縮小 。 我們 即將 走出 幻滅 的 低谷 。 這 是 因為 品牌 終於 發現 ， 偉大 的 內容 需 與 它們 行銷 和 溝通 策略 的 每 個 部分 整合 在一起 。 為 達 此 一 目標 ， 這些 品牌 已經 發現 他們 需要 某 個 舉足輕重 的 事物 。 他們 需要 科技 優勢 。 這 就 是 我們 要 談 品牌 故事 未來 的 第三 個 關鍵 。 ＃3： 技術 支援 和 數據 改進 二○一一年 ， 串流 媒體 影片 服務 Netflix 公司 頭 一 次 決定 製作 新 的 原創 電視劇 。 在 那 之前 ， 該 公司 只有 簡單 地 購買 播映 其他 公司 影視 節目 的 串流 執照 。 這 齣 原創 電視劇 是 以 政治 為 題材 的 《 紙牌屋 》 （ House of Cards ） ， 其 以 同 名 的 英國劇 為本 。 它 請 了 經常 獲獎 的 凱文．史貝西 （ Kevin Spacey ） 主演 ， 並 由 《 社群 網戰 》 （ The Social Network ） 及 其他 賣座 大 片 的 導演 大衛．芬奇 （ David Fincher ） 執導 。 這 是 相當 大 的 投資 。 電視 節目 的 花費 很 高 ， 這 部 由 史貝西 、 芬奇 和 其他 演員 擔綱 的 影集 更 是 如此 ， 兩 季 的 製作費 高達 一億 美元 。 但 不同於 其他 由 高層 的 經驗 和 直覺 決定 的 多數 電視劇 ， Netflix 有 個 祕密 武器 ， 可 幾乎 確保 此 次 投資 是 值得 的 。 多數 電視 和 電影 製片廠 對於 觀眾 對 其 作品 的 反應 ， 只 能 知道 幾 點 ： 他們 知道 有 多少 人 買 票 和 DVD ， 也 會 看到 影評 和 爛 番茄 等 網站 的 評論 。 但 Netflix 知道 的 更多 。 由於 觀眾 透過 Netlix 的 應用 程式 觀賞 節目 ， 因此 該 公司 能 確切 知道 ， 有 多少 人 把 這些 節目 從頭到尾 全部 看完 。 它 知道 觀眾 什麼 時候 停下來 ， 什麼 時候 倒帶 ， 以及 他們 接下來 看 了 什麼 節目 。 它 不僅 知道 《 公園 與 遊憩 》 __UNDEF__ （ Parks and Recreation ） 的 觀眾 中 ， 多少 百分比 的 人 會 從 第一 季 看到 後面 幾 季 ， 還 知道 這些 觀眾 有 多少 比例 還 喜歡 其他 節目 ， 比如 《 蝙蝠俠 》 。 Netflix 透過 數據 知道 了 三 件 事 ： 觀看 凱文 ． 史貝西 電影 的 人 往往 會 一直 看到 最後 ； 觀看 大衛．芬奇 電影 的 人 往往 還 看 這 位 導演 的 其他 許多 電影 ； 觀看 英劇 《 紙牌屋 》 的 人 往往 會 一口氣 追完 全部 的 劇 。 Netflix 有 了 上面 這些 數據 ， 因此 製作 新 的 《 紙牌屋 》 時 就 不再 顯得 那麼 離譜 。 且 教 你 料想不到 的 是 ， 《 大西洋 》 雜誌 （ the Atlantic ） 所 做 的 分析 顯示 ， 因為 這 個 節目 使 Netflix 的 新 用戶數 增加 ， 該 公司 一億 美元 的 賭注 不到 三 個 月 就 回本 了 。 此後 ， Netflix 以 同樣 的 數據 驅動 方法 ， 推動 了 許多 新 節目 ： 《 女子 監獄 》 __UNDEF__ （ Orange Is the New Black ） 、 《 製造 殺人犯 》 （ Making a Murderer ） 、 《 潔西卡瓊斯 》 （ Jessica Jones ） 和 《 怪奇 物語 》 （ Stranger Things ） 等 。 眾所周知 的 是 ， 在 一般 電視 節目 中 ， 有 近 三分之二 的 新 節目 都 無法 續拍 第二 季 。 