
Nielsen's Panels
အနှစ် 100 နီးပါး၊ Nielsen သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကုမ္ပဏီများအား စားသုံးသူအမူအကျင့်ဆိုင်ရာ သိမြင်နားလည်မှုများအား ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ panel များသည် ၎င်းကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိစေသည်။
အကန့်ဆိုတာဘာလဲ။
အကန့်တစ်ခုသည် ပိုမိုကြီးမားသောစကြာဝဠာကြီးကို ကိုယ်စားပြုရန် ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်ထားသော လူတစ်စုဖြစ်သည်။ သတ်သတ်မှတ်မှတ်ဧရိယာတစ်ခုတွင် လူအားလုံးကို မပါဝင်နိုင်သောကြောင့်၊ ဥပမာ- ဒိန်းမတ်တစ်မြို့လုံး သို့မဟုတ် ဒိန်းမတ်မြို့တစ်မြို့၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် လူဦးရေ၏ပို၍ကြီးမားသောအစိတ်အပိုင်းကိုကိုယ်စားပြုကြောင်းသေချာစေရန်အဆင့်မြင့်နမူနာနှင့်စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများကိုအသုံးပြုပါသည်။ ငါတို့ဘယ်လိုလုပ်မလဲ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒေတာကျွမ်းကျင်သူများသည် ယေဘုယျလူဦးရေနှင့် ဆင်တူသည့် အပြုအမူရှိသည့် အကန့်အတွင်း လူဦးရေအနည်းငယ်ကို ဖန်တီးပါသည်။ ဤနည်းအားဖြင့်၊ သတ်မှတ်ထားသောမြို့ သို့မဟုတ် ဧရိယာရှိ လူတစ်ဦးစီကို အင်တာဗျူးစရာမလိုဘဲ သာမန်လူများ၏ အပြုအမူကို နားလည်ရန် ဖြစ်နိုင်သည်။
အကန့်မှဒေတာကို မည်သို့အသုံးပြုသနည်း။
ကျွန်ုပ်တို့သည် သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူကို နားလည်ရန် ဥပမာအားဖြင့် တီဗီတွင် လူများကြည့်ရှုသည့်အရာ သို့မဟုတ် တစ်နေ့လျှင် ရေဒီယိုကို အချိန်မည်မျှကြာကြာ နားထောင်နေသနည်း၊ ဥပမာအားဖြင့် သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူကို နားလည်ရန် အကန့်မှဒေတာကို အသုံးပြုပါသည်။ Nielsen ၏ panel များသည် တီဗီလုပ်ငန်း၏ အစီအစဉ်ရေးဆွဲခြင်းအပြင် ကြော်ငြာများနှင့် ကြော်ငြာများဝယ်ယူခြင်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိစေသည့် စားသုံးသူများ၏ မီဒီယာအပြုအမူဆိုင်ရာ အသိပညာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

ကိုယ်စားပြုမှုဆိုတာဘာလဲ။
လူတစ်ဦးစီတိုင်းကို ၎င်းတို့၏ အပြုအမူနှင့် ပတ်သက်၍ မေးခွန်းထုတ်ရန် မဖြစ်နိုင်ပါ - ဤနေရာတွင် ဒေတာသိပ္ပံသည် ဆက်စပ်မှုရှိလာသည်။ တိကျသောစျေးကွက်တစ်ခုကို နားလည်ရန် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက် အများအပြားကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုပါသည်။
ထို့နောက် စုစုပေါင်းလူဦးရေအတွက် သေးငယ်သောလူဦးရေကို ခွဲထုတ်ရန် ကျပန်းဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် သေးငယ်သောဒေတာအစုတစ်ခုရှိသောအခါ၊ သေးငယ်သောနမူနာ၏ဝိသေသလက္ခဏာများသည် စုစုပေါင်းလူဦးရေနှင့်ဆင်တူကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းပုံစံ၊ အလေးချိန်နှင့် အလားတူဒေတာသိပ္ပံနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုပါသည်။
ဒေတာသိပ္ပံနည်းမျိုးစုံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ကိုယ်စားပြုနမူနာကို သီးခြားခွဲထုတ်ပြီး စံနမူနာယူခြင်းဖြင့် လူဦးရေ၏ အပြုအမူကို ယေဘုယျအားဖြင့် လူထု၏အပြုအမူကို ထင်ဟပ်စေပါသည်။
