【觀點】《大嘻哈時代2》燃起「台饒」炫風!NFT選手卡怎麼吸住鐵粉?團隊親自解密
【觀點】《大嘻哈時代2》燃起「台饒」炫風!NFT選手卡怎麼吸住鐵粉?團隊親自解密
本文作者「創造智能」為《大嘻哈時代》NFT發行與合作夥伴。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《Web3+》的立場)

《大嘻哈時代2》推NFT!

這段時間,台灣網路社群上最火紅的選秀實境節目,就是由三立、MTV監製的《大嘻哈時代2》。在第一季勇奪第57屆金鐘獎綜藝節目獎後,《大嘻哈時代》助燃了「台饒」流行文化的火焰。

《大嘻哈時代2》這次邀請了知名製作人陳鎮川、謝乾乾聯手製作,評審陣容包括蔡詩芸、迪拉胖、陳星翰,主持群找來阿達、美麗本人、賀瓏、嗩吶等人,打造出專屬台灣的饒舌選秀實境節目。

最終決賽更登上了台北流行音樂中心舉行,歌迷搶票入場但是卻一票難求的情況,證明專屬台灣的饒舌音樂IP《大嘻哈時代》已經來臨。

《大嘻哈時代2》選手Gummy B(六強選手)選手卡點擊後的精彩片花(具音效)。(三立電視提供).p
《大嘻哈時代2》選手。
圖/ 三立電視提供

在台北流行音樂中心的決賽場上,Gummy B、REX、SAVAGE.M/馬克、小卡比、阿跨面及阿夫 Suhf輪流登台較勁,證明台式饒舌經過多年醞釀,年輕一代的創作者已經逐步展現創作爆發的能量。

本文接著將就《大嘻哈時代2》如何透過新科技,強化與粉絲的互動進行分析。在「粉絲經濟」市場逐漸成熟的時刻,誰能掌握圈粉的秘訣,誰就能掌握市場的動能。

延伸閱讀: 一顆NFT,黏住Z世代!三立電視30歲大轉型,如何解決營收瓶頸、觀眾老化問題?

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最強音樂IP「大嘻哈時代」破億點閱,粉絲互動是成功的關鍵

《大嘻哈時代 2》 冠軍賽於 4/8 落幕,這一季的大嘻哈時代屢創佳績,節目剛上就締造發燒霸榜且品牌在成立不到兩年就已經在 Youtube 創造 1 億次播放,再度掀起台饒風潮。

大嘻哈時代這個品牌,自2019年推出第一季時,就非常注重「粉絲互動」這件事,尤其是「選手與粉絲」的互動。

節目需要這些嘻哈小將產出優質的內容,而小將們需要粉絲支持來強化創作的熱忱,三者的關係非常緊密。對於大嘻哈製作團隊來說,提升選手的內容以及增加選手與粉絲的互動才能製造話題性,吸引更多人支持台灣饒舌音樂以及大嘻哈這個台灣首個嘻哈節目品牌。

而結果證明,從海選階段到總決賽的過程,《大嘻哈時代 2》比賽的話題始終在網路上是粉絲討論熱點,粉絲在節目輪空的日子持續討論節目內容,正是創造《大嘻哈時代 2》破億點閱的成功關鍵。

阿跨面奪《大嘻哈時代2》總冠軍(三立電視提供).png
阿跨面奪《大嘻哈時代2》總冠軍。
圖/ 三立電視提供
粉絲與選手一起變強,大嘻哈時代的NFT策略

我們觀察,大嘻哈從素人海選到選手競賽,再到最後冠軍選拔,整個嘻哈競賽節目包含著創新、原創的精神,再加上嘻哈歌手以及粉絲群求新求變的特質,很適合動態球員卡NFT的經營。

隨著Web3、區塊鏈、元宇宙、NFT等創新應用逐漸興起,許多企業利用NFT經營品牌賦能,將NFT當作會員卡來經營,然而,我們希望幫大嘻哈打破單純的會員經營,透過動態NFT帶給用戶「收藏」以及「陪伴選手成長」的要素,讓觀眾在看節目的過程中手中的NFT也會產生變化,拉近觀眾與品牌的關係,而大嘻哈選手NFT就是創全球首例,首個結合節目賽制的NFT。

大嘻哈選手卡牌NFT限量10270張,每位選手有130張限量NFT,初始卡牌等級為 N (Normal),會隨著節目晉升、淘汰一路升到 SSR (Superior Super Rare),除階級以外,選手也會有四個能力評分,分別是焱(Fame)、歌(Track)、演(Live)、淼(Style),也會隨著選手在節目、串流平台上的表現而提升分數。

《大嘻哈時代2》冠軍阿跨面選手卡牌
《大嘻哈時代2》冠軍阿跨面選手卡牌,UR(Ultra Rare)表示最高等級的稀有度;牌面右側四個分數為選手在各個領域的表現,會隨著選手進步而提升。另外值得一提的是,進入到六強(SSR)的選手,會新增Click按鈕,點擊後會出現選手本季在節目的精彩片花。
圖/ 三立電視提供

大嘻哈節目整季共有13集,總共有80位選手參加,陸續從 60強、15強、6強、到最後的總冠軍賽,節奏相當緊湊,當選手卡牌升級SSR時,NFT會多一個Click的按鈕,能看到選手在節目最經典的片段。

NFT會隨著選手晉級而變化,從N卡、R卡、SR卡到六強的SSR以及冠軍UR。(三立電視提供).png
NFT會隨著選手晉級而變化,從N卡、R卡、SR卡到六強的SSR以及冠軍UR。
圖/ 三立電視提供

