电影精准营销的大数据基础：以《头号玩家》为例
大数据分析在电影行业中的应用案例
大数据分析在电影行业中的应用案例随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据分析应用在各个行业中已经成为一种趋势。
电影行业也不例外，大数据分析在电影的制作、推广和观众需求分析等方面发挥着重要的作用。
本文将以几个案例来介绍大数据分析在电影行业中的应用。
一、票房预测与策划在电影的制作和投资过程中，票房预测是一个重要的指标，而大数据分析可以提供宝贵的参考。
通过对历史票房、演员热度、导演口碑等数据进行深入分析，可以预测一个电影的潜在市场和受众群体。
比如，根据历史数据和用户评价等信息，大数据分析可以预测某部电影的上座率和受众满意度，从而为电影的制作方提供决策依据。
同时，大数据分析还可以对电影市场进行趋势分析，从而为电影的策划提供参考意见。
二、观众需求分析与推广电影企业在进行电影推广和市场营销时需要了解观众的需求和喜好，而大数据分析可以提供全面的观众数据。
通过对社交媒体、在线评论等渠道的数据进行收集和分析，可以了解观众对电影的评价、观影时段和喜好类型等信息。
这些数据可以帮助电影企业进行有针对性的推广和宣传，提高电影的点击率和观影率。
同时，大数据分析还可以帮助电影企业根据观众的需求进行产品创新和精细化运营。
三、电影推荐系统改进电影推荐系统是帮助用户发现符合个人兴趣的电影的重要工具，而大数据分析可以提供更加准确的推荐结果。
通过对用户的观影历史、评分记录和浏览行为等数据进行分析，可以建立个性化的推荐模型，为用户推荐更加符合其兴趣的电影。
这样不仅可以提高用户的观影体验，也可以帮助电影企业更好地推广和投放广告。
四、剧本改进和评估大数据分析可以帮助电影制作方对剧本进行评估和改进，提高电影的质量。
通过对大量剧本文本的分析，可以发现其中的规律和模式，为编剧提供优化剧本的建议。
同时，大数据分析还可以评估剧本的商业价值、市场适应度和观众潜力，从而帮助制作方更好地做出决策。
总结：大数据分析在电影行业中的应用案例涵盖了从制作到推广、从观众需求到剧本评估的方方面面。
电影推荐大数据揭示最受欢迎的电影类型
电影推荐大数据揭示最受欢迎的电影类型电影推荐：大数据揭示最受欢迎的电影类型随着大数据时代的到来，电影推荐系统越来越受欢迎。
通过对用户行为数据的分析和挖掘，这些系统可以为观众提供更加精准和个性化的电影推荐。
本文将利用大数据分析结果，揭示出目前最受欢迎的电影类型，为影迷们提供更好的观影选择。
一、引言电影作为一种重要的娱乐形式和文化产品，吸引了广大观众的喜爱。
在过去，电影观众根据影片的口碑、导演、演员等因素来选择观影内容。
然而，这样的选择方式往往是基于个体经验和主观判断，容易受到个人喜好和信息局限的影响。
大数据分析的应用，使得电影推荐进入了数据驱动时代。
二、电影推荐系统的原理电影推荐系统利用大数据分析技术，通过收集和分析用户的历史观影数据、评分记录、点击行为等多种信息，建立用户画像和电影分类模型。
在此基础上，系统可以为用户提供个性化的电影推荐。
三、大数据揭示的最受欢迎电影类型通过对大量用户数据的分析，我们得到了以下几个最受欢迎的电影类型：1.动作片动作片一直是观众喜爱的类型之一。
高速追逐、枪战爆破、刺激的打斗场面以及紧张刺激的剧情，都深受观众的喜爱。
例如《速度与激情》系列、《复仇者联盟》等。
2.科幻片科幻片以其奇幻创新的故事情节和炫酷的特效获得了广泛的关注。
许多观众追求在电影中获取不同寻常的体验，科幻片正好满足了这一需求。
例如《星际穿越》、《盗梦空间》等。
3.喜剧片喜剧片以轻松幽默的故事情节和搞笑演员的表演为特点，能够让观众在观影过程中获得欢乐和放松的体验。
例如《功夫熊猫》系列、《武状元苏乞儿》等。
