《3S風潮》:「暢銷商品」和「長尾商品」對彼此構成威脅嗎?

我們想讓你知道的是
儘管少數的暢銷商品主宰了過去的娛樂市場,那不表示未來依然如此。以前看似自然的集中消費現象,很可能是因為實體通路有限,而不是因為消費者的偏好有限。畢竟,你找不到的東西,也不可能買到。
文:邁克・史密斯(Michael D. Smith)、拉胡・泰朗(Rahul Telang)
暢銷商品與長尾效應
「這世上很少公司有本錢花兩億美元拍一部電影,那是我們的競爭優勢。」──迪士尼影業集團的董事長艾倫・霍恩(Alan Horn),摘錄自艾妮塔・艾爾伯斯(Anita Elberse)的《超熱賣商品的祕密》(Blockbusters: Hit-Making, Risk-Taking, and the Big Business of Entertainment)
「我們很容易以為YouTube上隨機跳出來的垃圾影片對《黑道家族》(The Sopranos)沒有多大的威脅……但有一群觀眾看那種製作成本低廉的東西,那些東西只需要傳統電視節目的一小部分製作成本。」──克里斯・安德森(Chris Anderson),《長尾理論》(The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More)
在辯論科技如何改變娛樂業時,上述引用的兩本管理書(安德森的《長尾理論》和艾爾伯斯的《超熱賣商品的祕密》)常被提出來作為正反兩方的例證。《連線》(Wired)雜誌的前編輯安德森主張,線上銷售通路的容量增加(亦即所謂的長尾),使消費不再集中於「熱門」商品主導的市場,而是轉向百花齊放的小眾市場。所以,娛樂業的公司應該針對這個新的現實狀況,調整商業模式和行銷策略。哈佛商學院的艾爾伯斯教授則是提出截然不同的論點,她引用個案研究、市場統計數據、以及娛樂業高管的訪談內容,證明產業獲利大多是來自少數幾個非常熱門的主力商品。她主張,新科技可能會增加、而不是削弱這些「暢銷商品」對那些產業的重要性。
我們對安德森和艾爾伯斯的研究都非常尊重,但我們覺得他們鎖定了錯誤的問題,至少就科技變革如何影響娛樂業的市場力量來說是如此(我們將在本章中說明)。長尾商品當然對「暢銷商品」的商業模式不算威脅!根據定義,長尾商品是很少人想買的商品。如果你的目標是創造冷門商品,那很難創造出一個專攻大眾市場的事業。不過,即使長尾商品對暢銷商品的商業模式沒有威脅,但我們依然覺得長尾流程確實是一種威脅。
這也是我們打算在本章探索的議題,我們將把焦點放在科技幫消費者增加娛樂選項的功能上,並提出兩個重要的商業問題:這些新的娛樂選項如何幫消費者創造價值?企業如何掌握那些價值?
網路市場如何為消費者創造價值?如果你是在一九九○年代後期提出這個問題,答案很可能跟網路降低營運成本、增加市場競爭有關。一九九八和一九九九年,我們蒐集資料來測試線上價格是否真的比實體商店的同樣商品便宜。我們和艾瑞克・布林優夫森(Erik Brynjolfsson)合作,把焦點放在一些同時在網路及實體店家銷售的書籍和CD上。在十五個月期間,我們從四十一家零售商,蒐集了八千五百份價格觀察數據。我們發現,線上價格比實體商店的賣價低了約百分之九到百分之十六。對消費者來說,這是一大經濟價值來源。
雖然我們的研究設計可以比較線上和實體商店的商品售價,但那種研究在衡量消費者從線上零售商獲得的整體價值時,還是受到很大的限制。我們研究的線上零售商幾乎每本書和每張CD都有備貨,但實體商店通常只從兩百三十萬種印刷圖書中,挑四萬到十萬種備貨。一九九九年發行的二十五萬種CD中,唱片行只挑其中五千到一萬五千種CD備貨。由於沒有備貨的商品無從比較價格,我們必須從研究中刪除實體商店沒有備貨的東西。所以,儘管我們能夠精確地衡量線上消費者從熱門商品獲得的價值,我們不得不忽略網路提供的更大價值來源:消費者因為可以輕易地找到及購買數百萬種冷門的圖書和CD而獲得的價值,那些商品因為太冷門了,實體商店沒有備貨。
在線上可以買到冷門商品,究竟為消費者帶來多少價值呢?很多人主張那個價值其實不多。消費者可能很滿意實體商店提供的有限選項。畢竟,眾所皆知,少數幾種暢銷商品占了實體商店裡的絕大多數業績,或許這只是反映消費者的品味集中罷了。又或者,那反映了娛樂商品的經濟特質,有些人認為在娛樂圈裡,「超級明星」本來就比較吃香。
羅伯・法蘭克(Robert Frank)和菲利普・庫克(Philip Cook)在一九九五年出版的《贏家通吃的社會》The Winner-Take-All Society)裡主張,許多市場(包括娛樂市場)有意見反饋循環,導致熱門商品愈來愈熱門。他們覺得有三大因素驅動著這個流程:(1)才華洋溢的人很自然就吸引到大眾的關注。(2)大眾喜歡看朋友及同儕也看過的內容。(3)高固定成本、低邊際成本的商品賣得愈多,利潤愈好。威廉・麥克菲(William McPhee)在一九六三年出版的《大眾行為的正式理論》(Formal Theories of Mass Behavior)中,也提到熱門商品享有的自然優勢,他們主張冷門商品在市場上面臨「雙重危險」,所以始終乏人問津:多數消費者不知道它們的存在;知道它們存在的消費者,往往又以內行的專家居多,他們也知道其他更好的選項。
另一方面,儘管少數的暢銷商品主宰了過去的娛樂市場,那不表示未來依然如此。以前看似自然的集中消費現象,很可能是因為實體通路有限,而不是因為消費者的偏好有限。畢竟,你找不到的東西,也不可能買到。當消費者可以獲得眾多選項時(像網路上那樣),他們展露出來的興趣和品味,可能遠比之前大家所想的還要多元。從這個觀點來看,把麥克菲、法蘭克、庫克的理論廣泛套用到娛樂市場時,那些理論都有明顯的缺陷。
以產品差異化為例,經濟學家認為產品差異化有兩種:垂直差異和水平差異。在垂直差異的市場中,產品呈現出大家一致認同的價值高低差別(例如BMW vs. 雪佛蘭,希爾頓 vs. 假日飯店,精裝書 vs. 平裝書)。在娛樂商品方面,有人可能主張,詹姆斯・喬伊斯(James Joyce)[1]和E. L. 詹姆絲(E. L. James)[2]之間、死之華樂團(Grateful Dead)和死亡送奶工樂團(Dead Milkmen)之間、湯姆・漢克斯(Tom Hanks)和其他所有人之間存在著垂直差異,但即使是這些例子也有待商榷,仍有爭論的空間。
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雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。