LINE MUSIC將於8月停止服務!不到3年就黯然退場,背後有哪些原因?
LINE MUSIC將於8月停止服務!不到3年就黯然退場,背後有哪些原因?

音樂串流服務LINE MUSIC今(15)日宣布在台灣停止音樂串流服務,但這並不代表LINE要退出音樂內容市場,業者表示,未來將更專注發展既有的「個人化鈴聲與背景音樂」服務,以及LINE MUSIC LIVE「付費在線直播」服務,背後有哪些盤算?

8月停止串流服務,現有用戶可退費

LINE MUSIC將在今年8月1號,正式停止音樂串流服務,針對現有的付費用戶,LINE MUSIC表示,會協助移轉至最適合的方案內容。

「FUN系列-我的鈴聲方案訂閱用戶」將持續享有原方案內的所有服務,不受影響;「WOW系列-音樂串流方案訂閱用戶」系統將針對「月租型」用戶於2022年6月25日前停止扣款,2022年7月31日23:59前,月租型用戶仍可持續就方案之有效天數,使用音樂串流服務。

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圖/ LINE MUSIC

「單次型」用戶將可使用音樂串流服務至2022年7月31日23:59,尚未使用的剩餘天數,將依比例退費,用戶可以到退費網址填寫退款帳戶資料,完成相關手續後,款項將會退費至用戶指定帳戶。

為感謝串流方案訂閱用戶的長期支持,LINE MUSIC表示,同意並成功轉訂FUN系列方案的用戶,將加送訂閱或購買方案之30天免費序號(市價30元/99元,視訂閱或購買之方案內容而定)。

用戶數未達首年目標,LINE MUSIC怎麼了?

LINE MUSIC於2019年7月在台上線,當年還找來知名歌手李玟擔任代言人,氣勢非常盛大。而這項服務最大的優勢就是背後2,100萬月活躍用戶,再加上主打的能把 LINE MUSIC 中的曲目設定成LINE通話的「鈴聲」及「答鈴」,也能成為 LINE 個人主頁上的「背景主題曲」。

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LINE MUSIC於2019年7月在台上線,當年還找來知名歌手李玟擔任代言人。
圖/ 唐子晴/攝影

但事實上,LINE MUSIC進軍台灣時,已經有Spotify、KKBOX、Apple Music等深耕市場已久的音樂串流前輩。單從用戶數來看,KKBOX目前累積約1,000萬名用戶,付費會員更超過200萬名;Spotify也曾指出,每五名台灣網路用戶當中,就有一名是Spotify用戶。

當時,LINE台灣內容事業部副總經理張景雯曾設下在2019年底用戶數(免費及付費)達到500萬的目標,不過根據官方揭露的最新數字,兩年多後的今天,LINE MUSIC整體註冊會員數(免費及付費)為450萬,離當年設下的目標仍有50萬的差距,也跟競爭對手有落差。

可以看出,LINE雖然在台灣有2100萬月活躍用戶,是發展任何服務強大的基礎,但並不表示LINE生態圈內的所有服務用戶都會全數買單。

以音樂串流來說,除了市場已經有許多競爭者,LINE主打「個人化鈴聲與背景音樂」的服務也讓部分用戶覺得「雞肋」,並不會常常使用。可以推測,用戶數成長遭遇瓶頸,加上特色、應用場景無法與對手做出太多區別,是LINE MUSIC選擇結束台灣音樂串流服務的原因。

LINE的下一步:火力集中線上演唱會平台

停止音樂串流服務並不表示LINE放棄音樂市場,事實上,LINE對內容事業非常看重,像是在LINE Today上推出自製節目,推短影音VOOM服務等等都能看出其野心。

之後LINE MUSIC會轉型,更專注發展既有的「個人化鈴聲與背景音樂」服務和 LINE MUSIC LIVE「付費在線直播」服務,提供更豐富的數位內容。

過去在LINE MUSIC會透過贊助等方式,在官方帳號轉播包括金曲獎、演場會等許多音樂表演,只要用LINE帳號連結官方帳號就能收看,過程中還可以跟好友分享、留言互動。

去(2021)年5月進一步推出LINE MUSIC LIVE「付費在線直播」服務,這是一個讓歌手可以辦線上演唱會的服務,只要有一個LINE帳號,從音樂活動登錄、會員購票取得觀看權利、會員購票紀錄通知到活動前透過LIVE專屬官方帳號即時提醒等,都可以一站式搞定。

樂團五月天、歌手丁噹也都曾在此平台上舉辦過線上演唱會,未來各類型的娛樂展演活動,大至演場會、頒獎典禮,小至音樂講座對談或粉絲見面會,均可透過LINE MUSIC LIVE功能購票線上參與。

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圖/ LINE MUSIC

另外,在疫情影響下,導致各式現場娛樂展演暫停、演唱會和粉絲見面會也一一取消。國際唱片業協會(IFPI)2020年全球音樂產業報告中就指出,公播公演之權利金也大幅減少10.1%,迫使音樂表演者只能在一般社群的直播平台上舉行。

相較於每月收費的音樂串流服務,LINE下一步更看重的,是LINE MUSIC LIVE舉辦線上演出、售票,背後所創造的商業價值。與其說LINE MUSIC失敗,換個角度想,LINE更像是重新調整資源配置,將火力放在與社群通訊本業,高度結合的音樂表演直播上,開闢一個更有優勢的新戰場。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #串流音樂
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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