#葉郎每日讀報 #娛樂產業國際要聞揀三條

1.DC和Marvel電影都缺席Comic-Con
2.Amazon佔有Universal電影10個月
3.坎城觀察：串流資金還是有幫到忙
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▼1. Disney’s Marvel Studios & Warner Bros DC Films To Skip San Diego Comic-Con@Home（https://flip.it/aa2_MS）
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美國疫情已經大幅緩解並逐步進入完全解封的狀態，因此反而更容易看到疫情在特定產業身上留下的永久傷害。漫畫和影視產業的年度盛會聖地牙哥國際漫畫展 Comic-Com 經歷去年的停辦之後，接下來將在7月23日以線上版的方式舉辦 Comic-Con@Home，但向來是展會最大的兩家參展廠商—— Disney 的 Marvel Studio 和 Warner 的 DC Films ——都將缺席今年的活動。尤其 Dc Films 自從2018年派出 Gal Gadot 和 Patty Jenkins 與會並在活動中揭露《Wonder Woman 神力女超人》的片段之後已經連續第三年 的活動。Disney 則在疫情期間慢慢學會在自家的投資人大會中發布 Marvel 影視新作的成效似乎更好，加上線上版的 Comic-Con 既沒有現場粉絲也沒有現場媒體，因而也有樣學樣決定從 Comic-Con 脫隊。會展產業就像影展、電影院產業一樣，被過去一年多的疫情逼向了命運轉折點。
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▼ 2.Universal Loves Putting Its Movies on Peacock, but Amazon Money Is an Offer It Can’t Refuse（https://flip.it/Ruz_fE）
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Universal 年底和 HBO 的 Pay 1 合約年底到期後不再續約，而明年開始 Universal 電影從電影院下檔之後的路徑安排則慢慢被媒體拼湊出來。雖然 Universal 的動機是用自家大片去幫忙同集團的串流服務 Peacock 拼業績，但半路殺出顯然出價難以拒絕的 Amazon。所以明年開始《Jurassic World 侏羅紀世界》系列電影中的迅猛龍移動的路線大約是：先跑去 Peacock 4個月，然後再殺去 Amazon Prime Video 打工 10各月，接著再回防 Peacock 4個月。除了《侏羅紀世界》系列之外，Universal 手上還有《Fast & Furious 玩命關頭》系列和廣受小朋友歡迎的《Minions 小小兵》系列。想像一下如果這些重量級軍火如果不是落在 Peacock 和 Amazon 手上，而是落在 Disney 或是 Netflix 手上，肯定將會是串流大戰中的決定性時刻。然而考量到 Amazon 正在併購 MGM，來日慢慢收回龐德電影的串流合約之後，讓龐德和迅猛龍、小小兵同台也仍有可能在戰局中吹皺一池春水。
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▼ 3.Cannes: How Streaming Is Helping, Not Killing, the Indie Film Business（https://flip.it/LaOhUI）
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歐洲電影學院主席同時也是著名波蘭導演 Agnieszka Holland 在坎城影展的線上演說中批評串流平台正在用演算法的巨大黑洞殺死獨立電影，因為她認為獨立電影需要活生生的策展人、影評人和研究者才能擁有一席之地，而不是演算法。不過這篇報導點名了幾個國際串流品牌之外，許多主題式的串流品牌正在運用他們的資金幫上很多獨立創作者的忙。比如主打藝術電影的 Mubi 早就買下在坎城首映的 Leos Carax 導演新片《Annette》，而 AMC 電視網旗下主打恐怖片的串流品牌 Shudder 則買下去年威尼斯影展首映的波蘭導演 Filip Jan Rymsza 作品《Mosquito State》。著名的歐洲發行商 Wild Bunch 才剛剛推出自家串流服務 Wild Side TV，將他們過去發行的許多獨立電影以夾帶廣告的方式在網路上播放。Wild Bunch 認為在媒介更迭越來越快的年代，歐洲不能沒有自已的串流聲量，完全把舞台讓給美國串流平台。

