Depuis plus de 50 ans, Nielsen fournit aux entreprises du monde entier des informations essentielles sur le comportement des consommateurs - et nos panels rendent cela possible.

Un panel est un groupe de personnes que nous avons choisi pour représenter un groupe plus large de personnes. Comme il n'est pas possible d'inclure tous les habitants d'une zone géographique spécifique, comme un pays ou une ville, nous utilisons un échantillonnage et des statistiques sophistiqués pour nous assurer que l'échantillon que nous utilisons est représentatif de l'ensemble de la population. Comment procédons-nous ? Les spécialistes des données de Nielsen créent des groupes plus petits qui imitent les caractéristiques démographiques et le comportement des populations générales plus importantes. De cette façon, nous pouvons comprendre avec précision le comportement d'une population plus large sans avoir à entrer en contact avec chaque personne de ce groupe.

Comment utilise-t-on les données de panel ?

Nous utilisons les données de panel pour comprendre le comportement des consommateurs. Que ce soit pour savoir quelles émissions les consommateurs regardent à la télévision ou combien de temps ils passent à écouter la radio, les données du panel Nielsen fournissent une image précise de la façon dont les consommateurs s'engagent dans les médias. Par exemple, l'industrie des médias considère le panel Nielsen TV aux États-Unis comme l'étalon-or pour savoir qui regarde quoi. En fait, nos données sont les informations que l'industrie de la télévision utilise pour acheter et vendre de la publicité.

Qu'est-ce que la représentation ?

Il est impossible de discuter avec chaque personne de son comportement. C'est là que la science des données entre en jeu.

Pour commencer, nous utilisons de grands ensembles de données statistiquement fiables pour un marché ou une zone spécifique. Par exemple, pensez aux données du recensement américain, aux statistiques démographiques de l'ONU pour Melbourne, ou aux totaux de population publiés par le gouvernement pour les différentes banlieues de Shanghai. À partir de là, nous utilisons un échantillonnage aléatoire basé sur les probabilités pour identifier des populations plus petites du total. Une fois que nous disposons d'un ensemble de données plus petit, nous utilisons des statistiques et d'autres techniques scientifiques pour nous assurer que les caractéristiques de l'échantillon reflètent fidèlement celles de la population plus large.

Notre capacité à fournir une mesure précise et représentative du comportement de consommation des médias ne peut être égalée par les grands ensembles de données, les enquêtes téléphoniques ou les données recueillies par les appareils numériques (c'est-à-dire les décodeurs câble et satellite).

Science des données et big data

Peu de gens diraient qu'il vaut mieux avoir moins de données que d'en avoir plus. Mais toutes les données ne sont pas égales. Chaque heure, chacun d'entre nous enrichit son empreinte numérique, qui peut aider les entreprises à créer du contenu, des publicités et des expériences correspondant à vos intérêts. Mais ces empreintes ne sont pas complètes. Pensez au moment où vous changez de chaîne lorsque vous regardez la télévision. Le boîtier décodeur ou le fournisseur de contenu connaît le changement de chaîne et l'adresse de la maison où se trouve le téléviseur, mais il ne sait pas qui, dans la maison, a changé de chaîne.

C'est là que Nielsen entre en jeu, notamment pour la mesure numérique. Par exemple, un fournisseur d'accès à Internet sait si une publicité en ligne a été cliquée, mais il ne sait pas qui l'a fait. Mais avec les données de vérité des panels Nielsen comme base, nous pouvons utiliser des techniques statistiques sophistiquées pour obtenir une représentation précise du comportement d'une population plus large.