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國立高雄大學 國際高階經營管理碩士在職專班(IEMBA) 吳建興所指導 林肇封的 影響台灣iTunes Movies銷售因素之分析研究- 以B公司為例 (2019),提出netflix代碼2022關鍵因素是什麼,來自於OTT-V、口碑評分、氣候、影片類型。

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除了netflix代碼2022,大家也想知道這些:

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影響台灣iTunes Movies銷售因素之分析研究- 以B公司為例

為了解決netflix代碼2022的問題,作者林肇封 這樣論述:

目錄誌謝 I摘要 IIAbstract III目錄 IV圖目錄 V表目錄 VII第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的 5第三節 研究流程 6第二章 文獻探討 8第一節 OTT-V電影產業 8第二節 台灣iTunes Movies 18第三節 消費者行為 26第三章 研究方法 33第一節 研究架構 33第二節 資料蒐集 34第三節 資料分析步驟 38第四章 分析結果與討論 40第一節 敘述統計 40第二節 差異分析 44第三節 因果分析 49第四節 因果分析小結 61第五章 結論 63第一節 研究發現與建議 63第二節 研

究限制 67第三節 未來研究方向 67參考文獻 69(一) 中文文獻 69(二) 英文文獻 73圖目錄圖 1 1 OTT-V 經營模式圖 3圖 1 2 研究流程圖 7圖 2 1 2018年民眾文化數位參與概況 8圖 2 2 2015年至2019年電影片審議分級部數 9圖 2 3 2014年至2018年台灣與美國戲院電影放映部數 9圖 2 4 電影產業鏈 10圖 2 5 2018年電影產業產值及結構比例 11圖 2 6 OTT-V產業的價值鏈 14圖 2 7 iTunes Movies合作商及整合商審核流程 15圖 2 8 iTunes Movies電影素材遞交及

效益流程 17圖 2 9 2013年影視看方式現況 19圖 2 10 2015年至2018年民眾透過網路裝置觀看電影的平臺 20圖 2 11 微軟Windows版iTunes Movies主頁面 21圖 2 12 iPhone的iTunes Movies與macOS Apple TV 21圖 2 13 微軟Windows版iTunes 單部電影詳細資訊頁 23圖 2 14 2018年民眾透過網路裝置觀看電影的因素 28圖 2 15 電影選擇決策模式 29圖 3 1 研究架構圖 33圖 4 1 年月銷售趨勢 40圖 4 2 影片類型與銷售績效 41圖 4 3 片齡(新舊片)

與銷售績效 42圖 4 4 地區與銷售績效 42圖 4 5 影片畫質與銷售績效 43圖 4 6 銷售類別與銷售績效 44圖 4 7 HD的三種價差類型與銷售績效的分布狀況 56圖 4 8 HD的三種價差類型之銷售績效 56圖 4 9 SD的三種價差類型與銷售績效的分布狀況 57圖 4 10 SD的三種價差類型之銷售績效 57圖 4 11 HD租借的三種價差類型與銷售績效的分布狀況 58圖 4 12 HD租借的兩種價差類型之銷售績效 59 表目錄表 2 1 台灣OTT-V業者 12表 2 2 iTunes Movies平台電影銷售價格表 24表 2 3 台灣iTunes

Movies與同業比較概況 25表 3 1 地區(縣市)代碼表 34表 3 2 電影評分資料資源 35表 3 3 研究資料集 37表 4 1 片齡之差異分析結果 45表 4 2 銷售類別之差異分析結果 46表 4 3 影片類型、銷售地區及畫質等級之差異分析結果 49表 4 4 Atmovies 平台分析結果 50表 4 5 Yahoo 平台分析結果 51表 4 6 IMDb 平台分析結果 51表 4 7 Tomatoes 平台分析結果 53表 4 8 iTunes 平台分析結果 53表 4 9 各平台影響因素的顯著性彙整表 54表 4 10 HD影片與同業價差對銷售

績效之分析結果 55表 4 11 SD影片與同業價差對銷售績效之分析結果 57表 4 12 HD租借與同業價差對銷售績效之分析結果 58表 4 13 氣候對銷售績效之分析結果 61表 4 14 假設檢定彙整結果 62