4.爱情片爱情片是永恒的热门类型，浪漫的故事情节和动人的表演吸引了大量观众。
从经典的《泰坦尼克号》到近年来的《悬崖之上》，爱情片一直有着广泛的观众基础。
5.悬疑片悬疑片以精心构建的谜题和令人捉摸不透的剧情引起观众的兴趣。
通过分析大数据，我们发现悬疑片在观众中间有着一定的追捧度。
例如《无人区》、《记忆碎片》等。
基于大数据视角的国产电影营销新特征
基于大数据视角的国产电影营销新特征第一篇：基于大数据视角的国产电影营销新特征电影工业自诞生之初便与技术密不可分，技术的革新与推广促使电影实现从短片到长篇、从黑白到彩色、从无声到有声、从2d到3d 的每一次跨越式发展。
技术对电影业的影响不止于生产层面，同时亦催生电影营销方式的变革。
曾几何时，电影海报、预告片是完成传统电影营销活动的主体，然而进入互联网时代，当大数据技术加入到电影产业运作流程之后，电影营销活动逐渐融入大数据的指导，从而逐渐呈现出新的营销特征，主要体现为：“碎片化”消费下的精准营销与基于大数据技术的电影o2o。
一、“碎片化”消费下的精准营销互联网环境下的电影消费呈现出“碎片化”趋势，这一趋势促使电影营销模式重新调整，进而显现出精准营销的新特征。
“碎片化（fragmentation）”是社会学领域近年来的关注热点，当代中国社会格局逐渐突破单一局面，多元化结构日趋明显，并逐渐形成了“碎片化”趋势。
学者黄生民将其引入到传播学领域，“消费、品牌、媒介、生活方式也正朝着‘碎片化’方向发生着相应变化……从消费者的角度来看，这是追求自我、追求个性的必然发展方向。
从生产者的角度来看，这是未来产品宣传、品牌定位、媒介选择的主要依据。
”[1]电影消费过程中消费的“碎片化”特征为电影营销过程中的消费者定位带来巨大困难。
传统电影营销模式中大众媒体的高覆盖优势对观众的影响逐渐减弱，而诸如豆瓣、微博、知乎等个性化社交媒体却迅速、集约地针对目标观众进行有效宣传。
在电影消费“碎片化”的情况下，大众传媒的平面推荐不再是观众选取电影的重要参考因素，观众自我的观影诉求才是进行观影消费源泉。
在此背景下，“碎片化”电影消费带来的潜在观影群体的自然分层成为当前国产电影充分挖掘市场，积极应用大数据技术进行电影营销的关键。
现象级影片《小时代》系列就是充分应用大数据技术指导营销活动的国产电影先驱。
《小时代》系列在上映之前就依托大数据技术对网络平台用户相关话题热议度进行分析，适时展开针对核心观众的营销战略：在线上宣传过程中不断强调观众期待的剧情点；不间断发布惊喜“剧透”；主打歌、主题海报先行；制造微博热门话题。
【案例】归因模型：利用大数据精准营销
【案例】归因模型：利用大数据精准营销互联网广告行业正在走进大数据时代，广告主和广告代理商的重心逐渐从大众媒体管理转向精准化受众购买上。
如何利用大数据技术构建一个基于消费者转化漏斗的归因模型，对不同的互联网广告渠道效果进行全面地考察和评价，从而指导广告资源分配的最优化，将是未来热点。
根据艾瑞的最新调查显示，2013年，中国互联网广告市场规模达到1100亿元，同比增长46.1% 。
随着中国互联网广告市场的快速扩大和广告渠道的日益丰富，消费者通过不同广告渠道所产生的数据也在急速增长。
中国的互联网广告行业正在逐步走进一个前所未有的大数据时代。
在这种时代背景之下，互联网广告的生态圈也在不断地调整、进化。
广告交易方式已经从传统的按时段付费逐渐转向按点击收费和按单次展示收费，而广告主和广告代理商的重心也逐渐从大众媒体管理转向精准化受众购买上了。
为顺应大数据的潮流，互联网广告商必须用最先进的数据挖掘技术和分析方法来武装自己。
每一天，都会有更多的新技术、新模型、新应用诞生。
在它们中间，归因模型将会是整个广告业的一个热点。
渠道归因：衡量多渠道广告的有效性小A这两天正在考虑要购买一辆新车。
