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讓訂閱制更長久的超級會員經濟：扭轉一次性銷售困境，打造永久鎖住顧客的頂尖商業模式

為了解決netflix免費破解的問題，作者RobbieKellmanBaxter 這樣論述：

提供訂閱服務≠建立長期交易！ 當多數訂戶平均六個月就取消訂閱， 你需要打造永久會員機制的實戰工具書！ ●《引爆會員經濟》作者全新力作，Amazon網路書店分類榜TOP5● 從Netflix、Spotify、LinkedIn等網路平台， 到Apple TV+、Nike、Under Armour等實體商品全都適用， 全球頂尖企業讓會員永遠跑不掉的祕密！ 訂閱制不是通往會員經濟的唯一途徑， 該如何打造帶來永久交易的商業模式？ 史丹佛MBA親自破解訂閱迷思、把會員變財源！ 想當產業界的Netflix，卻不確定自家公司適不適合訂閱制？ 成長駭客讓你快速獲取訂閱數，結果不是秒速退訂就是淪為殭屍帳

號？ 本書犀利剖析投入訂閱模式的各種可能盲點， 以及如何創造讓會員永久投入的環境： ◆全面檢視你的組織體質 不是所有企業都適合立即投身訂閱制，但都亟需建立帶來永久交易的商業模式。從領導者、團隊到文化，你最適合的轉型方向是什麼？轉型需要怎樣的技術與資金？ ◆徹底檢視訂閱方案 會員的分級服務與定價應該怎樣設定？應該要加入「免費」的選擇嗎？怎樣的付費制度可以提供尊榮感，怎樣的將淪為殺雞取卵，反而得罪忠誠鐵粉？ ◆如何避免訂閱項目競食既有營收 如果原本的重度消費者移轉到較便宜的訂閱服務，輕度消費者卻不願意升級訂閱服務，那該怎麼辦？ ◆初期測試最常見的幾大挫敗 產品面（為了符合訂閱制而改變產品）

、業務面（無法說服顧客轉型到新模式）、科技面（讓顧客覺得很難用）、行銷面（把獲取看得比維持重要）、財務面（無法負擔轉型初期的營收下跌）……。 ◆衡量長期關係最關鍵的幾個指標 顧客獲取成本、顧客終身價值、淨推薦評分制、顧客流失率、每位用戶平均收入、試用轉換率……這些指標該怎麼看？如何平衡短期指標與長期策略？  

netflix免費破解進入發燒排行的影片

2008年後電影與遊戲產業之變遷： 文化工業與媒介理論的視角

為了解決netflix免費破解的問題，作者黃紀瑋 這樣論述：

　　電影作為八大藝術之一，拜現代視聽及影音科技進步飛快之賜，具備最完整的敘事及傳遞媒介，也因此涵蓋極大範圍的觀眾。現今商業電影在製作成本方面不斷攀升，需投入龐大的人力、財力和物力，而後複製和再生產的成本卻相對低廉，創造資金集中的票房鉅片（blockbuster）易於擴散品牌效應，以獲得更大的商機，成為資本運作邏輯下的必然。同時，在原創電影是如此耗時費力且難以預估市場反應，導致收益風險偏高的情況下，續集和系列作的概念隨即應運而生，以好萊塢為首的電影工業進入細緻分工時期，透過系統化、高效率的工業生產模式，引領了數十年的影視品牌（franchise）風潮。但在後續研究中，卻也揭示了續集和系列作模式

的創作瓶頸，進而造成觀眾的審美疲勞，以致票房每況愈下。而在2008年後，漫威影業卻利用了一系列如《鋼鐵人》、《美國隊長》等共同宇宙（shared universe）電影，成功破解了前述的創作及票房困境，不僅獲得商業上的巨大成功，同時也替業界示範了嶄新的佈局藍圖。此外，Netflix於2007年後推出的OTT（over-the-top）串流服務，也伴隨著寬頻網路和多螢時代的到來，一舉突破多年來由戲院壟斷的通路，在網路原生的環境下，達成產業鏈的垂直整合，改變了電影業界一貫的規則。傳統大製片公司在2020年當下，亦競相投入此一市場，顯示其大勢所趨，翻轉影視產業的樣貌，也逐漸影響了閱聽人的收視習慣。　

