02 Índice 1 Propósito... pág 04 2 3 4 Antecedentes... pág 04 Análisis y tendencias... pág 05 Entonces cuáles pueden ser las soluciones a estos problemas?...pág 10
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04 1 2 Propósito El propósito de este documento es poder proveer al mercado una referencia sobre las consideraciones que se debiesen tener en cuenta para el uso adecuado de los servicios de medición de Time IBOPE Chile en la construcción y evaluación de pautas televisivas en general y de TV Paga en particular. Antecedentes LAMAC realizó una serie de consultas con varias agencias de publicidad en Chile acerca de los procesos que las mismas seguían para la evaluación de pautas publicitarias en TV. Mediante dicho relevamiento observamos que en su gran mayoría no se están utilizando los ratings adecuadamente, particularmente cuando se está planificando y evaluando pautas en la Televisión Paga. El hecho de que la TV Paga presenta audiencias muy fragmentadas hace crítico conocer y capacitarse para el uso correcto de sus ratings. A través de una utilización adecuada en el trato de los datos, tanto en los procesos de pre y post evaluación de pautas, los clientes podrán obtener conclusiones correctas sobre el resultado de sus inversiones en el medio. En particular, las agencias realizan análisis de post-evaluación utilizando información originada a partir del monitoreo realizado en Megatime. Dichos datos se cruzan con la información de audiencia reportada a través del TV Data Presenter, sistema que entrega el dato de rating minuto a minuto. Se ha observado que estos tipos de post-evaluaciones entregan resultados que muestran a las pautas de TV Paga con niveles de TRPS de un 20%, 30% y hasta un 40% por debajo de lo planificado. De ser así esto, representaría una deficiencia bastante grave. La frecuencia en el planteamiento de este fenómeno nos ha motivado a investigarlo a fondo. Las agencias que obtuvieron estos resultados han tratado de determinar la causa de este fenómeno y han observado que muchos de los avisos, que han sido evaluados, les han sido atribuidos un valor de Rating Cero. La lógica indica como improbable que detrás de un medio masivo, que llega al 69,4% de los chilenos, no exista ningún individuo visualizando cierto canal. Entonces, debemos cuestionarnos si estos casos de Rating Cero son producto de comportamientos reales de las audiencias o más bien de un bajo conocimiento de las limitaciones del estudio que originan un uso inadecuado de los datos disponibles, debido a que no comprendemos a cabalidad su insuficiencia para representar el visionado en esta oferta fragmentada.
05 Análisis y tendencias Para entender el fenómeno de Rating Cero, debemos estar conscientes de que existen varias tendencias muy importantes en el mercado chileno que están contribuyendo a generar este fenómeno. un alto visionado de la audiencia total. Sobre todo considerando que cada persona que ve canales pagos invierte 2 horas y 52 minutos de su tiempo diario a ver TV Paga (ATS promedio ene-dic 2013, target: Personas con TV Paga, TV Data Presenter). TABLA No. 1 Penetración TV Paga 2008 2009 2010 2011 2012 2013 35% 48% 55% 59% 68% 69% Var 2008 vs. 2013 97% a) La TV Paga ha crecido de forma extraordinaria durante el transcurso de los últimos años. Hoy en día aproximadamente Fuente:IBOPE Chile. Datos de penetración relevados por IBOPE en 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012 y 2013, para publicación de Universos 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013 y 2014. 7 de cada 10 chilenos tiene acceso a TV paga. b) El Consumo de TV Paga en la población total es claramente elevado, llevándose el 32% de la audiencia total. Sin embargo, dicho visionado está muy fragmentado entre una amplia oferta de más de 100 canales. Esto genera una mayor dificultad para que el sistema actual pueda capturar correctamente estas audiencias con precisión. No obstante esta dificultad para capturar los datos de cada canal de TV Paga en particular, la oferta de TV Paga no debe ser ignorada en las evaluaciones de las pautas porque colectivamente, que es la manera correcta en la que se debe comprar, la misma representa
06 c) Los datos de audiencia se obtienen a partir de una muestra de la población de aquellas plazas donde TIME IBOPE levanta datos de visionado. Como toda muestra, esta metodología conlleva trabajar con un error de muestreo (o sampling error), originado en el hecho que en lugar de censar a la población se infiere el comportamiento de la misma a través de un subgrupo de ella, denominada muestra. En este caso, la muestra de hogares e individuos de IBOPE es definida estadísticamente para ser representativa del total de la población y hogares que viven en las plazas relevadas, con un margen de error acotado para un elevado nivel de confianza. Lamentablemente, como la totalidad de la muestra aporta visionado no sólo a pocos canales como sucedía anteriormente, cuando la opción era sólo TV Abierta, sino que actualmente ofrece más de 100 señales diferentes, la muestra va perdiendo precisión debido a que los valores estimados de audiencia se van haciendo más pequeños a medida que la oferta televisiva se fragmenta y además, como la muestra se mantiene relativamente constante, el error muestral del dato estimado representa cada vez una mayor proporción de la audiencia medida. Esto no invalida en absoluto la utilización de los datos de audiencia, pero plantea una desventaja de precisión en la medición de todos los canales con bajos niveles de audiencia promedio y además hace necesario considerar ciertos criterios que ayuden a la hora de generar credibilidad a la información desagregada por canal.