有一天，他在优酷视频网站上看电视剧时，突然看到了一款车的广告，觉得这款车还不错。
然后小A通过百度搜索引擎搜索了这款车，查看了它的广告介绍。
之后，他登陆了这款车的互联网社区，打算了解其他消费者对于这款车的评论。
正当看评论的时候，小A被一个电话打断了。
再次回到电脑前，小A已经忘记这款车了，他开始浏览新浪微博，这时，他“偶然地”再次看到了这款车的展示广告，这又唤起他了解这款车的记忆。
于是小A再次利用百度搜索了这款车，链接进入了官网，并联系了当地的4S店预约试驾，试驾后购买了这款车。
上例中这种广告的重复性展示，在市场营销学的领域，我们称之为“单纯曝光效应”。
消费者如果多次看到某种商品，便会对其产生兴趣，甚至产生购买欲望。
在上例中，小A的整条购买路径（见图1）上的所有广告渠道都对他的购买行为产生了一定贡献。
解读新媒体环境下基于大数据分析的电影营销——以电影《后会无期》为例
解读新媒体环境下基于大数据分析的电影营销——以电影《后会无期》为例作者：李亢安国山来源：《中国市场·营销研究方向》 2014年第15期李亢，安国山（延边大学经济管理学院，吉林延吉133000）［摘要］近二十年间，伴随着数字化、信息化技术的普及与应用，新媒体的迅猛发展已经引发了一场新的媒体革命，新媒体已经影响到人们生活的方方面面。
新媒体环境给中国电影营销带来巨大发展契机。
在大数据时代到来的今天，基于数据分析基础上的针对性营销模式越来越重要，对于电影工业同样如此，在新媒体环境下，面对传统的电影营销模式，应该如何改变并结合新兴社会资源做到成功转型，使电影营销取得更好的成绩。
本文试着通过对《后会无期》营销模式的解读，归纳在大数据分析下如何利用新媒体资源进行电影推广及营销。
［关键词］新媒体；大数据时代；电影营销；数据分析［中图分类号］F752［文献标识码］A［文章编号］1005-6432（2014）52-0020-02［作者简介］李亢（1991—），男，安徽宿州人，本科，市场营销专业。
研究方向：品牌营销，传媒经济，影视艺术；安国山（1973—），男，朝鲜族，吉林延吉人，博士，副教授。
研究方向：消费者行为、文化营销。
2014年7月24日《后会无期》正式上映，该片在零点首映场取得410万元票房，最终首映日票房为7650万元。
截至8月22日累计票房6.25亿元。
《后会无期》之所以取得如此的票房成绩，精准的营销定位是成功的重要原因，在新媒体环境下基于大数据分析准确寻找受众、制定营销策略，在网络普及的当下进行精准有效的社会化营销，利用各种新媒体渠道进行宣传造势等是新媒体时代基于大数据分析的重要电影营销策略。
以新媒体时代信息的畅通性作为基础，基于数字媒体、数字技术和大数据分析，电影制片人更加准确地定位影片的目标人群，使影片信息和营销活动准确快速地到达潜在消费者，从而提高营销效率，减少营销费用的浪费，取得预期营销效果。
电影行业中的大数据分析技术
电影行业中的大数据分析技术近年来，随着大数据技术的不断发展，其在各行各业中的应用越来越广泛。
电影行业也不例外，大数据分析技术在其中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨电影行业中的大数据分析技术对于电影制作、市场营销和用户观影体验方面的影响和应用。
1. 数据采集与分析在电影制作过程中，导演和制片人们需要充分了解观众的喜好和趋势，以制定合适的创作和投资决策。
大数据分析技术提供了一种有效的手段来获取观众的喜好和口碑反馈。
通过对社交媒体、影评网站和在线观影平台等渠道上的用户评论、打分和观看行为进行数据采集和分析，电影从业人员可以了解观众对不同类型、题材和制作风格的电影的好恶评价，从而为后续的电影制作和市场推广提供重要依据。
2. 营销策略和推广大数据分析在电影宣传和市场营销方面起到了至关重要的作用。
