訂閱制怎麼玩?跟周杰倫《說好不哭》學行銷,大苑子、蘋果日報一定要審視的3個數字
訂閱制怎麼玩?跟周杰倫《說好不哭》學行銷,大苑子、蘋果日報一定要審視的3個數字

一個月花150塊,聽歌聽到飽,這樣付費的模式,你是否已經習以為常?

無論是從軟體巨頭Adobe、微軟,再到影音內容服務Netflix、Spotify、愛奇藝⋯⋯「一次性買斷」的消費方式,在全球早已開始被「訂閱制」逐漸取代。

在台灣,Uber Eats開始試驗性推出月付120元,訂單滿199元免運的訂閱方案,《天下》雜誌、《蘋果日報》也踏上了這條為內容付費之路,甚至連手搖杯連鎖品牌大苑子,都推出一個月付499元、可喝10杯飲料的方案

在新媒體暨影視音發展協會NMEA主辦的第一屆亞洲新媒體高峰會上,其中「社交時代的會員訂閱經營策略」的主題演講,成為最熱門的場次之一。

亞洲新媒體高峰會
觀眾對會員經濟、訂閱經濟都興趣滿滿。
圖/ NMEA

「關於付費會員經濟,我們以前訂雜誌、訂報紙都習以為常,但現在《蘋果日報》一說要收錢,大家就很驚訝,但其實裡面有很多的方法論跟經驗,一點也不新鮮!」北京網易音樂雲付費會員業務負責人黃紹麟分享。

黃紹麟在台灣電信業深耕多年,過去還曾擔任過杭州支付寶會員營運總監、北京愛奇藝會員業務研究中心負責人,做的一切離不開「付費」、「會員」及「資費」。

在多數網路公司跌跌撞撞,都想上這台「訂閱大巴」的世代,到底該怎麼制定會員策略才是對的?又要如何讓消費者從習慣免費,願意開始付費?

北京網易音樂雲付費會員業務負責人黃紹麟
黃紹麟在訂閱制、會員制方面,業界經驗相當豐富。
圖/ NMEA

Step1:訂閱制,做還是還不做?會賺還是賠?

把一個服務打一包,告訴消費者如果你付錢,我們收服務費的話,你就可以擁有『特色的服務』,這件事是可行的。 」黃紹麟對於最基本的「做還是不做」,先給出了肯定的答案。

以愛奇藝為例,作為在中國推行付費訂閱制度的「先驅者」,在2015年剛剛嘗試時,付費會員數約300萬,當時愛奇藝正在播映一部流量爆棚的劇集《盜墓筆記》,決定做出不一樣的嘗試:前面幾集開放免費觀看,只有付費用戶才能看全集。

盜墓筆記 愛奇藝.jpg
《盜墓筆記》原先是網路連載小說,已經有相當高的知名度,因此翻拍成電視劇人氣也相當高。
圖/ 愛奇藝

然而,看完全集的付費用戶開始熱烈討論,起到了「二次傳播」的效果,讓更多用戶有跟著入場付費,短短一周,就增加了200萬名付費用戶;如今,愛奇藝付費會員人數已超過1億。

但要論「是否訂閱真的賺錢」,黃紹麟給出「強心劑」: 愛奇藝在做了訂閱付費後,從一個付費會員身上一年獲得的收入,是只靠賺廣告費、一個免費會員的20倍。

Step2:用戶免費慣了,網路服務做訂閱要有「基本邏輯」

但是,該怎麼做?他給出了一個很好的「參照對象」——電信業者。

「我以前在電信業,就是做資費方案的,一個月付399元網內互打免費、加10元網內傳簡訊不要錢,我就是幹這個事情,我發現消費者都算不過我們。」

他給出一定要審視的3個重要數字:

1. 新會員率 :有多少會員是「這輩子第一次和你買」,可以看出市場增長幅度,如果比率一直很低,就代表行銷投入不足。
2. 續費率 :有多少會員這個月訂、下一個月又續約,可檢視自家服務到底獨特性、差異性夠不夠。
3. 召回率 :有多少會員離開後又回來,而這種人則占大多數。

但他進一步解釋,具體該怎麼招攬會員、怎麼設計付費方案,並不能照搬電信業者的作法。

網路服務和電信服務最大的不同,是太多網路用戶都已經習慣用免費的東西,但在電信領域中,並不存在免費使用,因此 網路服務想做付費,思考邏輯應該從「免費起步」,再到用戶「 願意體驗」,接著「 願意付錢」,最後才是「願意長期付費」。

案例1:周杰倫《說好不哭》賺翻,全因一支免費的MV

要讓用戶從免費願意走向付費,「免費體驗3個月」或「免費試用一周」,是目前各大影音平台慣用的手法,但透過社群傳播行銷,能更直接地、快速地讓球滾得更大。

藝人周杰倫新單曲《說好不哭》在中國市場的行銷手法,就是一個很好的例子。

《說好不哭》在9月16日晚間於全球上線,中國市場則是和騰訊旗下的QQ音樂獨家合作。消費者要下載聽歌,一首單曲需要付3塊人民幣,但在短短兩小時內,銷售總額就已破1,000萬人民幣,截至目前早已破億。

即便在中國的影視音樂社群網站豆瓣上,《說好不哭》的分數只有5.8分,是周杰倫的歌曲中,稱得上倒數前三名的「低分曲目」,但仍是非常成功的行銷案例,更被稱為「開啟了中國音樂付費的元年」。這首歌究竟是怎麼做到的?