🔥商業案例與營銷文章分享 2021-01-22
　　
本次分享以下六則文章：
📺《運營知識體系：作為運營必須知道的10種拉新方法》
📺《RFM模型的搭建細節以及適用場景有哪些？》
📺《數據分析終極一問：自然增長率，到底怎麽算才合理！》
📺《電商大廠營銷模型匯總（含阿里、京東、美團、電通等）》
📺《用戶流失分析的三個誤區，你踩雷了嗎？》
📺《粉絲專頁「按讚」將走入歷史！Facebook 將推出粉絲專頁 6 大更新體驗》
　　　　
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📺《運營知識體系：作為運營必須知道的10種拉新方法》
https://bit.ly/2XVGjh4

文章分享了10種拉新方法，分別是：
01 打造流量型產品
02 打造流量品類
03 營銷工具創新
04 好友邀請
05 地推
06 異業合作
07 物質激勵
08 內容化
09 活動拉新
10 機構獲客
　
👉上述拉新方式套到遊戲營銷上一樣非常實用，下次在和行銷討論怎麼拉新用戶時，這些方法每個都可以好好想一便，或許好點子就從裡面蹦出。
　
📺《RFM模型的搭建細節以及適用場景有哪些？》
https://bit.ly/3bXebm0
　
RFM是用戶分群操作很常用到的模型，RFM這三個字母，分別代表以下維度：
　
✅R（Recency）：最近一次消費時間。反映了用戶最近消費的熱度，用以衡量用戶是否流失。理論上，最近一次消費時間越長，流失概率越高
　
✅F（Frequency）：用戶的消費頻率。反映了用戶對於產品、品牌的忠誠程度。理論上，一定時間內的購買頻率越高，用戶忠誠度越高
　
✅M（Monetary）：消費金額。反映了用戶的購買力。
　
👉以往的文章可能只講到上述就沒繼續深究，這篇文章的價值在於針對每個維度都有比較詳盡的說明，蠻值得參考。
　
📺《數據分析終極一問：自然增長率，到底怎麽算才合理！》
https://bit.ly/3p33wKq
　
各行各業都很關注自然增長率，這篇文章不但點出了幾個計算自然增長的方式外，同時也道出了營銷上的難題。
　　
會分享這篇文章主要原因在於文章中現實的挑戰真的是踩在我們的痛點上阿！！！！
　　
相信每個人讀過後肯定是心有戚戚焉。
　
✅自然增長率有三種算法：
方法一：按時間區分。
方法二：按人群區分。
方法三：按產品區分。
　
✅來自現實的挑戰：
挑戰一：非活動時間數據不工整。
挑戰二：幾乎天天做活動，沒有非活動期。
挑戰三：商品屬性、生命周期不同，無法類比。
挑戰四：不是所有活動都適合劃分參照人群。
挑戰五：參照人群的劃法，很難一碗水端平。
挑戰六：外部影響沒有考慮。
　
📺《電商大廠營銷模型匯總（含阿里、京東、美團、電通等）》
https://bit.ly/2XXfPMm
　
營銷模型是幫助我們做全盤思考的工具，基本上都是符合MECE原則，在做產品策略規劃時，很適合我們一一盤點各個階段有哪些能夠施力的地方。
　
文章內提到的模型有：
一、美國廣告學家E.S.劉易斯：AIDMA法則
二、日本電通：AISAS模式
三、社交媒體時代消費者行為模式：SIPS模式
四、美團：基於生活方式的全新營銷模型LIIS（Lifestyle-Identify-Interaction-Share）
五、阿里：AIPL+FAST+GROW
六、京東：營銷360體系之4A模型
　
試著使用這些模型來拆解自己負責的產品，在不斷思考下，一定會有收穫。
　
📺《用戶流失分析的三個誤區，你踩雷了嗎？》
https://bit.ly/3ixfPMI
　
用戶分群最基本可以切成三塊：新增、活躍、回流
　
其中以回流用戶最不好區分，一但分的不好，把太多活躍會員都算進去的話，那分析出來的結果可能就會有錯，這篇文章點出流失用戶分析三個需要注意的地方：
　
一、定義不明確：每個產品用戶黏著度都不一樣，有些產品用戶需要每天開，可能超過一個月沒登入就算是流失，有的產品用顧就是久久開一次就好，可能半年回來一次都在允許範圍內，因此需要了解自己產品的特性，定義好怎樣叫做回流用戶，如此分析出來的數據才會比較精準。
　
二、在樣本選擇上產生失誤：文章著重在最近一次登入時間，這點非常重要，在我的「數據分析」文章中也不斷強調，當撈取數據時，一定要將用戶的註冊日期、最近一次登入日期抓出來，不然很可能把新舊用戶都混在一起做分析。
　
🎯延伸閱讀：營運的資料撈取
https://bit.ly/3qLz4EP
　
三、不分析用戶行為：強調要去了解流失的用戶輪廓為何，以遊戲業來說，付費/未付費、流失時的等級/遊戲時間/遊戲進度等都是很重要的觀察指標，畢竟用戶流失也不會跟你講原因，需要營運人員透過數據來找出問題點並對癥下藥。
　
📺《粉絲專頁「按讚」將走入歷史！Facebook 將推出粉絲專頁 6 大更新體驗》
https://bit.ly/39PWCBJ
　
日前 Facebook 宣布，將在未來數週內推出新版的粉絲專頁體驗，改版六大更新如下：
　
一、簡潔又直覺的介面設計
二、專屬的動態消息及新互動方式
三、全新的「你問我答（Q&A）」功能
四、聚焦在粉絲專頁的追蹤者（將移除「按讚」功能）
五、新版效能更佳的帳號管理工具
六、網路安全升級和誠信功能
　
每個小編都應該要注意，未來在舉辦粉絲團活動時，要求追蹤更能提高文章與活動的觸及人數，就跟youtuber要求按讚訂閱和開啟小鈴鐺的道理類似，最後，如果喜歡這個粉絲團，也不要忘了追蹤一下喔！
　
以上就是本次的商業案例與營銷文章分享，下次見！