သုံးစွဲသူများနှင့် မီဒီယာအပြုအမူများ၏ တိကျမှန်ကန်သော ကိုယ်စားပြုတိုင်းတာမှုများကို ပေးဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသော ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ၊ တယ်လီဖုန်းစစ်တမ်းများ သို့မဟုတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် စုဆောင်းထားသောဒေတာများဖြင့် ယှဉ်တွဲ၍မရနိုင်ပါ။
ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ကြီးမားသောဒေတာ
ဒေတာပမာဏ ကြီးသည်ထက် ဒေတာပမာဏ သေးငယ်ခြင်းသည် ပိုကောင်းသည်ဟု လူအနည်းငယ်က ငြင်းခုံကြသည်။ သို့သော်၊ ဤသည်မှာ ဒေတာများ ပိုမိုအသုံးဝင်သော အသိပညာနှင့် ညီမျှသည်ဟု မဆိုလိုပါ။ အချက်အလက်အားလုံးသည် တူညီသည်မဟုတ်ကြောင်း အလေးထားရန် အရေးကြီးသည်။ လူအများစုသည် တစ်နေ့တာအတွင်း ဒစ်ဂျစ်တယ်ခြေရာများကို ချန်ထားခဲ့ကာ အဆိုပါခြေရာများသည် ကုမ္ပဏီများမှ သင့်စိတ်ဝင်စားမှုများနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော အကြောင်းအရာ၊ ထုတ်ကုန်များနှင့် အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ သို့သော် ဤဒစ်ဂျစ်တယ်ခြေရာများသည် တစ်ယောက်တည်း မရပ်တည်နိုင်ပါ။ တီဗီကြည့်နေစဉ် ချန်နယ်ပြောင်းသည့်အခါ စဉ်းစားပါ။ ဤတွင်၊ သင့်တီဗီဘောက်စ် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူက ချန်နယ်ကို ပြောင်းလဲသည့်အခါနှင့် တီဗီလိပ်စာတည်နေရာကို သိရှိသော်လည်း WHO မှ ချန်နယ်ကို ပြောင်းလဲထားသည်ကို ၎င်းတို့မသိပါ။
ဒေတာသိပ္ပံသည် အထူးသဖြင့် ကုဒ်ဖတ်သူများ၊ မီတာနှင့် ရေစာများကဲ့သို့သော နည်းပညာတိုင်းတာခြင်းကိရိယာများဖြစ်သည့် ဒစ်ဂျစ်တယ်နယ်ပယ်တွင် ဒေတာသိပ္ပံတွင် ပါဝင်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ISP များသည် ၎င်းတို့၏ အွန်လိုင်းကြော်ငြာများကို ကလစ်နှိပ်ထားကြောင်း သိသော်လည်း ၎င်းတို့ကို WHO က ကလစ်နှိပ်သည်ကို မသိပါ။ သို့သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့၏ ပါဝင်ဆောင်ရွက်သူများထံမှ ဒေတာဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် အပြုအမူများ၏ တိကျမှန်ကန်သောကိုယ်စားပြုမှုကို ပေးဆောင်ရန် နည်းစနစ်များကို စံနမူနာနှင့် ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။
မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ

ဒိန်းမတ်တီဗီနှင့် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှု အကန့်သည် တစ်ခုတည်းသော ရင်းမြစ်အကန့် ဟု ခေါ်တွင်သည်။ ဤနေရာမှ Nielsen သည် အိမ်တွင်းရှိ ကြည့်ရှုသူ လှုပ်ရှားမှုအားလုံးကို လိုင်းနားတီဗီနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်စက်ပစ္စည်းများတွင် တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုခြင်းအပြင် တီဗီနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော စက်ပစ္စည်းများတွင်ပါ တိုင်းတာသည်။ အကန့်အရွယ်အစားသည် တပ်ဆင်ထားသောအိမ်ထောင်စု 1,750 ရှိပြီး အစီရင်ခံထားသောဒေတာသည် တစ်ရက်လျှင် အနည်းဆုံးအိမ်ထောင်စု 1,570 မှရရှိပါသည်။ 2022 ခုနှစ် ဇန်နဝါရီလ 1 ရက်နေ့တွင် တိုင်းတာခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေသော ပါဝင်ဆောင်ရွက်သူများသည် အိမ်ထောင်စုအသစ်များဖြစ်ပြီး အသစ်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး မှန်ကန်သောနည်းလမ်းအရ ခေါ်ယူခံရပါသည်။
