為什麽Spotify要不斷「養肥」免費用戶?
為什麽Spotify要不斷「養肥」免費用戶?
2018.11.13 | 音樂

今年4月上市後,全球最大音樂串流平台Spotify下一步的重心,無疑是如何讓「付費會員」人數,也是最大獲利來源再成長。

但Spotify不慌不忙,出的第一招是讓大家都先「入場」,在美國已經增加免費用戶用App聽歌的權限,別於過去只能聽系統隨機播放的歌曲,現在開放15個播放清單的歌曲,可以讓用戶自己選擇播放。當累積越來越多「免費會員」,當他們越來越習慣Spotify後,再靠免費和付費的差異化服務,讓用戶願意開始付費。

這似乎確實有效果,Spotify在最新一季財報中透露,全球用戶總數已達1.91億,其中付費用戶達到8700萬,相比上季成長40%。而這一個手機App免費版,今(13)日在也台灣正式上線。

2017年台灣音樂產業縮水,是為了產業共好?

過去,在台灣要聽免費的Spotify,只限於PC網頁版,而現在終於來到手機App上,Spotify會根據免費用戶的聽歌紀錄、播放習慣跟喜歡的歌手,成立15個播放清單,讓用戶可以不被官方硬「插播」,來自由選歌聽,但兩種版本共同點,仍是都有廣告穿插其中。

雖然台灣不是亞洲第一個推出手機App免費聽歌的國家,跟全球相比時間也算晚,但談起此時推出的原因,Spotify亞太區傳播總監Jim Butcher表示,除了「PC聽歌」和App當道的狀況早已格格不入外,更多的是為了「產業共好」。

根據Spotify指出,全球音樂產業營收超過54%都來自線上串流,而這個趨勢在台灣更明顯,台灣60%的音樂營收是線上所得,但台灣音樂產業卻在縮水:2017年總體營收下降6.5%,從而讓串流音樂的營收跟著受到影響、成長趨緩。Jim Butcher表示,先讓更多用戶入場,才有機會把餅做大,當聽歌的人多了,自然分到唱片公司、歌手身上的收入也會增加。

「Spotify已經回饋約100億歐元給當地的音樂產業,而其實很大一部分,都是回到音樂人手中。」

免費用戶增多,對兩大營收都有利處

但,Spotify一直提供越來越「完整」的免費服務,對營收有幫助嗎?既然用免費的就夠了,用戶怎麼會想付費?

探究Spotify的營收來源,源自兩大塊——付費用戶支付的會員費,以及免費用戶看到的廣告收入,在第3季分別為12.1億和1.42億歐元,和上一季相比都是成長的。對Spotify來說,先讓用戶免費入場,當免費用戶基數變大,就有更多廣告主願意進駐下廣告。

Spotify
廣告也是Spotify的營收來源之一,但相比付費會員月費,此項收入占比較小。
圖/ 唐子晴/攝影

Spotify東南亞及香港台灣地區業務總監翁世焱透露,Spotify全球合作廣告廠商已達3500家,包括麥當勞、肯德基、Nike、三星、TOYOTA,各行各業都在其中,且翁世焱強調:「無論是音訊還是影片廣告,在廣告沒有被完整播完前,廣告主是不需要付費的。」

接著下一步,就是要靠著「付費」和「免費」提供服務的差異化,來誘導免費會員願意成為付費會員,付費會員一來沒有惱人的廣告,二來音質最高達320Kbps,和免費的96Kbps有天壤之別,還有離線也可聽歌的下載功能,這讓Spotify自信地表示, 旗下60%的付費會員,都是從免費「跨過來」的

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Spotify透露,在旗下的付費會員中,有60%是從免費「升級」而來。
圖/ 唐子晴/攝影

總之,當免費會員不斷增加,看起來對兩項營收都有益處,從Spotify每一季都增加好幾百萬的付費用戶的趨勢看來,用戶若一旦開始踏入「付費」,持續付款的時間都不會太短。

要比免費,猛獸YouTube永遠在前頭

論「免費」這件事,本土龍頭業者KKBOX也有備而來,在上週已經宣布推出「免費聽」,該服務提供有KKBOX帳號的非付費會員,每日透過觀賞廣告商贊助的影片,或是達成指定任務就可以有20首歌隨選任聽,歌曲加起來的總時長約1小時。

但無論如何,任何串流平台,不管是音樂還是影音,要比免費這件事,前方永遠有一頭猛獸YouTube在前頭。在免費體驗後,背後讓消費者願意開始付費的服務才是關鍵,像是Spotify全球共計4000萬首歌和越來越懂你的推薦系統,或是KKBOX囊括4500萬首歌的歌庫,以及整合娛樂體驗的加值服務。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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