07 Siendo aún más claros, el margen de error de la muestra del estudio de IBOPE para el Total Individuos es cercano a los 2 puntos porcentuales (bajo supuesto de varianza máxima). Dicha cifra es aceptable para valores de audiencia de programas de grandes canales de TV Abierta, donde los ratings promedio en general superan tal magnitud, en tanto que para programas, horarios o canales de TV Paga, donde el nivel de los ratings promedio con frecuencia puede estar en torno a 0,1%, el error de la muestra asociado sería de 0,14 puntos porcentuales¹, es decir, el error sería aún mayor que la cifra de audiencia promedio lo que lo hace poco manejable. e) Al tener un software tan sofisticado como TV Data Presenter se pueden realizar análisis con múltiples alternativas de planificación y extensos análisis de post evaluación minuto a minuto. Pero el hecho de que el software permita estos análisis, no significa que los soportes de datos tienen una muestra lo suficientemente robusta para generar información confiable. Se deben considerar ciertos parámetros a la hora de rankear los soportes a ser seleccionados, y a la hora de pre-evaluar y post-evaluar TV Paga, de manera que los resultados obtenidos sean el reflejo más preciso posible de lo que sucede en la realidad poblacional. d) Asimismo, y por tener una oferta amplia de canales con targets tan selectivos, los planificadores desean evaluar su compra con base en targets demográficos más específicos. Esto genera aún más tensión sobre el uso de los ratings porque mientras más selectivo es el target demográfico, menor muestra tendrá en el estudio de IBOPE para sostener el análisis con un nivel de error acotado para la estimación realizada. Por ello es recomendable no forzar los target demográficos, de manera de no perder precisión en la información de audiencia por motivo de esta elección, asegurando que el error sea al menos inferior a la magnitud de la audiencia respectiva. 1. Bajo aproximación de error para muestreo aleatorio simple. f) Más del 70% de la audiencia promedio de los canales de TV Paga reflejan un dato de audiencia de entre 0,00 y 0,09 para prime time. En el caso de daytime, el porcentaje dentro de dicha franja asciende a 84% de los casos. La muestra promedio de IBOPE durante 2013 fue de 2.066 individuos, los cuales dividen su visionado en una extensa cantidad de canales. Entonces debemos tomar en cuenta el número de individuos que están representados en la muestra detrás de cada punto de audiencia. Ejemplo: en el caso de una asignación de pesos lineales por individuos, un canal con un rating promedio de 0,01% tiene detrás asociada una sub-muestra de 0,2 personas promedio viendo dicha señal, es decir menos de un individuo. De igual manera, un rating de 0,5% estará representado por sólo 10,3 individuos de la muestra viendo ese canal.
08 TABLA No. 2 Universo proyectado y sub-muestra asociada a distintos niveles de rating. Universo Total Muestra Total 6.507.930 2,066 6.507.930 2,066 6.507.930 2,066 6.507.930 2,066 Rat % Sub-muestra asociada* Universo proyectado* 10 206,6 650.793,0 1 20,7 65.079,3 0,5 10,3 32.539,6 0,01 0,2 650,8 Fuente: IBOPE Chile. Datos de Universo y Muestra obtenidos a través de TV Data Presenter, 2013. * Sub-muestra asociada obtenida de forma simplificada a través de rating. * El Universo proyectado también corresponde al número de impactos detrás del rating. Esto sucede debido a que dicho promedio surge de combinar minutos con distinta cantidad de mínima de soportes es necesaria para asegurar resultados adecuados. g) Cada dato de audiencia con el que se trabaja tiene cierta variabilidad2, o dispersión. La variabilidad es un término estadístico que nos permite conocer que tanto se parece dicho dato específico que estamos utilizando con respecto a los otros datos de audiencia que surgen de la misma medición. Cuanto menos se parecen dichos datos, menos precisos son, porque claramente no podemos indicar cuál de ellos sería el más cercano a la realidad. personas reportando audiencia, pudiendo así llegar a datos no enteros de individuos (ej. Un rating promedio en un período de 15 minutos donde 7 minutos tiene 1 persona de audiencia y los restantes 8 minutos 0 personas, tendrá en A medida que cada uno de los datos de audiencia se construyen con mayor cantidad de muestra, es posible ir elaborando una tendencia y obtener un dato lo más certero posible a la realidad. promedio 0,46 personas reportando). TABLA No. 3 Distribución de Ratings top 100 canales TV Paga + 7 canales TV Abierta Day time Prime time Franjas de Rat% 0,00 a 0,09 0,10 a 0,49 0,50 a 0,99 1,00 a 4,99 5,00 a más Canales asociados a la franja 90 11 2 4 - Canales asociados a la franja 75 25 1 5 1 Fuente: IBOPE, a través de TV Data Presenter Chile. Ratings promedio obtenido a partir de día aleatorio para mes de Julio 2013, Total Individuos. En este caso se considera Day Time al bloque horario que va de 6:00 a 19:59 hrs, y Prime Time al bloque que va de 20:00 a 26:00 hrs. Así, una audiencia más fragmentada implica la selección de una mayor cantidad de soportes a la hora de planificar para garantizar una buena cobertura y ello es lo que sucede con la TV Paga, en donde la selección de una cantidad En la Tabla 4 observamos, como ejemplo ilustrativo, el tamaño de la muestra de IBOPE y la fragmentación de la audiencia para un nivel determinado de rating. En este caso, el cuadro evidencia que los ratings de minuto a minuto TABLA No. 4 Ejemplo Ilustrativo. Variabilidad para canal tipo de TV Paga Rating % En un día tipo Sub-muestra asociada* Universo Proyectado* Error Muestral% Variabilidad Relativa 0,005 0,10 325 1,6 311% 0,01 0,21 651 2,2 220% 1 minuto* 0,02 0,05 0,41 1,03 1,302 3,1 156% 2. Revisar definición de variabilidad en Anexo No. 6 3,254 4,9 98%
