Vorlesung 2- Management von Filmen Flashcards
Wertschöpfung bei Filmen- was determiniert das?
Geld wird hauptsächlich in den nachgelagerten Stufen verdient- aber der Kinoerfolg determiniert den Erfolg der nachgelagerten Stufen wie z.B Blurays,DVD etc.
zeitlicher Verlauf der Verwertung von Spielfilmen
Channel mit höchster Profitabilität wird traditionellerweise zuerst ausgeschöpft;
Kino
Verleih und Verkauf DVD/Bluray
Video on Demand entgeltlich
Pay TV
Video on Demand untentgeltlich & Free TV
Timingentscheidungen
- Klassiche Windowing Strategie gerät zunehmend unter Druck
- unterschiedliche Ergebnisse bei Studien
Ziel, Problemstellung, Voraussetzung, Grundidee der Choice Based Conjoint Analyse
Ziel: Präferenzmessung bei Probanden bezüglich der Eigenschaften von Objekten und ihren Ausprägungen
Problemstellung: Bei Neuproduktgestalt ist der Beitrag verschiedener Komponenten zum Gesamtnutzen wichtig
Voraussetzung: Additives Nutzenmodell (Gesamtnutze = Summe der Teilnutzen für einzelne Eigenschaften
Begrenzte Anzahl an Objekteigenschaften und hinreichend große Stichprobe
Begrenzte Anzahl an Objekteigenschaften und hinreichend große Stichprobe
Grundidee: Generierung einer Auswahlentscheidung zwischen Objekten und Erzwingen von Trade-Offs
Ganzheitliche Nutzenmessung und Dekomposition in Teilnutzen
Vorgehen Conjoint Analyse
Erhebungsdesign-> Bewertung Stimutil-> Schätzung Nutzenwerte -> Beurteilung der Güte-> Marktanteilssimulation
Vorgehen bei Segmentierung von Filmen nach Verläufen
1) Sequenzielles Vorgehen: Schätzen der Modellparameter für jeden einzelnen Film und dann Clusteranalyse mit den beiden Parametern um so Segmente zu identifizieren
Simultanes Vorgehen: Latent Class Analysis
Ziele einer Prognose eines Filmabsatzes
Diffusionsverlauf: Analyse der Absatzzahlen von Medienprodukten über die Zeit
Diffusionstreiber: Ermittlung der Treiber der Absatzzahlen
Diffusionsprognose: Prognose der Absatzzahlen neuer Medienprodukte vor Release
Prognosebewertung: Erstmals Vergleich mit Management-Planzahlen
Beiträge einer Prognose eines Filmabsatzes
Überprüfung und Modifizierung medienspezifischer Diffusionsmodelle auf ihre Eignung zur Analyse der Diffusion von Spielfilmen, Musik und Büchern
Generalisierung von Diffusionstreibern über drei Medienindustrien
Unterstützung des Managements bei Prognosen
Schritte einer Prognose (Datenbasis vergangener Filme)
Datenbasis vergangener Filme:
1) Diffusionsverlauf anpassen
2) Modellparameter auf die Erfolgsfaktoren regressieren
3) Ergebnis: Ermittelte Regressionskoeffizienten (je Parameter und Erfolgsfaktor)
Schritte einer Prognose (Daten des Prognosefilms)
1) Berechnung der Diffusionsparameter mithilfe der Regressionskoeffizienten (der Erfolgsfaktoren)
2) Errechnete Diffusionsparameter in die Diffusionsformel einsetzen
Diffusion Vorgehensweise
Datenerhebung- und Aufbereitung
Diffusionsschätzung
Regression (Analyse der Diffusion)
Prognose
Faktoren in der Produtpolitik
- Produktionsbudget
- Starpower der Darsteller und des Regisseurs
Faktoren in der Distributionspolitik
Kopieanzahl (zeitliche Differenz, Wettbewerb laufender Filme/Filmalternativen)
Faktoren in der Kommunikationspolitik
Marketing Budget:
Nominierung, Filmpreise, Erfolg in den USA, Cinema Kritik und Tipp
Diffusionsschätzung- wie wird der Datensatz vor der Analyse aufgeteilt
In Estimation und Validation-Sample
Boxmode-Model Anahmen
Zweistufiger Adoptionsprozess:
Time to decide, bspw. beeinflusst durch individuellen Umgang mit Medien und dem WoM Verhalten
und time to act, abhängig von den individuellen Kinobesuch-Gewohnheiten, der Freizeit und der Bereitschaft zu einem Kino zu fahren
(unabhängige, sukzessive Prozesse)
Prognosegüte bei langfristiger Prognosestufe
Prognosen sind relativ schwierig. Liegt vor allem daran, dass wichtige Eifnlussfaktoren wie Kopieanzahl und Marketing Budget noch nicht feststehen
Prognosegüte bei normaler Prognosestufe
deutlich besser als langfristige, jedoch abhängig vom Film
Prognosegüte bei Update Prognose
Durch die Berücksichtigung der Besucheranzahl in der ersten Woche werden die Prognosen deutlich besser. Probleme bei Filmen mit Sleeper-Verlauf
Gamma Modell- Interpretation der Diffusionsparameter
Eta: 1. Woche
ß2: Rückgangsgeschwindigketi
Gamma: Peak Woche
Wie kann man in Excel die tatsächlichen Absatzzahlen mit Hilfe des Modells modellieren? Wie findet man die optimale Funktion (Gamma Modell)
Mit Hilfe von t und den 3 Parametern werden die geschätzten Absätze pro Woche modelliert.
Aus der Differenz zwischen den beobachteten Absätzen und den geschätzten Absätzen kann die Summe der quadrierten Abweichungen berechnet werden. Und daraus wiederum das R^2, d.h. die erklärte Varianz
Mit dem Solver kann entweder die Summe der quadrierten Abweichungen minimiert oder das R^2 maximiert werden.
Variabel sind dabei die 3 Parameter des Modells, die entsprechend angepasst werden
Welches durchschnittliche Gütemaß erwarten sie in etwa für ihre Diffusionsmodellanpassung? Und warum
R^2
bei der Diffusionsanpassung von Kinofilmen erwartet man sehr hohe R^2, z.B im Bereich von 95%, da
mathematische Modell die typischen Diffusionsverlauf sehr gut nach bilden können, die Parameter sehr variabel sind und es insgesamt sehr flexible Modelle gibt
Unterschiede lineare Regression und Diffusionsanspassung
-Modellierung Wochenabsatzdaten bei Diffusionsmodellen zu Modellierung von Einflussfaktoren auf die abhängige Variable bei linearen Regressionsmodellen
-beim linearen Regressions-Modell müssten möglichst alle Einflussfaktoren erhoben werden, es passt sich daher oft nicht so gut an die Daten an
bei Kinofilmen eher multiplakativer Zusammenhang zwischen unabhängigen und abhängiger Variablen
Akteure Filmindustrie
Talent/Expertise (Autoren, Regisseure)
Produzent/Produktionsfirma/Produktonsnetzwerk
Filmverleihunternehmen/Rechtehändler
und Filmverwertende Unternehmen
