• 抖音突襲巨人

    這裏指的「巨人」不是別的科企,而是當世擁有最大權力的人:特朗普。

    在剛過去的周末,「侵侵」舉行了自疫症爆發後第一場美國總統大選造勢大會。事前他洋洋得意地吹噓,高達100萬人上網登記取票,預期造勢大會將空前成功。結果,可以容納19,000人的場館,竟只坐滿三分一!冷清的場館教侵侵顏面何存、情何以堪。

    原來有人在抖音上向侵侵發動社交網絡攻擊,呼籲民眾登記取票後「放飛機」,向他表達對其種族問題處理的不滿。發起人相信是一位任職於高校的51歲婆婆Mary Laupp(她自稱#TikTokGrandma),而這個政治議題,竟在以娛樂為主的抖音平台上引起眾多年青人仿效,連K-pop的歌迷都被成功動員。此空前成功的突襲,勢將被寫進歷史,掀起抖音進佔政治的序幕。為免落後潮流,讓我們迅速了解抖音到底是什麼。

    抖音這個超短視頻分享平台由母企「字節跳動」(ByteDance)在2016年9月發佈,主要市場是中國,一推出即大受年輕人歡迎。一年後,字節跳動以最多10億美元的代價,收購其美國的主要對手Musical.ly,並於2018年將兩者用家合併,以TikTok為名進攻國際市場。此著極為成功,抖音從此持續爆發式增長。

    抖音的主要用家只有16-24歲,他們平均每天花52分鐘在這平台上,遠比視頻平台老大哥YouTube的用家多(40分鐘),更直逼社交平台「盟主」Facebook。同時,它也是全球下載量最高的App,達20億次,疫症下,單今年第一季就被下載超過3億次,刷新世界紀錄

    抖音母企「字節跳動」由今年才37歲的張一鳴在2012年成立

    「字節跳動」由今年才37歲的張一鳴在2012年成立,現已發展超過20個App,抖音和今日頭條是其中最成功的。它的三大主要特色是:

    一,字節跳動旗下所有App的設計,全部從一開始就針對年輕族群(18歲以下)為用家,並成功順從他們的喜好和偏愛,令他們一用就上手。以抖音為例,其全球2/3用戶為30歲以下。

    二,《經濟學人》形容字節跳動是歷來第一所真正打進國際市場的中國科企,它的投資者中,佔八成都非中國人,五個董事局成員裏,只有張一鳴本身是中國人。以抖音為例,其三大主要市場是中國、印度和美國;它最新的動作,是從迪士尼挖角高層Kevin Mayer為其CEO(並兼任字節跳動的COO)。

    三,字節跳動最強大的武器,我認為不是平台上的內容,而是令用家不能自已地追看內容的演算法(algorithm)。從今日頭條到抖音,其成功可說全賴這套演算法起了關鍵作用。

    為回應外界要求它增加透明度的聲音,抖音不久前在自己的網頁公開它們令人成癮之謎,解釋如何透過「給你的」(For You)片單,憑用家的反應,不斷優化這張推薦片單來迎合其口味。一方面,它令用家對片單的依賴越來越高,另一方面,也使一些受歡迎的項目在短時間內爆紅,可為抖音帶來更龐大的廣告收入。

    字節跳動的成功,不止吸引用家和投資者,據科技招聘平台Blind觀察,由年初至今,字節跳動被搜索的次數增加達十倍,其中以想由Facebook跳糟的員工最多,其次為Amazon和Google。這三家恰巧也是平台上最受求職者歡迎的企業;莫非良檎擇本而棲?

    如果你不是抖音的用家,也不是字節跳動的求職者,本文究竟與你何干?這樣說吧,作為CB Insights獨角獸名單上的榜首,字節跳動的最新市值估計高達1,400億美元,並在去年年底傳出準備在香港公開招股的消息。

    抖音上一個受歡迎的KOL,其追隨者的數目分分鐘較香港人口還多,加上這次歷史性地突襲侵侵成功,更令人好奇它將在政治或選舉上發揮什麼作用。要知道,Facebook可謂助侵侵成功登上總統寶座的祕密武器,而將Facebook廣告操弄得出神入化的競選經理Brad Parscale更是侵侵愛將,但被抖音殺個措手不及的他,接下來如何反擊?這場小孩和成年之戰,不論從科企或政治角度觀之,都越來越引人入勝。

    相關舊文:得Facebook得天下

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    本文精簡版於《晴報》專欄「創業群俠傳」率先見報

  • 問誰領風騷

    (接上文:盤點FAANG最新業績

    疫症下審視美國五大科企FAANG(Facebook, Amazon, Apple, Netflix和Google母公司Alphabet)的最新業績,除Amazon和Netflix皆明顯受惠,錄得用戶、 用量或收入增長外,其餘三大則較難有一面倒的說法。

    先說收入最高的Apple吧。最新季度收入580億美元,略高於預期,但佔收入份額一半的iPhone,按年卻錄得7%跌幅,而且估計次季表現更差。在疫情持續下,生產和零售都受創,「賣電話」的生意自然欠佳。不過Apple的訂閱服務收入如iCloud或Apple Music等卻有增長,加入手握近2,000億美元現金儲備,無損霸主之位。

