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[独家]“票房预测系统”频频失算 社交网络催生变革


来源:凤凰网娱乐

凤凰网娱乐讯 美国著名票房网站box office mojo曾预测,《海扁王2》上映首周末票房在七百万到一千两百万美金之间。在上映前,试映的结果显示观众对这部超级英雄的动作喜剧片反馈良好,根据调查问卷

美国著名票房网站box office mojo

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凤凰网娱乐讯美国著名票房网站box office mojo曾预测,《海扁王2》上映首周末票房在七百万到一千两百万美金之间。在上映前,试映的结果显示观众对这部超级英雄的动作喜剧片反馈良好,根据调查问卷显示上映首周末票房将有可能达到两千五百万美金。然而,电影公司却高兴得太早,最终《海扁王2》的首周末成绩仅有一千三百万美金,远输给了同期的《白宫管家》,被冠上"失败”的头衔。同样的事情也发生在《圣杯神器:骸骨之城》身上,这部曾被预测将在上映周末拿下一千八百万美金的电影最终却只获得一千四百万美金的票房。 

 

难道电影公司多年以来使用的"票房预测系统”不再有效了么? 

什么是“票房预测系统”? 

 

过去几十年以来,电影公司都在新电影上映前使用“票房预测系统”来预测观影群众对于该电影的感兴趣程度。此举不仅可以预测票房,还可以提前为市场部提供有利的营销信息。“追踪”的结果,也用来判断明星受欢迎的程度。通常在“追踪”阶段胜出的影片都将在它上映周末的影片大战中取胜。 

 

“票房预测系统”创立于二十世纪七十年代,主要原理是在电影上映前举行试映,并且根据观后的问卷调查和讨论组来判断观众对这部电影的喜爱程度以及目标群体的特征。 

 

然而,今时今日这种以往较为准确的“票房预测系统”却不再准确了。 过去的这个夏天里,好几部电影都受不准确的“预测”的影响,包括商业大片如《独行侠》,《金刚狼2》和《宿醉3》。年底越来越近,拥有获奥斯卡大奖潜力的大片纷沓而来,更是给电影试映的问卷调查以及“票房预测系统”带来了压力。 

社交网络带来的变革 

 

“票房预测系统已经没用了。这是毋庸置疑的。从1980年开始问卷上的问题就是一样的,你觉得它还能预测出什么呢?更别说目前观众有了那么多表达观点的方法。” 国际市场研究集团益普索下属电影集团总裁文森特-布鲁兹说道。的确,票房预测系统对于电影的市场营销来说是有效的,但是由于目前社交网络空前发达,票房预测系统的传统方法已经无法进一步了解观众的喜好。布鲁兹接着举了个例子:“现在人们是否愿意向朋友推荐一部电影并不是重点,最关键的是知道人们如何向他们的朋友推荐这部电影。”一个人看完电影后马上发短信告诉他朋友这部电影很好看,和别人问起他这部电影怎么样他说还可以的传达的信息是完全不一样的。“在问卷上,人们都选择‘强烈推荐’,但是他们对于‘强烈推荐’的定义往往非常不同。 

 

更重要的是,随着更多电影的发行平台的涌现,例如视频点播和网络电视,市场营销者必须同时考虑到除了影院票房之外的其他获得收入的渠道,以观全局。目前美国使用的票房预测系统只能够预测大规模上映的电影的情况,因此不具有代表性。行内专家指出,社交网络目前正逐渐成为预测电影成绩最直接明了的方法——通过记录在网络平台上有关某片的话题出现次数以及被谈论的内容来判断大众对于该片的期待程度。但是,社交网络即使作为新兴的营销手段,也已经经历过好几次改革。研究社交网络的公司Fizziology总裁本-卡尔森表示,“最近我们见证的最大一个改变就是从文字到图片。”他指的是以图片为主题的应用程序在网上及智能手机平台上的流行,如Instagram和Tumblr。“调查研究并不是纯分析性的了,现在技巧在于如何通过图片讲故事。 

 

考虑到社交网络的改革和仅去年一年就有660部电影上映的事实,预测电影票房的公司总裁认为试映已经不足以预测公众对影片的认知程度或票房成绩了,特别是对于不是系列电影的影片,还有小众的影片来说。原因是它们的观影群相对来说规模较小,并且参加试映的人不具有代表性。 

 

行业内第一个研究电影市场营销的公司的创始人凯瑟琳-宝拉承认,“票房预测系统设立最初的意图只是为设计广告收集有用的信息,让电影更有竞争力,而不是用来预测票房的。”宝拉表示,如果要更好地预测票房成绩,业内的分析人士必须要着重于观影群众的人口特征以及他们的消费习惯。打比方说去年美国的出生率创下新低,其中西班牙裔,作为美国最常去影院的观众群,他们的出生率大幅度下降。 

 

尽管大家都知道“追踪法”对于电影的预测已经不再如以前一般准确了,但长期以来好莱坞对其的依赖让电影公司的总裁们不敢摒弃这个步骤。未来具体电影预测的走向会如何尚没有人敢确凿地作定论,但是可以肯定的是“追踪法”将很快被改革,社交网络将会成为新预测方法中最重要的一部分。 

(编译自《卫报》,《综艺》,《洛杉矶时报》)

[责任编辑:田野]

标签:好莱坞 大片票房 好莱坞电影票房 电影产业

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