Cifras finales de audiencia de NBA en Navidad superan expectativas iniciales
Los números finales de audiencia para los cinco partidos de la NBA del Día de Navidad ya están disponibles y fueron incluso mejores de lo que se pensaba inicialmente, anunciaron la liga y ESPN el lunes.
Un promedio de 5.335 millones de espectadores sintonizaron los cinco partidos que se extendieron durante 13 horas en las plataformas de ESPN, según Nielsen, lo que supone un ligero aumento sobre las primeras proyecciones de la semana pasada. Esto los convirtió en la tanda de juegos de Navidad de la NBA más vista desde 2019, según indicó la liga.
La audiencia aumentó un 87% respecto a los juegos del último Navidad, con algunos de los cinco horarios experimentando incrementos masivos en los números en comparación con el año pasado. El juego entre San Antonio y Nueva York, el debut navideño de Victor Wembanyama con los Spurs, fue el juego del mediodía de Navidad más visto en 13 años, con un promedio de casi 5 millones de espectadores, y un aumento del 101% respecto al año pasado.
El juego más visto fue el que comenzó a las 8 p.m. hora del Este entre los Lakers de Los Ángeles y Golden State, el enfrentamiento entre LeBron James y Stephen Curry que promedió 7.9 millones de espectadores y alcanzó un pico de casi 8.5 millones de espectadores hacia el final. Esto representó un aumento del 511% respecto al mismo horario navideño del año pasado.
Incluso el juego tardío, que comenzó a las 10:30 p.m. hora del Este entre Phoenix y Denver, estableció un récord de Navidad para ese horario, con un promedio de casi 3.9 millones de espectadores.
La victoria de Filadelfia sobre Boston promedió 5.24 millones de espectadores, y el juego entre Dallas y Minnesota promedió 4.45 millones de espectadores. Ambos registraron un ligero aumento sobre los mismos horarios en 2023.
Impulsada por los números de Navidad, la audiencia de la NBA en las plataformas de ESPN ha aumentado un 5% hasta este punto de la temporada pasada, según Nielsen.
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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.