用微博大數據投資拍攝的電影

『壹』 如何用互聯網思維拍電影

自網路創始人李彥宏提出「互聯網思維」以來，這個概念可謂是火了好幾年。用互聯網思維打造電影產業鏈，其實早在2014年已經有公司在做。

在這個越來越互聯網信息化的時代，「互聯網思維」這個強大的工具讓電影行業發生了天翻地覆的變化，加上粉絲經濟、眾籌、大數據、在線購票等方式，直接幫助了電影製作的快速發展。

『貳』 大數據營銷的十大切入點

大數據營銷的十大切入點

許多人感覺到大數據時代正在到來，但往往只是一種朦朧的感覺，對於其真正對營銷帶來的威力可以用一個時髦的詞來形容——不明覺厲。實際上，還是應盡量弄明白，才會明白其厲害之處。對於多數企業而言，大數據營銷的主要價值源於以下幾個方面。

第一，用戶行為與特徵分析。顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何，那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎?或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。

第二，精準營銷信息推送支撐。過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的即是大數據支撐。

第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關;從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

第七，大數據用於改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理

第八，SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

第九，發現新市場與新趨勢。基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如，在2012年美國總統選舉中，微軟研究院的David Rothschild就曾使用大數據模型，准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果，准確性高於98%。之後，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。

第十，市場預測與決策分析支持。對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume(規模大)及Variety(類型多)對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。

以上是小編為大家分享的關於大數據營銷的十大切入點的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『叄』 主角買了一台機器，機器用大數據幫主角賺錢的電影，最後是被那台機器給坑了的，電影名是

我也看過，但忘了什麼名字了，開始機器讓他用一美元請一個富人喝杯啤酒賺了5美元，一步一步賺到很多錢，但他提出想賺一百萬的時候，機器給他的提示是讓他燒掉所有的錢，（機器說謊了，因為真正的建議是讓他把機器賣掉後買一款升級版的，但機器對主角產生了感情而不想離開他）

『肆』 有很多電影投資拍攝卻血本無歸，電影史上都有哪些

1. 埃及艷後

該片於1963年上映，講述的是埃及一代女王克麗奧佩特拉為了達到政治上的目的，與當時的凱撒聯姻，並建立起了一個橫跨歐亞非三洲的強大帝國。在凱撒被刺身亡後，她又和大將軍馬克·安東尼產生了愛情的故事。電影原本預計只拍攝16周，但最終卻整整拍了90周才結束，直接導致了製作費用的嚴重超支，前後一起投資了4500萬美元，票房卻只有2600萬美元。這次損失，導致20世紀福克斯電影公司差點破產，連跪兩年直不起腰，直到電影《音樂之聲》上映才緩過神來。

2. 美國往事

該片於1984年上映，是一部經典的黑幫犯罪題材影片，影片以黑幫大佬的成長歷程，完美的展現了美國從20世紀20年代到60年代的黑幫史。該片獲得了第8屆日本電影學院獎最佳外語片等獎項，現在是公認的經典。但是當年該電影投資了3000多萬美元，卻只換來了500萬不到的票房，血本無歸，因為當時影院上映的是139分鍾的版本，看的大家一頭霧水，直到幾年後，229分鍾導演剪輯版出現後，人們才意識到，這是一部神作。

細心的看官應該都注意到了，上面這幾部電影雖然票房慘敗，但每一部都是電影史上的經典。不管出於什麼原因讓這些經典之作在當年的票房上折戟，但是，小編覺得魚和熊掌不可兼得，這些電影雖然票房不理想，但影迷卻永遠的記住了這些電影的名字。

『伍』 最近微信認識一位小夥子，聊天非常投入，昨天他讓投資他們電影公司20萬元，請問這樣可靠

這幾年中國電影崛起了，突然之間影視投資項目被送到了普通老百姓的面前。是因為產業發展需要大眾的參與？還是因為資本寒冬需要大眾的支持？遺憾的是，真相還是那個熟悉的龐氏騙局。

線上電影投資騙局回顧

首先給大家回顧（科普）一下這些年很拙劣的線上電影投資騙局：

• 「聯合出品」，要麼是假冒「聯合出品方」騙取投資，要麼是騙取投資者成為「聯合出品人」。

• 「美人計」，網路上的「帥哥」、「美女」誤加微信，情感引導電影投資。

• 薦股群引向電影投資。

• 電影投資平台，類似於P2P平台，可自選影片，在線直接投資。

• 電影投資返利APP，在專門製作的APP上投資影片，每天按照一定的比例進行返利。

• 電影衍生品投資，後期可置換份額或票房。

• 電影份額炒作，把所謂的「電影份額」擊鼓傳花進行倒賣，甚至在「交易所」交易份額。

騙局1.0版本是讓你成為「聯合出品人」，直接「投資」拍電影，但是拍電影周期長、不確定因素大，而且大家都掌握了出品方真偽的查詢技能，1.0版本淘汰。

騙局2.0版本是炒作「電影版權份額」或「票房收益積分」。有的是通過購買電影衍生品換取票房收益積分，有的是直接把電影版權份額進行轉讓炒作，但是換積分一堆限制規則很麻煩，份額炒作稍高一點就找不到接盤俠，2.0版本不香。

騙局3.0版本是線下實體店套路，「電影宣發版權認購」友好又朴實的到來了。

線下實體店電影投資套路解析

實體店，有場地、有場景、有投資顧問、還有投資托兒。整個套路一上來，先進行洗腦教育。

• 洗腦

首先洗腦電影產業的發展成績，例如：國家要補貼多少塊大銀幕，全年有多少部票房上10億的電影，著重介紹小成本賣出超高票房的黑馬影片。先引起你的「極度舒適」之後，開始給你具體洗腦收益計算。「黑馬電影+直觀數據」，引發了智商的「極速下墜」。接著就開始洗腦為什麼要讓普通投資者低成本上車電影投資。

