Netflix開抓寄生帳號奏效，股價可望漲22％！曾喊「要分享密碼」，哪些原因大轉彎？|數位時代 BusinessNext

串流影音平台Netflix向多國推出「共享帳號付費政策」，該措施實施一陣子後，對用戶提升以及公司營收帶來顯著成長。Jason Helfstein將Netflix目標價從475美元上調至600美元，以上週五（12日）收盤價492.16美元，約有22%上漲空間。

根據Helfstein研究報告指出，Netflix實施共享帳密規則、廣告等相關計畫，推動訂閱人數增長以及每成員平均營收 (ARM)，因此可望帶來更高營收，並給予Netflix股票「跑贏大盤」的評級。

Netflix新措施不僅限制用戶必須居住同一處才能共享同個帳戶，或者加購使用者，另外也上調訂閱方案價格，並同步推出內含廣告但較低價的訂閱方案。對此Netflix廣告總裁 Amy Reinhard在綜藝娛樂峰會上表示，Netflix廣告版訂閱方案全球每月活躍用戶超過2300萬人，較去年10月宣布的1500萬訂閱人數竄升。

不過多年來積極鼓勵用戶和家人朋友共享帳號的Netflix，為什麼突然態度大改，開始推行付費政策呢？以下為2023年5月報導。

共享帳號要付費，UNO「迴轉卡」諷刺Netflix自打臉

2016年，Netflix創辦人兼前任執行長里德·哈斯廷斯（Reed Hastings）在接受採訪時表示，他們樂見用戶和家人朋友們共享帳號，「無論是兩個人一起坐在沙發上（觀看Netflix），或者是十個人，這是一件很棒的事。」同時，哈斯廷斯相信訂閱Netflix會成為年輕人的一個里程碑，小時候曾和父母一起共用帳號的用戶，在長大成人、擁有穩定收入後也會開始訂閱Netflix。

也就是說，過去Netflix官方的立場是，深信曾受益於「共享帳號」的人會有潛在的消費力量，最終會徹底轉化為Netflix的付費會員。因此，雖然共享帳號在影音相關產業一直遊走於灰色地帶，但Netflix並不認為有打擊的必要性，甚至於2017年在官方推特公開鼓勵這種行為：「愛就是共享密碼。」

然而，在陸續放出風聲表示要啟動共享帳號付費制度後，這則舊推文也被廣大網友翻出來「鞭屍」，知名紙牌遊戲UNO的官方帳號就在該推文下，貼了遊戲中的「迴轉卡」，諷刺Netflix說變就變的態度打臉自己。

數據顯示，在全球約有2.325億的Netflix訂閱會員中，大概有一億個家庭共享了他們的帳號。而根據2022年Netflix官方所公佈的財報，雖然該年度新增766萬的訂閱人數，但整體營收的成長幅度僅有1.9%，為自2002年掛牌上市以來的最低；另外，隨著串流影音平台的競爭加劇、新世代年輕人的使用習慣改變等因素影響，Netflix必須採取行動來替公司增加收益。

Netflix面臨4大挑戰，增加收益刻不容緩

挑戰一：串流平台大爆發，對手來勢洶洶

Netflix是串流影音平台的龍頭，然而如今的消費者面臨更多選擇，包括：擁有獨家播放迪士尼（Disney）、皮克斯（Pixar）、漫威（Marvel）、星際大戰（Star Wars）等知名影集權力的Disney+、透過授權點播模式向使用者提供影片資源、更新速度飛快的Hulu，以及擁有一票死忠觀眾、人氣影集《冰與火之歌：權力遊戲》的獨播平台HBO等等，以及如Pluto、Xumo等免費平台的夾擊，顯示出此產業的競爭非常劇烈，想要殺出重圍獲得收益更加困難。

挑戰二：年輕人每天只看Netflix 48分鐘

另一方面，隨著年輕人使用習慣的改變──不再像他們的父母一樣喜歡花費大量時間觀看電視節目，而是傾向於透過TikTok、YouTube等應用程式瀏覽內容。根據一項針對兒童和青少年應用程式使用情況的研究，在4到18歲這個年齡層的使用者，平均每天花費107分鐘瀏覽TikTok、67分鐘觀看YouTube影片，分配給Netflix的時間僅有48分鐘。這些花費較低成本製作的創作內容，比耗資數千萬精心打造的電視或電影項目更吸引觀眾的現象，證明了涵蓋Netflix在內各串流影音平台的生存空間遭到限縮。

挑戰三：超強「大IP」流失

挑戰四：景氣下行，消費者紛紛取消訂閱

同時，在經濟不景氣、疫情爆發後民生復甦的時刻，消費者面臨上漲的物價，對於每一分花費更加斤斤計較，甚至傾向於放棄相較起來更不必要的娛樂費用。統計資料顯示，2022年美國串流影音平台的取消訂閱數量比上一年增加了49%。

Netflix：這只是暫時的挫折

上述種種因素都表明串流影音平台正面臨挑戰，無怪乎Netflix需要透過各種方式來增加公司的收益，包括現正推行、讓消費者怨聲載道的「共享帳號付費政策」。

儘管Netflix保證，新政策的推出只會造成暫時的挫折，並相信對於公司長期的業務增長和財務狀況能有所助益，但目前具體成效如何仍有待檢驗。根據官方財報，Netflix在今年第一季度訂閱用戶增長數目為175萬，未達到華爾街分析師所預測的300萬，新規定的施行對於下一季度的財務表現、消費者是否真的能買單這項政策，還需要更多時間來觀察。

延伸閱讀：Netflix在台灣開抓寄生帳號！額外成員+100元，Netflix怎麼判斷？方案差在哪？

資料來源：TechCrunch

責任編輯：錢玉紘

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。