從三個月前說起...
上一篇文恰好就是去聽完Pressplay副總經理Tim談訂閱制的講座，雖然內容是以Mailchimp的案例討論訂閱制的價格及方案是能與時變動這件事情，有興趣的人可以看這篇
訂閱經濟｜創造高達四百萬美金收入的好用的電子報服務Mailchimp
講座內容非常豐富也是乾貨滿滿，開場直衝核心的就是這句話水很深，別搞訂閱
今天不是要回顧這場講座，而是想借用這場講座作為一個引子，帶出下方的內容。
過了蜜月期的夫妻問題開始浮現
在這個號稱「萬物皆可訂閱」的時代，各種產品/服務不斷地被推出，探究全新的項目固然是一件有趣的事，但另一方面我更想做得事情是找出「長久發展」的可能性，這也是目前許多專家亟欲追求的事情。
要成就一個訂閱制要考量的事情太多了，我想這也是為什麼在上次的講座中，Tim以這樣的一句話開頭。前幾年看似風風火火、前景光明的訂閱經濟，發展到了2020年就好比是過了蜜月期的夫妻一般，各種問題逐漸浮現：
2018 年的麥肯錫（McKinsey）研究發現，電商服務的訂閱用戶，有半數會在 6 個月內取消服務，而且實體產品外送商，不像軟體業者一樣，能從相同的規模經濟中獲益。
除了市場的競爭者越來越多之外，從「產品導向」轉為「顧客成功」的模式，讓訂閱制品牌面對一個更不穩定的因素－人，其中又可以細分為消費者的信任、期待、新鮮感、內容符合度等更為抽象的因子等狀況也讓營運上的難度增加了不少。
實務上來說
對於訂閱制而言，什麼情況才算是成功？能夠持續運作下去是基本，但細分會變成：
擁有很高的新客數量？留存率很高？年訂閱收入增加？...
說實話這些數字沒有一個能夠從消費者的口中得到結論驗證，正因為訂閱經濟讓消費者嘗試的成本下降了，也因此當消費者覺得不適合時，只要輕觸一個unsubscribe的按鈕，他就離開了。而對企業體而言，就是顧客數量-1及收入減n，這樣的數字呈現而已，無法像做產品那樣debug即可，就算真的以問卷的形式詢問，多半時間消費者其實也說不出個所以然來。
既然這樣該以什麼樣的方式去衡量訂閱經濟的發展？如果我們以基本存續來說的話：
根據Tim的分享，實務上有兩件事情是他非常看重的：「拉新」和「留存」，其中又以留存更為重要
這個觀點我也是認同的，現在拉新的成本不斷提高，客群分眾化也越來越明顯的狀況下，鞏固好一開始加入的那群顧客或是忠實的老客戶才會是未來在廣告費攀升、社群紅利不再的環境中生存的方式。
當留存率上升，同時又具能夠拉新，自然訂閱經濟就能夠持續運行並成長。
但留存手段百百種，到底該怎麼留？都是待解決的問題，因此這篇想藉由Bloomberg疫情之下的操作來思考這件事情。
一樣結論先寫在前面，大原則上來說我認為適用於其他訂閱制的品牌
Bloomberg Media的成功是來自於對其產品及行銷一連串交互實驗的成果（Being experimental is key）
疫情期間
從3月開始全球性的新冠肺炎疫情，讓許多政府下了封城令，也因此許多公司開始採用遠距上班的方式，這樣的助力讓許多軟體或是內容為主的品牌從中獲益，例如迪士尼+及Netflix等串流媒體、ZM的遠距視訊等。
以Bloomberg Media為例，疫情期間網頁的流量確實大幅增加，在三月期間，網站的活躍用戶(active users)及不重複訪客(unique visitors)同樣也大幅成長，其中不重複訪客數量更是高達120萬人。
隨著疫情漸漸趨緩，有許多專家學者都開始擔心這樣的盛況會不會只是曇花一現，只是因為受限於大環境之下不得已的選擇，等到疫情過去之時，這些人就會再度離去。
如何確保訂閱經濟的成長？
在Bloomberg Media的案例中，執行端找出現有顧客的行為/路徑模式是關鍵的目標
控制流動（Managing Churn）。
雖然訂閱制的獲客成本相比於過去確實是低了很多，但當訂閱戶因為各種因素而離開之後要再回頭使用的轉換成本是相對昂貴的，甚至有可能會造成企業體無法獲利的現象，因此提前找出現有顧客的行為的洞察（Insight），你或許就能找到讓整個體系存活的關鍵。
舉例來說，在疫情期間加入Bloomberg Media的新用戶
- 普遍一次願意先訂閱三個月
- 比起一次購買年度使用權，更傾向於每個月續約
利用A/B Testing測試出最佳解
Bloomberg Media前前後後總共進行超過30組的實驗，並從中找出對訂閱制能夠產生正面效益的解答。例如在宣傳頁的文案，一組是以純行銷文字為主，另一組除了原先的行銷文字之外，也加上了”Stay on top of historical market volatility with Bloomberg’s global coverage”此類的感性文案。最終，後者的這個變化比起前者而言，多出約5%的訂閱收入。
結合大數據及演算法找出那些關聯
在彭博的檔案庫中，建立了一個Propensity model透過演算法將其設定的30項變數的分析從而找出一個歸結彭博訂閱戶的標準。例如有的用戶是價格考量；有些則是以內容為主，透過主動區分不同的客戶群並提供相應的資訊及文字，有效提高每一次的行銷效益。
大手筆透過演算法分析受眾還有另一個重要的關鍵－增加互動，在過往的經驗及實驗中顯示「互動率」是一個關鍵的指標。這個概念不難理解，當你訂閱一個東西但你卻沒什麼跟他有互動時，時間過久了之後，你就會想要取消訂閱，因為最基本的「使用需求」並沒有被滿足。
結語
全面整合產品和內容兩端
這大概是我當時看完Bloomberg Media案例的心得，真的說起來問題其實不見得是在訂閱制，這也是我很早之前就一直強調「訂閱制絕對不是媒體/出版業者的萬靈丹」，想要靠著訂閱制而不做其他的改變而存活是難的，重點還是在於新聞媒體業能不能在現代的需求與過去的產製邏輯之中找到平衡點。
現在訂閱經濟的前景在看來不若以往光明，但「專注在用戶體驗價值」上在未來仍會是很重要的概念，專注在內容的品牌靠著在未來仍持續靠著招牌的內容打天下，同時也必須花上更多的心力在體驗、產品使用滿足消費者的習慣。
