"Netflix & Chiffres" a 3 ans !

La newsletter fête ses 3 ans aujourd’hui et il y a quelques semaines, je vous ai demandé si un petit tour du propriétaire de mon tableur Excel vous intéresserait. Les réponses étant très majoritairement positives (au niveau d’une dictature même), j’ai donc essayé d’expliquer comment j’arrive à me dépatouiller de tous les chiffres de streaming partagés par Netflix, Nielsen, Luminate, SambaTV etc. Mon but principal est simple : entrer les chiffres partagés et avoir automatiquement plusieurs points de comparaison, pouvoir filtrer et trouver en quelques clics des comparaisons qui seront les plus parlantes possibles et qui me feront gagner du temps lors de l’écriture de chaque numéro.

Aperçu général

Commençons par le commencement, à savoir un aperçu général de la page “Films”. J’ai aussi une page “Séries” sur le même fonctionnement et une page “Séries hebdomadaires” avec un fonctionnement un peu différent mais que je ne montrerai pas ici.

Bref, j’ai mis des couleurs partout pour m’y retrouver, rouge pour les chiffres Netflix, bleu pour les chiffres Nielsen, jaune pour les chiffres SambaTV, vert pour les chiffres Luminate, puis violet pour les chiffres Plum Research mais ils ne publient plus rien.

Si je déroule les colonnes, voilà ce que j’ai. Pour chaque colonne, je mettrai un emoji ✍️ si j’entre moi-même un chiffre ou 🤖 si c’est une colonne automatisée par une formule :

• A : Service ✍️. J’ai une lettre ou plus par service, avec un code couleur automatique. S’il n’y a pas de lettres, c’est que c’est sur Netflix mais que c’est un programme tiers.

• B : Titre du film ✍️. En couleur, ce sont les suites mais ce n’est pas automatique et certains passent entre les mailles du filet.

• C : Nationalité ✍️.

• D : Zone géographique ✍️ (UCAN/EUR/LATAM/APAC/MO)

• E : Colonne vide ✍️ pour m’aider à faire des tris plus spécifiques.

• F : Catégorie de films ✍️. D : Documentaire / F : Film live / A : Film animé.

• G : Genre de films ✍️. Je les trie par genre mais aussi selon d’autres catégories, comme MCU, DC, LIC (pour licences) etc.

• H : Box-office US ✍️. Cela me sert quand je fais mes recaps de fin d’année et cela me permet de trier les films de ciné des films originaux. Je ne le mets que pour les films qui sortent en première fenêtre par contre.

• I : Jour de sortie 🤖. 1 = Lundi, 2 = Mardi etc. Peut-être la colonne la plus importante tant le jour de sortie d’un programme peut changer pas mal de choses selon la méthodologie employée.

• J : Mois de sortie 🤖. 1 = Janvier, 2 = Février etc. J’ai ajouté cette colonne il y a peu, notamment pour trier plus facilement les sorties par mois.

• K : Date de sortie ✍️. Si elle est en rose, c’est qu’elle est plus récente que 91 jours avant la date d’aujourd’hui. Cela me permet de voir les titres ne pouvant plus entrer dans le Top 10 all time de Netflix. En général, je ne mets pas de date de sortie pour les programmes tiers, parce que celles-ci peuvent dépendre du territoire de sortie.

• L : Suivi automatisé du nombre de semaines de présence dans le Top 10 Netflix 🤖.

• M : Suivi automatisé du nombre de chiffres d’audience en EVCs dont je dispose sur les 181 premiers jours de sortie sur Netflix 🤖. Cela reprend les chiffres du Top 10 qui s’additionnent, mes estimations à 14 et 28 jours mais aussi, ceux des Engagement Reports quand c’est possible.

• N : Suivi automatisé du nombre de semaines de présence dans le Top 10 Nielsen 🤖.

• O : Suivi automatisé du nombre de chiffres SambaTV disponibles 🤖.

• P : Suivi automatisé du nombre de semaines de présence dans le Top 10 Luminate 🤖.

• Q : Colonne qui me permet de suivre les films qui sont actuellement dans le Top 10 Netflix ✍ (EC: En cours), Nielsen, Luminate etc.

Chiffres Netflix

Dans la partie Netflix, mes premières colonnes sont un résumé des chiffres importants.

• R : Total des heures vues dans le Top 10 🤖.

• S : Total des 4 premières semaines dans le Top 10 🤖.

• T : Heures vues estimées sur les 28 premiers jours ✍.

• U : Heures vues estimées ou réelles sur les 91 premiers jours ✍.

