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title: 影視幕後的商業運作

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# 影視幕後的商業運作 重點筆記
## 0. 課程簡介
### 產業定義
- Creative industries
    - **origin**
        - creativity
        - skill
        - talent

    - **potential**
        - wealth 產值
        - job creation 工作機會

    - **product**
        - intellectual property 智慧財產

- Media and Entertainment industries (E&M)

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## 1. 科技如何重塑娛樂產業
### 規模放大的技術革新
降低：交通成本、通訊成本、內容複製成本
擴大：內容展演容量

**The Superstar Effect**: 品質上的小差異能造成收入上的大不同，擴大所得分配不均
1. 規模可以放大
2. 具獨特性，某部分難以被取代
3. 平庸者的生產力無法相加

### 分析架構、問了哪些問題
- 參與者
    - 明星
- 內容
- 產業結構
    - 在直播後，頂尖歌劇院和其他的差距越來越大(limited time, so low-quality talent is no substitute for higher-quality talent)


### 版本特性 (bundle of benefits)
- 現場演出
- 影院直播 自由/特寫/便利/便宜/訪談和花絮
- 差異化內容

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## 2. 成功為何難以預測？
### nobody knows 與風險
- 非必要財 necessary, 非剛性需求
- 客戶的口味變化、流行變化
- 創意需要冒險
- 消費者追逐最好的（The Superstar Effect: 贏者全拿，無法批量生產）
- 難以拿捏創意的價值
- Shared Experience 群體的共同體驗
- Social Influence
    - 自我實現預言 Self-fulfilling Prophecy
    - Information Cascade 信息瀑布

- 運氣很重要


### social influence
個人的選擇受到其他人的行為影響，無論合不合理，滿足social proof社會認同、社群認同


**從眾行為**可能出於**理性計算**, **本能反應**, **認知偏差**
若加上**社會網路**->少數人的偏好成為多數人的偏好，少數人為較有影響力的人

**Information Cascade** 信息瀑布: A subset of early information dominates all subsequent information.

### shared experience
The Movie Goers' Game
![截圖 2023-12-22 上午9.36.47](https://hackmd.io/_uploads/rkiNuDGwa.png =75%x)

一起看的開心度較高，影視娛樂為社交活動，可創造shared experience

### cumulative advantage (累積優勢)
Rich get richer. Even tiny random fluctuations can blow up

### 集體預期的焦點 (focal point)
即使沒有直接的溝通或協商，人們也會傾向於選擇被認為最為顯著或突出的選項，以達成共同的目標，而焦點因時因地因人而改變。

**創造焦點**:
- 話題
- 票根
- 首週票房


### self-fulfilling prophecy (自我實現的預言)
預期影響行動，行動實現預期。
- 轉學生人緣(大家都不去靠近)
- 老大最會讀書(投資資源多)
- 這本書不會賣(不行銷)
- 銀行擠兌(Bank run, 擔心倒閉全部去提款->真的倒閉)

### Science (2006) 實驗設計
**Condition**: independent V.S. social influence, 8 parallel worlds independent
**Experiment**: weak signal V.S. Strong signal

用indep.來評估一個歌曲的品質，並且看這兩種狀況下品質對社會群眾的影響，流行度是透過market share or market rank 來測量評估


## 3. 內容的商業模式
### 差別取價（price discrimination）
為不同客群制定不同價格，創造出不同版本的產品，讓兩個版本的品質或可用性存在足夠的差異性，搭配不同價格，以吸引願付價格不同的消費者購買不同版本。

### 多版本策略 (versioning)
多版本的不同特性: 版本特性 (bundle of benefits)/價格差異
- 擴大消費市場，增加消費人數及總營收

**!** 要避免版本相互排擠

### 發行窗口期 (distribution windows)
Products are often sequentially released in different formats. 不同形式陸續發布, 價格由多到少

- 紙本V.S.電子書：自然實驗發現，兩者客群本來就不同，在一開始一起發售可以把宣傳效果最大化
- 院線V.S.串流：疫情期間嘗試同步發行(hybrid release, day&date)，串流平台排擠院線票房->需要足夠天數獨家播放


### SVOD、AVOD、TVOD、FAST
VOD: vedio on demand, 點播
- TOD: Transactional VOD
- SVOD: Subscription VOD
- AVOD: Ad-supported VOD
- FAST: Free & Ad-Supported Streaming TV（無法點播，只能換頻道）

### 通路(平台)本位 vs. 內容本位
平台獨佔內容->平台訂閱 or 讓更多人看到->內容分潤

### 串流平台績效指標：
- 訂閱人數
- 使用者平均營收貢獻值 (ARPU, average revenue per user)
- 用戶流失率 / 退訂率 (churn rate)
- 觀看總時數
- 內容成本

獲利公式：
- 訂閱制：利潤 = 數量 x 價格 – 成本
- 訂閱+廣告混搭：利潤 = 數量 x ARPU – 成本

廣告營收：
1. 廣告量 (ad load)
2. 觀眾人數與觀看時數 (audience size)
3. 每千次廣告曝光價格 (CPM)

影響廣告價格的 3T’s
1. Transparency: 收視數據透明化
2. Targeting: 精準投放
3. Tracking: 追蹤成效

### Netflix方案設計
* 高級方案：SVOD, x4, high price
* 標準方案：SVOD, x2, medium price
* 基本方案：SVOD, x2, < medium price
* 廣告方案：AVOD, low price(ARPU > 基本方案，擠壓)
* 廣告方案：FAST, free?


