院线数据该如何变现 难道仅仅只是卖爆米花?

院线数据该如何变现 难道仅仅只是卖爆米花?
2016年12月13日 01:29 互联网热点分析

2016年的冬天冷得比往常都快,雾霾天也越来越严重,对于中国电影产业来说,这一个冬天似乎来得有点早。

2015年大家都在谈论电影票房狂飙,破千亿梦想的时候,2016年电影票房早早从高增长中急速下滑,“互联网+难道不灵了么?”行业不禁提出了这样的疑问。

回顾2015年是互联网介入电影产业最火爆的一年,阿里影业、腾讯影业、企鹅影业等等巨头都接二连三加入电影行业。

互联网旋风开始从传统的电影发行向产业链纵深发展,互联网巨头并不满足于网上售票这一“搬砖头”的工作。

互联网该怎么在这片大文娱的“深海”里掘金呢?这应该是所有互联网公司思考的难题。

不过,仅仅关注电影的制作、发行等环节显然并不能完全体现电影产业的现状,由于票房波动带来的电影宣发产业链条的变化更是互联网过去所没有关注的。

互联网公司最擅长的是居安思危,而拥有连接线下能力的平台天然是互联网巨头青睐的对象,阿里影业投资粤科软件就是很好的例子,不过仅仅投资并不够,阿里影业还希望为粤科软件插上腾飞的“翅膀”。

毕竟,粤科能为阿里影业提供源源不断的利润来源之外,更能践行阿里影业在产业整合上的未来大业。

粤科软件投资爱尔兰showtime,一家并不被国人熟知的公司,但是可能对于电影院线或者更远的电影产业产生更大的影响。

除了卖票还有新的盈利方式吗?

线下历来是互联网公司不擅长的,况且互联网投资线下平台少有成功的案例,而阿里影业显然并不这么看。

在阿里影业新任CEO俞永福看来,阿里影业的目标不是成为传统影视公司,“非传统”的属性决定了阿里影业必须要在行业既有规律基础上进行模式创新。

在去年阿里影业就投资了专注于院线出票系统的粤科软件,而其占据了市场上70%的出票系统份额,此外阿里影业还投资了大地院线、杭州星际影院。外界惊呼,阿里影业的产业链条是否铺的过长?

显然,在阿里影业看来,长链条的投资并不仅仅局限在财务增益,更希望改变过去院线仅仅只是靠卖电影票和爆米花的赚取微薄利润的困境。

从投资粤科软件来说,通过出票系统积累的院线数据体系如何能产生作用,而仅仅依靠线上经验丰富的阿里显然不够,但国内显然没有这样的基因,showtime就是能将数据变成有价值的平台。

Showtime的介绍中了解到,这家总部位于都柏林的公司,专门为影院提供数据分析产品和服务,通过数据为影院管理提供决策支持,客户遍布全球60多个国家,以连锁院线为主。

Showtime有非常强的数据分析能力和数据产品开发能力,尤其是对于影院业务,提供的主要产品包括票房、上座率、卖品销售等经营性数据分析;观影人群分析,包括观影频次、喜好、消费额度等;观影趋势分析,针对不同观影人群进行个性化营销。

从粗略的介绍中就能知道到粤科软件投资showtime的目的,更是看到阿里影业渴望将线上线下打通之后将数据价值最大化的野心,而这恰好也正是O2O价值最大化根源。

院线的数据进行深入挖掘,这样的能力显然只有行业的新进者才敢于“吃瘪”,阿里影业就是如此,而加上领先位置的粤科软件,再加上经验丰富的showtime,数据的化学反应的目的就是改变院线仅仅靠卖爆米花盈利为生的现状。

院线的价值再挖掘

院线对于互联网来说,是过于冗长的产业链末端,之于粤科软件来说并不是,但粤科的局限就是数据仅仅存储在服务器上,从数据价值角度来看,是数据孤岛,缺少挖掘。

当然,阿里影业投资粤科软件,不止看到了其软件在院线的覆盖规模更是期待看到粤科的数据能实际产生实效,不过除了体现在线上售票平台的在线选座,以及院线排片经理的智能排片等基础功能之外,数据的价值仍然有大量的空间待挖掘。

在粤科软件总经理李祥雄看来,粤科旗下的凤凰佳影的数据产品未来将分为四个阶段,第一步是将数据可视化,大幅提高人们理解数据的能力,从数据图表中洞察经营问题。第二步是精准营销,通过对客户画像和标签化,锁定营销目标人群并进行精准投放。第三步是预测,包括内部风险经营风险的预测、影片热度的预测、客户行为的预测等。第四步是数据变现,把数据和外部资源相结合以产生价值,为影院创造新的盈利点。

不过目前数据还仅仅在第三个步骤进行探索,而showtime的能力就是能将加快粤科的数据发展的步骤,毕竟在欧美院线除了卖票之外更大的影响已经从线下延伸到线上,并且能为电影生产提供有效的支持。

对于国内的电影产业来说,最不缺的可能是资金和执行力,而稀缺的是对于数据价值的挖掘,而观影用户的数据是最能直接反馈电影制作生产的,并且这些数据对于院线经营者能带来最高效的变现反馈。

总而言之,院线缺什么阿里影业和粤科软件都早已准备好了,加上showtime的这阵“东风”,能不能为2017年的中国电影票房吹响冲锋号我们拭目以待。

作者系前网易科技记者张钧泓

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