　而遊戲產業同樣是科技和網路成長的獲益者，於當代娛樂產業中逐漸站穩腳步，於2019年產值已高達近一千五百億美元，基於遊戲所蓬勃發展的電子競技，亦逐漸能與傳統運動賽事分庭抗禮。且這不僅僅是商業大餅，在軟硬體的圖形運算（graphics）和遊戲引擎等等的發展下，視覺效果與遊戲設計的複雜度大幅提升，創作者獲得更佳的工具，透過新媒介去展現遊戲作品的藝術價值，達到了過去因技術受限所難以企及的高度。但於2007年，蘋果公司推出第一代iPhone及Android作業系統的問世，智慧型手機這項殺手級應用，同樣經歷了軟硬體的爆炸性發展，不但徹底改變人類社會的日常生活，亦順勢切入遊戲產業，如今產值甚至微幅超越了傳

統的電腦和家用機平台。不過手機遊戲無論在內容、媒介，甚至營運模式，皆與電腦和家用機存在極大的差異，也迫使整個遊戲產業面臨了侵蝕和轉型的挑戰。　　看似平凡無奇的2008年前後，實則發生了許多關鍵的遠因，深遠影響著未來十多年間的媒體發展和閱聽人樣貌。本研究將以阿多諾與霍克海默（Adorno & Horkheimer）之文化工業視角，以及麥克魯漢（Marshall McLuhan）的媒介理論，爬梳這段動盪的歷史進程，整理出有跡可循的細節與脈絡，見證文化工業持續不墜的陰影壟罩，以及媒介如何改變人類和媒體的互動模式。

大演算：機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來，創造新紀元的文明?

為了解決netflix免費破解的問題，作者PedroDomingos 這樣論述：

★亞馬遜AI與機器學習類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜數學與統計類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜資訊理論類暢銷榜　第1名 ★CNN、《新科學人》、《經濟學人》、《柯克斯書評》等多家媒體推薦報導 ★比爾．蓋茲年度選書！ 　　揭開大數據、人工智慧、機器學習的祕密， 　　打造人類文明史上最強大的科技——終極演算法！ 　　有一個終極演算法，可以解開宇宙所有的祕密， 　　現在大家都在競爭，誰能最先解開它！ 　　．機器學習是什麼？大演算又是什麼？ 　　．大演算如何運作與發展，機器可以預測什麼？ 　　．我們可以信任機器學過的東西嗎？ 　　．商業、政治為什麼要擁抱機器學習？ 　　．不只商業與政治，醫學與科學界也

亟需機器學習，包含DNA解碼、癌症藥品開發等。 　　．你擔心人類會被大演算所取代嗎？可以避免嗎？該如何做？ 　　華盛頓大學電腦工程系教授佩德羅．多明戈斯（Pedro Domingos）破解了一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸，成功把機器學習、哲學與人工智慧結合起來，這個突破性研究還登上了《新科學人》（New Scientist）雜誌的封面故事。 　　他指出，機器學習有五大思想學派，每個學派有主要的演算法，能幫我們解決特定的問題── 　　．符號理論學派：將學習視為是逆向演繹法，從哲學、心理學和邏輯思路方面取得概念 　　．類神經網路學派：導傳遞演算法可以模擬人腦思考行為，是受到神經科學和物理學

的啟發 　　．演化論學派：遺傳程式規劃會在電腦上模擬演化，澈底運用遺傳基因和演化生物學理論 　　．貝氏定理學派：相信學習是機率推理的形式，是根據統計學的理論 　　．類比推理學派：支持向量機從相似度判斷進行推論學習，並受到心理學和數學的影響 　　多明戈斯認為，如果有人可以成功整合這些演算法的優點， 　　就能發展出「終極演算法」，便可以從大數據與人工智慧中， 　　獲得世界上過去、現在與未來的所有知識，將創造新紀元的文明。 　　站在大數據與文明終將合一的浪潮上， 　　終極演算法將帶領我們，望見未來。 　　【為什麼你必須知道大演算？】 　　◎如果你是一般市民或決策人士 　　讓你了解大演算的來龍

去脈，從隱私到未來的工作與機器人戰爭的倫理， 　　你將會看到真正的問題在哪裡，並思考如何看待這些問題。 　　◎如果你要把機器學習運用在工作上 　　不管你在哪個行業、什麼職業別，機器學習能幫你省下人工編寫程式的費用， 　　避免資訊系統僵化，並預測未來你會面臨的科技發展， 　　甚至讓你成為精準的市場分析家、解讀大數據的科學家。 　　◎如果你是科學家或工程師 　　過去的數學和現有資訊學習與數據分析，不會讓你有任何改變。 　　機器學習將讓你具備非線性分析，帶給你嶄新的科學世界觀，有所突破。 　　◎如果你是機器學習專家 　　雖然你應該很熟悉機器學習，但本書仍會提供給你許多新的想法、 　　機器學習發