通过对不同平台上的用户数据进行分析，制作方可以了解观众的偏好、观影习惯和消费行为，进而制定针对性的营销策略。
例如，根据数据分析结果，制作方可以将广告重点投放在适合观众群体喜好的媒体渠道上，选择合适的时间段进行宣传，并采取精准的定向投放，以提高观众的关注度和观影率。
3. 电影评测和口碑管理大数据分析技术还可用于电影评测和口碑管理。
通过对社交媒体和影评网站上观众的评论和评分进行情感分析和主题提取，制片方可以对电影的口碑和评价进行实时监测和分析。
这有助于制片方及时发现和应对观众的反馈，修正剧情、角色设定等不足之处，提高影片质量。
同时，对观众的意见和建议进行分析也有利于制片方在后续的电影制作过程中更好地满足观众需求，提升市场竞争力。
4. 用户观影体验个性化大数据分析技术在提升用户观影体验方面也发挥着重要作用。
通过分析用户过往观影记录、评分和搜索行为，电影平台可以为用户推荐个性化的电影推荐和服务。
此外，通过分析用户的地理位置、社交关系和兴趣爱好等信息，平台还可以提供定向服务，通过为用户推荐附近的电影院、团购优惠、电影活动等方式提升用户的观影体验。
大数据精准营销策略
大数据精准营销策略将来，对市场的争夺就是对用户资源的争夺。
运营商假如能够有效利用手中大量的大数据资源，在精准定位和数据分析的基础上，充分运用各种数据挖掘分析技术供应更加共性化、差异化、精准化的服务，就能深化挖掘新的市场价值，实现自身营销环节的优化演进。
大数据精准营销策略表现在以下5个方面。
1.广告投放策略美国百货商店之父沃纳梅克曾经说过：“我知道我的广告费有一半被铺张掉了，但我不知道是哪一半。
”这句话被誉为广告营销界的哥德巴赫猜想，也代表了许多企业的怀疑。
在大数据营销思维的指导下，企业已然转变了广告投放策略，利用大数据的采集与分析功能定向用户，将广告投放给精确的目标用户。
特殊是互联网广告，需要向不同的人传递最适合的广告内容。
同时，谁看了广告，看了多少次广告，通过什么渠道看的广告，以及对广告内容的反应、反馈都可以通过数据化的形式来了解、监测和追踪。
这样可使得企业能更好地评测广告和营销效果，从而使企业的广告投放策略更加有效，转化率更高。
2.精准推广策略移动社交网络的进展降低了信息的不对称性，用户能随时随地在社交平台上了解想购买产品的信息。
这对企业来说，以传统营销方式制造光环来吸引用户越来越难。
没有目标用户的精准定位，盲目推广可能会导致营销推广没有效果或者效果甚微。
明显，在移动社交网络中对品牌建立营销策略时必需分析出用户喜好和购买习惯，甚至做到比用户更知道他需要什么，才能更好地服务用户。
那么，在大数据时代背景下，企业应当适时更新动态、丰富用户的数据信息，并利用数据挖掘等技术及早猜测用户下一步的举措或更深层次的需求，从而进一步加大推广力度，最终达到企业利润最大化的目标。
例如，电影《小时代》在预报片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其主要观众群为“90后”女性，因此后续的营销活动主要针对该人群绽开，最终取得了不错的票房成果。
究其根本，主要是通过数据了解了用户需求，然后依据用户特征和具体分析做出了精准推举。
大数据技术在电影产业中的应用
大数据技术在电影产业中的应用随着科技的不断进步，大数据技术逐渐渗透到各个行业，电影产业也不例外。
大数据技术在电影产业中的应用，不仅为电影制作提供了更多可能，还为市场营销和观众分析提供了更精准的手段。
本文将重点探讨大数据技术在电影产业中的应用，以及对电影制作和市场营销的影响。
一、大数据在电影制作中的应用大数据技术在电影制作过程中的应用主要体现在剧本创作、角色设置和特效制作等方面。
首先，大数据技术可以通过分析观众喜好和需求，提供有价值的创作灵感。
通过对大量的电影观影数据进行深入分析，可以了解观众对不同题材、不同类型的喜好程度，从而为编剧提供更具市场潜力的创作方向。
