Netflix:追劇不瘋狂,我看故我在
Netflix:追劇不瘋狂,我看故我在
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網飛創辦人里德.哈斯汀顛覆全球有線電視產業,更端出自有內容使電影業飽受威脅。
圖/ 何佩珊/攝影

網飛(Netflix)1997年起家時,原本經營DVD租借,業務一直不見起色,直到2007年才轉型串流。起飛期靠原創影集《紙牌屋》(House of Cards)打開知名度,2016年從美國走向全球,提供130國線上影音,該年獲得700萬名新訂戶是重要轉捩點,今天,網飛擁有近1.2億的付費訂閱會員,年營收150億美元,每天1.4億小時總觀看時數狠甩眾多競爭者,是全球最大的直播影音平台。

理論上,比起既有影片庫,網飛無法與有線電視與好萊塢電影產業相提並論,遑論為了投資原創內容而負債不少,資金深度更難對抗。但連稱霸全球娛樂產業一世紀的好萊塢巨人迪士尼(Disney),市值也在去年被網飛超車趕過,這個影視新龍頭究竟是如何煉成的?

科技娛樂雙引擎

網飛致勝的訂閱商業模式並不難懂,但落實卻不簡單。訂閱模式的核心是訂戶體驗,第二圈是服務,最外圈才是平台通路。舊線性模式把產品當核心,下游流向通路,最後才是顧客,關心產品有沒有人買,以及在哪買?至於誰買,倒是其次。而網飛大策略始終清楚,以不斷改善顧客體驗,維持長期滿意為目標,把握訂閱經濟的最核心。

當傳統有線電視想盡辦法讓顧客簽下長約,號稱擁有幾百個頻道可供挑選。網飛則是在用戶第一次登入就講明,這是每月扣款的訂閱服務,如果不喜歡,隨時可取消下個月的訂閱。因為訂閱經濟的第一原則是:顧客不需要長期擁有,只在乎好用與否。網飛退訂介面是真的一鍵可退,絕不囉嗦,這是一家對自己服務很有信心的公司,因為只有當顧客覺得好用、滿足需求,才會願意維持長期關係。

訂閱經濟第二原則:不只販售產品,更提供價值。在影音內容產業,優質節目固然是競爭力核心。但優質並不由產製者界定,而該讓消費者定義。網飛常提到科技與娛樂是自家競爭力的雙引擎,客製化程度可以讓同一部影集,在介面選單上為不同用戶族群自動生成各種差異化海報封面,用顧客偏好的演員來吸引點閱。播出節目只是產品販售,準確滿足用戶的娛樂需求才是價值。

訂閱經濟第三原則:降低流失率。退訂是重要警訊,為何顧客不再喜愛原本服務,什麼預期沒有被滿足,是改善使用經驗的重要來源。網飛蒐集大數據,包括觀眾每一次中斷收視的情況、搜尋偏好、觀看後的主動評價,負面使用經驗能即時回饋,在下一次影片推薦時改善。每一次的收看選擇都是A/B test,都能即時修正,不需要等到消費者用下個月退訂才被教訓。

網飛穩坐全球影音串流霸主,一方面宣告影音產業的商業經營模式已經轉移,另一方面,也對應閱聽人行為的巨大改變。

從觀眾心理而言,訂閱模式也就簡單一句話:我願意付費。但網路上有成千上萬免費內容可供選擇,是什麼原因讓付費變成可能?

媒體研究認為觀眾渴求的娛樂體驗不光是感官滿足,往往更受心理因素影響,例如擁有控制權的「自主性」,就是影響觀影享樂的重要因素。網飛滿足了觀眾對於「多螢幕觀看」與「免轉台免找片、不中斷」兩方面的自主性,是訂閱模式成功的基礎。

多螢幕與不中斷

2019年美國調查,娛樂收視行為的分水嶺終於到來:觀眾平均看手機的時間超過電視。雖然大學以下的年輕族群早已如此,但整體來說,多螢幕時代,手機成為最主要的娛樂管道,是一項預期已久總算發生的事實。客廳大螢幕不再是第一螢幕,反而小螢幕中符合個人喜好內容才是收視焦點,讓個人擁有完全的選擇權力,不必遷就他人。

不看大螢幕,換看小螢幕當然衝擊原有產業。美國的有線電視網主要收益是訂戶月費、廣告收入,以及付費電視(Pay-TV)收入,但年輕一代卻不願意花錢在系統業者固定頻道套餐和記次付費的電視服務,主要原因就是客廳的大螢幕難以滿足家庭成員的個別需求。

過去看電視一定要拿遙控器,雖然觀眾對節目毫無控制能力,總是在上百個頻道間來來回回浪費整晚。當初美國有線電視產業完全不認為串流影音有競爭力,面對網飛,有線電視自認坐擁節目頻道套餐數量大、類型多的優勢,更有進階的記次付費電影可選擇。但對觀眾來說,找不到可看的節目才是真正遭遇的使用情境。

矽谷出身的網飛在演算技術下足功夫,從觀眾一點選影片開始播放,就有6-15種演算法估算如何推薦下一部影片。包括收看長度、時段選擇、中斷時機、過去收看清單、演員偏好、類型、年份、使用載具等都是演算法的判別因素。

