以《哪吒2》为例探讨文娱行业数据产品开发

闫杰

02-25 14:46

摘要

电影《哪吒2魔童闹海》大火,票房奇迹之外的深意是中国动画工业体系成熟、文化自信觉醒,为中国文化产业的星辰大海写下新注脚。


电影《哪吒2魔童闹海》大火,票房奇迹之外的深意是中国动画工业体系成熟、文化自信觉醒,为中国文化产业的星辰大海写下新注脚。特别是其产业链延伸,实现了从电影到生态的裂变,比如哪吒主题NFT数字藏品上线秒罄,虚拟角色互动游戏《哪吒重生录》首月流水破5亿元,还有赋能实体经济成效显著,义乌周边衍生品订单超200万件,联名潮玩、主题文旅项目带动消费规模超30亿元,无不指向数据产品开发的底层逻辑,都潜藏着数据产品开发的内在价值。

文娱行业天然数据密集,从内容创作、宣发推广到用户运营均可通过数据产品开发实现效率提升与价值创新。典型的应用场景有内容生产与创意优化、精准宣发与营销决策、用户运营与体验提升、IP管理与衍生开发。本文以电影《哪吒2魔童闹海》为例,着重探讨文娱行业数据产品开发。

一、观众行为分析与市场预测数据产品

基于社交媒体评论、票务系统平台评分、实时票房数据、短视频平台互动量等数据,开发观众行为分析与市场预测数据产品。可能的产品形态主要有舆情监测系统、票房预测模型等。

舆情监测系统:实时抓取豆瓣、微博等平台对电影《哪吒2魔童闹海》的评价,通过情感分析模型生成观众情绪热力图,帮助制片方调整宣发策略。

票房预测模型:基于历史票房数据、同期竞争影片及节假日因素,利用机器学习预测票房走势,为影院排片和投资方提供决策支持。

观众行为分析与市场预测数据产品可能的交易场景有:向影院、发行方提供订阅服务;通过文化产权交易所上架标准化API接口。

二、创意生成与内容优化工具数据产品

通过剧本关键词、镜头语言库、如《哪吒1》的叙事结构等成功电影案例库等数据,开发创意生成与内容优化工具数据产品。可能的产品形态主要包括AI剧本助手、镜头效果模拟器等。 

AI剧本助手:基于自然语言处理技术,分析观众偏好生成剧情建议,例如优化“魔童”角色的成长线以增强共鸣。镜头效果模拟器:根据历史数据,预测打斗场景等特定镜头的观众接受度,辅助导演优化拍摄方案。

创意生成与内容优化工具类数据产品可能的交易场景有:作为SaaS工具向影视公司收费;按项目定制化开发。

 三、衍生品开发与IP价值评估系统数据产品

通过电商平台销售数据、粉丝画像、IP授权历史记录等数据来源,开发衍生品开发与IP价值评估系统数据产品。可能的产品形态包括IP热度指数、虚拟角色NFT平台等。IP热度指数:综合社交媒体讨论量、周边商品预售数据等,量化“哪吒”IP的商业价值,指导衍生品开发优先级。虚拟角色NFT平台:将电影角色转化为区块链数字资产,通过二创内容传播量等粉丝互动数据,动态调整NFT权益。

衍生品开发与IP价值评估系统数据产品可能的交易场景有:在文化产权交易所上架NFT数字藏品;向品牌方提供IP授权评估报告。

四、演员与制作团队影响力评估数据产品

包括配音演员,通过演员参演作品票房、社交媒体粉丝增长、媒体报道量等数据来源,开发演员与制作团队影响力评估数据产品。可能的产品形态主要包括演员价值模型、制作团队效能报告等。演员价值模型:计算演员的“票房贡献度”与“口碑风险系数”,为选角提供参考,如分析《哪吒2》配音演员的市场号召力。

制作团队效能报告:对比不同团队在特效、剧本等环节的效率与成本,优化资源配置。

演员与制作团队影响力评估数据产品可能的交易场景有:向影视投资机构提供数据订阅服务;作为招投标参考工具。

通过上述初步分析,我们可以得出这样的观察:开发电影《哪吒2魔童闹海》数据产品,不仅提升内容生产和分发的效率,还能够通过精准的用户洞察和商业化手段实现显著的商业价值,比如,通过交易平台实现数据资产变现。

可以预见,随着人工智能、区块链等技术的进一步发展,特别是数据要素市场化政策的推进,包括电影产业在内,文娱行业正在迎来“数据+创意”双轮驱动的新型商业模式。

延伸阅读:数据产品及数据产品开发

数据产品是围绕数据采集、存储、管理、加工、分析的全生命周期,通过产品化手段解决特定需求、提升效率或创造收益的工具或服务。其核心特征有三,一是数据驱动,以数据为核心原材料,依赖高质量的数据输入与处理;二是目标导向,明确解决降本、增效或变现等商业问题;三是可交易性,具备标准化形态,可在市场流通,例如API接口、分析报告或数据集。

数据产品的价值不仅体现在企业内部降本增效,还能通过市场化交易形成“数据-产品-收益”的闭环,例如演艺数据通过交易所实现场内交易并指导企业舞台作品迭代创排决策。 

数据产品开发是以数据为核心生产要素,通过采集、处理、分析数据,构建标准化工具或服务,以解决特定业务问题、提升效率或创造商业价值的系统性过程。其核心目标是将原始数据转化为可流通、可交易、可复用的数据资产,实现数据价值的最大化。数据产品开发流程一般包括:需求定义与场景挖掘、数据采集与加工、功能设计、技术实现、测试与迭代、商业化与运营。

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