    季度收入為410億美元的Google母公司Alphabet,業績不過不失。Alphabet是全球首屈一指的「廣告公司」,廣告生意佔季度收入八成,即使在疫情下,亦較去年同期上升約10%。不過,一向在Google上大灑金錢的旅遊網站如Expedia,因疫情關係決定將廣告支出緊縮至過去的20%。一葉知秋,Alphabet廣告收入前景未許樂觀。幸好其雲端服務收入增長52%,雖然暫時佔比不高,但競爭力不容小覷。

    最後輪到Facebook。Facebook最新的全球活躍用戶為每月26億人,期內平均每人為Facebook帶來6.95美元收入。值得留意的是,Facebook幾乎完全依賴廣告收入(達98%),所以它必須持續增加用戶以確保營運表現,可惜用戶老化和增長放緩卻是揮之不去的陰影,尤其在後起之秀如TikTok/抖音的挑戰下,更顯嚴峻。幸好Facebook手持600億美元現金的「彈藥」,而經濟低迷正是入手的好機會,且看Facebook能否在Instagram後再下一城,一舉兼併對手和用戶了。

    我因為好奇科技公司在疫症下的表現而做了一點簡單的資料搜集,卻發現FAANG之間很難互相比較,因為它們的產品、服務、營運模式、CEO作風等統統不同,並互有競爭。例如Google和Facebook的收入都以賣廣告為主,而Amazon、Google和Apple均涉足雲端服務,還有Amazon和Apple皆想在串流平台上向Netflix分一杯羹等。

    而它們之間最大的共通點,是都掌握了龐大的用戶數據。或者可以這樣推測:誰能最有效地挖掘、分析和利用數據,誰就可賣更多產品、發佈更精準的廣告、或推送更令人欲罷不能的內容,將來繼續稱霸全球、獨領風騷。

    不過,隨人們對個人資料的重視提高,和各國有關私隱的監管漸成風氣,大數據的發展必然會受到更多公眾和政府的監察。在發展大數據和保障私隱上如何平衡,五大可有對應良策?

    相關舊文:平行時空大數據比你更了解自己?科企如何透視你的祕密

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    本文率先於《晴報》專欄「創業群俠傳」見報

  • 科企如何透視你的祕密

    (接前文:大數據比你更了解自己?

    美國連鎖零售店Target的營銷部,為增加生意,給公司的數據科學家們出了一道難題:在對方沒有透露的情況下,找出懷孕的顧客來。

    因為只要盡早識別,並向他們作針對性產品宣傳,即將為人父母者是個巨大的「金礦」。Target的數據科學家們果然不賴,他們竟從浩瀚的消費數據中發掘出將為人母者的購物規律:比如從第四個月開始,轉買「無香型」潤膚露;第五個月左右,購入保健品如鎂、鋅、鈣之類;到她們臨盆在即,就會囤積棉花球、面巾等等。

    透過購物習慣,Target的數據科學家對顧客懷孕預測之準確度極高,幾乎連她們的產期都能猜中!一位少女的父親因為女兒收到嬰兒用品的宣傳單張向Target投訴,不久卻悻悻然致歉,原來女兒瞞著自己有喜了。報導此事的《紐約時報》記者Charles Duhigg說,Target後來把這「孕期預測」模型關掉,因為太多顧客對Target居然發現自己的私隱感到害怕。

    而在差不多時期,另一家企業Netflix,也利用大數據做出令人震驚的舉措:宣佈豪擲一億美元,開拍一連兩季由David Fincher導演、Kevin Spacey主演的美國版《紙牌屋》(House of Cards)。這在美國的電視劇製作史上,可謂前無古人的豪賭,沒有人會押注鉅款連拍兩季,因為風險太高、賭注太大。

    但Netflix並不認為那是賭博,只是按數據作出的合理商業決定。因為他們從當時3300萬訂戶的瀏覽數據中發現,大部份人看過David Fincher導演的電影《社交網絡》(The Social Network)、凡Kevin Spacey主演的電影在平台上都很成功、而且這兩類觀眾都很喜歡英國版的《紙牌屋》。結果證明Netflix的大數據用得其所:在美版《紙牌屋》推出後僅三個月內,Netflix共增加300萬訂戶,其中200萬來自美國國內,而這些新增用戶大約帶來7200萬美元額外收入。

    Netflix沒有賭博,它根本立於不敗之地。它從本質上就是一家數據企業,不斷搜集用戶數據以優化體驗和製作受歡迎劇目,截至2019年在全球已擁有1.67億用戶、年收入200億美元。

    Target利用購物數據預測及識別懷孕的消費者,Netflix以數據分析決定開拍一套即將大受歡迎的劇集,他們均可振振有詞宣稱:我們比你更了解自己。

    看了這些案例後,我也同意利用大數據,即使不能就全部人的口味作出預測,對統計學上「平均分佈」中的大部份人口,也可作出機會率相當高的推斷。我朋友卻不同意,他認為這種說法只是科技企業的公關口號,令目標受眾產生自我預期,相信所接收的建議適合自己,令科技企業更容易操縱他們。

    我認為那是因為朋友的口味不符大部份人的規律(即屬於「平均分佈」上兩端的少數)所致,所以他只是個別例子,而大部份人在大多數情況下,都能被大數據預測。你認為呢?

    相關舊文:平行時空

    //新手媽媽或許在Facebook上展示嬰兒的可愛笑臉,但她在Google上搜尋的,卻是「產後抑鬱」和「如何減肥卅磅」…//

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