09 Fuente: IBOPE, a través de TV Data Presenter Chile. Ejemplo de variabilidad a partir de un canal aleatorio de TV Paga, en base a distintos ratings para 1 minuto en el mes de Julio de 2013. Muestra y Universos asociados a rating correspondiente. Rating de 1 minuto considera un valor base. * Sub-muestra asociada obtenida de forma simplificada a través de rating. Valores menores a uno originados por promedios de distintos minutos para período determinado. * El Universo proyectado también corresponde al número de impactos detrás del rating. * Variabilidad Relativa: (Error Muestral / Rating Promedio) pueden alcanzar una variabilidad de un 311% y por ende no resultan confiables para ser utilizados. Una variabilidad de 311% como surge en la Tabla 4, daría a la lectura que el dato real podría ser un 311% mayor o un 311% menor al 0,005% de rating que se está mostrando. Matemáticamente hablando, implicaría que podríamos tener un dato de audiencia real en la población representada que fuera: 0,005*(1+311%), es decir, 0,02055 ó 0,005*(1-311%) = -0,01055 h) Una variabilidad del 100% indica que la audiencia de un minuto cualquiera podría ser un 100% más grande o más pequeña de la que se está obteniendo en la medición. No existe un único valor de variabilidad para cada canal, ya que éste dependerá del período de análisis, del daypart seleccionado, del target analizado, etc. Sabemos que no existen las audiencias negativas, pero claramente esta situación explica los valores en 0. En estos casos la variabilidad del dato es más alta que el dato per se. Cualquier variabilidad igual o mayor al 100% llevaría a que esta situación suceda y visualicemos datos de audiencia nulos en una post-evaluación, cuando en realidad si existían personas sintonizando dichos canales en la pre-evaluación.
10 4 Entonces cuáles pueden ser las soluciones a estos problemas? de una audiencia fragmentada en más de 100 canales. Qué sucedería si en pocos años la oferta de canales disponible fuera de 500? Nuevamente la fragmentación originaría conflictos de estabilidad que obligarían a aumentarla nuevamente. Creemos claramente que éste no es un camino viable a recorrer. 4.1 Aumentar la muestra de IBOPE TABLA No. 5 La reacción inicial para enfrentar y solucionar el problema de los rating cero parecería estar asociada al hecho de reconocer que la muestra actual de IBOPE es insuficiente para planificar y evaluar una pauta de TV Paga minuto a minuto. Entonces la solución evidente debería ser la de tomar la decisión de aumentar el tamaño de la muestra que reporta datos de audiencia. Definitivamente nadie puede negar que muestras más grandes generalmente producen resultados mejores, pero Qué tamaño de muestra se requiere para resolver este problema? En el análisis expuesto abajo (ver tabla 5), ilustramos cuál es la variabilidad de un rating promedio de TV Paga de 0,05% sobre la muestra actual (Columna A).En las columnas subsiguientes B, C, D y E consideramos cuánto se reduce esta variabilidad de audiencia si fuéremos a aumentar la muestra en 50%, 100%, 200%, 600%. Imagínese el costo de aumentar el tamaño de la muestra en estos niveles. Sería incosteable! Y aunque fuera costeable y la muestra en la actualidad fuera suficiente para reportar datos Universo Muestra Variabilidad Relativa Costo Estudio(US$) A Base Universo Actual 6.507.930 2.066 98% B 50% Muestra adicional 6.507.930 3.099 80% C 100% Muestra adicional 6.507.930 4.132 70% D 200% Muestra adicional 6.507.930 6.198 57% E 600% Muestra adicional 6.507.930 14.462 37% 1.854.111 2.781.167 3.708.222 5.562.333 12.978.777 Fuente: IBOPE Chile. Muestra y Universo correspondiente a bases 2013 obtenidas a través de TV Data Presenter. Uso de rating promedio de 0,05% representativo a TV Paga para cálculo de variabilidad, Total Individuos. Se consideró un costo referencial de agregar un hogar a la muestra de IBOPE de US$3.500, llevado a individuos (3,9 individuos por hogar). 4.2 Robustecer el tamaño de la muestra con hogares derivados de otras metodologías y obtener un return path data (RPD)³ de los sistemas de set top boxes (decodificadores) que tienen algunos cableoperadores o proveedores DTH, integrándolo con los datos de IBOPE. Estamos muy optimistas sobre el potencial de datos derivados del RPD. El Media Ratings Council (MRC) 4 está trabajando diligentemente en la elaboración de un protocolo que permitiría la fusión de estos datos, pero hoy este protocolo aún no está aprobado ni comprobado a la luz de los estándares internacionales de medición de audiencias. 3. El Return Path Data corresponde a los datos de audiencia o consumo televisivo recopilados a través de los set top boxes, comúnmente llamados decodificadores, y enviados de vuelta al cable operador u operador satelital. 4. Revisar descripción del MRC en el Anexo No.7
