Online-Special Panelforschung Den Erfolg von Video-on-Demand-Serien messen

Donnerstag, 11. Mai 2017
Verlässliche Zahlen zu tatsächlichen Abrufen einzelner Titel im Video-on-Demand-Bereich sind schwer zu finden
Verlässliche Zahlen zu tatsächlichen Abrufen einzelner Titel im Video-on-Demand-Bereich sind schwer zu finden
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Anfang 2016 hat sich SevenOne Media zusammen mit maxdome zum Ziel gesetzt, den Erfolg von Video-on-Demand-Serien bei Amazon, Netflix & Co zu erfassen. Dafür wurde ein Panel aufgebaut, das die gesuchten Insights am besten realisierte. Eva Ganzenberg, Research Managerin bei SevenOne Media, hat sich dabei von Benedikt Köhler sowie Julia Stenzel von DataLion unterstützen lassen.
„Orange is the New Black“, „Stranger Things“ oder „Transparent“ stehen für eine neue Generation von Video-on-Demand-Serien (VoD), deren Erfolg mittlerweile unumstritten ist. Verlässliche Zahlen zu tatsächlichen Abrufen einzelner Titel sucht man jedoch vergeblich. Mit einer klassischen Befragung kann man die gesehenen Serien und Filme jedoch nur unzureichend erfassen, da diese über einen längeren Zeitraum konsumiert werden. Der Teilnehmer müsste das komplexe Gesamtbild der eigenen Nutzung replizieren. Angesichts der eingeschränkten Erinnerungsleistung führt dies unweigerlich zu Fehlern. So entstand die Idee, ein Panel aufzubauen, in dem die Teilnehmer täglich über die gesehenen Filme und Serien berichten. Das Tracking sollte mit relativ geringer Incentivierung sowie minimalem Aufwand in Bezug auf Technik, Organisation und Datenauswertung durchgeführt werden. Zudem mussten die klassischen Herausforderungen an Teilnehmer eines Online-Panels beachtet werden: eine kurze Erinnerungs- und Aufmerksamkeitsspanne sowie die Motivation der Teilnehmer. Herzstück des Panels ist eine intuitiv zu bedienende, responsive und Smartphone-optimierte Web-Applikation. Ziel war, dass die User mit nur wenigen Klicks möglichst detaillierte Daten zu ihrer VoD-Nutzung preisgeben. Dies ist gelungen. Die User können schnell und einfach ihre Nutzung auf Netflix, Amazon Video und maxdome aufzeichnen. Der Fokus auf die Nutzerfreundlichkeit trägt der begrenzten Aufmerksamkeitsspanne der Teilnehmer Rechnung.
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Um die Erinnerungsleistung der Teilnehmer nicht zu überfordern, ist die Eingabe auf die letzten drei Tage beschränkt. Als Erinnerungsstütze dient die Anzeige des Datums und Wochentags. Nach der Auswahl des Datums kann der Panelist je nach Nutzung Netflix, Amazon Video oder maxdome auswählen, um die gesehenen Titel einzutragen. Dabei werden die vollständig abgeschlossenen Tage ausgeblendet.

Die Rekrutierung der Teilnehmer fand klassisch über Online-Panel statt. Im Screener sind neben der VoD-Nutzung auch soziodemografische Daten und Nutzungsgewohnheiten erfasst. Diese Basisinformationen können für tiefergehende Analysen mit den Nutzungsdaten verknüpft werden.

Um die Motivation der Panelisten hoch zu halten, wird direkt auf der Startseite der Web-Applikation der Stand der Belohnungen angezeigt. Die User werden pro eingetragenem Tag incentiviert und erhalten bei 25 oder mehr Einträgen pro Monat einen Bonus. Hat der Studienteilnehmer drei Tage lang keine Einträge gemacht, wird automatisch aus dem VoD-Tool heraus ein Reminder verschickt. Am Ende des Monats wird eine Übersicht der Anzahl der Einträge pro Panelist für den jeweiligen Monat erstellt, die zur Incentivierung der Studienteilnehmer an das Ursprungspanel weitergeleitet wird.

Im Titel-Eingabefeld ist eine Autocomplete-Funktion integriert: Nach Eingabe weniger Zeichen zeigt ein Dropdown-Menü Vorschläge für Filme und Serien an. Auch englisch eingegebene Titel werden den deutschen Titeln zugeordnet. Nach der Auswahl des gesehenen Titels speichert das Tool diesen in der richtigen Schreibweise. Die Autocomplete-Funktion greift auf The Movie Database (TMDb) zu, die Informationen zu zirka 323.500 Filmen sowie zu rund 66.500 Serien beinhaltet. Die dadurch standardisierten Einträge werden in der VoD-Datenbank abgespeichert und können in Real Time analysiert werden.

Die Analyse geschieht mit Hilfe eines Reporting-Interfaces. Dabei greift ein intuitiv zu bedienender Analyse-Engine auf die Datenbankeinträge zu. Hier kann der Anwender mit nur wenigen Klicks etwa ein Ranking der beliebtesten Titel erstellen und dieses auch nach Plattform oder Zeitraum filtern. Der gesamte Datensatz kann für tiefergehende Analysen aus dem Reporting als CSV-Datensatz exportiert werden.

Mit aktuell beinahe 1.500 aktiven Panelisten, monatlich nur etwa drei Prozent Panelmortalität und seit Beginn zirka 30 Einträgen pro Teilnehmer im Monat kann von einer stabil bleibenden Datenlage gesprochen werden. Die Einfachheit des Tools hält die Motivation hoch: Ein Drittel der aktiven Teilnehmer hat an mehr als 90 Prozent der Tage einen Eintrag im Tool gemacht. Drei Viertel der Panelisten haben mindestens für 60 Prozent aller Tage ihre VoD-Gewohnheiten aufgezeichnet.

Die Ergebnisse erlauben tiefere Einblicke in die Nutzung von Netflix und Amazon. So haben wir etwa herausgefunden: „Türkisch für Anfänger“, eine schon ältere deutsche TV-Produktion, ist eine der erfolgreichsten Netflix-Serien des Januars 2017. „The Big Bang Theory“, ein Klassiker auf ProSieben und ein großer Erfolg beim hauseigenen VoD-Anbieter maxdome, ist auch bei Amazon und Netflix ein Dauerbrenner.

Die Autoren

Eva Ganzenberg ist Research Managerin bei SevenOne Media
Eva Ganzenberg ist Research Managerin bei SevenOne Media (Bild: SevenOne Media)

Eva Ganzenberg ist Research Managerin bei SevenOne Media und betreut dort das ProSiebenSat.1 eigene VOD-Portal maxdome.

Dr. Benedikt Köhler ist Gründer und CEO von DataLion
Dr. Benedikt Köhler ist Gründer und CEO von DataLion (Bild: DataLion)

Dr. Benedikt Köhler ist Gründer und CEO von DataLion, einem 2014 gegründeten Software-Unternehmen mit Schwerpunkt auf Data Storytelling.

Julia Stenzel ist Head of Client Services bei DataLion
Julia Stenzel ist Head of Client Services bei DataLion (Bild: DataLion)

Julia Stenzel ist Head of Client Services bei DataLion und zuständig für das Projekt- und Kundenmanagement.


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