Медиаскоп что это за организация

Как мы проводим исследования

Часто задаваемые вопросы:

Большинство опросов населения проводятся через центр телефонных опросов компании-партнера ЗАО «ТНС МИЦ». Филиалы расположены в городах Тула и Санкт-Петербург. С помощью нашего трекера ниже вы можете проверить, что вам действительно звонили мы.

Если Вы не запомнили номер, но хотели бы проверить факт звонка из нашей компании, направьте заявку на адрес team@mediascope.net с указанием номера телефона и города Вашего проживания, на который поступил звонок, примерного времени звонка, тематики и, по возможности, других деталей разговора.

Для всех опросов телефоны генерируются случайным образом: первые три цифры – это префикс сотового оператора, начинающийся с 9 (или местная АТС для фиксированных номеров), а остальные – генератор случайных чисел. Компьютерная программа, позволяющая создавать совершенно случайный набор чисел. Сгенерированные таким образом телефоны, добавляются в опросы, и по этим телефонам мы звоним Вам и проводим опросы на различные тематики.

В рамках некоторых проектов Медиаскоп предоставляется информация не только об объемах аудитории СМИ или количеству пользователей товаров/услуг, но и о социально-демографическом профиле аудитории, который включает информацию о поле и возрасте аудитории, уровне образования, достатка, стиле жизни и т.д.

У разных групп населения потребительское поведение и предпочтения разные, ответы позволяют лучше понять респондентов и учесть их потребности и ожидания. По этой причине в анкетах включены вопросы, косвенным образом касающиеся уровня достатка, а также владения личным автотранспортом и другим имуществом

В рамках некоторых проектов Медиаскоп присутствует метод формализованного интервью – это форма контакта с респондентом, когда строго обязательным является соблюдение точности формулировок и последовательности задания вопросов.

Любое отклонение от сценария интервью отражается на качестве собранных данных.

Если вы по какой-либо причине не желаете участвовать в телефонных опросах, Вы можете выслать заявку с просьбой исключить номер Вашего телефона из базы номеров Mediascope (с обязательным указанием номеров, которые необходимо исключить). Заявки принимаются на электронный адрес team@mediascope.net

С политикой АО «Медиаскоп» в сфере защиты персональных данных вы можете ознакомиться здесь.

С политикой АО «ЭДФАКТ» в сфере защиты персональных данных Вы можете ознакомиться здесь.

В случае, если у Вас возникнут дополнительные вопросы, Вы можете отправить их на адрес электронной почты наших компаний (АО «Медиаскоп») и (АО «Эдфакт»)

Источник

Mediascope
Медиаскоп

Содержание

Персоны (9)

Активы

Конечные собственники

2021: Покупка поставщика данных об аудитории наружной рекламы Admetrix

17 ноября 2021 года стало известно о продаже Admetrix главному измерителю аудитории медиа в России Mediascope. Финансовые и другие параметры сделки не раскрываются. Известно лишь, что покупатель приобрел не всю компанию, а контрольный пакет акций, а продавцом выступил Russ Outdoor. Подробнее здесь.

Цены на исследования Mediascope значительно выросли в 2,5 раза

Единый телеизмеритель Mediascope (бывшая TNS Russia) повысил стоимость услуг по медиаисследованиям в 2,5 раза, пишет в мае «Коммерсантъ» со ссылкой на президента рекламного агентства Twiga Александра Оганджаняна. По его словам, это произошло после смены собственника – 80% компании выкупила структура ВЦИОМ.

Офицально измеритель повышение цен комментировать не стал. Другие собеседники издания сообщили различную информацию о стоимости услуг в этом году – для кого-то резкого увеличения не произошло, тогда как для некоторых компаний цена выросла почти втрое. Сообщается также, что, вероятно, для небольших игроков повышение цен оказалось менее значительным.

На рынке это связывают с изменением собственника Mediascope. Для того, чтобы компания смогла претендовать на звание единого телеизмерителя и выиграть в конкурсе, «ВЦИОМ-Медиа» пришлось выкупить долю компании, взяв кредит в ВТБ в размере 1,4 млрд рублей на семь лет.

