自製電影數超越好萊塢 Netflix靠這招黏住觀眾
※來源:今周刊

(圖:AFP)
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撰文/黃亞琪

這個娛樂帝國正在成形。

Netflix 光今年就入圍 112 項艾美獎,超越歷年大贏家 HBO 的 108 項,這顯示深耕於原創內容策略獲得碩果。同時,Netflix 在今年七月,入選了美國知名雜誌《快速公司》(Fast Company)全球創新企業排行榜第二名,僅次於蘋果。

如果,要歸納出 Netflix 創新何以成功的最重要關鍵,那非他們平台分析消費者偏好的能力莫屬。

Netflix 多將大數據應用於提升客戶的內容觀看體驗與推薦內容上。好比說,從訂閱會員觀看習慣數據發現:觀眾想知道新影集或電影是否符合自身品味,最好的方法就是觀賞簡短的預告。

於是 Netflix 推出「行動裝置搶先看」功能,每部「搶先看」的長度約三十秒,以直向模式播放,無需變換手機方向就能觀賞。「搶先看」以類似投影片的形式顯示,觀眾可直觀地點選播放或加入清單。看過預告後,如果不喜歡,只要滑動或點一下螢幕,隨即跳到下一部「搶先看」,方便觀眾找到喜歡的內容。

此外,因為訂閱會員橫跨上百個國家,而每個地區的文化習俗、語言又不盡相同,為此,要讓推薦內容精準度優化,像是影片能上架的地區、時段、用戶所在地、用戶看過影片的語言,都是 Netflix 持續增加推薦大數據演算法所考量的因素。

它想做的,就是把消費者的眼球和時間全部占滿,讓競爭對手沒有攻城掠地的機會。

身為一家位於矽谷的科技公司,Netflix 過去常被認為透過大數據(Big Data)與演算法來決定原創內容。畢竟,在推出首部自創影集《紙牌屋》時,Netflix 曾表示,此部政治劇和男主角人選是由過去觀看會員習慣的大數據分析而來。但實際上,Netflix 靠大數據起家,這是個普遍的迷思。

早在 2013 年,為了更了解消費者對於觀看內容的喜好和體驗,Netflix 聘請加拿大人類學者葛蘭特.麥奎肯(Grant McCracken),針對 Netflix 使用者日常行為和區域文化進行田野調查。

看懂數據  得先看懂文化與人性

中山大學人文暨科技跨領域學士學位學程助理教授宋世祥解釋:「厚數據是從商業經營中產生出來的,透過人類學田野調查,挖掘出人們數據背後的故事、情感、緣由。但這都只是一半,我們還需要看見應用端的一半。」

他以 Nissan 汽車開發無人駕駛汽車為例。Nissan 找來人類學家麥里斯薩.席福肯(Melissa Cefkin)加入團隊,針對在不同文化情境下,駕駛者與路人的行為進行分析與轉譯,讓工程師加速 AI 系統學習,設計出更好的車款。

「大數據,可以找到年齡、性別符合的行銷對象;但透過厚數據,了解各地用路文化、人對環境的觀察,可以找到更精準的客群。例如會買超大型狗糧者,傾向買 SUV 大型車,這反映的是一種生活形態。」他描述。

他進一步說:「數據加上感性經驗,讓所有故事都能成為全球性的故事。透過演算法,發現喜歡同類內容的使用者分散在世界各地,而不是僅限於同一個區域,數據和創意是可以平衡的,而我們也隨時在調整中。」

 

來源:《今周刊》 1143 期
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