Nielsen သည် TV နှင့် streaming လုပ်ဆောင်ချက်အားလုံးကို အရင်းအမြစ်တစ်ခုတည်းမှ မှတ်တမ်းတင်ထားသောကြောင့် ဒိန်းမတ်တီဗီနှင့် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုအကန့်သည် အရင်းအမြစ်တစ်ခုအက န့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လိုင်းနားတီဗီမှ ကြည့်ရှုခြင်း၊ တီဗီနှင့်ချိတ်ဆက်ထားသော ဒစ်ဂျစ်တယ်စက်များနှင့် စက်ပစ္စည်းများတွင် တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်အားလုံးကို ကျွန်ုပ်တို့ မှတ်တမ်းတင်ပြီး ၎င်းတို့၏ပရိုဂရမ်များ၊ ကြော်ငြာများ သို့မဟုတ် ကမ်ပိန်းများကို ကြည့်ရှုနေသည့် ကုမ္ပဏီများနှင့် အေဂျင်စီများအား တစ်ဦးချင်းသတ်မှတ်ပြီး အမည်မသိအဆင့်ဖြင့် သိရန်လွယ်ကူစေကာ ကုမ္ပဏီများနှင့် အေဂျင်စီများကို သိရှိရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။
တည်ထောင်မှုစစ်တမ်းသည် ကြည့်ရှုသူစစ်တမ်းကို စတင်ရန် ပထမဆုံးခြေလှမ်းဖြစ်သည်။ စကြာဝဠာကိုသတ်မှတ်ထားသောကြောင့် ဤစစ်တမ်း၏အရည်အသွေးသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ တည်ထောင်ခြင်းဆိုင်ရာ စစ်တမ်းရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒိန်းမတ်လူဦးရေတစ်ခုလုံးကို ကိုယ်စားပြုလိုသောကြောင့် အကန့်တွင် အဓိကပစ်မှတ်အုပ်စုများအားလုံးကို ထည့်သွင်းသည့်ပုံစံဖြင့် အဖွဲ့က ခေါ်ယူပါသည်။
ပါဝင်သူများကို ကျွန်ုပ်တို့၏တည်ထောင်မှုစစ်တမ်းတွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များအခြေခံ၍ ရွေးချယ်ထားသောကြောင့် Nielsen ၏ TV နှင့် streaming panel အတွက် တက်ကြွစွာစာရင်းသွင်းရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။ ခေါ်ဆိုမှုလက်ခံရရှိပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ ခေါ်ယူရေးလုပ်ငန်းစဉ်မှတစ်ဆင့် ဖိတ်ကြားခံရမှသာ ပါဝင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
Nielsen သည် မည်သည့်အကြောင်းအရာကို တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်နေသည်ကို တိုင်းတာရန်၊ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ရန် အသုံးပြုသည့် စက် (စမတ်တီဗီ၊ ချိတ်ဆက်ထားသော စက်များ၊ ဗီဒီယိုဂိမ်းစက်များ) နှင့် ထုတ်လွှင့်နေသည့် အရင်းအမြစ်တို့ကို တိုင်းတာရန်အတွက် လူကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့် အကန့်များနှင့် သီးသန့် တိုင်းတာမှုနည်းပညာများမှတစ်ဆင့် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်သည့် လှုပ်ရှားမှုကို တိုင်းတာသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အကန့်ရှိ အိမ်ထောင်စုတိုင်းတွင်၊ ဤအရာကိုတိုင်းတာရန် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ထုတ်လွှင့်မှုမီတာတစ်ခု တပ်ဆင်ထားသည်။