Mediascope избран единым телеизмерителем

ЗАО «ТНС Гэллап Медиа» (бренд Mediascope) единогласно избрано уполномоченной организацией по исследованию объема зрительской аудитории на заседании комиссии по телеизмерениям, прошедшей в декабре в телецентре «Останкино», сообщил Роскомнадзор.

В соответствии с правилами по отбору организации была образована комиссия, возглавляемая руководителем Роскомнадзора Александром Жаровым. В состав комиссии были включены представители ведомства, а также главы крупнейших телехолдингов и отраслевых объединений. 14 сентября 2016 года состоялось первое заседание, на котором были рассмотрены вопросы, касающиеся условий, сроках проведения отбора, а также количестве организаций. Для участия в отборе подали документы 4 компании: ЗАО «ТНС Гэллап Медиа», ООО «ФортЛайн», АО «Медиа Хилс», ООО «Ромир Панель».

Кроме того, стало известно, что на заседании совета директоров Mediascope контракт с гендиректором Русланом Тагиевым был продлен на три года, пишут «Ведомости». Он управляет российским подразделением TNS уже больше 20 лет. Руководитель компании Руслан Тагиев был миноритарием TNS Russia до 2013 года, когда его пакет выкупил WPP Group.

Переименование TNS Russia в Mediascope

По данным издания, прежний хозяин – британский холдинг WPP – не дал разрешения на использование бренда TNS после продажи. Измеритель может только добавлять подпись powered by TNS. В связи с этим «ВЦИОМ-Медиа» не только изменила название компании, но и объявила о закупке у единственного поставщика услуги на разработку логотипа и фирменного стиля за 940 тысяч рублей. В техзадании указано, что бренд должен быть «современным, при этом обладающим консерватизмом».

В итоге 11 января 2017 года новым наименованием компании стало АО «Медиаскоп». Также изменился логотип и фирменный стиль.

Срок полномочий нового медиаизмерителя составит три года, однако за Роскомнадзором останется право прекратить его досрочно.

WPP договорился о продаже TNS Russia ВЦИОМу

С августа 2016 года владельцем 80% акций компании является российская ООО «ВЦИОМ-Медиа». Холдинг WPP сохраняет 20% акций компаний, а его подразделение Kantar Media продолжает поддерживать проводимые исследования с точки зрения используемых технологий, исследовательских решений и консалтинга.

Также Малинин заверил, что после покупки ВЦИОМ постарается сохранить преемственность измерений TNS, что будет обеспечено за счет сотрудничества с WPP.

Напомним, что нового телеизмерителя уполномочен назначить Роскомнадзор к 1 января 2017 года. Для этого создана специальная комиссия, которая будет курировать выбор новой компании для измерения аудитории российского телевидения.

Малинин отметил, что совместная компания ВЦИОМа и TNS также примет участие в конкурсе. В свою очередь, новая организация, которая будет заниматься телеизмерениями, будет выбрана исходя из соблюдения принципов глобальности и непрерывности проводимых исследований, единства используемых методов сбора, обработки, хранения и распространения полученных в результате исследований информации и данных, обеспечения полноты, актуальности и достоверности данных, а также соблюдения установленных законодательством Российской Федерации требований к обработке персональных данных.

Кредит на «финансирование приобретения, текущей деятельности и оплату лицензионных и сервисных платежей» ВЦИОМ-медиа» планирует получить в банке ВТБ. Погашать кредит компания должна будет начать с 2018 года. О каком именно приобретении идет речь, в документе не уточняется.

Первые сообщения о продаже компании ВЦИОМу

Также сообщается, что пока представители компании не приняли окончательного решения о том, кому ее продадут. При этом в ФАС никаких ходатайств на покупку компаний, входящих в группу британского холдинга, по состоянию на 21 июня не поступало.

Ранее депутаты Госдумы поддержали документ, который обязывает компании, занимающиеся измерением телерейтингов, получать обязательную аккредитацию у комиссии Роскомнадзора. Согласно ему, иностранные государства, а также компании и организации, более чем на 20% принадлежащие иностранцам, не могут на нее претендовать. Также государственный ВЦИОМ анонсировал создание компании «ВЦИОМ МЕДИА» для измерения аудитории телеканалов, которая призвана составить конкуренцию британской TNS.

