Cara Production House Membaca Data Minat Penonton Film: Study Case Imajinari

Di era ketika “rame” bisa lahir dari TikTok, X, dan review komunitas, Production House (PH) yang menang biasanya bukan yang paling banyak teori tapi yang paling cepat membaca sinyal penonton. Data minat penonton bukan cuma angka jumlah penonton. Ia adalah gabungan siapa yang tertarik, kenapa mereka tertarik, kapan mereka tertarik, dan apa yang bikin mereka akhirnya beli tiket.

Berikut cara praktis PH membaca data minat penonton film, lengkap dengan studi kasus Imajinari lewat Ngeri-Ngeri Sedap, Agak Laen, dan Tinggal Meninggal.

1) Mulai dari “Demand Signal”: genre, aktor, dan ulasan online

Minat penonton sering terbentuk dari tiga pemicu yang mudah ditangkap datanya dari persepsi genre, popularitas aktor, dan ulasan online di media sosial. Riset dari behaviour penonton Indonesia menunjukkan ketiganya punya pengaruh signifikan terhadap minat menonton dan ulasan online bisa menjadi “penguat” keputusan.

Cara pakainya di PH:

• Petakan genre yang sedang naik (komedi keluarga? horor-komedi? drama romansa?).

• Cek magnet aktor/komika (bukan cuma follower, tapi engagement dan sentimen).

• Pantau review organik: kata kunci “lucu banget”, “relate”, “nangis tapi ngakak”, dsb.

2) Gunakan “Social Listening” untuk menangkap why (bukan cuma what)

Social listening membaca percakapan publik: topik, sentimen, meme, hingga keluhan. Ini penting karena film yang meledak sering punya “bahasa penonton” yang konsisten—quote, potongan adegan, atau karakter yang jadi bahan omongan.

Yang dilacak:

• Volume percakapan harian (trend naik/turun)

• Sentimen (positif/negatif) dan alasan

• Creator amplification (siapa yang memicu gelombang review)

• Lokasi percakapan (kota/komunitas)

3) Baca “Conversion Data”: dari awareness → niat → beli tiket

Minat tidak selalu berujung pembelian. PH biasanya menggabungkan:

• Trafik trailer/teaser (retention & rewatch)

• CTR dari konten promosi

• Pencarian Google (judul film + “jadwal”, “harga tiket”, “deket sini”)

• Aktivitas pre-sale & okupansi showtime awal

4) Validasi dengan test screening dan iterasi materi promosi

Test screening bukan sekadar “minta komentar”, tapi alat baca data:

• Bagian mana yang paling ketawa/hening (beat komedi & emosi)

• Karakter mana yang paling diingat

• Durasi adegan yang terasa “kepanjangan”

• Quote yang paling sering disebut (calon materi marketing)

Baca Juga: Trend Prediction: Konten & Produk Apa yang Akan Viral di 2026?

Studi Kasus Imajinari: Membaca Selera Penonton Lewat Cerita yang “Relate”

A) Ngeri-Ngeri Sedap: data bicara kalau komedi keluarga yang lokal itu scalable

Film Ngeri-Ngeri Sedap menembus sekitar 2,886,121 penonton (setelah 64 hari tayang), jadi salah satu bukti kuat bahwa komedi keluarga dengan konteks budaya lokal bisa diterima luas.

Dari sisi data minat, sinyalnya jelas: penonton mencari film yang lucu, hangat, dan dekat dengan dinamika keluarga bukan sekadar gimmick.

B) Agak Laen: momentum “word of mouth” & e-WOM jadi mesin pertumbuhan

Kesuksesan Agak Laen sering dibahas sebagai contoh kuat bagaimana electronic word-of-mouth (e-WOM) dan ulasan reviewer/komunitas memicu gelombang penonton. Ada kajian yang membahas e-WOM sebagai strategi yang membantu menarik minat penonton pada film ini.

Film Agak Laen (2024)  menembus sekitar 9,1 juta penonton dalam 2 bulan penayangan, jadi salah satu bukti kuat bahwa komedi keluarga dengan konteks budaya lokal bisa diterima luas.

Tidak sampai disitu, Tahun 2025 Agak Laen kembali dengan film Agak Laen: Menyala Pantiku! yang sudah menembus film terlaris di Indonesia, melampaui Jumbo. Dalam 38 hari tayang, film ini sudah menembus 10,370,135 penonton.

Di level praktik, ini biasanya berarti PH membaca data harian kapan percakapan naik, konten mana yang paling banyak dishare, lalu memperkuat materi promosi yang paling “kena” di penonton.