說好不哭 周杰倫.jpg
《說好不哭》在YouTube上觀看次數已破4,000萬,但在中國流量更驚人。
圖/ YouTube

「如果那一天晚上,我滿心歡喜進到QQ音樂,但看到要付錢,心想那算了。可是我還是很想聽這首歌,怎麼辦?進到頁面後,發現其實看MV不用錢,那我就看MV來聽歌,事實上當天晚上在微信朋友圈上,很多人都是分享這支MV。」

黃紹麟分析,《說好不哭》這一個作法,照顧到了願意付費的人,就花3塊錢去下載,也照顧到了不願意付費的人,那就看MV。

但重點在於,MV透過在社群被大量被傳播,原本不知道此事的人,也因此點進QQ音樂,從帶進更多人去聽這首歌,這些人中有免費聽歌的,但願意付3塊錢的人更多,才造就了這樣「華麗的成績」。

「我們今天談付費訂閱制,應該這樣看這件事: 免費和付費的消費者之間,是有互動關係的,可以透過適當的引導,讓免費用戶往付費的方向走。

案例2:每月120元的《蘋果日報》,會員費撐得起流失的廣告營收嗎?

再來看看,近期在台灣最引人注目的案例——《蘋果日報》。

今年4月起,《蘋果日報》要求讀者加入會員;7月則開始嘗試收費、每月10元台幣;9月起,則採取全面收費,每月新台幣120元,若沒有付費,一天只開放閱讀一則新聞。整理《蘋果日報》公開的最新數字,目前已經超過350萬人成為會員,付費會員在7月時為14萬,但具體數字未公開。

《蘋果日報》過去是在台灣,流量數一數二高的媒體,但根據麟數據科技共同創辦人鄭名傑整理觀察,他們嘗試會員制後,網站流量一度跌至500多萬。

一方面,對於《蘋果日報》這種流量爆棚的媒體來說,流量下滑勢必會影響到廣告商投放廣告的意願;另一方面,從《紐約時報》的媒體訂閱付費模式在全球才建立不久,消費者的接受度有待加強,更何況是在台灣,讀者的買單程度仍是個謎,如此的付費會員營收是否能填補廣告營收,仍是個未知數。

蘋果日報.jpg
現在若未加入會員,《蘋果日報》則開放一天免費看一則新聞,再多就得付費。
圖/ 蘋果日報

但是,黃紹麟持有另一派看法。

「其實我們在談一個媒體經營收入的時候,很容易把『會員收入』跟『廣告收入』對立起來,好像你做會員制,你的廣告收入就會受到損失,其實我不是這麼看的。」

回頭看看愛奇藝,即便會員營收已成為愛奇藝的主力,但廣告營收仍是很重要的一部分。在2019年第三季,愛奇藝付費會員收入為37億人民幣,線上廣告有21億、是第二大營收,透過AI及跟影視內容結合,愛奇藝一路上針對廣告,還做了很多不同類型的嘗試。串流音樂平台Spotify也是如此,廣告營收仍是相當重要的一部分。

「如果要給建議,我認為《蘋果日報》要好好研究自己的讀者群,把利益點區隔清楚,針對不同的人,收不同的錢,有些人是不願意付錢的,那怎麼讓免費內容帶動付費意願、怎麼定價?這些都很重要。」

競爭對手那麼多,一人訂閱多平台,真的會發生?

媒體代理商貝立德副總吳宗霖認為,免費要轉向訂閱制,離不開一個重要原則:到底多少忠誠的消費者,非你不可?他們有多認同你產生的價值,是需要付費的?

以全球影音串流平台越演越烈的局勢來看,Netflix執行長里德‧海斯汀(Reed Hastings)在對手Disney+上線前,不只一次表示:「我也會訂閱Disney+。」當付費平台愈來愈多,每個平台都有自己獨家內容,在夠獨特、夠吸引人的情況下,一人訂閱多平台的事,確實可能會發生。

「在大陸,這樣的人慢慢多起來,兩年前有一個數字,大概有10%的人又買愛奇藝、又買騰訊視頻,現在可能又更多了,畢竟一個月15塊人民幣,兩個加起來30塊人民幣,比在北京吃一碗麵都便宜,」黃紹麟說道。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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