但 Netflix 的 原創 節目 續拍 第二 季 的 比例 是 一般 電視劇 的 兩 倍 ， 只有 30％ 的 Netflix 原創 節目 拍完 一 季 後 遭到 腰斬 。 由於 Netflix 運用 技術 和 數據 的 方法 ， 其 節目 的 表現 是 其他 電視 市場 的 兩 倍 。 它 的 故事 也 為 品牌 上 了 一 課 ： 若 你 能 創造出 與 特定 受眾 交流 的 內容 ， 就 可以 吸引 能 讓 你 更 有效 保持 業務 發展 的 訂戶 。 每 月 支付 Netflix 八 美元 的 超級 忠實 用戶 雖然 數量 較少 ， 但 卻 比 觀看 CBS 商業 廣告 的 大量 觀眾 更 有 利潤 。 同樣地 ， 數量 相對 較少 的 忠實 讀者 或 品牌 自身 內容 的 受眾 ， 他們 對 品牌 的 價值 遠 超過 網際網路 其他 部分 的 一 堆 廣告 印象 。 這 是 未來 每 一 種 內容 媒體 的 作業 方式 ， 不僅 只 是 電視 娛樂 節目 而已 。 聰明 使用 數據 和 科技 的 創作 者 和 公司 ， 將 比 其他 人 擁有 更 大 的 優勢 。 隨著 時間 推移 ， 這 只 會 益發 真實 ， 因為 科技 發展 越來越 進步 ， 提供 了 可 供 內容 創造 者 和 分發 者 在 其 上 運作 的 平台 ， 讓 他們 在 競爭 中 佔據 優勢 。 不久 後 ， 若 你 不用 科技 推動 決策 和 效率 ， 或 用 它 來 協助 你 講述 更 有 活力 的 故事 ， 相較 下 ， 你 就 會 缺乏 創造力 、 欠缺 成本 效益 ， 然後 你 會 失敗 。 內容 決策 發動機 在 Contently ， Netflix 的 故事 啟發 了 我們 ， 並 讓 我們 思索 。 若非 得 要 為 Netflix 的 祕密 武器 命名 ， 你 會 怎麼 稱呼 它 ？ 會 如何 稱呼 這些 所 創 節目 的 成功率 為 一般 網路 節目 兩 倍 多 的 驚人 數據 ？ 我們 稱 之 為 「 內容 決策 發動機 」 （ Content Decision Engine ） 。 因 其 重點 在於 ：Netflix 的 祕密 武器 不僅 是 數據 。 這 是 他們 如何 取得 數據 ， 並 運用 它 在 電視 節目 製作 過程 的 每 個 環節 取得 優勢 ― ― 從 擬訂 節目 策略 、 規劃 如何 製作 到 節目 的 實際 創作 、 了解 其中 哪些 因素 發揮 了 效果 ， 並 在 下 一 季 改進 節目 。 光 是 數據 並 沒有 多 大 用處 。 你 不能 只 向 製作人 展示 滿 是 數字 的 試算表 ， 指望 她 立刻 就 知道 該 找 誰 執導 、 請 哪些 演員 ， 以及 敘事 弧 該 是 什麼 。 數據 本身 只 是 許多 小 塊 廢鐵 ， 不能 成為 發動機 。 但 當 你 擁有 適當 的 技術 和 正確 的 流程 裝配線 時 ， 這些 數據 就 可以 發揮 強大 的 功能 。 下 一 節 是 為 正在 尋找 高階 指南 ， 要 運用 科技 建立 強大 說 故事 作業 ― ― 尤其 在 大型 組織 內 的 讀者 。 我們 要 談 的 是 ， 如何 運用 科技 打造 內容 決策 發動機 ， 幫助 你 更 迅速 、 明智 地 做出 決策 ， 並 在 說 故事 過程 的 每 個 階段 都 獲得 數百 個 微小 的 優勢 。 內容 作業輪 還 記得 上 一 章 的 飛輪 嗎 ？ 那 個 建立 受眾 的 殺手 公式 ？ 在 我們 為 Contently 的 客戶 建構 自己 的 內容 決策 發動機 時 ， 我們 把 它 拆解為 更多 階段 ， 以 進一步 思索 這 個 流程 在 組織 內 的 運作 方式 。 但 我們 不 稱 之 為 「 飛輪 」 ， 只 稱 它 為 「