其次，大数据技术可以帮助电影制片方进行角色设置。
通过分析影迷的喜好和电影市场的需求，可以找到最受欢迎的角色类型，并为演员安排合适的角色。
这样一来，电影制片方可以更好地满足观众的需求，提高电影的市场竞争力。
另外，大数据技术在电影特效制作上也发挥着重要作用。
分析观众对不同类型特效的接受度和喜好，可以帮助电影特效师提供更加贴近观众需求的特效效果，提升电影的视觉呈现效果。
二、大数据在电影市场营销中的应用大数据技术在电影市场营销方面的应用主要体现在市场调研、宣传推广和票房预测等方面。
首先，大数据技术可以通过市场调研提供准确的观众画像。
通过分析影迷的消费行为和观影习惯等数据，可以对观众进行精准分群，了解不同观众群体的偏好和需求，为电影宣传推广提供有针对性的营销策略。
其次，大数据技术可以帮助电影制片方进行宣传推广。
通过分析社交媒体平台上的数据，了解观众对电影的讨论热度和口碑评价，制定相应的宣传策略，提高电影的曝光度和口碑影响力。
另外，大数据技术在票房预测方面也发挥着重要的作用。
通过对历史票房数据和观众评价等信息的分析，可以预测电影的票房表现，为制片方提供决策参考，降低投资风险。
三、大数据应用带来的挑战与展望大数据技术在电影产业中的应用无疑为电影制作和市场营销带来了许多机遇，但同时也面临一些挑战。
大数据时代下中国电影营销的问题与对策——以电影《小时代》系列为例
大数据时代下中国电影营销的问题与对策——以电影《小时代》系列为例大数据时代下中国电影营销的问题与对策——以电影《小时代》系列为例近年来，随着大数据技术的快速发展和普及，中国电影行业也迎来了巨大的变革。
大数据的运用不仅对电影制作带来了革命性的影响，也对电影营销提出了新的挑战和机遇。
本文以中国电影《小时代》系列为例，探讨了大数据时代下中国电影营销面临的问题，并提出了相关的对策。
一、大数据时代下中国电影营销的新机遇随着互联网技术的发展，中国电影市场逐渐形成了一个庞大的观众群体。
大数据技术的运用使得电影营销可以更精准地了解和定位观众需求。
通过对观众的兴趣和偏好进行分析，电影营销人员可以制定更加有针对性的宣传策略，增加观众吸引力和观影率。
同时，在大数据时代下，电影营销可以更大程度地借助社交媒体等渠道进行传播，通过粉丝经济、明星效应等方式吸引观众，增加电影的票房收入。
此外，大数据还可以帮助电影制片方了解市场趋势，预测观众的口碑和评价，从而对电影进行改进和优化。
二、大数据时代下中国电影营销面临的问题然而，大数据时代下中国电影营销也面临着一些问题。
首先，数据获取和处理的成本较高，对于一些规模较小的制片方来说，可能难以承担。
其次，大数据运用的过程中涉及到用户隐私等方面的问题，需要制定相应的规范和保护措施，保护用户的合法权益。
另外，大数据分析的结果需要专业化技术支持和人员配备，这对于传统的电影制片方来说可能是一个挑战。
最后，大数据的运用需要具备较好的数据分析和判断能力，如果分析结果不准确或者判断错误，可能会导致电影宣传力度不够或者错失观众。
三、针对大数据时代下中国电影营销问题的对策针对大数据时代下中国电影营销面临的问题，可以采取以下对策。
首先，政府可以通过出台相关政策和提供相应的扶持措施，降低小型制片方使用大数据的成本。
其次，在大数据运用过程中，要加强对用户隐私的保护，规范数据获取和使用行为。
建立相关法规和制度，加强对数据安全和隐私保护的监管与管理。
电影院的大数据分析和市场营销设备
电影院的大数据分析和市场营销设备在当今数字化的时代，大数据分析和先进的市场营销设备已成为电影院行业提升竞争力、优化运营和吸引观众的关键手段。
电影院不再仅仅是提供影片放映的场所，更是一个通过数据驱动决策和创新营销来满足观众需求、创造独特体验的综合性娱乐空间。
大数据分析在电影院中的应用广泛而深入。