Nielsen ၏ TV နှင့် streaming meters နှစ်ခုစလုံးသည် ကြည့်ရှုမှုများကို ဒုတိယအဆင့်အထိ မှတ်တမ်းတင်ပါသည်။ အသံကိုက်ညီမှုကို အသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ တိုင်းတာခြင်းကိရိယာသည် လက်ရှိ အသံထွက်လက်မှတ်များ၏ မျိုးဆက်ပေါ်အခြေခံ၍ 15 စက္ကန့် သို့မဟုတ် ထိုထက်ပိုကြာသော အကြွေးကြည့်ရှုသည့်အပိုင်းများကို တိကျစွာခွဲခြားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဒုတိယမှစက္ကန့်တိုင်းတာချက်သည် ပိုမိုတိကျပြီး မှန်ကန်သောကြောင့် TV နှင့် တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုခြင်းကို တိုင်းတာရန်အတွက် Nielsen အသုံးပြုသည့်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Nielsen ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းများကို ဤနေရာတွင် ဖတ်ပါ။ အလားအလာရှိသော TV နှင့် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းဆိုင်ရာ ပါဝင်သူများသည် ၎င်းတို့ပါဝင်ရန် မဆုံးဖြတ်မီ ၎င်းတို့၏ဒေတာကို မည်သို့စုဆောင်းအသုံးပြုပုံနှင့်ပတ်သက်သည့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုလည်း ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ပါဝင်ဆောင်ရွက်သူများသည် တီဗီနှင့် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းအကန့်တွင် ပါဝင်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းတို့သည် အကန့်၏အစိတ်အပိုင်းဖြစ်ကြောင်း မမျှဝေနိုင်ပါ။ ဆိုရှယ်မီဒီယာနှင့် ဝဘ်ဆိုက်များအပါအဝင် မိသားစုပြင်ပလူများနှင့် ၎င်းတို့၏ပါဝင်ပတ်သက်မှုကို ဆွေးနွေးရန် အစုအဖွဲ့ဝင်များအား တောင်းဆိုထားသည်။ ၎င်းက ကျွန်ုပ်တို့၏ သုံးသပ်ချက်များကို တတ်နိုင်သမျှ အမှီအခိုကင်းစေရန် ကူညီပေးပါသည်။
အိမ်ထောင်စုအတွင်း တိုင်းတာရေးကိရိယာများကို တပ်ဆင်သောအခါတွင် ပါဝင်သူများအား တီဗွီမီတာနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည့် အဝေးထိန်းခလုတ်ကို ပေးအပ်သည်။ ပါဝင်သူများ တီဗီကြည့်သည့်အခါ အဝေးထိန်းခလုတ်ကို အသုံးပြုသည်။ ဤနေရာတွင် ၎င်းတို့ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ ပုံမှန်ဧည့်သည်များအတွက် သတ်မှတ်ထားသော တစ်ဦးချင်းခလုတ်ကို နှိပ်ရပါမည်။ တိုက်ရိုက်လွှင့်သည့်အခါတွင် ပါဝင်ဆောင်ရွက်သူများသည် မည်သည့်အရာကိုမျှ တက်ကြွစွာလုပ်ဆောင်ရန် တာဝန်မရှိပါ။ ၎င်းတို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိရိယာများကို ထုတ်လွှင့်မှုမီတာနှင့် တွဲပြီးသည်နှင့်၊ လုပ်ဆောင်ချက်ကို အလိုအလျောက် မှတ်တမ်းတင်ပါသည်။
ပါဝင်ဆောင်ရွက်သူများသည် TV နှင့် streaming panel တွင် ၎င်းတို့၏ ပါဝင်မှုအတွက် တစ်နှစ်လျှင် အနည်းဆုံး DKK 700 ရရှိသည်။ မက်လုံးများကို တစ်နှစ်ပတ်လုံးနှင့် စစ်တမ်းများတွင် ပါဝင်ဆောင်ရွက်သူများ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်အသစ်များကို စမ်းသပ်မည်ဆိုပါက မည်သည့်အချိန်တွင် ပေးမည်နည်း။
ဒိန်းမတ်နိုင်ငံရှိ TV နှင့် Streaming ကြည့်ရှုမှုစစ်တမ်းနောက်ကွယ်ရှိနည်းလမ်းအကြောင်း ပိုမိုသိရှိလိုပါက၊ PDF ဖော်မတ်ဖြင့် ပေးပို့ထားသော အစီရင်ခံစာ (အင်္ဂလိပ်ဘာသာဖြင့်သာ) ပေးပို့သော တည်ထောင်ခြင်းစစ်တမ်းကို လိုလားပါက Nicolai Bloch Linde အီးမေးလ်ဖြင့် NicolaiBloch.Linde@Nielsen .com သို့ ဆက်သွယ်ပါ။