티비몬을 활용한 시청률 상승 사례

사례: 지역 방송사의 시청률 향상 프로젝트

배경

한 지역 방송사는 기존의 시청률이 꾸준히 감소하는 문제를 겪고 있었습니다. 시청자 행동에 대한 명확한 데이터를 확보하지 못해 어떤 콘텐츠가 인기가 있는지, 어떤 시간대에 가장 많은 시청자가 유입되는지 파악하기 어려운 상황이었습니다. 광고 수익 역시 시청률 하락과 함께 줄어들며, 경영적인 압박이 심화되었습니다.

티비몬 도입

이 방송사는 티비몬의 실시간 시청 데이터 분석 및 광고 성과 추적 기능을 도입하여, 다음과 같은 전략을 실행했습니다.

1. 실시간 시청률 분석으로 편성 전략 개선

활용 기능: 티비몬의 실시간 시청률 데이터와 채널 전환 패턴 분석
실행:
- 시간대별로 가장 높은 시청률을 기록한 프로그램을 파악하여 해당 시간대에 유사한 콘텐츠를 편성.
- 특정 시간대에 시청률이 급격히 떨어지는 원인을 분석해, 해당 시간대에 더 매력적인 프로그램(예: 뉴스, 지역 특집 프로그램)을 배치.
결과:
- 전략 도입 후 6개월 내 주요 시간대 시청률이 평균 15% 상승.

2. 광고 캠페인 최적화

활용 기능: 티비몬의 광고 노출 시간 검증 및 ROI(투자 대비 수익) 분석
실행:
- 광고주에게 광고 송출이 정확히 이루어졌음을 증명하는 데이터를 제공.
- 광고 효과가 높은 프로그램 시간대와 연령대별 타겟 광고 데이터를 분석하여 새로운 광고주 유치.
결과:
- 광고주 만족도가 상승하며, 광고 판매 수익이 전년 대비 20% 증가.

3. AI 기반 콘텐츠 추천으로 시청자 유지율 향상

활용 기능: 티비몬의 AI 기반 시청자 행동 패턴 분석
실행:
- 인기 프로그램 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 제작.
- VOD 시청 데이터를 분석해 가장 많이 소비되는 콘텐츠를 실시간 방송 편성에 반영.
결과:
- 시청 지속 시간이 평균 25% 증가, 채널 전환율 감소.

4. 정기적인 리포트로 의사결정 지원

활용 기능: 맞춤형 리포트 제공
실행:
- 매주 시청률 트렌드와 광고 성과 리포트를 생성해 편성 및 마케팅 팀에 배포.
- 정량적 데이터를 활용하여 콘텐츠 기획 및 광고 판매 전략을 구체화.
결과:
- 데이터 기반 의사결정을 통해 시청자 타겟팅 성공률이 상승하고, 프로그램의 콘텐츠 완성도가 개선됨.

결과 요약

시청률 증가: 주요 시간대의 평균 시청률이 15% 상승.
광고 수익 상승: 새로운 광고주 유치와 ROI 개선으로 수익 20% 증가.
시청자 만족도 상승: 시청 지속 시간 25% 증가와 채널 전환율 감소.

결론

티비몬의 실시간 분석과 맞춤형 데이터 활용은 방송사가 시청자 트렌드를 이해하고, 빠르게 대응할 수 있도록 돕습니다. 이 사례는 데이터를 기반으로 한 편성 전략과 광고 캠페인 최적화가 방송사 경쟁력을 높이는 데 얼마나 중요한지 보여줍니다. 티비몬은 방송사의 시청률 회복과 수익 증대를 위한 필수 도구로 자리 잡고 있습니다.