首先，通过收集和分析观众的购票行为数据，电影院能够了解不同影片在不同时间段、不同地区的受欢迎程度。
比如，哪类影片在周末更受欢迎，哪部电影在工作日的晚场有较高的上座率。
这些数据能帮助电影院更精准地安排影片的排片，将热门影片安排在黄金时段，以最大化票房收入。
同时，观众的个人信息数据，如年龄、性别、地域等，也为市场细分和精准营销提供了有力支持。
针对不同年龄段的观众，推出符合他们兴趣的影片和活动。
对于年轻观众，可能更倾向于推广科幻、动作类影片；而对于中老年观众，可能更关注剧情、文艺类作品。
另外，大数据还能分析观众的消费习惯。
比如，观众在观影时是否会购买爆米花、饮料等零食，以及购买的金额和频率。
这有助于电影院优化商品组合和定价策略，提高非票房收入。
除了大数据分析，市场营销设备在电影院中也发挥着重要作用。
现代化的电子显示屏和数字海报是吸引观众注意力的重要工具。
这些设备可以实时展示影片的预告片、精彩片段、上映时间和票价等信息，以生动直观的方式激发观众的观影欲望。
互动式的售票终端设备为观众提供了便捷的购票体验。
观众可以自主选择座位、查看影片评价，甚至可以通过虚拟现实（VR）技术提前感受影厅的环境和观影效果。
这种个性化的服务不仅提高了购票效率，还增加了观众对电影院的好感度。
社交媒体平台也成为电影院重要的营销设备之一。
电影院可以通过微博、微信、抖音等社交媒体发布影片资讯、举办线上活动，与观众进行互动。
利用社交媒体的传播效应，扩大影片的影响力，吸引更多观众走进电影院。
此外，会员管理系统也是不可或缺的市场营销设备之一。
通过会员系统，电影院可以记录会员的观影历史、消费记录和偏好，为会员提供个性化的服务和优惠。
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2019年3月 文化艺术研究 Mar. ，2019第12卷 第1期 Studies in Culture & Art Vol.12 No.1
文章编号：1674-3180（2019）01-0008-09
电影精准营销的大数据基础：以《头号玩家》为例*
余吉安1，2 秦 敏1 罗 健1 刘思彤1（1.北京林业大学 经济管理学院，北京 100083；2.清华大学 互联网产业研究院，北京 100084）
摘要：大数据时代的到来，给电影营销乃至电影产业的发展带来新的机遇和挑战。如何更加科学有
效地利用大数据助力电影精准营销，成为学术界和电影界共同思考和实践的问题。本文立足于大数据时代下的市场特征，从电影的内容生产、营销推广及终端上映三个环节出发，结合《头号玩家》电影营销实例进行分析，尝试探究在大数据背景下电影制作和发行单位如何利用自身的资源和特性，借助大数据分析工具，选择不同的目标市场，实现精准营销。关键词：大数据；电影；精准营销；《头号玩家》
中图分类号：G114 文献标识码：A
Big Data as the Foundation of Movie's Precision Marketing:Taking Ready Player One as an Example
YU Ji'an, QIN Min, LUO Jian, LIU Sitong
Abstract: Big data brings chances and challenges to film promotion and the whole film industry. How
to use big data to help the precision marketing of a movie becomes an academic as well as industrial topic. This article analyses the film promotion of Ready Player One from the perspective of its contents,
