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自製電影數超越好萊塢,Netflix靠大數據黏住觀眾!

2018-11-20
今周刊/黃亞琪
自製電影數超越好萊塢,Netflix靠大數據黏住觀眾!
圖片來源 : pixabay
【SmartM解讀】Netflix自製電影數量已經超過整個好萊塢片廠,更運用理性的大數據,提升顧客體驗與觀看內容,緊緊抓住顧客的心。
如同左右腦各自掌握邏輯與創意,Netflix理性使用大數據,再融入有溫度的厚數據質化分析,更能將想像力極大化,在國際舞台上傳唱許多好故事。
這個娛樂帝國正在成形。 
光今年就入圍一一二項艾美獎超越歷年大贏家HBO的一○八項,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。
《快速公司》評價Netflix創新成功的理由,除了它自製電影數量已經超過整個好萊塢片廠(去年八十部),最重要的是,不同於過去內容製作者傾向一致看待全球市場,Netflix更細緻地去偵測不同市場的消費者偏好,製作符合當地市場取向的影音內容。
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。
早在二○一三年,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。
透過走進超過三千位、十八歲以上觀看電視和串流媒體者的家中,觀看他們實際收看時的行為和生活習慣,以及看電視者與電影觀看者的差異。研究發現,有七三%用戶傾向「一次看完二至六集電視劇,甚至一次看完整季」。
這個研究結果顛覆了傳統電視收看習慣,Netflix推出「一次看完(Binge-Watching)」影集的模式,就是基於該研究所做的嘗試,也是首個推出該服務的串流媒體平台,至今也成為一種風潮。

看懂數據 得先看懂文化與人性

麥奎肯採用的方式,是近年流行的「厚數據(Thick Data)」研究—這種研究方法強調,要掌握眼前現象的意義,須具有對於背後文化的深層理解。其數據來自確切的社會互動、生活場景、使用脈絡、語言認知以及人的真實需要,幫助產業在創新過程中,掌握到人與市場的隱藏需求。
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。
如果說,大數據講求廣度,那麼厚數據說的就是深度;從研究角度而言,前者是量化,後者是質化。
要在一九○個國家放送原創內容的Netflix,是平台也是說故事者,它要融合矽谷的科技創新和好萊塢的創意,其實也必須走在「量質數據兼備」的路上,才能真正擴張娛樂產業的版圖。
兩者並不衝突,反而能提高分析的價值。「很多人認為創意和科技是對立的,但不是這樣的,我站在科技端,不斷嘗試將創意融合進來。」Netflix科技部門的產品創新副總裁托德.耶林(Todd Yellin)強調:「我們不只關心數據,Netflix利用大數據專注於服務消費者,以提升更好的原創內容和觀看體驗。」
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。」
如同左右腦各自掌握邏輯與創意,Netflix理性使用大數據,再融入有溫度的厚數據質化分析,更能將想像力極大化,在國際舞台上傳唱許多好故事。

厚數據讀心人 谷歌、微軟搶著要

大數據累積大量數字,可以呈現部分事實,但卻無法掌握數字背後發生的原因與脈絡。在科技不斷推陳出新的今天,企業要持續創新,除了靠數據分析外,更需要考量人的真實感受,以補足數據忽略掉的細節。 
繼大數據後,厚數據隨即被提起,差異在於加入質化研究,還原數字背後的行為脈絡。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分析厚數據的三個特質:
1、厚數據是質化研究資料,而且是以創新為目的的質化資料。
2、厚數據專家未必是人類學家,但一定要有融入跨領域合作環境的進取心與適應力。
3、厚數據專家研究成果轉譯的對象,也是創新過程中的合作對象,因此必須跨領域理解對方的專業與知識。
 
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厚數據專家運用「參與觀察」(participant observation),除了詳細記錄眼前的細節,更利用自己的身體去感受,讓資料本身更具有感情,解譯出資料當中的感性面。他們也利用「深度訪談」挖掘日常生活行為背後的核心概念,理解語言符號體系、價值觀等,讓產品或者內容設計能夠具有人性與接地氣。 
《華爾街日報》在〈厚數據的力量〉(The Power of Thick Data)一文就指出:厚數據能協助企業理解消費者接觸產品與服務時,所產生的情感以及內在脈絡,這也能協助企業面對瞬息萬變的商業挑戰。尤其是要打國際市場的業者。
蘋果創辦人賈伯斯曾說:「蘋果從不做市場調查。」就是不願意讓過大的數據造成創新的困境。而谷歌、微軟、華為、阿里巴巴、騰訊等科技公司也洞察到這股風氣,設立針對使用者進行質化研究的職務,可謂當今最熱門的職缺。(黃亞琪)

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原文出處
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