展史上有價值的資訊、有用案例與類似的情境， 　　甚至提供給你機器學習的嶄新觀點，啟迪你全新的思考方向。 　　◎如果你是任何學齡階段的學生 　　目前世界各地極度缺乏機器學習專家，這是現在也是未來最受關注的領域。 　　未來，不只局限現有的資訊工程、電機工程等相關科系， 　　無論是醫學、醫工、生物科技、行銷、電商、社會、心理、哲學、教育、財經等各科系， 　　機器學習終將與這些領域整合，現在了解大演算，你就不會被趨勢潮流所淘汰。 專業推薦 　　王國禎｜交大資工系系主任 　　林泰宏｜前臺灣微軟合作夥伴技術支援顧問 　　林蔚君｜亞洲大學副校長 　　張宗堯｜美商凱博數據創辦人／總經理 　　陳明義｜資策

會技術長／大數據所所長 　　陳縕儂｜美國微軟研究所研究員 　　趙坤茂｜臺大資工系系主任 　　謝孫源｜成大資工系特聘教授兼系主任 　　簡禎富｜清華講座教授暨清華-台積電卓越製造中心主持人 　　「大至預測變化萬千的商業潮流的走向，到小至預知是否能成功約到心儀對象，都屬於《大演算》的範疇。本書作者以極盡生動活潑的闡述及例子，與讀者分享如何將機器學習演算法應用於日常生活中，甚至可以應用於學習治療癌症。」──交大資工系系主任　王國禎 　　「我們生活在一個充滿數據與機器學習的環境。無論是在網路或實體世界，我們的一舉一動，隨時隨地被記錄和分析。數據分析，知識精煉與學習精進的能力，對人類、企業、社會、環境

及臺灣的經濟發展都很重要。訪間大數據的書雖然已有不少，但對機器學習的處理大都一筆帶過。佩德羅．多明戈斯在這本書中，不但將深奧的機器學習概念，以深入淺出的方式，介紹給非專業的讀者，同時也以清楚的內容，滿足專家深入了解的需求。」──亞洲大學副校長 　林蔚君 國際好評如潮 　　「作者多明戈斯專業與熱情筆觸，讓這本書極具可讀性。」──《新科學人》（New Scientist） 　　「《大演算》研究與統整了機器學習領域的五大主流技術……內容豐富，主題發人深省。作者透過適時深入淺出的巧妙介紹手法，讓我們很快汲取精髓觀念。」──《經濟學人》（The Economist） 　　「隨著『機器學習』和『大

數據』經常登上頭條新聞，有關於這類的主題，不乏充斥炒作話題的商業書籍，以及還有一些過於技術導向的教課書，使得較難理解。對於普羅大眾來說，不管事從經理主管到大專院校學生，這是一本理想的書籍，真正展現了為什麼不用透過沉重的數學演算，就能明白機器學習如何運作。不同於其他書籍只是浮誇宣稱一個光明的未來，這本書實際上給你需要了解的知識，並且明白即將到來的變化。」──Google研究總監 彼得．諾維格（Peter Norvig） 　　「這是一本令人愛不釋手的書，由在這創新領域的領導專家所著。如果你想知道新世代人工智慧將如何改變你我未來的生活，就閱讀這本書吧！」──Google研究員、無人駕駛車發明人 塞

巴斯蒂安．史朗（Sebastian Thrun） 　　「一開始便大膽主張所有知識都可以透過一個單一的『大演算』，從數據資料中分析推論得出，多明戈斯透過明快節奏的說明歷程，帶領讀者進入這華麗全新的機器學習世界。輕鬆的寫作筆法卻深具威信，多明戈斯是一位完美的嚮導，從書上你將會學到一切你需要知道關於這個令人振奮的領域，以及有關科學與哲學的大量闡釋。」──微軟研究院首席研究員、《6個人的小世界》（Six Degrees）與《為什麼常識不可靠？》（Everything Is Obvious）作者 鄧肯．華茲（Duncan Watts） 　　「電腦科學的聖杯就是一種可以教導自己學習的機器，如同我們人類

一樣，從經驗中獲取知識。機器學習可以幫助我們從事每一件事情，從治療癌症到建立人形機器人。佩德羅．多明戈斯揭開機器學習的神祕面紗，並充分展現未來是多麼令人驚奇與振奮人心。」──《賈伯斯傳》（Steve Jobs）作者 沃爾特．艾薩克森（Walter Isaacson） 　　「機器學習是一種最具變革性的技術，將在未來15年裡，塑造人類的嶄新生活。這是一本必讀之書──一個用詞大膽、文辭優美的新框架，帶領我們展望美好的未來。」──《跨越鴻溝》（Crossing the Chasm）作者 傑弗里．墨爾（Geoffrey Moore） 　　「這是一本非常重要且實用的書籍。機器學習已經是你我生活與工作的