收稿日期：2018-10-13作者简介：余吉安（1979— ），男，江苏南京人，副教授，博士，主要从事文化创意产业与集成战略、中国式管理研究；秦敏（1997— ），女，山西阳泉人，本科，主要从事影视产业研究；罗健（1996— ），女，宁夏固原人，本科，主要从事影视产业的研究；刘思彤（1998— ），女，辽宁丹东人，本科，主要从事科技创新研究。*基金项目：本文系北京市科技计划软科学研究项目“科技促进文化创意产业的创新发展模式研究”（项目编号：Z09031001590911）的后续研究成果和国家自然科学基金项目“基于集成理论的中国产业创新模式、路径与策略研究”（项目编号：71350008）的阶段性成果。第1期 ·9·余吉安等：电影精准营销的大数据基础：以《头号玩家》为例引 言2017年，中国电影年产量超过1600部，总票房收入559.11亿元。［1］但票房过亿的国产电影仅有90部，其余绝大多数电影票房惨淡，甚至无法收回成本，电影市场收益两极化明显。对于票房收入偏低的电影制作和发行公司而言，原因有二：一，无法生产出符合市场要求的多元化产品；二，公司的营销缺位，不能针对受众需求进行精准营销。传统的电影宣传主要靠大量资金支持和口碑营销，宣传速度慢、范围小，对观众反馈信息处理滞后。在信息技术的支持下，可以实现电影的精准营销，即利用信息技术，以消费者洞察为手段，采取精耕细作式的营销操作方式，将市场做深做透，从而获得预期效益。比如，当电影爱好者访问电影网站和相关栏目时，会留下相应记录，那么电影方就可以按照数据库中记录的用户信息，对其兴趣爱好、倾向等做出准确的判断［2］，从而将电影内容生产的互动参与模式推向新的技术和观念维度［3］；选择
多样化、个性化、准确化的宣传方式，同时在放映阶段进行精准化选址，最终达到有效降低电影投入的风险，减少无效宣传量，提高电影投入产出比等目的。大数据技术既可以不断满足受众需求，也可以促进电影市场的健康发展，提高电影产业的核心竞争力。本文即以电影《头号玩家》（Ready Player One）为例，从电影内容的生产制作、宣传发行及终端上映三个环节出发，分析大数据助力电影精准
营销的手段和方法，探讨大数据在电影精准营销中的应用。
一、文献综述及模型构建（一）相关研究回顾数据已经渗透到当今每一个行业，成为重要的生产因素。［4］大数据作为一种战略资源，通过探索
数据之间的关联模式，可挖掘其中的信息［5］，在局部化的业务中，能够发现一些精确的规律［6］，进
而在优化流程、降低成本、产品创新等运营管理及其他方面起到作用。庞大的数据资源为营销管理的量化进程奠定了基础。［7］企业运用先进的数据库技术、网络通信技术等手段，记录、搜集和分析消费
者的各项数据和行为轨迹，再加上心理学的研究，透过现象解析人的内心世界［8］，提高与客户的互
动频率，不断满足客户个性化需求，建立稳定的客户群，使营销达到可度量和可调控等精确要求［9］，
进而对目标群体进行精准的营销，这“精准”程度本身是相对的、动态的。［10］大数据镜像化呈现大量化、多样化、快速化的特征［11］，可以实现精准定位、受众细分、提升互动交流效果。［12］因此，大数据使精准化营销甚至定制化营销成为可能，也有利于实现电影的植入营
销、整合营销、衍生品开发以及电影价值链的延展。［13］数据分析正取代传统市场经验获取方式，以
观众中心取代生产者中心，网络社交营销取代传统的电视广告（片）、海报以及预告片。［14］电影大数
据来源有政府统计数据、市场数据、制作数据、互联网富媒体数据与用户行为数据、设备日志与物理
