2017 年由文化部主辦、泛科知識承辦的「新媒體與電影行銷」課程，為因應新媒體發展趨勢，廣邀各領域的專家談新媒體操作經驗，像群眾募資、數位行銷、臉書廣告、網路直播等項目，提供電影行銷更多的手段與觀眾溝通。而今年更擴大辦理，分為基礎、進階及未來趨勢等三種課程，滿足各個不同階段從業人員的需求。
第二天的第二堂課邀請到 Qsearch 事業發展總監蔡汶成，來和大家分享輿情管理是什麼？電影行銷又該如何應用輿情管理？對於輿情管理不熟悉的一般大眾，可能誤以為輿情管理就像查水表，或是同電影《BBS 鄉民的正義》一樣控制言論。但實際上輿情管理做的是針對「人的行為」做資料搜集與分析，並預測後續動作。若以中國電影產業為例，蔡汶成說他們已經會將這樣的輿情分析應用在選角上，也就是說，針對故事設定好的目標群眾，找到他們最感興趣的演員出演。
「電影票房、演員影響力、影視作品活躍粉絲人數、媒體露出篇數、戲院訂座力率、PTT 電影版好雷負雷數、社群上的留言討論」，這些可能是電影行銷人員最常關注的資料和數據，但這些資料該怎麼看？如何分析才能真正應用在行銷，甚至是電影製作環節？蔡汶成首先從資料的種類開始談起。一般資料大致可以分為三類：結構化、半結構化、非結構化。結構化的資料如票房數據，半結構化如好雷、負雷等，雖然可以跟根據好、負分類，但點進去的內容無法被結構化。至於非結構化資料就是像純影評，無法量化的資料。
除了現有的數據資料之外，行銷人員也可以主動出擊，以「投石問路」的方式挖掘新資料。像是 Facebook 廣告就能透過區分族群來了解他們各自的喜好，而廣告組合也能透過AB test的方式找到最佳的模式。原則上不脫「丟出問題、給選項後，在媒體追逐、群眾討論下，收成資料與數據分析」的做法。
將數據分析轉化成電影製作及行銷的助力
輿論或群眾如何影響電影的製作？蔡汶成說，當有一批群眾追蹤小說或漫畫，就有可能形成所謂的 IP（知識產權），在有基本的觀眾群下，更容易改編成電影。《那些年我們一起追的女孩》就是將知名作家九把刀的小說改編電影的最佳例子。但蔡汶成也提醒，IP 不代表大賣的保證，或許故事有潛力，但後續如何操作還是會有所影響。進一步他舉例，像群眾關注的時事也可能轉化為影像的素材。比方像《空姐忙什麼》系列網路影片，便是源自于大眾對空姐的想像與好奇。而電影《徐自強的練習題》和電視劇《他們畢業的前一天爆炸 2》，分別是群眾對冤獄案及 318 學運的關注。
分析這些資料，除了如上面提到可以在電影製作期時降低風險，也可應用在社群運營及傳播上。比方做質化的分析，類型片大家的期待是什麼？或是根據過去的歷史脈絡，評估類型片的票房大概是多少？另外透過資料與數據分析，可以知道關注《徐自強的練習題》的觀眾，平常也可能關注人權、本土意識、沃草、苗博雅等，因此可以製作相關議題的電影，或是找來這些人傳播訊息。
至於社群傳播的部分，蔡汶成舉《東離劍遊記》為例，首映前將訊息投放到布袋戲相關的社群上，會後觀察各粉絲團的狀況，發現動漫族群的關注度很高。因此之後的操作便與與「蠢羊與奇怪生物」合作漫畫。官方社群則以字卡的形式放上經典台詞，讓粉絲分享。畢竟「影迷、戲迷聊天需要場所，不是在自己家，就是在別人家」，為觀眾創造一個得以討論的空間，電影聲量自然會擴大。
舉完實際例子，蔡汶成接著說明群眾關係的變化。過去的大眾媒體傳播相對單向，而今社群網路蓬勃發展的時代，因為訊息的傳播者變多，而群眾注意力有限，如何引起大家感受及關注便相當重要。蔡汶成說：「被動觀看已成過去，且無法緊密連結觀眾。」過去觀眾的情緒出口可能只有親朋好友，但現在社群承載情緒，亦有擴散力，因此在行銷上更需要提升觀眾的參與感。
了解市場趨勢，策劃有感內容
不論是透過自媒體，或是與其他媒體合作的方式，重要的還是了解市場趨勢，策劃觀眾有感的內容。蔡汶成說，這將是個不斷生成內容、收割話題、放大關注的循環。他以公視《我們的島》為例，節目內容提到跟環境、農業相關的議題，播出前後外部相關的媒體也會加入討論。蔡汶成說，節目有沒有看完不是重點，議題有沒有被討論才重要。
此外，輿情管理其實也有「化危機為轉機」的能力。去年國片《銷售奇姬》上映檔期遇上口碑極佳的韓片《屍速列車》，蔡汶成說，從資料數據中可以發現，《銷售奇姬》雖然有好的演員，但沒有用好的方式號召觀眾。主要粉絲團的內容並沒有催票力。蔡汶成提醒，發文頻率高不一定就是好，重點還是在內容。而數據在這時候就能扮演協助調整內容的角色，行銷人員可以根據數據資料的表現做修正。
總結來說，電影訊息究竟該如何從海量的資訊中脫穎而出，一直是行銷人員傷腦筋的地方。因此蔡汶成給了以下幾點建議：可以採預售電影票、線上線下結合的方式操作，借助媒體的力量帶出週邊效應。現在已是競爭用戶時間及注意力的時代，因此應主動與別人做連結，擴大聲量，想辦法讓內容走出影城的界線。同時因為消費者的選擇變多了，要更注意消費端的喜好。雖然國外像中國，已經大量採用數據分析協助電影產業的製作與行銷，但在台灣因為基礎建設不佳，因此尚未能普及。
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