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## 4. 電視劇的過去、現在與未來
### showrunner (總監製)
Head Writer + Executive Producer 編劇+監製，後者責任為協調和監督整個製作過程

- 電視劇：編劇最大
- 電影：導演最大

### franchise & pilot
- franchise 一個作品內容的繼續延伸，同類型但是內容不太一樣(The same, only different)
- pilot 一個作品的試播集

![截圖 2023-12-22 上午11.41.13](https://hackmd.io/_uploads/B1aurYMwp.png)
![截圖 2023-12-22 上午11.41.23](https://hackmd.io/_uploads/SypuBKfDp.png)

### 傳統電視台 (e.g. ABC) 和 Netflix 的比較
Traditionally, power in the entertainment industry came from the ability to control creation and distribution of content.

Matchmaking: data-driven matchmaking leads to more creative freedom, not less


### 訂閱制 vs. 廣告模式
| Ad Suppored    | Subscription    |
| -------------- | --------------- |
| Linear         | VOD             |
| Aggregate Data | Individual Data |
| Domestic       | International   |

### 產出電視劇流程
1. Start with an idea
2. Get rights
3. Get the team
4. Develop the show bible and a script for the pilot
5. Get a director and cast (at the same time)
6. Pitch 推銷(For funding and distribution)
7. Produce the show
8. Release in the first window and in subsequent windows 
![image](https://hackmd.io/_uploads/Hy5o_tMP6.png)

### 商業模式如何影響內容的相關原理
內容所有權、資金支持

## 5. 類型與高概念為什麼重要？
### 經驗財（experience goods）
買體驗，需親身體驗才能判斷其價值和服務，消費完才知道價值。
搜尋財（Search Goods）：可透過搜索資訊來了解其價值。
信譽財（Credence Goods）：消費後也不知道價值。

### 類型
這部片可以帶給你的旅程大致上是什麼方向，讀者的期待Contracts（3C contracts, clock, crucible）

### 評論如何發揮價值
- 有傳播管道
- 讀者信任
    - 垂直差異：篩選品質（品質）
    - 水平差異：媒合觀眾和電影（品味）
- 有商業模式

### 硬資訊、軟資訊
soft: 要向他人傳遞成本會很高的資訊
hard: 可量化、客觀、易查證的資訊

ex: small bank soft, big hard

### logline的意義與寫法
高概念 high concept，讓人簡單明瞭故事的概念，將軟資訊硬化讓人更好知道商品價值。

logline needs:
- 主角
- 衝突
- 畫面想像
- 暗示預算
- 片名相輔


## 6. 好萊塢如何發掘說故事人才？
### 電影產業生態系
![截圖 2023-12-22 下午1.23.48](https://hackmd.io/_uploads/BJZFT9fDp.png =75%x)

### 什麼是「開發」
真正的原創故事很少，出版業已經篩選過好的故事，降低影視業的風險

### 逆向選擇與可能解方
逆向選擇 adverse selection：資訊不對稱，導致交易錯誤
天才和平凡人vH>vL, rH>rL
平均價值E[v] = mvH+(1-m)vL
1. 假設賣家市場：w = vH, vL or E[v](random)
2. 劇本價值高於外部價值 v>r
3. 電影監製無法判斷編劇程度
4. 天才夠強 rH>vL
5. 天才少 m->0, rH>E[v]

出價改成E[v]，天才不來，又改成vL，最後就沒有好人才

解決：
1. 政府補助 s>rH-E[v]
2. 篩選 screening
3. 傳遞訊號 signaling

### 篩選機制

## 7. 誘因設計與風險管理
### wide release vs. limited release
大量發行推出，限量發行推出

### 調和商業和藝術的基本原理

### 道德危機 (moral hazard)、代理人問題 (the agency problem)
前者，在未監督下，另一個人可能做出違反誠信的事。

後者，代理人存在誘因做出對委託人不利的事情。

### first-look
發行商得以先看資訊先買

### 風險管理的兩種策略：齊頭式壓低預算 vs. 爆款策略
一個是每部片預算都差不多
另一個集中在tent-pole，複製既有成功的陷阱

## 8. 內容產業的轉型升級
### *附加價值
市場有你沒你的不同，獨特的價值

ex:任天堂遊戲獨佔平台卡帶，要求創作者減少產量->品質高的爆款，很少抄來抄去的作品

### 網路書店如何為讀者創造價值
讀者在乎個人喜好的冷門書、暢銷書

### 策展 vs. 媒合
策展者針對特定主題蒐集、篩選、整理和組織資料，再呈現給大眾

媒合，個人化、客製化內容

## 9. 談IP的建造與經營
### 跟風 vs. 原創
跟風需要大量製作、通路多，且在大量跟風之中，必須做出產品差異化，眼光、時機、速度都很重要

### 機制設計與創新
### 如何炒作IP？
減少個別品項發行量/增加作品數量（重量不重質）/有梗/縮短通路（小市場大餅）/併購卡牌、貼紙公司，複製上述/創意人員裁員

## 10. 大數據、AI與影視
（雖然期末沒有太多時間專門講這題，但一些觀念已分散在本學期不同單元裡）
### 大數據如何用來幫助打造熱門影視？ (TED Talk 影片是關鍵) 
從所有影視內容挑出評分最高最好的內容。
![截圖 2023-12-21 下午11.07.20](https://hackmd.io/_uploads/SkF2EAWw6.png =75%x)

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Roy Price(Amazon)：他的團隊挑了8個影視內容，讓他們第一集免費給觀眾看，順便搜集數據，然後讓數據決策要製作什麼（非人腦決策，較為安全，不過成效落在7.5分，平均7.4）

Ted Sarandos(Netflix)：觀察所有已經擁有的數據（紙牌屋），但是決策出要製作「紙牌屋」是他們的決策（承擔個人風險）。

無論是多頂尖的數據公司都可能出錯，數據和數據分析擅長拆解、分析問題，而非整合（整合比較適合大腦來處理）