promotion and on air, in order to discuss how movie makers and producers should use their resources and products, choose target audience and do precision marketing with the help of big data.Key words: big data; film; precision marketing;
Ready Player One文化艺术研究 第12卷·10·
传感数据［15］，可以在电影选题开发、前期制作、影片拍摄制作与后期制作、推广发行等环节发挥量化支撑作用［16］，电影大数据可以预测票房、分析电影观众和电影口碑［17］，还能分析主创口碑。［18］基于用户、内容、渠道的影视大数据［19］，基于数据库、互联网以及借助他人渠道的营销方法可以实现精准营销［20］，还可以掌握信息首发权。［21］所以，大数据不仅可以转变电影观念、改进内容管理，
促使电影多样化发展［22］，而且有利于电影舆情数据挖掘与风险监控。［23］运用大数据进行精准营销越来越受到影视企业的重视。虽然《小时代》系列电影是大数据营销的国内代表［24］，取得了不菲的票房成绩，但目前基于大数据的电影精准营销模式研究还有待进一步
明晰。（二）模型构建电影的生产制作、宣传推广以及终端上映是一部电影被推向消费者市场的三个主要环节。大数据分析是连接电影制作方与消费市场的重要桥梁，它可以帮助消费者精确表达自己对电影产品的需求，也可以帮助电影从业者深入挖掘观众的偏好，从而实现供需匹配，推动电影行业发展。目前，越来越多的影片已经通过大数据对前期制作、影片制作与后期制作、推广发行进行决策。1.内容生产精准化。在大数据背景下，观众是传播关系的中心，决定着传播效果的效度［14］，影
视产品根据受众需求进行定制将成为一种趋势。［25］基于大数据思维的电影内容生产将用户数据融入
电影内容的生产体系中，通过将群体细分，进行精准化的制作。［3］电影的文本内容可分为故事、影
像、导演、表演、声音和剪辑等六大元素。［26］电影内容精准化，就是从这六大元素出发，以大数据
量化分析观众偏好，准确把握故事走向、设计影像效果、挑选最优导演和演员、创建声音结构、挑选合适的剪辑风格。2.产品营销精准化。预告片、电影海报、大众传媒推荐是传统宣传推广模式。［27］大数据时代下，
精准营销成为影视产品重要的营销方式。借助大数据分析，片方可直接根据不同的目标受众，设计出相应的营销方案，甚至可以针对不同的目标消费人群设计相应的营销重点，更加直接、准确地打动目标受众，引起更多共鸣。在电影正式推出之前，也可以进行市场预热，如通过目标人群可能聚集的各种社交平台投放相关的拍摄花絮、预告片等，引导目标受众对故事进行讨论，让影视故事成为持续热点。每一次推广行为之后，都要有数据实时监测反馈效果，从而指导下一步的营销工作。比如预告片投放后，针对预告片的传播效果进行数据分析，了解受众对预告片的口碑反馈，从而掌握受众喜好，指导影片剪辑微调以及发现宣传策略不足之处与亮点，随时调整营销策略。3.电影票房预测及排片精准化。大数据所具有的全样本特性能更为精确地预测票房。2013年，谷歌宣布可以通过电影票房预测模型提前一个月预测电影上映首周的票房收入，其准确率达94%。这种基于电影相关搜索量和票房收入的关联性建立的模型打破了原有抽样调查带来的不准确性。在电影排片上，电影的预售量及实时电影票房可以作为影院排片的依据，预售量越多，说明观众对其好感度和期望值越高，增加排片量可以准确满足消费者需求，保证片方和影院高效率地运行，共同获取最大收益。［28］通过预售数据分析，片方可以根据不同区域甚至不同城市观众的消费差异，制
订合理的定价及排片方案。而且，各票务网站可以实时显示电影票房，影院经营者可根据各影片的实时票房数据，及时调整排片，保证影院收益。综上，基于大数据的电影精准营销模型如图1所示。