本課程的目的是提供學生設計和開發自動駕駛車輛的主要知識。 課程提供了各種自駕駛車輛的實際經驗，例如機器學習和電腦視覺。 這些概念包括車道偵測、交通標誌分類、車輛 / 物件探測、人工智慧和深度學習等概念。 本課程針對希望獲得對自動駕駛車輛控制的基本理解的學生設計。建議修這門課的學生具備基本的程式設計知識。 至於其他主題，在起始的講座會廣泛涉及; 因此，沒有必要的先決知識，只要具備基本程式設計知識的學生都有辦法跟上。 參加這個自動駕駛汽車課程的學生將掌握無人駕駛汽車技術，這些技術將重塑交通運輸的未來。

我們將涵蓋的工具和演算法包括:

✅OpenCV
✅深度學習和人工神經網路
✅卷積( Convolutional )神經網路
✅模板匹配( Template matching )
✅HOG 的特徵提取
✅SIFT 、 SURF、FAST 和 ORB
✅Tensorflow 和 Keras
✅線性迴歸和邏輯迴歸
✅決策樹( Decision Trees )
✅支援向量機( Support Vector Machines，SVM )
✅Naive Bayes

https://softnshare.com/autonomous-cars-deep-learning-and-computer-vision-in-python/

我是一名純手機Youtuber
我超愛玩遊戲但又覺得自己很廢
於是想把興趣轉為產值
經營頻道三年已經有了8000萬的流量
我精通Youtube演算法、手機剪輯、頻道調整
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至少單日3萬流量以上
如果想知道更多 請跟著我的頻道走

00:00 先講小故事
02:17 誰適合當youtuber
02:39 大多數人認為這樣才適合
04:29 實際上youtuber的特質
08:10 為什麼要當youtuber
10:24 困難之處