11 4.3 Modificar el uso de los datos Una solución inmediata y sin costo a este problema es la de modificar la manera en la que se usan los datos. Estadísticamente entendemos el concepto de que es muy difícil estimar el resultado de un evento a través de pocas observaciones. Si fuéramos a observar una persona para predecir el comportamiento de un país, existiría poca posibilidad de que este individuo sea representativo del comportamiento de toda una nación. Mientras haya más observaciones la precisión del resultado será más certera, lo mismo sucede con los ratings. Entonces, Cómo podemos usar los ratings en una manera diferente para tener más observaciones y así obtener una mayor seguridad en los datos? Dependerá del análisis que estemos realizando: 4.3.1 Cuando queramos seleccionar los canales de TV Paga para armar un plan de TV ampliamos el período de observación El aumentar el período de observación a través de considerar una mayor amplitud del intervalo temporal, es decir, ampliando el período analizado de 1 a 30 minutos o de 1 minuto a una hora, se lograría reducir la variabilidad y por tanto mejorar la estabilidad de la audiencia de un evento, programa o bloque televisivo, lo cual aplica específicamente para la TV Paga. Este proceso influye en forma directa sobre el error muestral 5 de los datos, pues éste considera un 5. Revisar definición de Error Muestral y algunas variantes de la fórmula en el Anexo N 6. factor de corrección por agregación de minutos, tomando en cuenta que estamos en presencia de una muestra panel. Así, tal como se aprecia en el documento La precisión estadística en el panel de Audimetría realizado por la AIMC de España (Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación), el error muestral de la muestra panel del estudio de audiencia de TV toma la siguiente forma: Error Muestral para Panel= Z * Fe * Fc * Fa * Fd * Rat% (100% - Rat%) N Donde: Z - es el factor que proporciona la distribución normal para un nivel de confianza determinado (toma el valor de 1,96 para un nivel de confianza del 95%). Fe - es el factor de corrección por el efecto de equilibraje. Fc - es el factor de corrección por el efecto conglomerado (individuos agrupados por hogares). Fa - es el factor de corrección por el efecto de agregación de minutos en intervalos temporales. Fd - proporciona la corrección necesaria para tener en cuenta el número de días que la estimación de audiencia cubre. N - es el tamaño de la muestra panel para el target seleccionado. Rat% - es el rating en porcentaje del evento medido para el cual se está calculando el error muestral de dicha estimación.
12 Por tanto, si se desea elaborar un plan sobre un período de campaña de una semana, el análisis de estabilidad de la audiencia que se debería llevar a cabo es sobre la amplitud de al menos 4 semanas. Y para el caso de un plan que considere un mes de campaña, el período de estabilidad analizado debería constar de al menos 2 a 3 meses. Esta recomendación permitirá tener una clara visión del comportamiento promedio de la audiencia por canal, día y horario, así como también de la magnitud de desviación que muestran las diferentes ediciones con respecto a dicho comportamiento promedio. De esta forma, se pueden establecer patrones de selección de soportes para planificación, identificando días y bloques horarios por canal con audiencia estable que podamos incorporar a la pauta y aquéllos donde la audiencia sea más volátil y por ende introduzca un mayor riesgo de ser incluidos en un plan de TV, afectando la estabilidad de su audiencia entre pre y post evaluación. 4.3.2 Cuando queramos pre-evaluar un Plan de TV a) Algoritmo de pre-evaluación a utilizar El software TV Data Presenter permite realizar actualmente pre-evaluaciones de las pautas a través de dos algoritmos independientes y válidos para la estimación de audiencias, uno denominado de 3 minutos y el otro de 1 minuto. Así, para cada aviso incluido en el plan, el primero considera un promedio de los ratings de tres minutos determinados dentro del bloque horario de referencia (minuto ¼, ½ y ¾) y dichos minutos se mantienen invariantes, independiente del número de avisos insertados dentro de un mismo bloque horario. Este cálculo se realiza para cada franja horaria considerada en la pauta y permite generar una audiencia estabilizada, pero con la desventaja de subestimar el alcance o cobertura del plan si los bloques utilizados son amplios y se colocan muchos avisos en ellos. Luego, de esta forma se puede asegurar una disminución en los gaps comúnmente observados entre pre y post evaluación. FIGURA No. 1 Bloque: 1 hora 1 Spot 2 Spots 1/4 1/2 3/4 1h 3 Spots 0 Prom. 1/4 0 1/2 3/4 1h
