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Maus investimentos em direitos de conteúdo por falta de dados consolidados de performance por título e janela

Updated: Feb 20263 verified sources

Definition

O Ministério da Cultura e o setor audiovisual discutem a regulação de plataformas de VOD, inclusive a proteção de conteúdo nacional e a definição de parâmetros de compartilhamento de ganhos econômicos entre produtora e plataforma.[1] Tais debates indicam que negociações de licenciamento envolverão, cada vez mais, modelos sofisticados de partilha de receitas por obra, plataformas e janelas. Em paralelo, editais de licenciamento de obras documentais para TV Senado e outros canais públicos mostram o interesse em conteúdos específicos, mas sem mecanismos explícitos de precificação baseada em dados de performance anterior.[4] Em canais privados, a prática usual é que executivos de conteúdo tomem decisões de aquisição baseados em dados parciais de audiência, histórico de mercado e pressão comercial de distribuidoras. Sem sistema que conecte custo de cada licença ao retorno em audiência, publicidade, assinaturas ou engajamento por plataforma, há alto risco de super investir em conteúdo que não rende e ignorar nichos de alto retorno. Esse risco é ampliado por mudanças de comportamento de consumo e estratégias como planos com anúncios que restringem catálogos (caso da Netflix no Brasil, que bloqueia conteúdos populares no plano com anúncios, alterando o valor percebido de certos títulos).[10]

Key Findings

Financial Impact: Quantified (lógica): Em um player médio de TV por assinatura/streaming com orçamento anual de R$ 40 a R$ 100 milhões em conteúdo licenciado, decisões subótimas que afetam 10% do orçamento podem levar a 3% a 7% de desperdício, equivalente a R$ 1,2 milhão a R$ 7 milhões/ano em conteúdo com retorno inferior ao esperado, que poderia ser redirecionado.
Frequency: Anual, a cada ciclo de planejamento e negociação de pacotes de conteúdo, com impacto que se estende por toda a vigência dos contratos (tipicamente 1 a 3 anos).
Root Cause: Inexistência de um data lake ou sistema de BI que junte dados de audiência, churn, engajamento e receita por título com o custo e os termos de cada licença; negociação de pacotes fechados com pouca granularidade de custo por obra; dependência de relatórios agregados por gênero ou faixa horária; pressão para fechar acordos rapidamente sem análises aprofundadas.

Why This Matters

The Pitch: Canais e plataformas de vídeo no Brasil 🇧🇷 podem estar queimando 5% a 15% de seus orçamentos de aquisição de conteúdo em compras mal calibradas. Sistemas que unem dados de audiência, custo por direito e monetização por janela podem realocar R$ 2 milhões a R$ 10 milhões/ano para conteúdos de melhor retorno.

Affected Stakeholders

Diretor de Conteúdo, Diretor de Programação, CFO/Controller, Head de BI/Data Analytics, Executivos de Aquisição de Conteúdo, CEO/COO de canais e plataformas