2015: 500 сотрудников

TNS входит в состав международного рекламно-коммуникационного холдинга WPP Group и его исследовательского подразделения KANTAR. В России TNS реализует полный цикл работ в области медиа-измерений, мониторинга рекламы и маркетинговых исследований. На 2015 год группа «TNS Россия» состоит из трех компаний, общий штат которых составляет около 500 сотрудников.

2008: TNS входит в состав WPP

2005: Первый канал отказывается от услуг TNS

Будучи, по сути, единственным медиаизмерителем, TNS регулярно подвергается критике со стороны клиентов. А «Первый канал» с 2005 года отказался от услуг этой компании.

«Если ругают, значит, работаем, — объяснял в интервью «Коммерсанту» в 2013 году глава компании Руслан Тагиев. — Те измерения, которые мы проводим, не отвечают на вопрос, условно говоря, хороший это был сериал или нет. Они говорят о том, какое количество зрителей выбрали именно этот продукт в тот момент времени, не более».

2002: TNS поглощает MDC Suomen Gallup вместе с российскими активами

В 2002 году британский холдинг Taylor Nelson Sofres приобрела бизнес MDC Suomen Gallup Oy, и российские компании вошли в состав международной группы. Они стали представителями бренда Taylor Nelson Sofres на российском рынке исследований. В том же году Taylor Nelson Sofres изменила фирменное наименование на сокращенное TNS и провела ребрендинг.

1997: Запуск Gallup AdFact

1994: Финская MDC Suomen Gallup, Гродский и Тагиев основывают Gallup Media

История компании датируется 1994 годом. Именно тогда была основана компания Gallup Media. Компания была основана Владимиром Гродским и Русланом Тагиевым при участии акционеров, финского холдинга MDC Suomen Gallup Oy.

Источник

Компания Mediascope входит в ТОП-100 ведущих компаний на российском рекламном рынке в 2021 году в динамическом рейтинге издания AllAdvertising.

Сотня лучших компаний на рекламном рынке Москвы 2020/2021 — операторы и сейлсхаусы, баинг и медиапланирование, брендинговые и креативные агентства, веб-дизайн и продакшн, BTL-агентства и организаторы мероприятий, PR и SMM и т.д.

Региональный динамический рейтинг лучших компаний на рекламном рынке Санкт-Петербурга: агентства и разработчики, организаторы промо-акций, производители рекламных конструкций, полиграфии и сувениров.

Написать сообщение

Адрес: Москва, ул. Двинцев, 12, кор. 1 (главный офис)

Доп. офис: Санкт-Петербург, ул. Рентгена, 4А
Тел.: +7 (812) 495-62-48

Доп. офис: Тула, пр. Ленина, 102, кор. 3
Тел.: +7 (4872) 71-77-88

Баллов в общем рейтинге РРАР: 2175

Входит в ТОП-100 ведущих компаний России

Позиция компании на рынке: лидирующая

Один из лидеров в категории «Маркетинговые исследования»

Итоги 2020 года: крупнейшие рекламодатели и основные категории

Исследовательская компания Mediascope представила доклад с результатами измерений рекламного рынка по итогам 2020 года. Общий объём рекламы во всех видах медиа составил более 473 млрд рублей. Несмотря на то, что в течение года наблюдалось снижение объёма инвестиций в рекламу, крупнейшие товарные категории не претерпели существенных изменений.

Информация о компании

Исследовательская компания Mediascope (ранее «TNS Gallup Media») была основана в 1994 году и сегодня объединяет агентства «Медиаскоп» и «ЭдФакт». Команда объединяет более 700 сотрудников, а офисы компании находятся в Москве, Санкт-Петербурге и Туле. География деятельности — вся Россия и страны СНГ.