13 Por otro lado, el algoritmo de 1 minuto, tal como su nombre lo indica, elige un minuto pseudo-aleatorio diferente dentro del bloque horario de referencia para cada aviso considerado en el mismo, generando así una audiencia menos estabilizada en el plan, pero permitiendo la construcción de alcance marginal con cada spot planificado y por ende, permitiendo una mejor aproximación en la estimación de alcance o cobertura real de la pauta total. FIGURA No. 2 Bloque: 1 hora 1 Spot 2 Spots 0 1h 3 Spots Prom. 0 1h Cabe aclarar que el utilizar el algoritmo de 1 minuto no genera diferentes resultados de pre-evaluación de un plan cada vez que este proceso se realiza, manteniendo la consistencia de las cifras logradas, siempre y cuando el plan no haya sido modificado. Es necesario tener en cuenta que el objetivo primordial de la comunicación en medios masivos es construir alcance o cobertura general del mensaje transmitido en el target de interés y alcance a un nivel de frecuencia tal que el mensaje sea comunicado a la audiencia del grupo objetivo en forma efectiva, vale decir, que la mayor cantidad de personas distintas en el target puedan ver el spot, con un nivel de frecuencia mínimo que asegure la comunicación efectiva del mensaje que se desea transmitir. Así, el objetivo final de las pautas de TV es la generación de cobertura y/o alcance efectivo y en consecuencia, considerando las características de los algoritmos de pre-evaluación disponibles, lo que se debe asegurar es la construcción más precisa de la cobertura real a obtener con un plan y la forma adecuada de hacerlo es a través del uso del algoritmo de 1 minuto. b) Cantidad de Spots a considerar en TV Paga Cuando se están utilizando intervalos temporales amplios al momento de la planificación, como ocurre muchas veces con los bloques comerciales en TV Paga, lo que se debe buscar es maximizar la probabilidad de que el rating generado por el spot sea el más cercano a la audiencia promedio del bloque horario considerado. Por tanto, al colocar un solo spot por cada bloque, y trabajando con el algoritmo de pre-evaluación recomendado, el rating del aviso puede tomar el valor de audiencia de cualquier minuto dentro del bloque, pudiendo incluso reflejar un valor 0 en caso de existir una alta volatilidad. De esta forma, si se colocara un solo spot por bloque el análisis de estabilidad inicial, sugerido previamente para la selección de soportes y estabilización de resultados entre pre y post-evaluación, perdería relevancia ya que se seguiría utilizando un único minuto como base para aproximarse a la audiencia promedio que ofrece cada franja horaria seleccionada. Entonces, lo que se debe hacer es aumentar el número de inserciones a considerar en cada bloque horario utilizado en la planificación y la duda que surge es:
14 Cuál es el número adecuado de spots a planificar en un bloque horario, para un canal, en un día determinado? Una mayor agrupación de minutos dentro de una misma franja horaria permite una estabilización del promedio de audiencia obtenido en dicha franja por una pauta de TV y por ende, una baja en la variabilidad del resultado alcanzado. Luego, como los spots son pre-evaluados a través de la selección de 1 minuto pseudo-aleatorio, lo que se está haciendo al colocar más inserciones por bloque es aumentar la cantidad de minutos seleccionados en cada franja. En consecuencia, la cantidad de inserciones (minutos seleccionados) a agregar en el plan en cada bloque horario, en cada día considerado, para cada canal seleccionado, dependerá del intervalo temporal disponible en el bloque. Dicho espacio guarda relación con el número de horas y la cantidad de tandas publicitarias presentes en la franja horaria. Así, en canales pagos se tiene en promedio una cantidad de 3 tandas publicitarias por hora de difusión, por lo que técnicamente se podrían colocar en promedio 3 inserciones por hora. Como ejemplo, si consideramos un bloque de 4 horas en un canal, la cantidad de inserciones que se podrían colocar en promedio en dicho bloque sería 12 por día (3 spots por cada hora contenida en el bloque). Sin embargo, para algunos planes de TV puede que el valor anterior sea demasiado alto a la hora de considerar los costos y factibilidad de la pauta, por esta razón se debe al menos respetar un mínimo de una inserción por hora de cada franja seleccionada, para cada canal y día considerado en el plan. Una cantidad inferior de spots provocará que la probabilidad de que el plan obtenga una audiencia media en el bloque que se acerque al promedio real disminuya significativamente a causa del incremento del error muestral. En el gráfico N 1, se aprecia un ejemplo en donde queda en evidencia que al seleccionar una mayor cantidad de spots, el error muestral disminuye considerablemente, provocando que la audiencia promedio de la pauta seleccionada se acerque cada vez más a la audiencia media real del bloque. Los casos desarrollados en el ejemplo anterior constan de 1, 6 y 18 spots colocados de forma aleatoria en un bloque de 6 horas, para luego comparar el promedio y la amplitud del intervalo de confianza de dicho promedio, originada por el correspondiente error muestral. Así, se observa como la amplitud del intervalo de confianza disminuye a medida que aumenta el número de spots, debido a que el error decrece, lo cual deriva finalmente en que la pauta construida tenga una mayor precisión para aproximarse a la audiencia promedio real del bloque. 4.3.3 Cuando queramos realizar el análisis de post-evaluación La necesidad de realizar un post buy o post-evaluación de las campañas se origina en el hecho de que tanto agencias como anunciantes desean fundamentalmente verificar/certificar la emisión correcta de la pauta de inserciones contratada y además, conocer cuál fue su desempeño.