而大嘻哈選手NFT的亮點不僅於此,以往品牌在發行NFT的時候,總是得考慮到使用者體驗,小白怎麼知道錢包怎麼創?NFT怎麼買?但這次大嘻哈選手NFT解決了這個棘手的問題,用戶使用社群帳號就可以登入到Qubic錢包,使用信用卡就可以直接購買大嘻哈NFT(現已改為匯款),用戶只需要知道買這個NFT可以收藏、支持選手,還可以抽總冠軍賽的門票,整個購買流程就跟去電商網購一樣順利而且簡單。

明星選手的收藏價值,從傳統卡牌延伸到區塊鏈

收藏卡牌已經成為一種文化和潮流,無論是體育卡牌、動畫卡牌或是遊戲卡牌,都有品牌的狂熱者。

然而,傳統卡牌一直有一些問題。首先,傳統卡牌的交易性很低,需要有公正的第三方來做認證,要有適合的交易平台,還要有確認藏品配送的安全,都導致了交易門檻提高。

另外,傳統卡牌還有可能會存在假貨問題,這讓收藏者難以辨認真假。當然,對於實體球員卡的藏家來說這些等待都不是一回事,找認證第三方、配送都早已有了經驗,但在不知不覺中,球員卡的市場會變得越來越小,因為交易門檻、收藏門檻太高了,試想,被稱作是快轉人生的Z世代或是Alpha世代,還會接受傳統的卡牌嗎?

有別於傳統卡牌,NFT 解決了許多問題,每張NFT卡牌都有獨特的標識符號和數據,所以卡牌具有不可替代性和真實性,不再需要第三方認證,消除了假貨問題,配送上也是直接轉移,不到幾秒鐘就可以收到,而現在「動態」NFT又比傳統卡牌更具差異性,更添價值。

2020年火紅全球的NFT卡牌NBA Top shot,取得NBA聯盟官方授權,將知名球星的精彩Highlight影片以卡牌的方式販售,至今在交易市場已有三百億台幣的交易量,其中又以知名球星Lebron James在2020年總決賽中的所釋出的卡牌最為昂貴,單張成交價將近700萬台幣。

知名球星Lebron James在2020年總決賽的NFT,以將近700萬台幣的價格成交。圖片來源:
知名球星Lebron James在2020年總決賽的NFT,以將近700萬台幣的價格成交。
圖/ heritage auctions, HA.com

這種類型的NFT,凸顯出來的是粉絲的「身分認同」,而大嘻哈強化這點,結合賽制與卡牌變化,製造卡牌稀缺性更添收藏價值,我購買了大嘻哈的NFT,從阿跨面還是素人的時候我就得到了他的NFT(阿誇面是大嘻哈時代2總冠軍),看著阿跨面一路從N卡、R卡、SR卡,一路過關斬將到最後的SSR、UR (冠軍紀念卡),代表著粉絲支持大嘻哈時代、參與著台灣饒舌成長茁壯的時期。

同時,阿誇面現在還只是個大學生,前途無限,倘若有一天成為可以媲美饒舌之神 Eminem 或是狗爺 Snoop Dogg 的饒舌歌手,選手卡的收藏價值更會水漲船高,所以在總冠軍賽比完之後鐵粉與藏家都希望能夠獲得冠軍選手卡或是自己支持的選手卡,又創造了兩千多張的銷售量。此外,對於品牌來說,發行NFT的成本都比發行實體卡牌還低得多,無論在時間、預算以及人力上都更具彈性,也不需要開發通路,實為品牌福音。

動態式卡牌NFT的前景和潛力

除了節目以外,動態NFT的應用也可以讓品牌更有創意地加分。IKEA的Space10將NFT和實體家具結合,讓消費者購買完家具時,可以透過掃條碼獲得一顆種子,而這棵種子將會隨著椅子的年齡增長,同時椅子的養護和保養的時間也會同步紀錄在區塊鏈上,最後這棵種子會因為消費者對於椅子著照顧與維護,茁壯成一顆大樹 (AR),而 NFT 也可以被交易或轉讓。

這樣的NFT應用不僅可以增加消費者的互動性和參與度,還可以讓品牌更貼近消費者,提高消費者對品牌的認同感和忠誠度。因此,動態NFT的未來前景和潛力相當大,不論是在文化娛樂、產業應用或是品牌行銷上,都具有廣泛的應用價值。

IKEA旗下Space10將產品與動態NFT、AR結合,透過消費者養護產品、產品使用時間來讓NFT從
IKEA旗下Space10將產品與動態NFT、AR結合,透過消費者養護產品、產品使用時間來讓NFT從種子茁壯成大樹,納入ESG的觀點,使消費者與跟產品、品牌的連結更接近。
圖/ Space10 Carbon Bank

動態NFT帶給我們許多想像,像是旅遊產業可以讓旅客透過旅遊踩點的方式,使用動態NFT紀錄他們獨一無二的旅遊回憶。

而電商平台也可以透過消費者的購買行為,讓他們的NFT產生變化,同時增加購買者會員等級的賦能,進而找到品牌的忠誠會員。總之,動態NFT作為一個可以增加品牌認同、粉絲溝通的創意行銷手段,其應用前景和潛力是可以被期待的。

我們認為,在未來的幾年裡,動態NFT將會成為產業升級和文化創新的重要力量,為品牌的客戶帶來更多的驚喜和樂趣。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《Web3+》的立場)

本文作者為「創造智能」,授權轉載自medium

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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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。

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