Mediascope занимается измерением аудитории СМИ, обзором рынков товаров и услуг, оценкой конкурентной ситуации, анализом целевых групп и поведенческих характеристик. Кроме того, компания регулярно составляет рейтинги крупнейших СМИ в России. Предоставляемые данные служат рекламным агентствам и рекламодателям основой для принятия стратегических решений.

В Туле расположен крупнейший среди исследовательских компаний производственный центр для реализации задач медиа-мониторинга. С 2017 года рекламные агентства и рекламодатели получают «Big TV Рейтинг» — измерения совокупной аудитории ТВ-контента в эфире и на онлайн-платформах.

ТОП рекламодателей по итогам 2020 года:

Аудитория медиа в России за 2019 год:

Кроме того, компания занимается исследованиями онлайн-медиа и аудитории Интернета, охватывая крупнейшие интернет-ресурсы, социальные сети и платформы видеохостинга (продукты WEB-Index Desktop и WEB-Index Mobile).

Исследования «Digital: Desktop & Mobile»:

Среди клиентов: АДВ, BCA, ArtCom, Altcom, Allen Mdia, ACG, Dentsu Aegis Network, LBL Media, MediaLink, OMD, Media Instinct, INO Group, GroupM, Газпром-Медиа, Business Link, Ogilvy, Starlink, Strong, Publicis, TBWA, TotalView, Y&R, DeltaPlan, Восход, РОССТ и другие.

Генеральный директор — Руслан Тагиев
Исполнительный директор — Ксения Ачкасова
Руководитель сектора клиентской поддержки — Михаил Попонов

Контактная информация:
+7 (495) 935-87-18
+7 (495) 788-85-48 производственное подразделение
+7 (812) 495-62-48 Санкт-Петербург
+7 (4872) 71-77-88 Тула
E-mail: team@mediascope.net

Mediascope в соц.сетях: Facebook

Адрес: Москва, ул. Двинцев, 12, кор. 1

Источник

Как организована работа с данными в Mediascope

В конце декабря мы в GeekBrains провели совместный с Mediascope митап. Mediascope — лидер российского рынка медиаисследований, мониторинга рекламы и СМИ. Это компания, которая обрабатывает огромный объём информации. В своём выступлении директор по работе с большими данными Василий Кузьмин рассказал, как сейчас в Mediascope организована эта работа. Текстовая версия выступления — в этой статье.

Концепция

Когда я пришёл в Mediascope, перед нами стояла задача разработать платформу для обработки данных, которая будет соответствовать более высоким требованиям по сравнению со старыми системами.

Mediascope собирает данные из разных источников: их десятки, они разнородные по объему и качеству информации. Из одного идут миллионы записей в день, из другого данные поступают раз в полгода. Данные приходят как из источников внутри компании, так и с устройств, которые Mediascope раздаёт респондентам. А ещё их предоставляют партнёры — крупные рекламные и интернет-холдинги, медиа. Они зачастую являются и потребителями нашей аналитики, и поставщиками сырых данных.

Старое решение было построено по тоннельному принципу: для каждого источника создавался отдельный канал со своими системами. Новая платформа должна была решить две задачи:

Мы спроектировали новую платформу в классической манере — использовали не только мой опыт, но вообще все лучшие подходы, которые есть на рынке. Не то чтобы это были революционные решения — напротив, всё опробованное и достаточно консервативное. Я бы охарактеризовал это как «топ минус один». Большие данные — сравнительно молодая отрасль. Топовые подходы ещё слишком свежи, а потому ненадежны. Мы же должны были построить платформу со сверхвысокой надежностью. Поэтому использовали проверенное поколение технологий, которые тем не менее в топе.

Мы сделали масштабируемую платформу и собрали единую точку входа. Общая концепция устроена так же, как и в 70% успешных проектов. В её основе — канонический подход со стороны архитектуры. Если вы посмотрите, как это реализовано в крупных компаниях, с большой долей вероятности это будет нечто похожее. Во-первых, потому что одни и те же архитекторы курсируют из компании в компанию. Во-вторых, потому что это правда работает.

Поэтому наша концепция достаточно универсальна.