15 GRÁFICO No. 1 Selección de 1 Spot/Minuto en bloque 6 horas 1,4 1,2 1 0,8 +0,78 0,6 0,58 0,4 0,2 0-0,2 0,2 Selección de 6 Spot/Minuto en bloque 6 horas (1 spot por hora) 1,4 1,2 1 0,8 +0,40 0,6 0,58 0,4 0,54 0,2 0-0,40 min1 min7 min13 min19 min25 min31 min37 min43 min49 min55 min61 min67 min73 min79 min85 min91 min97 min103 min109 min115 min121 min127 min133 min139 min145 min151 min157 min163 min169 min175 min181 min187 min193 min199 min205 min211 min217 min223 min229 min235 min241 min247 min253 min259 min265 min271 min277 min283 min289 min295 min301 min307 min313 min319 min325 min331 min337 min343 min349 min355 min1 min7 min13 min19 min25 min31 min37 min43 min49 min55 min61 min67 min73 min79 min85 min91 min97 min103 min109 min115 min121 min127 min133 min139 min145 min151 min157 min163 min169 min175 min181 min187 min193 min199 min205 min211 min217 min223 min229 min235 min241 min247 min253 min259 min265 min271 min277 min283 min289 min295 min301 min307 min313 min319 min325 min331 min337 min343 min349 min355 min1 min7 min13 min19 min25 min31 min37 min43 min49 min55 min61 min67 min73 min79 min85 min91 min97 min103 min109 min115 min121 min127 min133 min139 min145 min151 min157 min163 min169 min175 min181 min187 min193 min199 min205 min211 min217 min223 min229 min235 min241 min247 min253 min259 min265 min271 min277 min283 min289 min295 min301 min307 min313 min319 min325 min331 min337 min343 min349 min355 Selección de 18 Spots/Minutos en bloque 6 horas (3 spot por hora) 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0,56 +0,22-0,22 0,58 0 Prom. rating de minutos seleccionados Prom. rating del bloque seleccionado ( 6 horas ) Intervalo de confianza *Error muestral aproximado a partir de spots/minutos seleccionados, asumiendo varianza máxima y muestreo aleatorio simple. Se presentan tres escenarios independientes en donde se seleccionan 1, 6 y 18 spots/minutos, pudiéndose observar el intervalo de confianza y el respectivo error muestral. *Período de audiencia seleccionado, 5 de Julio de 2012. Horario de 16:00 a 22:00 hrs
16 permiten que los spots pautados en dichas señales sean post-evaluados en el minuto exacto de exhibición sin graves problemas de variabilidad sobre la audiencia estimada (proporción del error en relación a la audiencia estimada), entregando resultados de audiencia fiables y además certificando la emisión de la pauta contratada. En cambio, para los spots contratados en TV Paga, dada la fragmentación de la audiencia de sus canales, se puede certificar la pauta contratada a través de la verificación de avisaje minuto a minuto, pero no se debería considerar la audiencia del minuto exacto de exhibición como criterio de post-evaluación, debido al extremo problema de variabilidad que presentan las estimaciones (error supera ampliamente en magnitud a la audiencia estimada), lo cual redunda en tener resultados poco fiables debido a las enormes diferencias de desempeño de la pauta que se podrían generar al tratar de aproximar las cifras de audiencia real en la población, a través de distintos valores válidos dentro del intervalo de confianza en que se mueven las cifras estimadas por el estudio people meter. Como criterio para llevar a cabo el post-buy de dicha pauta en términos de audiencia, se considera típicamente la audiencia del minuto exacto de emisión de cada uno de los spots en los distintos canales entregada por el estudio de televisión y por ello, este cálculo tiene inherente un error muestral asociado a la estimación y con ello arrastra también el problema de la variabilidad explicado en el capítulo 3 Análisis y Tendencias, que se origina en la fragmentación de las audiencias y que afecta principalmente a la TV Paga. En tal sentido, los niveles de audiencia que presentan los principales canales de TV Abierta En consecuencia, el proceso de post-evaluación de la TV Paga debiese tomar en cuenta los puntos desarrollados en el capítulo 4.3 Modificar el Uso de los Datos, asegurando una menor variabilidad y mayor estabilidad de las estimaciones de audiencia y, por ende, una representación más fiable y mejor del consumo real en la población. Dicho proceso se podría, por ejemplo, llevar a cabo a través de una pre-evaluación de minuto-múltiple, pero durante el período en que la pauta estuvo efectivamente en el aire, obteniendo de esta forma una representación más estable de la audiencia subyacente, tal como actualmente se realiza en otros mercados como el brasileño.