眾多演算法可以分為兩大類,第一類是人與節目的互動,透過觀眾自身收視行為的歸納和預測,和影片庫建立最適合的配對。觀眾端有2000個收視行為屬性標籤進行詳盡的分類,透過每次的觀看記錄,Netflix能更精準地了解會員收視習慣。影片內容端的分析則用上千個影片類型和8萬內容子分類,徹底對龐大影片庫進行顯微鏡式分析。

第二大類的演算法是則是人與人的鏈結,將相同屬性的觀眾視為同質群聚,演算法會依據類似特質的收視族群,把其他人收看的影片選擇推薦給下一位觀眾。

串流影音世代用追劇區分社群,我追這部劇,代表我們這個社群的集體認同,共享相同的喜好和習癖。

睡眠是最大對手

觀眾不用搞懂複雜演算法,但演算法會搞懂觀眾口味。無腦收看是Netflix觀眾唯一要做的事。網飛在2017年4月17日發了一則很狂的twitter留言:「睡眠才是我最大的競爭對手」(Sleep is my greatest enemy)。的確,當一位電視觀眾質變為串流影音平台的追劇鐵粉,黏著度就形成牢不可破的同業競爭門檻。

讓觀眾能不中斷收看,並不等於需要擁有滿手大卡司、天價製作的王牌強檔影片。網飛秉持沒有爛片,只有沒有找到對的觀眾的原則,用推薦系統讓太多過去被視為冷門乏人問津的影集找到小眾但精準的鐵粉。

不讓廣告打斷娛樂經驗也是不中斷收看的關鍵之一,無廣告意味著消除傳統看電視的轉台行為時機。網飛認為無廣告是重視消費者,不依靠廣告,才能百分百專注於滿足觀眾,直接打臉傳統媒體的廣告模式。廣告是傳統電視的必要之惡,為了營收,必須容許廣告插播,中斷觀看者的沉浸情緒,然而將得來不易的閒暇時間浪費在看廣告是一種綁架,觀眾必然厭惡廣告。

串流時代的觀眾甩開了電視遙控器,卻找回控制權。不需要遷就別人的喜好,不需要受限固定的螢幕,不需要在上百個頻道間迷走,不需要苦候廣告結束。當科技滿足了觀眾的自主性,娛樂內容滿足了觀眾的享樂體驗,付費才能成了心甘情願。

網飛開啟串流影音時代,我們未必和家人看著同一個電視螢幕,卻非常樂意在網路上和更多同好一起觀看、討論交流,這是年輕世代熟知的追劇。

追劇(Binge-Watching)的英文字意本指瘋狂極端的收視行為,準確地描述串流影音的觀眾新面貌。線上論壇的最熱門娛樂話題一定是各影集的劇情討論、心得交流,而熱門影集的最新一季的推出和最終結局,更牽動全球鐵粉的瘋狂回應。25歲以下的串流影音世代是用追劇來區分社群,誰是誰的鐵粉壁壘分明。而網飛擁有的1.2億訂閱會員,既透過分眾影片形成區隔,又彼此互相交集,形成眾多社群。

紙牌屋
《紙牌屋》是網飛自產影集內容一戰成名的代表作。

追劇是社群認同

追劇需要有劇可追。一年120億美元的原創影片投資,產製82部電影、700部電視節目,是網飛舉債投資內容而給競爭者設下難以跨越的進入門檻。他們不追求好萊塢年度大片式的票房巨作,反而以長尾效應的思考模式,預期抓準同一類型的觀眾的長期收看。

網飛的成本概念是「每小時觀看成本」(cost per hour viewed),亦即「這個內容是否能在一定的成本內,最大化用戶觀看時數」。成本門檻的絕對金額外界不得而知,由於看重長尾效應,所以小眾、另類題材的類型題材就可以有固定數量的鐵粉支持下長期出現。

重視在地化則是另個做法,觀眾對演員和題材認同度越高,收視也就越黏著。印度和中國是網飛近年關注的高成長市場,但這些市場需要更多在地題材與演員。網飛近年陸續針對印度和中國推出專屬劇集,韓國、台灣市場亦然,網飛陸續和在地影視團隊合作,把具在地特色的節目推向全球市場,比如在台灣引起轟動的自製劇《你的孩子不是你的孩子》,在網飛的全球播放獲得好評,就是本地結合全球的雙贏案例。

原創、分眾、在地化的節目讓網飛緊緊抓牢訂閱會員的口袋和口味。串流(streaming)原本只是讓網路資訊上傳下載的資訊技術,現在則可以延伸為閱聽人分眾的社群認同含意。

我追這部劇,代表我們這個社群的集體認同,共享相同的喜好和習癖。串流影音技術讓觀眾可以自由決定收視時間,提供了異時異地觀看的可能性,但是熱門影集首播還是吸引大量鐵粉在第一時間上網共同收看、互動討論,追劇一直是集體認同的展現。

當網路上其實充斥著各種免費的影音內容時,能讓消費者能以心甘情願掏錢來訂閱,意味著一種長期的信賴和期許。網飛的訂閱經濟模式不光是贏在精準的演算推薦技術,更贏在重視分眾社群需求的原創內容。

觀眾的聚焦從大螢幕轉向個人化的小螢幕,觀眾的專注不再被選台與廣告束縛,網飛滿足了閱聽人的視聽感官和心理自主。而在網飛成就了科技娛樂之王的傳奇之外,串流影音的時代,鐵粉追劇不是瘋狂,是我看故我在。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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