• V : Nombre d’EVCs estimés ou réels sur les 14 premiers jours ✍. En me basant sur les données dont on dispose, j’estime des chiffres à 14 jours. Comme le disait le showrunner de The Crown, quand il a dû retracer la vie de la reine Elizabeth II, il avait des myriades de points ou d’évènements connus de sa vie et il faisait de son mieux pour tracer une ligne entre eux de la façon la plus cohérente possible. C’est ce que je fais pour déterminer un chiffre à 14 jours. Si j’ai un chiffre de visionnages à 11 jours et un chiffre à 18 jours, je peux estimer sans trop me tromper un chiffre à 14 jours. Si la ligne s’arrête à 11 jours, je me base sur des comparaisons précédentes pour estimer, avec moins de précision, un chiffre à 14 jours. Dans ce cas, le fond de la cellule est rouge.

• W : Nombre d’EVCs estimés ou réels sur les 28 premiers jours 🤖.

• X : Nombre d’EVCs estimés ou réels sur les 91 premiers jours 🤖.

• Y : Total d’EVCs pendant les semaines de présence dans le Top 10 🤖.

• Z : Multiplicateur d’EVCs entre les premiers jours de sortie et le 14ème jour 🤖. Cela permet de voir des films qui ont cartonné plus que d’habitude ou d’anticiper les évolutions d’autres films sur la durée, en se basant sur les films précédents.

• AA : Multiplicateur d’EVCs entre les premiers jours de sortie et le 28ème jour 🤖.

• AB : Multiplicateur d’EVCs entre les premiers jours de sortie et le 91ème jour 🤖.

• AC : Multiplicateur d’EVCs entre le 14ème jour de sortie et le 28ème jour 🤖.

• AD : Multiplicateur d’EVCs entre le 14ème jour de sortie et le 91ème jour 🤖.

• AE : Multiplicateur d’EVCs entre le 28ème jour de sortie et le 91ème jour 🤖.

• AF : Durée des programmes ✍.

Ensuite, il y a l’une des parties les plus importantes, celle qui me permet de voir l’évolution des visionnages des titres sur 13 semaines.

• AG - AS : Nombre d’EVCs par semaine sur les 13 premières semaines. 🤖

• AT - HT : Nombre d’EVCs par jour sur les 181 premiers jours 🤖 et ✍. Cela est rendu possible par les chiffres du Top 10, ceux donnés par Netflix dans ses rapports financiers et enfin ceux des Engagement Reports qui montrent la performance d’un titre sur ses 6 premiers mois. Je pourrais faire sur une année complète mais c’est trop de travail et pas fondamentalement important donc non. Si un jour j’en ai besoin, j’ajouterai ces colonnes. Certains analystes ne prennent pas vraiment en compte le jour de la sortie sur une semaine mais comparer un film sorti un vendredi à un film sorti un mercredi, c’est pas tout à fait pareil. D’où l’importance d’avoir des points de comparaisons fixes pour tous (14, 28 et 91 jours pour moi).

Ce n’est pas terminé pour les chiffres Netflix puisqu’il reste encore de nombreuses colonnes.

• HU - IE : Evolution d’une semaine à l’autre sur les 12 premières semaines 🤖. Pratique pour voir si des films se cassent la figure ou au contraire évoluent très bien.

• IF - JE : Les chiffres du Top 10 hebdomadaire ✍. C’est là que je rentre tous les chiffres des Tops hebdos et c’est donc ce qui alimente toutes les colonnes d’avant. Quand un film revient dans le Top 10 plusieurs mois après sa sortie, j’entre les chiffres au-delà de la 13ème semaine pour ne pas contaminer les colonnes précédentes. Et au-delà de 26 semaines, je ne les entre plus, cela ne sert plus à rien.

Il me reste deux colonnes dans les chiffres Netflix.

• JF : Le nombre de comptes ayant commencé un programme ✍. C’était la méthode utilisée par Netflix avant les heures vues et les “views” et j’ai gardé tous les chiffres qu’ils ont partagé. Mais cela ne concerne que des “vieux” programmes.

• JG : Le nombre de comptes ayant regardé au moins 70% d’un programme ✍. Idem, Netflix communiquait sur ces chiffres il y a quelques années.

Chiffres Nielsen

Après Netflix, vient Nielsen et on retrouve peu ou prou les mêmes colonnes.

• JH : Moyenne de la répartition Monde/US entre les chiffres Nielsen et les chiffres Netflix. S’ils ont des méthodologies différentes, on peut comparer les chiffres de Nielsen et Netflix et c’est ce que je fais ici, pour voir notamment les différences. Un film peut faire 20M d’EVCs dans le monde mais selon les cas, 15% auront eu lieu aux US et dans un autre cas, ce sera plus 50%. Sur l’exemple, on voit que les chiffres Nielsen et Netflix sur Despicable Me 4, sorti que sur Netflix US, sont quasiment identiques.