17 LAMAC Recomienda En virtud de las problemáticas revisadas anteriormente, que afectan a toda la industria publicitaria en Televisión y particularmente a la TV Paga, LAMAC y sus miembros representados han generado una serie de sugerencias a la operación para el mercado de anunciantes y agencias de medios: 1) La construcción de los planes de medios que incluyan TV Paga se debe realizar partiendo con un Análisis de Estabilidad inicial, considerando períodos amplios de tiempo para establecer tendencias y comportamientos habituales de la audiencia. Por ende, para la selección de soportes en la creación de un plan, independiente de la duración, se recomienda considerar al menos 3 meses de datos para dicho análisis. Así, se podrán determinar correctamente los días, canales y bloques horarios en donde la audiencia se comporta de forma estable para el grupo objetivo analizado, ayudando a acortar las diferencias entre los resultados de pre y post-evaluación de la pauta creada, así como también a disminuir el número de spots con rating en cero. 2) La cantidad mínima de spots a considerar en la construcción de un plan de TV que incluya canales pagos tiene relación con la apertura temporal de los bloques horarios utilizados. Por tanto, por cada hora contenida en dicho bloque, se recomienda considerar al menos un mínimo de 1 spot por cada hora del bloque, por canal y por día, mientras esté activa la pauta. Lo anterior permitirá disminuir las diferencias entre los resultados de pre y post-evaluación de la pauta creada, además de acercar la audiencia media lograda por los soportes en el plan a la audiencia promedio histórica de los soportes seleccionados. 3) El proceso de pre-evaluación de planes de TV a través del software oficial de la industria, TV Data Presenter, permite actualmente la selección de dos algoritmos alternativos, de los cuales sólo uno permite la construcción correcta de alcance en las pautas evaluadas. En este sentido, LAMAC recomienda la utilización del algoritmo denominado de 1 minuto pseudo-aleatorio, que es el que garantiza la mejor estimación de la cobertura y alcance efectivo logrados por una campaña de TV. 4) El análisis del minuto exacto de exhibición de los comerciales se debe utilizar sólo para verificar la correcta publicación de las inserciones contratadas en canales de TV Paga. LAMAC recomienda no realizar post-evaluaciones de pautas de TV Paga usando un análisis de minuto exacto, debido a que los resultados obtenidos a través de ellas presentan una variabilidad demasiado alta, lo que repercute en cifras poco fiables dadas las enormes diferencias de desempeño de la pauta que se podrían generar al tratar de aproximar los valores de audiencia real en la población, a través de distintos valores válidos dentro del intervalo de confianza en que se mueven las cifras estimadas por el estudio people meter, lo que finalmente puede llevar a conclusiones erróneas sobre los resultados obtenidos. 5) La mejor alternativa para evaluar un plan de medios que incluya TV Paga implica el
18 considerar todas las características inherentes del medio, junto con las limitaciones del estudio de medición de TV. Esto se logra pre y post-evaluando las pautas con el mismo nivel de estabilidad y variabilidad en las estimaciones de audiencia, lo que implica aplicar un criterio de evaluación de minuto-múltiple para ambos casos, que estime de manera correcta la cobertura y alcance efectivo de la campaña de TV analizada. En dicho sentido, IBOPE se encuentra actualmente en fase de testeo, previo al lanzamiento, de un nuevo algoritmo de pre-evaluación que cumple con ambas premisas, ya que permitirá salir del criterio de minuto único pseudo-aletorio para pasar a una estimación más estable que considere 3 minutos pseudo-aleatorios, pero manteniendo la mayor precisión en el cálculo de los alcances 6. Una vez que dicho algoritmo se encuentre disponible en TV Data Presenter, será posible realizar el post-buy como una pre-evaluación en el período en que la campaña del cliente realmente estuvo al aire. De esta forma, tanto la planificación (pre) como la post-evaluación se analizarán con un mayor nivel de estabilidad y menor variabilidad en las estimaciones de desempeño. En el intertanto, se sugiere determinar la audiencia de la pauta (post) a través de una pre-evaluación en período de campaña, utilizando para ello el algoritmo de los 3 minutos, mientras que para la determinación del alcance o cobertura se sugiere utilizar el minuto exacto de exhibición." de consumo de televisión de la población, debido a la continua fragmentación en la oferta de canales. Es por esto que la inclusión de la TV Paga en los planes de medios de cualquier anunciante resulta hoy imprescindible. La inversión en TV Paga ofrece un mundo de posibilidades de comunicación más personal y efectiva con importantes segmentos de la población chilena, debido a una oferta orientada hacia los intereses individuales de cada consumidor. Pero para sacar el máximo provecho de este medio se deben re-evaluar los criterios actuales de inversión y ajustarlos a la realidad vigente de este medio. Considerando lo anterior, cualquier análisis de planificación que se realice conducirá a un uso correcto del medio. LAMAC (www.lamac.org) es su aliado en el proceso de planificación de TV multicanal. No dude en contactarnos para obtener mayor información sobre éste y otros temas relevantes en el ámbito de la planificación de medios. 6) La tendencia de crecimiento de la TV Paga en términos de audiencia en el mercado chileno es evidente y ha transformado los hábitos generales 6. A la fecha de esta publicación el algoritmo de 3 minutos pseudo-aleatorios se encuentra en fase final de revisión por la Comisión Técnica del estudio de audiencias de IBOPE.
