Pathé는 SilverScreener의 계산으로 어떤 영화가 상영관을 유지할지 결정하게 했다

매주 월요일 아침, 네덜란드의 Pathé Theaters는 같은 결정에 직면했다. 현재 극장에서 상영 중인 영화 중 어떤 것을 유지하고, 이용 가능한 대체작 중 어떤 것이 그 상영관을 차지해야 하는가. 관리자들은 판단에 따라 이러한 결정을 내렸고, 개별 결정은 작아 보였지만, 함께 유지-교체 결정이 전체 멀티플렉스의 수익을 결정했다.

Wharton, Erasmus 및 다른 곳의 연구자들은 Swami, Eliashberg 및 Weinberg의 1999년 영화관 모델을 기반으로 한 수학적 프로그래밍 시스템인 SilverScreener를 6개 상영관을 갖춘 Pathé 극장 하나에 구현했다. 그들은 먼저 Pathé의 역사적 데이터, 관리자 판단 및 극장 특정 요인으로부터 관객 예측 시스템을 개발했고, 그런 다음 최적화 프로그램이 실제로 이용 가능한 작품 중에서 유지할 영화와 대체작을 선택했다.

완전히 통제된 실험은 불가능했기 때문에, 테스트는 정직했지만 불완전했다. SilverScreener 극장의 수익은 여전히 지원 없이 운영되는 두 개의 유사한 멀티스크린 영화관과 비교되었다. SilverScreener의 권장 사항을 사용한 극장은 두 곳 모두보다 더 많은 수익을 올렸고, 관리자들의 모델링 시스템에 대한 태도는 함께 작업한 후 개선되었다.

시사점은 두 가지다. 첫째, 가치는 단일 영화에 대한 더 나은 예측이 아니라 전체 주간 배분을 한 번에 공략하는 데서 나왔다. 둘째, 채택은 측정된 성과를 따랐다. 즉, 스케줄링 모델에 회의적이었던 같은 관리자들이 수익 비교 후에 호의적으로 변했다.

각 영화를 예측한 다음, 수학이 상영관을 배분하게 하라

어리석은 대안은 본능에 따라 예약하는 것이다. 인기 있어 보이는 영화를 유지하고 대체작이 성공하기를 바라며, 각 상영관을 개별적으로 다루는 것이다.

문제를 관객 예측과 유지-교체 배분 최적화로 나누는 것은 결정이 전개되는 방식과 일치한다. 데이터가 도움이 되는 곳에서는 예측을, 트레이드오프가 존재하는 곳에서는 최적화를 한다.

대체작을 그 주에 실제로 이용 가능한 작품으로 제한함으로써 권장 사항을 실행 가능하게 만들었다. 배급 현실을 무시한 스케줄은 제안일 뿐 결정이 아니다.

두 개의 비교 가능한 지원 없는 영화관과 비교함으로써 관리자들이 논쟁할 수 있는 숫자를 제공했다. 태도 변화는 설득이 아니라 증거를 따랐다.

주간 주기가 중요하다. 모델링 투자는 한 번의 큰 베팅이 아니라 연간 수십 개의 결정에 걸쳐 상각된다.

수십 개의 작은 주간 선택이 한 장소의 수익을 결정한다. 예측 및 최적화는 반복적인 배분 결정에서 직관을 능가하며, 지원 없는 동료와의 실시간 비교는 관리자의 신뢰를 얻는다.

구현 논문은 2001년 Interfaces에 Swami, Eliashberg 및 Weinberg의 1999년 SilverScreener 모델에 대한 현장 후속 연구로 게재되었고, 영화 상영업자를 위한 의사 결정 지원에 관한 표준 참고 문헌 중 하나가 되었으며, 모델의 예측 후 최적화 구조는 이후 극장 관리 연구에서 인용되었다. Pathé는 여전히 네덜란드 최대의 상영 체인이다.