Поставщики данных

Всегда есть поставщики данных — наши собственные источники и сторонние. Собственные данные мы можем более тщательнее проверить, если видим, что данные некачественные. А информацию из внешних источников мы принимаем как есть. Именно поэтому важно уметь работать с данными разного качества.

Каналы поступления данных

Мы используем Apache NiFi — оркестровщик потоков данных, который отвечает за то, чтобы каждую систему в нужный момент дёрнуть, получить от неё данные и положить на вход в нашу платформу. В качестве транспорта между NiFi и платформой используется Kafka.

Платформа Big Data

Сама платформа — это кластер Hadoop. Сейчас там около 50 дата-узлов, но и его уже надо расширять. Сейчас мы с этим кластером переехали в облако — используем, кстати, SberCloud. Здесь есть несколько слоёв. Они каноничны с точки зрения не только Hadoop, но и классического подхода к данным.

К первичным данным есть доступ только у программистов, дата-инженеров. Это технический уровень, который мы не показываем даже внутренним пользователям. К двум другим уровням имеют доступ наши клиенты, хоть и с ограничениями. Но важно, что наш API начинается со слоя интегрированных данных. Мы изначально строили структуру так, чтобы эти уровни не стыдно было кому-то показать.

Аналитические приложения

Это программы, сервисы и службы, которые используют данные и что-то с ними делают. Условно их можно разделить их на три основные группы:

Потребители данных

Это приложения, которые непосредственно платформу не видят, но смотрят на неё через призму аналитических приложений.

Архитектура

Если смотреть на платформу с точки зрения архитектуры, она выглядит примерно так. Это картинка годичной давности. То, что есть сейчас, на слайд уже не уместится. Так реализована концепция, которую я описал.

Из примечательного здесь:

Сервисы

А вот схема сервисов:

Из интересных сервисов:

Инструменты работы с данными платформы

Мы реализовали три варианта подключения к данным. Первый — через Spark. Это для продвинутых пользователей, которые знакомы с Zeppelin или Jupyter. Можно также подключиться к большому хранилищу данных — например, тот же Tableau может построить дашборд. Наконец, можно работать непосредственно с Hadoop как с файлами — это самый низкоуровневый доступ.

Требования к дата-специалистам

У проджект-менеджеров есть PMBoK — документ, в котором содержатся стандартизированные требования к управлению проектами. Для дата-специалистов тоже есть подобное издание под названием DAMA. Там, помимо прочего, содержится набор ролей, которые бывают при работе с данными.

От начинающих специалистов обычно требуют как минимум знания SQL. Это будет первый вопрос на собеседовании. Я ещё обычно смотрю на университет, потому что качество образования везде разное. Также имеет значение, есть ли в резюме дополнительные курсы, готов ли человек вкладываться в образование временем и деньгами. Понятно, что от начинающего сразу много требовать не будут, ему дадут время на обучение. Так что будьте готовы учиться и читать документацию, это очень важно.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Освоить востребованную профессию в Аналитике больших данных можно всего за полтора года на курсах GeekBrains.

В конце декабря мы в GeekBrains провели совместный с Mediascope митап. Mediascope — лидер российского рынка медиаисследований, мониторинга рекламы и СМИ. Это компания, которая обрабатывает огромный объём информации. В своём выступлении директор по работе с большими данными Василий Кузьмин рассказал, как сейчас в Mediascope организована эта работа. Текстовая версия выступления — в этой статье.

Концепция

Когда я пришёл в Mediascope, перед нами стояла задача разработать платформу для обработки данных, которая будет соответствовать более высоким требованиям по сравнению со старыми системами.

Mediascope собирает данные из разных источников: их десятки, они разнородные по объему и качеству информации. Из одного идут миллионы записей в день, из другого данные поступают раз в полгода. Данные приходят как из источников внутри компании, так и с устройств, которые Mediascope раздаёт респондентам. А ещё их предоставляют партнёры — крупные рекламные и интернет-холдинги, медиа. Они зачастую являются и потребителями нашей аналитики, и поставщиками сырых данных.