19 Anexos Anexo N 1 Qué es LAMAC? LAMAC es el Consejo Latinoamericano de Publicidad en Multicanales (Latin American Multichannel Advertising Council), una asociación sin fines de lucro formada y financiada por 51 cadenas televisivas pertenecientes a los ocho grupos líderes de la industria en Latinoamérica (A+E Networks Latin America, AMC Networks International Latin America, Discovery, E! Entertainment Television, FOX, Sony Pictures Television, Turner y Universal) y que además en Chile cuenta como miembro local a VTR Media. Su propósito es desarrollar la inversión publicitaria en multicanales (cable, MMDS y DTH) en América Latina, superando sistemáticamente los obstáculos de la industria mediante el desarrollo de recursos definitivos que serán utilizados para medir la presencia y la efectividad de la publicidad; creando las plataformas de comunicaciones que aboguen por una distribución equitativa de la inversión publicitaria. Anexo N 2 Qué es IBOPE? IBOPE (Instituto Brasileiro de Opinião Pública e Estatística) es una multinacional brasileña de capital privado y la más grande empresa de investigación de mercados en Latinoamérica. Hace 69 años, ofrece informaciones y estudios de medios, opinión pública, intención de voto, consumo, marca, comportamiento y mercado. Es la única empresa latinoamericana que aparece en el ranking de EE.UU. de las 25 principales organizaciones mundiales de investigación (Honomichl Top 25 Global Research Organizations) y es la cuarta empresa brasileña con mayor presencia internacional, según el ranking de las Transnacionales Brasileñas de la Fundação Dom Cabral, la quinta mejor escuela de negocios del mundo, de acuerdo con Financial Times. El Grupo IBOPE está compuesto por cuatro grandes empresas: IBOPE Media, IBOPE Inteligência, IBOPE Educação e IBOPE Ambiental, además de algunas asociaciones estratégicas. IBOPE Media es el responsable por la investigación de medios, inversión en publicidad y hábitos de consumo en 14 países de Latinoamérica. Qué es Time IBOPE? Time IBOPE es la empresa encargada de la medición de ratings en Chile, que lleva más de 21 años midiendo la audiencia de televisión en el mercado chileno. Entre sus socios cuenta con dos empresas muy destacadas, IBOPE Brasil y el Grupo Time. Time IBOPE juega un papel muy importante en la industria de la televisión y de la publicidad en Chile, ya que las métricas publicadas por Time IBOPE son el referente por excelencia que utilizan los anunciantes para distribuir la inversión en publicidad, y por las agencias de medios para realizar el proceso mismo de planificación. En Chile, según cifras ACHAP 2012, la inversión de televisión es de aproximadamente $685 millones de dólares. De ahí la importancia para la industria que
20 dichas métricas sean construidas a partir de un proceso objetivo y transparente, y que claramente tenga una representatividad en todos los niveles que sea necesario. Time IBOPE, al igual que otros servicios de medición de televisión en otros mercados, realiza anualmente un Establishment Survey (ES). En Chile, este estudio se realiza en base a 38 comunas del país, considerando una base en encuestas de 4.400 hogares. En términos generales, la realización anual de este estudio permite evaluar las tendencias clave del consumo de televisión en el mercado. Estas tendencias sirven de base para hacer los ajustes necesarios a la muestra con la finalidad de que se actualice con base en los hábitos y características más recientes de los hogares chilenos. Anexo N 3 Qué es la Muestra de IBOPE? Time IBOPE realiza anualmente un Establishment Survey (ES) en 32 comunas del Gran Santiago, más las comunas de Antofagasta, Valparaíso, Viña del Mar, Concepción, Talcahuano y Temuco, considerando una base en encuestas de 4.400 hogares, y que tiene por objetivos: La construcción de los universos del estudio de audiencias. Proporcionar una base de datos de los hogares que se integrarán a la muestra panel y operativa del estudio de audiencias. Clasificar a la población en grupos socioeconómicos a partir de una metodología propia de Time IBOPE. El ES busca proveer información para actualizar las variables del balance muestral, grupos socioeconómico, situación laboral de la dueña de casa y posesión de sistema de televisión paga en el hogar. Además de actualizar variables de tenencia de bienes, servicios y otras que posibilitarán conocer la estructura poblacional y su distribución en los grupos socioeconómicos. Lo cual permite finalmente la conformación del universo sobre el cual se va a determinar la muestra para medir las audiencias de TV. Dicha muestra está compuesta por 600 hogares, que se obtienen del universo de hogares del ES, a través de un proceso aleatorio bi-etápico. Este proceso busca que el error de los datos no descanse totalmente en el tamaño de la muestra, llegando así a un valor de un 4% en hogares y de un 2% al trabajar sobre individuos correspondientes a la población total, valores que están dentro de los parámetros aceptados internacionalmente en estudios de esta índole. A pesar de tener una buena representatividad, es necesario tener en cuenta que los valores de error están asociados a los grupos base de análisis, vale decir, al total de Hogares ABCD e Individuos de 4 años y más ABCD, y estos valores se modifican de forma creciente al trabajar grupos objetivos más específicos. Anexo N 4 Qué es el Rating? 7 La cifra de rating representa el porcentaje de hogares o individuos (en el caso de rating 7. Definición utilizada por Time IBOPE