Media & Publishing
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Matematica per prevedere indici di ascolto
Il progetto è stato realizzato per una delle principali Media Company italiane che ci ha chiesto di realizzare uno strumento di supporto al marketing strategico. Obiettivo delle Media Company è la previsione dell’audience della prima serata sulle sue principali reti nel breve periodo, per poter pianificare al meglio i suoi palinsesti e gli acquisti dei contenuti audiovisivi.
- Descrizione e benefici
Tradizionalmente, la stima dello share di un particolare contenuto, su un canale, in una specifica data e ora di messa in onda, viene effettuata da professionisti esperti, in base alla loro esperienza e capacità di considerare una moltitudine di variabili interconnesse. Si tratta di un processo di grande complessità, perché deve tenere conto anche delle previsioni di performance dei canali concorrenti, e quindi richiede molte ore di lavoro.
Abbiamo quindi sviluppato un sistema di stima basato su modelli matematici e machine learning che, in pochi minuti, produce una solida base di predizione dello share a disposizione della divisione marketing dell’emittente, che può così effettuare rapidamente diverse analisi di scenario e previsione sulle strategie da valutare.
Riduzione dei tempi di stima share
Da 4 ore a 2 minuti
Framework semplice
Per effettuare analisi di scenario è sufficiente cambiare uno dei contenuti in uno slot orario così che il tool elabori una configurazione diversa da quella precedente
Informazioni accurate
L’errore in percentuale è basso, pari al 5,8% di MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sulla principale rete dell’emittente
Approfondimento caso studio
Un ensemble di modelli per la stima dell’indice di ascolto
La metodologia che ci ha permesso di stimare l’indice di ascolto fino a due settimane si è avvalsa di un ensemble di modelli, combinando diverse metodologie e algoritmi quali Random Forest, XGBoost, Multi-layer Perceptron e altri. Per alimentare i modelli, oltre allo storico degli indici di ascolto, abbiamo utilizzato informazioni riguardanti le caratteristiche dei contenuti (tipologia, genere, premi vinti, incasso al botteghino, ecc) strutturate in un database che viene aggiornato ogni notte.
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