
大数据潮流下如何做好电影IP
在小豆包创业沙龙活动现场,ABD爱梦娱乐CEO雷鸣,分享了如何利用大数据,做好一部电影IP,雷鸣谈到《捉妖记》,《煎饼侠》以及《大圣归来》三部影片给人们最大的感触还是蹭蹭上涨的票房。
雷鸣,6年电影经历,4年互联网经历,公司以互联网大数据的思维方式,规范电影制作的工业化流程,以国内电影产业链升级为目标,一半互联网,一半电影。
今年7月份的中国电影,是一个疯狂增长的票房,而对于整个电影工业来讲,票房始终是不可逾越的最终数据结果。很多时候,我们以为票房预测带有偶然性因素,明星因素,或者导演因素,但是真正如同这三部爆炸性的电影IP,是可以从大数据角度考虑的,那么如何利用大数据,做好一部电影IP。
在中国,雷鸣认为大IP改编成电影在两到三年内是说不通的,比如大家熟悉的《三体》从召开发布会到电影杀青,不到一年时间。
众所周知,科幻电影是非常耗时间的,《捉妖记》从最开始的demo版本,一直到上映是五年时间,其中几分钟的demo已经做了两年时间,胡巴的形象就整整修了一年。
一定要有这样严谨的态度,投放到市场上才能得到大家的喜欢。
无论是《钢铁侠》,还是《捉妖记》,它们所有的电影制作流程,和我们在国内所学到得是不一样的。中戏和北电都是基于一种创作者中心的方式,导演自己选剧本,选演员,调教演员,每一个细节都要自己亲自参与,但好莱坞制作电影有自己的工业化流程,每一个工序流程中的每一个人都是一个专家。
还是用《捉妖记》举例,它是严格按照工业流程做出来的电影,有大量对观众以及事情本身的调查研究。
影响一部电影成功的因素,有2/3在电影开拍之前就已经决定了,当一个故事的题材和故事主线确定之后,有多少观众想看,就已经基本上确定了。根据互联网数据和下游数据,判断不同类型片,受众的喜好程度,比如汤唯主演的《命中注定》上映前,雷鸣说这部电影票房无法破亿,难道女神汤唯不值一个亿吗?当然不是,观众本身就不喜欢这个类型的电影,也不会去做推荐。
美国六大电影公司本身就是半个数据公司,他们投资的电影都是一亿美元起的,准备时间非常长,开发过程也非常保守,需要对观众进行调研,观众是怎么样想的,根据观众喜好进行修改,所有的IP开发都是需要数据的,因此电影成功最关键的因素,三分之二是由前期开发决定的。
电影票房的体量是由目标观众的观影意愿和上映后的观众口碑决定的。不同题材里面,票仓深度存在一定差异,中国现在国产喜剧的票仓深度在15亿左右,不是说你拍个喜剧就有15亿票房,而是这15亿在这,你有本事拍一部很棒的喜剧,你来拿这个票房。
电影上映前,观众还不知道影片是个什么样子,宣发能够用自己的方式,影响到对这个题材感兴趣的人群。上映之后,因为互联网时代传播太快,口碑是第一时间拿到的东西,好不好,大家心里有了概念,口碑才是转化为票房的重要因素。
一部电影看完了,有人沉默了,也就那样;有人觉得不错啊,没事去看看;有人说太好看了,你一定要去看;还有的会说这个电影太烂了,千万别去看。
这些口碑的描述很快就能体现在票房曲线上,包括《捉妖记》,《煎饼侠》以及《大圣归来》,高口碑之下,票房不断延续,形成长尾票房。
所以最终还是电影的质量,观众想不想看,决定了最终的电影票房。
一部电影在拍摄前,自身的题材和故事就决定了有少观众想看,拍摄前后需要严格按照电影的工业流程推进,最终决定票房的,还是电影的内容,观众的口碑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29