电影票房是衡量一部影片成功的重要指标，创造了电影产业的直接利润，也直接推动了DVD、电影点播、衍生产品等电影相关市场的开发。然而，对于广大电影相关产业的企业来说，如何能够在一部影片尚未上映前，了解其市场效益，制定市场策略已经成为困扰其企业发展的一大因素之一。

　　2010年3月，CHR合进电影数据工厂通过对各种数据的长期跟踪、收集整理以及相关研究方法的尝试，成功建立起“电影票房预测模型”，以解决电影产业长久以来缺乏数据预测模型的困扰，从而使整个产业发展更顺利，资源配置更合理。

　　CHR对影响电影票房的各项因素进行了筛选，将电影导演、演员阵容、上映档期等相关因素代入预测模型，以取得对某部影片的票房预测。在此过程中，CHR获得了很多有趣的发现，如：在中国市场，导演作为一部电影的灵魂，其在票房中的影响力并不十分显著；而档期的不同虽然会对票房产生一定的影响，但对于单部影片而言，其影响还是有限的。

　　作为CHR电影票房预测研究小组负责人及CHR首席研究架构师的林俊毅博士指出，电影票房模型推出的意义在于：加深了我们对电影作为文化产品的生产规律的认识，并能为电影制片机构、电影发行方及院线、影院运营商提供相关的价值判断和策略研究，从而减低其市场风险。

　　此外，此模型可以帮助电影广告代理商根据量化的指标去衡量影片的质量。这些量化的数据也同时为他们进行广告代理招商提供更好的依据。相比电影机构与广告代理商而言，对于广告主的意义则更大。由于电影植入广告正越来越多的被广告主所运用。根据票房预测模型能通过对影片票房的预估进而推算出植入广告的到达人数等传播效果指标数据，对于估算媒体千人成本等帮助甚大。

　　而对于影片口碑效应的研究也正是CHR电影数据工厂下一步要进行的研究项目。CHR希望最终通过整合票房预测和口碑研究为电影植入广告设计出一个完整的评估体系。