自製電影數超越好萊塢 Netflix靠這招黏住觀眾

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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