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 VergeTechCrunchCNBC

關鍵字: #Netflix #OTT
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健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝
健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝

為打破醫療 AI 高昂的算力與人力門檻,健細胞科技與國立中興大學資管系蔡孟勳教授團隊產學合作,正式推出「Cancell Insight 醫療 AI 模型平台」(https://insight.cancell.ai)。該平台以 SaaS(軟體即服務)模式提供一站式託管,讓先進的醫療 AI 資源不再侷限於大型醫學中心,有效消弭基層與城鄉間的醫療數位鴻溝。

軟體硬實力:打通 AI 落地最後一哩路

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圖/ 健細胞科技

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部署輕量化模型於地端,支援離線模式使用模型,完善保護企業敏感資料
圖/ 健細胞科技

展望未來,擴大智慧醫療生態圈

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學術/生技: 協助實驗室模型落地,並優化新藥研發與臨床試驗的數據處理效率。
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