除了“限酬令”，中国影视剧产业如何实现“名利双收”？

近日，中国影视剧组织等联合发布“限酬令”，规定全部演员的总片酬不超过制作总成本的40%，主要演员不超过总片酬的70%，其他演员不低于总片酬的30%。近年来，国产影视剧的低质量与演员的高片酬等现象一直为人所诟病。那么，影视剧“好不好看”和演员薪酬有没有直接关系？一部受欢迎的影视剧背后还隐藏了哪些成功密码？

影视剧制作，成本用在哪里？

一部影视剧的制作，分为三个阶段：筹备、拍摄、后期制作，在每个阶段的制作投入都花费了相当比例的成本。

筹备阶段的成本主要花在了剧本、人员和电影美术三方面，剧本的费用涉及原著改编的版权费，或是编剧原创的的剧本稿费，人员方面则包含导演和演员的酬劳，而少为人知的电影美术也有着重要的成本占比，概念设计、场景搭建等框架内容与后期服、化、道的整体呈现密切相关。当一部电影进入到拍摄阶段，如果按照拍摄计划进行，没有延期，那么成本是在制片的可控范围内的。拍摄完成后，进入的后制阶段，特效、CG、渲染等也都是烧钱的部分。

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*影视剧成本

在影视剧制作过程，演员片酬只是成本的一个部分，但碍于影视剧发行上线后来自收视率、票房的市场压力，导致了影视剧的制作不得不向“粉丝经济”低头，这也是催生“天价片酬”的根本原因。

如今中国影视剧行业出现的“明星中心制”怪相，与传统的“导演中心制”，又或是好莱坞工业化的“制片人中心制”都相背离。与国内明星片酬动辄千万相比，反观国外影视明星演员片酬的分配机制，则略显“心酸”：美国按票房比例分成，法国按制片成本递减占比……

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*国外演员片酬规定

影视剧产业如何“名利双收”？

那么，对影视剧产业而言，如何有效操作才能避免出现天价片酬与作品质量倒挂的尴尬？在平衡好成本的同时，能否实现影视剧的“名利双收”？美国神剧之一Netflix的《纸牌屋》已经为行业做出了示范。

Netflix是世界上最大的在线影片租恁服务商，在美国有2700万订阅用户，在全世界则有3300万。用户每天在Netflix上产生3千多万个行为，比如暂停、回放或者快进时都会产生一个行为，Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分，还会有300万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备。

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基于对海量的用户数据积累和分析，Netflix决定了拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，这都是从数千万观众的客观喜好的大数据统计中而决定。同时，Netflix通过大数据的分析更改了电视剧的播放形式，传统美剧的采用的是周播制，而Netflix根据数据的分析，发现更多人并不喜欢在固定时刻收看电视剧，而是“攒起来”一次性看完，因此Netflix选择一次性的播放13集《纸牌屋》。

Netflix从受众洞察、受众定位、受众触达到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的C2B，成功的避开了国产影视的尴尬境地，同时，演员的片酬成本在这样的制作体系中也得到了严格的控制。

大数据赋能，抓住影视剧产业未来

在国内，爱奇艺、优酷等视频网站作为新类型影视剧的制造者，已率先试水通过大数据来规划影视剧的制作与推广。

在影视剧制作即为用户服务方面，视频网站通过对网站用户行为的搜集，以此判断用户喜欢或讨厌的桥段，指导自制剧的生产。这类剧产生的意义在于，用户不必从海量内容挑选他想看的，网站通过对个人的收视习惯的分析，智能推荐他所感兴趣的内容

。

在影视剧的推广即市场营销方面，视频网站通过用户行为分析，将用户进行分类和“画像”，并据此进行针对性的广告投放，即帮助广告客户找到适合的受众人群，或找到他的消费者及他的潜在消费者，甚至帮助客户找到他竞争对手的消费者，并对消费者进行营销。

在大数据为影视剧内容、营销提供支撑的同时，也需要看到背后的掣肘。目前，视频网站所掌握的用户行为的范围相对有限，如何获取多维度、多层面、更加立体、精准的绘制用户画像，了解用户在视频网站之外的上网行为，打通内容、用户、广告投放的全渠道通路，成为拉开各大视频网站市场占位的关键所在。

大数据对影视剧在内容支撑、市场营销等方面的赋能，无疑使更多传统影视剧制造商、发行商看了未来更多的机会。