Старое решение было построено по тоннельному принципу: для каждого источника создавался отдельный канал со своими системами. Новая платформа должна была решить две задачи:

Мы спроектировали новую платформу в классической манере — использовали не только мой опыт, но вообще все лучшие подходы, которые есть на рынке. Не то чтобы это были революционные решения — напротив, всё опробованное и достаточно консервативное. Я бы охарактеризовал это как «топ минус один». Большие данные — сравнительно молодая отрасль. Топовые подходы ещё слишком свежи, а потому ненадежны. Мы же должны были построить платформу со сверхвысокой надежностью. Поэтому использовали проверенное поколение технологий, которые тем не менее в топе.

Мы сделали масштабируемую платформу и собрали единую точку входа. Общая концепция устроена так же, как и в 70% успешных проектов. В её основе — канонический подход со стороны архитектуры. Если вы посмотрите, как это реализовано в крупных компаниях, с большой долей вероятности это будет нечто похожее. Во-первых, потому что одни и те же архитекторы курсируют из компании в компанию. Во-вторых, потому что это правда работает.

Поэтому наша концепция достаточно универсальна.

Поставщики данных

Всегда есть поставщики данных — наши собственные источники и сторонние. Собственные данные мы можем более тщательнее проверить, если видим, что данные некачественные. А информацию из внешних источников мы принимаем как есть. Именно поэтому важно уметь работать с данными разного качества.

Каналы поступления данных

Мы используем Apache NiFi — оркестровщик потоков данных, который отвечает за то, чтобы каждую систему в нужный момент дёрнуть, получить от неё данные и положить на вход в нашу платформу. В качестве транспорта между NiFi и платформой используется Kafka.

Платформа Big Data

Сама платформа — это кластер Hadoop. Сейчас там около 50 дата-узлов, но и его уже надо расширять. Сейчас мы с этим кластером переехали в облако — используем, кстати, SberCloud. Здесь есть несколько слоёв. Они каноничны с точки зрения не только Hadoop, но и классического подхода к данным.

К первичным данным есть доступ только у программистов, дата-инженеров. Это технический уровень, который мы не показываем даже внутренним пользователям. К двум другим уровням имеют доступ наши клиенты, хоть и с ограничениями. Но важно, что наш API начинается со слоя интегрированных данных. Мы изначально строили структуру так, чтобы эти уровни не стыдно было кому-то показать.

Аналитические приложения

Это программы, сервисы и службы, которые используют данные и что-то с ними делают. Условно их можно разделить их на три основные группы:

Потребители данных

Это приложения, которые непосредственно платформу не видят, но смотрят на неё через призму аналитических приложений.

Архитектура

Если смотреть на платформу с точки зрения архитектуры, она выглядит примерно так. Это картинка годичной давности. То, что есть сейчас, на слайд уже не уместится. Так реализована концепция, которую я описал.

Из примечательного здесь:

Сервисы

А вот схема сервисов:

Из интересных сервисов:

Инструменты работы с данными платформы

Мы реализовали три варианта подключения к данным. Первый — через Spark. Это для продвинутых пользователей, которые знакомы с Zeppelin или Jupyter. Можно также подключиться к большому хранилищу данных — например, тот же Tableau может построить дашборд. Наконец, можно работать непосредственно с Hadoop как с файлами — это самый низкоуровневый доступ.

Требования к дата-специалистам

У проджект-менеджеров есть PMBoK — документ, в котором содержатся стандартизированные требования к управлению проектами. Для дата-специалистов тоже есть подобное издание под названием DAMA. Там, помимо прочего, содержится набор ролей, которые бывают при работе с данными.

От начинающих специалистов обычно требуют как минимум знания SQL. Это будет первый вопрос на собеседовании. Я ещё обычно смотрю на университет, потому что качество образования везде разное. Также имеет значение, есть ли в резюме дополнительные курсы, готов ли человек вкладываться в образование временем и деньгами. Понятно, что от начинающего сразу много требовать не будут, ему дадут время на обучение. Так что будьте готовы учиться и читать документацию, это очень важно.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Освоить востребованную профессию в Аналитике больших данных можно всего за полтора года на курсах GeekBrains.

Источник