• JI : Nombre d’EVCs estimés ou réels sur les 14 premiers jours ✍.

• JJ : Nombre d’EVCs estimés ou réels sur les 28 premiers jours ✍.

• JK : Total d’EVCs pendant les semaines de présence dans le Top 10 🤖.

• JL - JN : Multiplicateurs d’EVCs entre les premiers jours de sortie et le 14ème jour, le jour de sortie et le 28ème jour et entre le 14ème jour de sortie et le 28ème jour 🤖.

• JO - JX : Nombre d’EVCs par semaine sur les 13 premières semaines. 🤖

• JY - NL : Nombre d’EVCs par jour sur les 91 premiers jours 🤖 et ✍.

• NM - OV : Les chiffres du Top 10 hebdomadaire Nielsen ✍.

• OW - PE : Evolution d’une semaine à l’autre sur les 10 premières semaines 🤖.

• PF - PO : Evolution de la part Monde/US entre les données Netflix et Nielsen 🤖.

Chiffres SambaTV

Chez SambaTV, c’est beaucoup plus simple.

• PP - QB : Nombre de foyers US devant le programme le jour de la sortie, au 2ème jour, jusqu’au 90ème jour ✍. SambaTV partage des chiffres sur plein de périodes différentes.

Chiffres Luminate

On prend les mêmes colonnes et on recommence pour Luminate, avec un peu moins de granularité cependant.

• QC : Nombre d’EVCs estimés ou réels sur les 14 premiers jours ✍.

• QD : Nombre d’EVCs estimés ou réels sur les 28 premiers jours ✍.

• QE : Total d’EVCs pendant les semaines de présence dans le Top 10 🤖.

• QF - QU : Les chiffres du Top 10 hebdomadaire Luminate ✍.

• QV - RE : Nombre d’EVCs par semaine sur les 10 premières semaines. 🤖

• RF - SW : Nombre d’EVCs par jour sur les 42 premiers jours 🤖.

Divers

J’ai deux autres types de données dans ce tableur.

• SX - TD : Ancienne mesure de Nielsen sur les 6 premiers jours de disponibilité ✍. Avant l’élaboration de son Top 10 en minutes vues, Nielsen communiquait (rarement) en nombre de téléspectateurs sur quelques séries et films de streaming. J’ai gardé ces chiffres même si les comparaisons sont impossibles actuellement (sauf à considérer que les “views” équivalent aux téléspectateurs ce qui serait tout à fait possible vue la méthodologie de Nielsen).

• TE - TP : Téléspectateurs uniques selon Plum Research ✍. Pendant quelques semaines, Plum Research a communiqué sur des Tops 10 en téléspectateurs uniques aux US. J’avais commencé à entrer ces chiffres mais ils ont arrêté et cela ne me sert donc plus à rien.

Engagement Reports

Enfin, terminons avec les toutes dernières colonnes qui couvrent les Engagement Reports de Netflix. Tous les 6 mois, je remets tout à jour à la main et ça prend du temps de trier les 19000 données partagées par Netflix. Voilà à quoi ça ressemble chez moi.

• TQ : Nombre total d’EVCs dans les Engagement Reports 🤖.

• TR : Nombre d’EVCs sur l’année 2023 🤖.

• TS : Nombre de jours pendant lesquels le programme a été dispo sur Netflix 🤖.

• TT : Nombre moyen d’EVCs par jour de disponibilité en 2023 🤖.

• TU - TW : Pareil qu’avant mais pour 2024 🤖.

• TX : Nombre d’EVCs sur le premier semestre 2023 🤖.

• TY : Nombre d’heures vues sur le premier semestre 2023 ✍.

• TZ : Nombre de jours pendant lesquels le programme a été dispo sur Netflix au 1er semestre 2023 🤖.

• UA : nombre moyen d’EVCs par jour de disponibilité au premier semestre 2023 🤖.

• UB - UE : Pareil mais pour le second semestre 2023 🤖 ✍.

• UF : Evolution entre ce semestre et le semestre précédent 🤖.

• UG - UK : Pareil mais pour le 1er semestre 2024 🤖 ✍.

• UL - UP : Pareil mais pour le 2nd semestre 2024 🤖 ✍.

Voilà, vous savez tout de la manière dont je procède pour mes analyses des chiffres du streaming. J’ai pour l’instant 2930 entrées côté films et 3800 côté séries donc autant dire qu’Excel mouline comme il faut pour brasser tous ces chiffres.

Si vous avez des suggestions ou des conseils, n’hésitez pas ! Et merci de votre fidélité pendant ces trois ans d’existence. Nous approchons de la barre des 2000 abonnés donc n’hésitez pas à recommander la newsletter à des proches ou collègues que cela pourrait intéresser.