票房预测的四大派系，大数据为什么不灵了？

2015-10-19

自从“一起拍电影”做了这么一段时间的票房预测工作，也有一些心得。总结起来，江湖上的电影票房预测共分为四个派系。这四种派系严格来说没有谁高谁低，因为不管黑猫白猫，抓住老鼠就是好猫。

票房预测的四种派系分别是：传统派、数据派、院线派、用户派

1、 传统派。

主要以业内大佬、资深发行、制片人为主。他们主要是凭借自己多年的经验，从电影生产者角度，方法是依据影片类型、卡司、投资、以及行业竞争关系等来进行判断。

2、 数据派。

主要是一些公司互联网以所谓的大数据为主，信奉个人经验不可靠，要用数据来代替人的经验和思考。但目前最不靠谱的的就是这个派系，常常被当做“大数据是大忽悠”的反面教材。

3、 院线派。

主要以院线经理和一些资深发行人员为主，方法是按照影片排片，场次，上座率，平均票价来推测。这个派系的特定是预测几天或一周内的短期票房准确度有效，而长期宏观趋势的判断较弱。

4、 用户派。

以本人为代表，主要研究观众群体分类和类型片票房体量。以宏观和大趋势见长，但短期某一日、某一周精确度较差。

以上四种预测方式其实已经相互融合，也没有哪个人单独靠一种方法而拒绝其他方法。而“一起拍电影”的专家预测团队基本上是融汇了这各家所长，建立了一套自己的方法。目前准确率在全行业来比是全国最高的，基本能达到80%左右，如果是“压大小”的话，可以达到95%。举个例子，我们最早预测《煎饼侠》超10亿，但是最终11.59亿，看似有15%的误差率，但是对于判断这个项目是赚还是赔，要不要投资的问题上，基本是完全正确的。

为什么纯数据派总是算不准？

这四个派系中，尤其是数据派最为激进，也是最不准的。因为都是不懂电影的互联网从业人员或传统数据咨询公司的从业人员在做。其实大数据是对电影行业有很大帮助的，我们的预测也得益于大数据。但是，要看大数据为谁所用？

1、 今天的大数据不是太少了，而是太多了。

尤其是电影行业的数据信息大部分的是干扰你的垃圾信息。举个例子，数据派大多是参考搜索指数，微博指数、用户评分等一些指标。但是中国电影人是一帮极其聪明的人，大家都会“刷数据”，也就是靠作弊的方式把自己影片的一些数据刷的很高。所以这就形成了我们所说的“脏数据“。

像我们这样的老手，一眼就能看出哪部影片是在刷评分，它本来的数据指数应该是多少。之前行业内都参考百度指数，但是现在百度指数尤其刷的厉害，结果基本上大家已经没有人亮这个数据了。

2、数据代替不了人。

电影是一个商品，也是一门艺术，人的因素很大，变量很多，并且有一些感性的东西在里面。而数据派的模型中，人的因素只是其中小部分，大部分无法被量化在数据里面，只有专业的人才能分辨出这些数据模型外的变量。

举个例子，有一些影片虽然各种数据显示很高，明星卡司的市场价值也很大，但是最终并没有卖出多高的票房。数据派模型对此摸不到头脑，实际原因却很简单，这一类题材替代品太多了，并且不是其他电影的替代，而是电视剧的替代。我们都知道民国、战争、抗日题材这些电影之所以低迷，就是因为到处都是免费的此类题材电视剧，而电影又拍不出什么新花样来，所以电影就卖不上价。这是一个经济学原理，只有有经验的人注意观察生活，才能明白这其中比较拐弯的道理。换句话说，大数据是死的，不懂拐弯。

最靠谱的预测方法：人与数据的结合

人脑为什么不需要计算机那么大，或者那么快？人为什么会忘掉一些事？是因为人脑有一套机制，可以把不相干或不重要的事情清理掉。人类总是在信息不充分的情况下学会判断和决策，这样才有效率。

所以，如果纯数据量越大就可以越准确的话，那么百度、QQ、淘宝以及视频网站随便一家都可以预测票房了。但是从电商中，只敢合作大片，或者合作一些明显要亏损的小片来看，是没有把握的。所以要用活数据，数据要为人所用，不能人被数据奴役。票房预测仅凭数据是无法算准的，需要有些经验性和趋势性的融合。

1、题材大于类型，选择大于努力

明星在一部电影里的票房号召力有多高？不仅简单说某个明星片酬1000万，能背1个亿的票房。因为实际情况是明星只有在所在电影题材内才有作用。明星是一条大鱼，这条大鱼能长多大？取决于它所在的池塘。这个池塘就是类型片市场。

如果纯粹大数据跑分，你会发现，《华丽上班族》、《太平轮》这样的明星卡司，怎么算都会在2、3个亿以上。有例如周润发在民国题材《大上海》只能卖到1个多亿，在喜剧赌片的《澳门风云2》中就能卖到近10亿。都说明了这个问题，而这些是纯数据分析不出来的。

2、经验为什么也不可靠？

按照正常情况下，经验派是可靠的。但是之所以电影每年有90%以上的亏损项目，基本上也都是有多年经验的人参与的运作。那么一定是经验出现了问题。

主要是因为，现在处于一个变革的时代，观众在更新换代，主流观众变成了 95后，平均年龄21.4岁。你再用针对60后、70后观众的经验肯定不行了，并且很多老人面对年轻观众也没有敏锐度了。换句话说，我们的经验派们在这个新时代，知识体系过时了。

3、排片计算为什么也不准？

很多人都好奇，全国那么多院线都是如何判断这么多影片的排片率的？

首先全国几大院线总部会有一个排片指导，提前一周左右对要上映的影片会发一个上下浮动的排片区间，各地院线根据本地的实际情况可以微调。还有一些独立的院线可以凭自己感觉任性一把，甚至在某一天对某部影片100%排片。

一般情况下，院线会根据这些影片的前期宣传、看片会，以及明星、阵容的一些判断进行首日排片，然后再之后几天根据上座率即使调整。

以前，很多影片靠明星阵容可以来势汹汹，让首日排片率很高。但是现在移动互联网时代用户口碑传播越来越快，上午上映，下午烂口碑就传遍全国了。

另外，院线经理们大多也从前几年的中年人替换成了85后年轻人，并且也逐渐成熟起来。也明白有一些用户口碑和评分是刷出来的，最终看的还是上座率。观众不买账，排片再高，场次也会空，所以，最终还是依赖用户的口碑。

4、精英在评论，大众在消费

如果监测微博和社交网站的口碑，你会发现有很多影片会被骂死，但仍然出一部卖一部，例如《小时代》，不妨碍它有6亿的票房体量。又例如最近的《九层妖塔》，我有一篇文章是《为什么“九层妖塔”有那么多人吐槽，还能卖到6亿》，就是这个道理：精英在评论，大众在消费。精英因为能占据主流媒体、社交网站和垂直网站，例如豆瓣电影，但是这些人是极少数群体，对电影口碑影响很大，但是对电影票房影响不大。甚至这两个群体是独立平行、互不影响的。

所以，豆瓣和时光网的数据在票房预测中不能采用，反而会被带到沟里去。说的极端一点：精英只评论不买票，而大众没有话语权却在买票支持。

所以，大数据天生存在，但需要懂的人去运用。而预测票房是一个综合体系，需要经验、数据、排片和对用户的综合了解。

改变中国电影行业，先从数据透明化开始！