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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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