唉，「簡訊」一出手本該就此終結的騙局，結果還讓人反向走上「人生巔峰」。然後，指紋搭配蘿卜章，合同達成，坐等分紅。不對，坐等跑路。

對個人投資者的建議

電影產業騙局多，就算是真實的投資也風險巨大，實在是不適合普通的個人投資者。如果你非常看好電影產業，建議投資相應的公司股票，或者相關的行業基金，對於電影本身，吃著爆米花貢獻票房就是最好的支持。

『陸』 大數據下的營銷價值

大數據下的營銷價值_數據分析師考試

營銷是一門學問嗎?當然是，從人類有交易活動開始，營銷便一直存在，且隨著時代的變化而不斷產生新的形式。進入大數據時代，市場營銷也隨之而慢慢進化。

在某些方面，當前的市場營銷行業也存在著前所未有的潛力，這便是大數據時代市場營銷專業就業方向的新趨勢。很多人表示，將傳統的市場營銷智慧與大數據的巨大威力相結合，可能會在定性分析和定量分析方面產生巨大的優勢。但是要做到這一點，首先還有很多工作要做。沃頓商學院運營與信息管理學教授桑德拉·希爾(shawndrahill)表示：「這是一個非常激動人心的時代。有大量的數據可挖掘，以深入了解客戶，了解他們的態度和他們在想什麼。此外，數據挖掘在過去的十年已經取得了長足的進步，但我們還有很長的路要走……也就是要弄清楚人們說話背後的真正含義。」

許多人感覺到大數據時代正在到來，但往往只是一種朦朧的感覺，對於其真正對營銷帶來的威力可以用一個時髦的詞來形容--不明覺厲。實際上，還是應盡量弄明白，才會明白其厲害之處。對於多數企業而言，大數據營銷的主要價值源於以下幾個方面。

第一，用戶行為與特徵分析。

顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何，那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎?或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。

第二，精準營銷信息推送支撐。

過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的即是大數據支撐。

第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。

如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

第四，競爭對手監測與品牌傳播。

競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

第五，品牌危機監測及管理支持。

新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

第六，企業重點客戶篩選。

許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶?有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關;從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

第七，大數據用於改善用戶體驗。

要改善用戶體驗，關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理

第八，SCRM中的客戶分級管理支持。

面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據應用可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

第九，發現新市場與新趨勢。

基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如，在2012年美國總統選舉中，微軟研究院的DavidRothschild就曾使用大數據模型，准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果，准確性高於98%。之後，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。

第十，市場預測與決策分析支持。

對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume(規模大)及Variety(類型多)對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。

那些尋找大數據營銷切入點的企業不妨看看上述應用，或許能有所啟發。

以上是小編為大家分享的關於大數據下的營銷價值的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『柒』 自由酷鯨拍過哪些電影

列表：

2006年9月，公司投資拍攝數字電影《爸，我回來了》。

2008年2月，合作拍攝數字電影《回歸》，同年合作拍攝數字電影《愛在湖城》。

2009年8月，投資拍攝三部數字電影《著色的青春》、《童話》和《地鐵》。

2010年1月，投拍數字電影《冬天裡的綠蘿花》，同年投資拍攝路陽導演首部電影《盲人電影院》。

2011年，拍攝電影《房車奇遇》，同年，公司拍攝微電影《緣來柿你之告白》。

2012年，拍攝電影《微博情緣》，承製澳華陽光酒庄系列紅酒微電影4部，主演任達華先生。

2013年，投資拍攝古裝電影《綉春刀》。

2014年，聯合製作電視劇《解憂公主》，攝制電影《天道酬勤》。

2015年，與星美影業合作拍攝電視劇《綉春刀·帝國之影》。

公司介紹：

北京自由酷鯨影業有限公司前身為北京東星文化傳播有限責任公司，成立於2006年7月。公司以影視劇製作和影視發行為主要業務，兼營演出組織策劃和教育培訓業務。

公司以「自由、幹掉無趣、實現夢想」作為企業文化的核心內容，堅持誠實守信的經營理念製作風格，實現公司的發展。

『捌』 用大數據預測電影票房靠譜嗎

毫無疑問是豆瓣，怎麼說豆瓣電影發展的時間也比貓眼多了好幾年，靠這些時間的積累豆瓣也保留了大量觀影素質高且穩定的用戶，擁有較為客觀的評分。貓眼和豆瓣兩大平台對於電影作品的評分也挺極端的，今年的究極無敵爛片《純潔心靈·逐夢演藝圈》在豆瓣評分2.1被稱為爛片中的奇葩，貓眼上卻評分6.8！。類似的影片在兩家平台上的評分都比較極端，得出結論貓眼垃圾
豆瓣牛逼

『玖』 想投資拍電影，需要怎麼做

對於生活中的電影，是人們娛樂生活的必需品之一，電影是一種文化藝術的表現形式，以其獨有的形式在向大眾傳播經典藝術。那麼，如果想要投資拍攝一部電影，應該怎麼做呢？

首先，投資電影，先把目光集中在前兩個字上，投資，意味著你必須要有足夠的資金，根據想要投資的電影類型、規模大小或者你的現有資金來准備不同規模的足額資金，這是前期的重要物質保障。

此外，還要跟進演員的選擇，可以不是一線大咖，但重要的是演員的演技口碑和敬業程度，演員是電影的主要呈現者，所以演員的選擇是電影食物鏈的終極選擇。總的來說，投資一部電影，你要跟進資金、劇本、導演、執行製片人以及演員的選擇等工作，是自己的投資達到最優化。