreo estadístico hasta el análisis de Big Data. Exactamente la misma evolución que Netflix, que permite pasar de "la audiencia" al análisis uno a uno, de las audiencias de televisión a la carta.

Este análisis de audiencia generará ingresos publicitarios o ventas de derivados, de manera bastante convencional.
Para ir más lejos, uno puede imaginar que MoviePass se beneficiará de su relación privilegiada con sus suscriptores para recopilar otros datos, a través de las redes sociales, por supuesto, pero también, por ejemplo, en forma de cuestionarios de satisfacción.
Y estos datos pueden ser revendidos, en forma de datos brutos y, más rentables, en forma de análisis. Así, un productor podrá entender los objetivos de los espectadores que aprecian este tipo de película, un actor, una historia o una combinación de todos estos criterios y utilizarlo para guiar sus futuras producciones.

Estadísticos vs. Datos Científicos

Esta evolución, desde el muestreo hasta el análisis exhaustivo de los datos detallados, sin duda resucitará el debate todavía apasionado entre los proponentes del análisis estadístico tradicional - basado en la creación de modelos basados en muestras de datos en un proceso iterativo - y "jóvenes" científicos de datos, los usuarios de grandes datos, que velan por un análisis detallado de todos los datos individuales disponibles.

Sin embargo, esta evolución no es tan reciente como uno podría pensar. Allociné, que se especializa en el cine francés, ya estaba trabajando en varios niveles de análisis predictivo: en 2011, la página web de Allociné estaba trabajando en un motor de recomendación - en ese momento se eligió el software de Kxen - ya través del análisis predictivo de las tendencias, permitiendo a los productores vender pronósticos de ingresos basados en el análisis del comportamiento de los usuarios de Internet, particularmente en los foros temáticos del sitio. Pero esto se limitó a la audiencia francófona de Allociné. Con MoviePass, es todo el mercado americano, y posiblemente el mundo después, el que podría verse afectado por esta evolución.

¿Mañana, el espectador decidirá sobre el resto de la historia?

Photo by Jakob Owens on Unsplash
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¡Convertir la decisión en acción! Este es, por supuesto, el sueño de cualquier analista de datos. Y es el sueño de cualquier productor cinematográfico producir exactamente la película que complazca a la audiencia, y le permitirá reducir su riesgo, maximizando sus ganancias. Al igual que Netflix se convirtió en un productor de series de televisión y películas, MoviePass podría luego ser tentado a producir sus propias películas, aprovechando el conocimiento agudo de los gustos y perfiles de los espectadores. Entonces construirían el escenario ideal, contratarían a los actores más "rentables" no según los críticos, sino según los espectadores. Y no necesariamente será lo mismo. Si compara los mejores restaurantes de TripAdvisor, y los mejores restaurantes de una guía gastronómica, encontrará que la elección del público a menudo difiere de la elección de los críticos oficiales.

Sin producir sus propias películas, MoviePass podría simplemente revender los análisis de sus datos a los productores, mostrarles cómo orientar una historia, qué escenas privilegiar, etc. A continuación, cuestionaremos el papel futuro de la creación artística. Ya la exitosa serie, como House of Cards producida por Netflix, se fabrica de una manera casi industrial. Tal vez mañana será el caso del cine.

En el campo de la música, Spotify o Apple Music ya ofrecen suscripciones sin límite de consumo. Su modelo económico se basa en la actualidad en una menor remuneración de los compositores / compositores / productores / artistas intérpretes o ejecutantes. Ni Apple ni Spotify se comunican sobre los datos recopilados, analizados y posiblemente revendidos, sobre hábitos musicales. Ya alimentan motores de recomendación internamente, pero de nuevo, estos datos podrían ser utilizados por los productores para influir en los artistas y su trabajo. ¿Seguirán siendo artistas? ¿O se convertirán en creadores de contenidos?
En el campo de los libros, las experiencias de suscripción y pay-per-use, con una detallada recopilación de datos sobre los usos del libro digital han sido probados por Amazon en particular. Pero por ahora sin mucho éxito. Especialmente por la renuencia de los editores a ofrecer su catálogo a través de suscripciones. Pero si un equivalente de MoviePass descubrió cómo evitar este permiso, podría surgir un modelo similar.

Los grandes datos y la ciencia de los datos seguirán introduciéndose en el mundo del entretenimiento y la cultura. Más datos recogidos, más análisis, más "producción" y menos "creación". ¿Es positivo para el consumidor que somos? ¿Qué te parece?




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