Netflix影集操盤術公開:把觀眾分成3類,更與片商資料共享
Netflix影集操盤術公開:把觀眾分成3類,更與片商資料共享
2019.10.22 | 影視

Netflix如何衡量一部影集的收視表現、決定是否簽訂下一季,過去以來一直保密到家,但現在似乎打算漸漸將部份收視指標透明化,向影集製作團隊公開。

根據《The Verge》報導,在Netflix致英國國會通訊委員會的信件中,提到他們對於用戶的3個分類詞:入門觀眾(Starter)、忠實觀眾(Completer)及觀眾(Watcher)。

看熱鬧或忠實觀眾,你是哪一類?

入門觀眾指的是觀看一部電影達2分鐘,或者一部影集其中一集的用戶,而忠實觀眾則是觀看一部電影90%的內容,或是一整季影集的用戶。這些數據會在上架7天及28天時各做一次結算。

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依照收看時間的不同,Netflix會將用戶分為入門觀眾、忠實觀眾、觀眾等不同類別。
圖/ Daniel Krason via shutterstock

而觀眾則是獨立於前兩者的一個獨立指標,只要觀看電影70%的內容,或者一集影集,就會被視為該作品的觀眾。觀眾通常是作為對外公布影集表現、向股東報告營收成績時使用,更具普遍性的數據。

這些指標是Netflix目前研究最為深入的成效評量方法,也是一部影集能否有下一季的關鍵。這間串流巨頭在信件中提到,他們最近開始嘗試和歐洲、北美地區的導演、製作人一同追蹤這3項數據。

Netflix會依照這3項指標,計算獲取觀眾的成本,進而決定是否與製作團隊續簽合約,因此這些資訊對於導演及製作人格外重要。

目前Netflix正在評估,若釋出這些數據對於影集製作有所幫助的話,未來他們計劃對歐洲、北美以外的合作夥伴分享觀看資訊。

公開收看資訊,對影片製作、招攬觀眾都有好處

Netflix腰斬影集不手軟的作風,在衡量標準並未對外透露的情況下,過去招致不少批評。先前Netflx執行長里德.海斯汀(Reed Hastings)及內容長泰德.薩蘭德斯(Ted Sarandos)承諾,今年會在透明度方面做得更好,「分享觀看數據」或許就是他們的第一步。

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熱門影集《先見之明》遭受Netflix腰斬時,曾引來外界對於其不公開評斷標準的批判。
圖/ Netflix

再加上,讓外界知道作品「很有人氣」、「大家都在看」,比起各種吹捧的溢美之詞,是更簡單有力的宣傳。Disney+、Apple TV+、HBO Max……競爭對手群起的情況下,民眾對於影視內容的選擇將前所未有的豐富,怎麼從大量競品中脫穎而出,是每部作品都會面臨的考驗。

薩蘭德斯曾在今年1月的財報會議上提到,在Netflix眼中,觀看數據與其說是財務指標,更像是一種文化指標,「 我認為創造者必須理解,也必須讓觀眾理解這些作品的觸及範圍。這是為何我們一點一滴釋出更多觀看資訊的原因。 」

Netflix再砸20億美元為槍桿上膛

另外,面對越發火熱的串流媒體領域,近期Netflix也計劃以發行債券的形式,加碼投入20億美元購買影集與打造原生作品。

在前陣子發布的第3季財報中,儘管盈利超乎預期、擺脫用戶衰退導致股價大漲,無論美國本土或者國際市場,訂戶成長皆未能達到分析師預期的目標。(《怪奇物語3》神助攻?Netflix第三季會員增長677萬,財報公佈股價飛漲)

過去接受媒體採訪時,海斯汀曾坦言未來獲取觀眾的成本只會越來越高,但幸好穩定的營收成長,給予Netflix不斷加大內容支出的支持。

儘管並非每筆投資都能奏效,龐大的用戶基礎仍讓他們得以持續嘗試,且擴大作品陣容也有助於避免將全部雞蛋放在同個籃子裡,使得整體流量不會因單部作品而有太大波動。

但最糟的即將過去,Netflix預計,2019年是資金負擔最為沈重的一年,一切將從2020年開始好轉,屆時他們將能從內部提供更多內容支出。

責任編輯:陳映璇

資料來源:The Verge、TechCrunch、CNBC

關鍵字: #Netflix #OTT
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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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