C) Tinggal Meninggal: sinyal tema dan positioning dari materi cerita

Untuk Tinggal Meninggal, rilis dan narasi filmnya menunjukkan positioning komedi dengan lapisan emosi: kisah tokoh yang mendapat perhatian setelah ayahnya meninggal.

Dari sisi pembacaan data minat, film seperti ini biasanya menang di:

• “Relatable pain point” (kesepian, grief, butuh validasi)

• Potensi klip pendek (adegan yang memicu komentar “gue banget”)

• Diskusi komunitas (review yang menekankan pengalaman emosional)

Membaca Minat Penonton Film Berbasis Data Untuk Tim Marketing PH – Checklist KPI Utama (End-to-End)

1) Social Buzz (Awareness & Conversation)

Tujuan: Apakah film sedang dibicarakan?

KPI wajib

• Total mention (harian & kumulatif)

• Growth rate mention (% WoW / DoD)

• Platform share (% TikTok, X, IG, YouTube)

• Top keywords & hashtag

• Top creator amplification

Benchmark sehat

• Pra-trailer: growth stabil

• H-14 rilis: spike ≥2–3x baseline

• Pasca test screening: spike organik (tanpa ads)

Red flag

• Mention tinggi tapi stagnan

• Spike hanya dari paid/official account

2) Sentiment & Context (Quality of Buzz)

Tujuan: Dibicarakan dengan rasa apa?

KPI wajib

• Sentiment score (% positif / net sentiment)

• Top positive drivers (lucu, relate, nangis, dll)

• Top negative drivers (kurang lucu, pacing, ekspektasi)

• Quote/scene yang paling sering disebut

Benchmark sehat

• Positif ≥65%

• Negatif <15% (non-isu teknis)

Red flag

• Negatif dominan karena cerita (bukan teknis)

• Banyak “katanya” tanpa yang sudah nonton

Baca Juga: Cara Membaca Data Traffic untuk Menemukan “Money Leak” di Bisnis Online

3) Trailer Performance (Interest Signal)

Tujuan: Apakah orang benar-benar tertarik?

KPI wajib

• View (unique)

• CTR trailer → ticket page

• Average watch time / retention 3s–10s–50%

• Rewatch rate

• Save & share ratio

Benchmark sehat

• CTR ≥1,5–2,5% (organic)

• Retention 50% >30%

• Rewatch terlihat di komentar (“nonton ulang”)

Red flag

• View tinggi, CTR rendah

• Banyak komentar pasif (“keren”) tanpa niat nonton

4) Search Intent (High-Intent Signal)

Tujuan: Apakah orang mulai berniat beli?

KPI wajib

• Google Search volume:

  • “[Judul Film]”

  • “[Judul Film] + jadwal”

  • “[Judul Film] + tiket”

• Growth search H-7 vs H-21

Benchmark sehat

• Keyword “jadwal/tiket” naik ≥50% jelang rilis

Red flag

• Search hanya judul, tanpa “jadwal/tiket”

5) Conversion Data (Action)

Tujuan: Apakah minat berubah jadi transaksi?

KPI wajib

• CTR ke ticketing partner

• Conversion rate

• Pre-sale volume

• Jam pembelian tertinggi

• Kota/top lokasi pembelian

Benchmark sehat

• CR ≥3–5% (konten organik)

• Jam puncak malam & weekend

6) Okupansi Showtime (Validasi Akhir)

Tujuan: Apakah minat bertahan di bioskop?

KPI wajib

• Okupansi showtime minggu 1 (%)

• Weekend vs weekday ratio

• Penambahan showtime (T1 → T4)

• Drop rate H+3

Benchmark sehat

• Okupansi weekend ≥70%

• Weekday ≥40–50%

• Showtime bertambah, bukan dikurangi

Red flag

• Ramai di sosial, sepi di bioskop

• Okupansi drop tajam H+3

Baca Juga: Cara Membaca Data Traffic untuk Menemukan “Money Leak” di Bisnis Online

Kesimpulan

PH membaca minat penonton film lewat kombinasi riset faktor minat dari genre-aktor-ulasan, social listening, conversion data, dan test screening. Imajinari jadi contoh nyata mereka menang bukan hanya karena “ide filmnya lucu”, tapi karena sinyal penontonnya kuat dan komedi yang relate, mudah dibicarakan, dan punya daya sebar organik.

Film sukses bukan yang paling viral, tapi yang paling cepat mengubah percakapan jadi keputusan beli tiket.