關鍵，且對未來的影響只會變得日益加遽。終於等到佩德羅．多明戈斯以清晰易懂的方式寫出關於這方面的著作。」──貝伯森學院（Babson College）特聘教授、《決勝分析力》（Competing on Analytics）與《大數據@工作力》（Big Data at Work）作者 湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport） 　　「機器學習正在改變世界，被廣為人知的是運用在商業的預測分析。這本引人入勝、廣泛深遠，並啟發靈感的書籍，將深奧的科學概念，不只是介紹給非專業的讀者，也滿足專家嘗鮮的閱讀需求，深刻的觀點揭露了最有前景的研究方向。這真是一顆堪稱罕見的寶石。」──預測分析世界

大會（Predictive Analytics World）創辦人、《預測分析時代》（Predictive Analytics）作者 艾瑞克．席格（Eric Siegel） 　　「機器學習是個迷人的世界，之前卻鮮少被外人看上一眼。佩德羅．多明戈斯透過書中五大學派的語法，傳授你神祕的語言，並邀請你參與他的整合學派計畫，打造人類文明史上見識過最強大的科技。」──普林斯頓教授、《連結》（Connectome）作者 塞巴斯蒂安．升（Sebastian Seung） 　　「一本充滿專業熱情，而不是概略介紹機器學習的書……內容清晰易懂、理論與實務講解兼具……具有智慧、遠見和學術價值，多明戈斯完整詮釋科

學家如何開發程式，讓電腦可以自我教導。你將會發現許多令人著迷的創見。」──《柯克斯書評》（Kirkus Reviews） 　　「這是劃時代突破性的電腦科學，開始展開一場令人振奮的全新冒險旅程。」──《書目》（Booklist） 布萊斯．克理斯坦森（Bryce Christensen） 　　「多明戈斯絕對是一位親切且有趣的知識導師，他能用最淺顯易懂的語言，通透解釋這些艱澀難懂的機器學習理論學派知識領域，協助初學者快速領略這演算法，可謂近幾十年來難得的經典之作……這是一本理論完整與實務說明詳實的書籍，不僅能滿足單純好奇的初學讀者，更是適合早已具備基本機器學習領域知識的專業人員，更能融會貫通此領

域的重要神髓。透過每一篇章的學理翔實描述和討論，淺白解釋難懂的術語，以及提出明確與易於理解的實例，這些努力都是本書最值得推薦讚揚之處。」──《英國泰晤士高等教育專刊》（Times Higher Education） 　　「《大演算》澈底勾勒我們眾人從沒看到或人心未曾思想過的嶄新世界，並對我們的日常生活產生難以抹滅的巨大影響。」──《讀者的書意識》（Shelf Awareness for Readers） 　　「這真是令人驚訝且博學、幽默、易讀易懂的入門書。」──大數據分析網站 KDNuggets  

新媒體時代 著作權之侵害態樣與救濟 ─以OTT視聽服務為例

為了解決netflix免費破解的問題，作者范立達 這樣論述：

隨著傳播科技的發展日新月異，資訊的傳遞也更加快速及無遠弗屆，對閱聽人而言，資訊的取得、散布及複製也愈來愈容易。但相對的，著作權被侵害的情形，也更加容易。21世紀已成火新媒體時代，提供民眾收視影音內容的服務，也從傳統的電視進步到現今最熱門的OTT視聽服務。在台前，許多人欣羡OTT業界似乎呈現一片欣欣向榮的樣貌，但實質上，OTT視聽服務業者卻要面臨許多不為外界所知的困境。例如，內容取得的代價日益攀高、權利標的定位不明、網路盗版侵權難以有效打擊、欠缺完備法律以維護權益等等。而細究OTT視聽服務的侵權態樣，其實最集中在以聚合式OTT視聽服務平台方式侵權為主，由於法理上的爭議，對於這種侵權態樣，國內的

法律似乎難有解決之道。再者，短視頻的侵權行為，近年亦層出不窮，以「谷阿莫事件」為例，即在侵權與合理使用的兩端間擺盪。從法律工具分析，對於權益受損的OTT視聽服務業者，可以尋求民事途徑、刑事訴追，或以公平交易法訴諸行政救濟，但似乎都有緩不濟急之憾。若以封網或邊境封鎖手段來維權，國內又缺乏先例，是否可行，也難有定論。究其實，要減少新媒體時代著作權的侵害行為，需要政府機關採取更積極主動的執法態度，也需要司法機關以更靈活的法律思維以為判斷，更需要權利人努力填平技術與法律間的鴻溝，並透過一次又一次的訴訟，建立起新的案例，讓法律人得以知曉該如何運用新的科技手段，方能有效阻絕或防止權利的侵害。