Netflix訂閱今年不會漲價!華爾街分析師看好股價漲幅超過20%
Netflix訂閱今年不會漲價!華爾街分析師看好股價漲幅超過20%
2020.01.15 | 影視

Bernstein分析師陶德·喬恩格(Todd Juenger)預期Netflix(NFLX-US)今年不會積極漲價,而這有利股價進一步上攻,他重申其「優於大盤」的評級,目標價422美元,隱含漲幅約25%。

Netflix股東去年宛如搭雲霄飛車,去年到5月漲幅高達44%,但接著因訂閱人數遜於預期,股價在夏季重挫,最終卻又自低點回彈至全年漲幅21%。

喬恩格說道:「我們認為,Netflix多數北美、西歐和拉丁美洲地區今年不太可能漲價,而這令Netflix 2020年的訂閱人數合理看漲,尤其是上半年,今年將無須面臨與去年相同的漲價帶來的客戶流失潮以及總需求受抑制的情形。」

喬恩格表示,Bernstein公司追蹤Netflix在50個國家以上的訂閱服務費用,只有澳洲上個月調漲過價格,而且發現Netflix在印度測試3至12個月訂閱方案的折扣計畫。

其他華爾街分析師普遍正面看待Netflix,根據FactSet,約莫63%給予「買進」或等同買進的評級,另外26%建議「持有」。

《巴倫》本月稍早推測,越來越多低價的串流競爭對手切入市場,例如迪士尼(DIS-US)的Disney+和蘋果的Apple TV+,因此Netflix恐怕有一段時間難以漲價。

Netflix週二小跌0.07%至338.69美元。

Netflix股價日線走勢圖
Netflix股價日線走勢圖。
圖/ Investing.com

無獨有偶,高盛也調高Netflix目標價,自400美元調升至450美元,隱含漲幅達32%之多,預估下週財報將可看到訂閱人數成長優於華爾街預期,且今年業績將有強勁表現。

高盛高階股票分析師西斯·泰瑞(Heath Terry)也認為,Netflix第四季電影和節目備受期待,第四季新付費的訂閱人數將增加970萬人,遠高於財測時預期的760萬人。

泰瑞說道:「雖然Netflix自第三季以來表現就優於大盤,但因為投資者的預期大致上趨於該公司財測,而我們持續相信Netflix今年能超越財測和共識預期,推動股價上漲。」

摩根大通分析師道格·安姆斯(Doug Anmuth)日前也因看好Netflix第四季電影和節目,預估Netflix第四季全球訂閱人數將增加770萬人,建議投資者增持該股票。

責任編輯:蕭閔云
本文授權轉載自:鉅亨網

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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