文化产品的大众口味一向让人难以捉摸，但在大数据时代，科学的数据是否会比制作人的直觉更可靠？

　　据了解，《纸牌屋》第二季今年2月上线之后，Netflix用户数增加了10%，在国内上线之后，总流量是900万。两季过后，Netflix的股价从去年1月初的90多美元涨到了现在的430多美元。走红的不只是剧集本身，更多人开始关注到这部“神剧”的诞生过程———制作方Netflix通过分析3000多万用户的行为选择导演、演员，已经提前预测到它必然受到市场欢迎。，从职场白领到学生群体，范围极广。？它的热播和大数据之间的关系有多大？从美剧反观国内的视频网站自制剧甚至是电视剧，类似的营销方式能否被复制？

　　“大数据”概念营销

　　Netflix在美国有2700万订阅用户，每天用户在Netflix上产生3000万多个行为，Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分，还会有300万次搜索请求。Netflix通过数据分析发现，那些喜欢观看BBC老版《纸牌屋》的用户，也喜欢David Fincher导演的电视剧或者Kevin Spacey主演的电视剧，因而决定翻拍。这也就是为何《纸牌屋》的成功被看作是得益于Netflix海量的用户数据积累和分析。

　　“Netflix大数据造剧开创了大数据在电视剧制作的先河，这个概念一经发布就在行业内部引起了轰动，再经过媒体不断传播，的确是一次成功的营销。”艺恩咨询分析师郝茜表示。“该剧起用了好莱坞著名影星凯文·史派西担当主角，在用大数据进行包装的前提下，。”

　　长江商学院市场营销学助理教授李洋认为，不能单纯将《纸牌屋》的成功归结于大数据。“Netflix另一边也在制作和营销其他的剧集，并不是只有《纸牌屋》中运用了大数据，也并不是它(Netflix)所有的剧集都成功了。一部剧的成功与否还是和内容、情节、故事有很大关系。”

　　值得注意的是，Netflix最早推出的网络剧《莉莉海默》、以及此后和大牌制作人导演签约高调推出的4部新剧，都并没有提及“大数据”模式。搜狐董事局主席张朝阳曾表示，“一部自制剧能否成功，根本上要看团队和他们的判断力，他们对市场、拍摄细节的把握。但艺术创作从来都是不可预测的。”

　　“除了选取演员和导演，Netflix最独特的做法是研究用户在网站观看的具体行为，包括暂停、倒退、快进等等。比如用户为什么直接从第10分钟跳到第25分钟，为什么往回重新再看一遍，这是它真正做到大数据的地方：更准确地观测到消费者的喜好，也更接近消费者的实际行为。”

　　自制内容出现新的契机

　　在电视剧制作方面，国内往往是在播出之前全部拍完，美国则是边拍边播，随时调整，因此在制作方式上有更多创新。“生产方面，自制剧主要为视频网站与民营制作公司或者团队合作，制播分离，根据视频网站的需求定制的形式。”郝茜表示。

　　2013年被看作是“网络自制元年”，而2014年各家视频网站在自制内容火力全开导致竞争局势愈演愈烈。优酷、土豆投入3亿发展自制剧，乐视网推出700集自制剧，不间断午间剧场，腾讯上线15季以上自制剧……大数据为自制内容提供了新的契机。

　　据艺恩咨询报告，目前国内网络自制剧主要分为三种类型，内容为编剧原创按季拍摄播出的系列剧，观众参与内容创作边拍边播的互动剧，以及内容以母剧展开播出随母剧而定的衍生剧。在电视剧生产、播出方式上，自制剧与传统电视剧差异明显。传统电视剧内容创作主要依靠编剧单独智慧，而网络自制剧的内容产出方式则相对多元；传统电视剧主要是拍摄完成后播出，而网络剧播出则更为灵活。

　　“《纸牌屋》作为一个产品来说，它是一种基于大数据的新产品设计。传统电视剧也希望能够获得这样的数据，只是还无法有效观测到这些事实上存在的用户行为，以此更好地设计产品。”李洋表示，依托互联网的视频网站有了天然优势，数据来源更为自动化。

　　郝茜表示，目前真正掌握大数据的公司并不多。“国内视频网站自制剧也一直强调大数据这个概念，但是技术不成熟，数据只是参考，而并不是真正意义上的大数据造剧。”

　　大数据必须与行业深度结合

　　理解“大数据”，李洋提出了一个金字塔结构：最底层的是数据源，关于数据的搜集，第二层是数据的整合与处理，也就是如何将行为转换成可以量化的数据，最顶层、也是最关键的是营销商业分析。“很多企业都想到要运用大数据，但真正操作起来非常难。无论是什么数据，最后都是用于分析商业问题，优化用户体验，不懂商业的人无法做好大数据。”

　　“《纸牌屋》实际上还是靠SONY的制作功底，所谓大数据分析那都是后来包装出来的。”优酷土豆CEO古永锵曾这样表示。事实上，不少业内人士也将《纸牌屋》的成功得益于Netflix的大数据和传统电影行业的深度结合。

　　《纸牌屋》的奇迹能否被复制，李洋表示必须是通过媒体行业和大数据的有机结合，故事、情节是根本，大数据帮助优化，艺术创作本身不能被替代。”大数据肯定是有借鉴意义的，但是想要变革、颠覆，一定是从内部人员开始的。体会到大数据的作用，搜集有用的数据，向专业人才寻求帮助。”李洋认为，更为重要的一点是，不能忘了数据的根本目的，是为了了解之前不能了解的消费者行为，帮助解决之前不能解决的问题。