都說電視沒人看了,為什麼KKTV還要推出仿效電視的新功能?
都說電視沒人看了,為什麼KKTV還要推出仿效電視的新功能?
2017.09.07 | 影視

隸屬KKBOX集團的KKTV,是去年台灣OTT戰事中的重要一員。然而,當初堅持「不做免費」的KKTV,竟然在一年後推出新功能「免費轉轉台」,讓使用者可以用像是電視轉台的方式,免費觀看平台上的內容。是什麼讓KKTV改變想法了?難道訂閱制在台灣還是行不通?為什麼當「剪線潮」(cord cutting)已經在國外風行,但台灣OTT業者卻反而陸續向電視模式靠攏?

「付費還是非常、非常重要,還是我們的核心。」KKV暨KKTV總裁蔡怡仁受訪時強調。他表示,轉換商業模式的最終目的,其實是為了探索下一代的「電視」應該長成什麼模樣。

表層理由:活化用戶和內容

簡單來說,推出「免費轉轉台」有兩大表層理由。第一是活化用戶,第二是活化內容。

「我們自己看這一整年的數據,有一群user就是不付錢。」原任KKBOX技術長的蔡怡仁,回答問題時,也帶著技術人的坦白直接。他解釋,在KKTV原本的規劃裡,使用者就算沒有付費,每天還是可以免費觀看一小時。而這群固定造訪的免費用戶,很可能看了一陣子之後,就會為了特定戲劇轉成付費會員。為了活化這群免費用戶,KKTV從今年二、三月開始思考對策。

「音樂也是這樣子。」蔡怡仁觀察,對手Spotify同時擁有免費和付費模式,跨進台灣後,不但沒有壓迫到KKBOX,反而還讓整體市場成長,而現在KKBOX也是免費和付費並行。「在商業模式上,我們相信是其實是很多元的。我們不希望把門拉得高高的,就只有付費會員,其他的可能性通通都沒有。」他指出,目前免費轉轉台雖然沒有安插廣告,但未來「終究會放」,呈現形式也希望朝「更創新」的方向走。

另一方面,新功能也運用了集團一向擅長的策展力,讓有潛力但不夠熱門的戲劇、綜藝,被更多使用者看到。「用戶如果主動去找,能想到的內容沒有多少。」他說,台灣使用者多半是「title-driven」,現在流行什麼就會跟著看,但是KKTV想要建造出「被動的使用模式」,把更多內容帶給用戶。

新功能上線後,效果非常明顯。蔡怡仁指出,過去KKTV的排行榜不是熱門跟播韓劇,就是獨家韓劇,「永遠都是那幾個」。不過現在,不僅排行榜分布更平均化,許多好劇也跟著浮出水面,例如韓劇《七日的王妃》就受惠於此。「它是悲劇,大部分用戶不會主動找來看。但是我們這次把它放到轉轉台後,成績就蠻好的。」

下一代電視,絕對不只是VOD

當然,對KKTV來說,最終極的目的還是為了找出未來行動電視娛樂的樣貌。

「因為我們不知道下一代、新的『電視』到底該呈現什麼東西給user,大家都在摸索。而我們相信,它絕對不只是VOD(video on demand)這樣的形式而已。」

蔡怡仁分析,使用者大致可以分為兩類,一種是清楚知道自己想看什麼、主動搜尋內容,另一種則是純粹想要殺時間,打開App後,不論內容播到哪裡都可以接著看下去。而相對於美國使用者喜歡主動探索、只看自己喜歡的,亞洲使用者態度則較被動,習慣被餵養內容。「我覺得KKBOX集團一直都在解決一件符合台灣用戶行為的事,就是『懶』。」蔡怡仁笑道。

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蔡怡仁指出,亞洲使用者態度比歐美使用者更被動,不習慣主動尋找內容。
圖/ 攝影/蔡仁譯

「就像以軟體設計來講,國外的軟體很多都是乾乾淨淨的,可是在台灣,如果你這樣做一個軟體,剛推出來會沒有人要用,因為大家不敢按那個按鈕。然後我們的影視內容都要有字幕,美國人哪有在看字幕的。西方人喜歡冒險,但是台灣人要有安全感。」此外,歐美民眾會全家人聚集在電視機前觀看,但是亞洲人的零碎時間多,需要滿足個人影視享受。

「過去,大部分用戶會覺得我們是追劇平台,但慢慢的,我們會比較像是一個行動電視台。」蔡怡仁透露,經過初步測試、觀察用戶反應,未來,KKTV還可能會增加不同型態的內容。尤其在八月,KKBOX集團不僅宣布將和直播平台17打造原創內容KKTV也剛獲得近5億台幣融資,下半年內容採購預算將比去年同期成長20%,未來發展引人遐想。

新一代的電視,究竟會是什麼模樣?還沒找到答案的KKTV,已勇敢踏上探尋之路。

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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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