對此李芃君呼籲，創作者要跨出同溫層去了解其他族群，現在是影劇合一的時代，甚至直播主、Youtuber也來開演唱會，大家可以看更多創作者的互動，這些都會是未來創作的靈感來源。
如何對抗OTT國際巨獸？她盼區域合作共製「亞洲特色內容」
陳劭怡談到，全球最大華語市場是中國，可以拍大製作，台灣則面臨市場規模的限制，但現在中國的影視審查，大環境對內容製作不利，這是轉機，同樣是華語創作的台灣，對於同志、黑幫、政治等敏感題材應該更積極擁抱，看能不能成為華語創作的掌舵手。
陳劭怡也以Catchplay在東南亞市場的布局表示，未來希望能做IP輸出，比方說將台灣戲劇翻拍成東南亞版本，此外他們也有與韓國CJ娛樂合製內容，她談到，對抗OTT國際巨獸的一個可能方法，是在區域內找到志同道合的夥伴，一起製作亞洲特色的內容。
而從影集《紙牌屋》開始，Netflix透過大數據分析觀眾喜好、協助內容製作的故事，便有若OTT時代的神話，也令不少人認為，大數據是隨選隨看之外，OTT致勝的最大關鍵，此外，台劇《我們與惡的距離》前期曾透過大數據協助劇本開發，也讓各式對科技與數據的幻想，開始飄進影視圈，但對於數據能否實際幫助平台、協助內容產製，則是眾說紛紜。
「數據」能真的幫到平台和內容產製嗎？
劉于遜認為，數據不是可以主導創作，但能透過科技幫助編劇選擇題材、選角，甚至給予編劇意見回饋，當然大家都想要100%可以操作，但這違反世界，科技是在右腦全滿的情況下，怎麼用左腦輔助、修整，很多邏輯都是這樣開展的。
劉于遜舉例，像LINE TV主打的BL劇，目標觀眾是腐女，打中腐女才可以紅出去，所以要很關注腐女對角色的人物設定，甚至是所謂CP、攻受設定，所以在選角、創作時，會進到腐女社群裡去討論，讓觀眾在前期就可以參與。
李芃君則談到，MyVideo目前跟台大合作大數據研究，初步測試發現，若掌握數據夠多，命中率、轉換率會高到3倍左右，但她也坦言，很多人認為台哥大是電信公司，本身已經有許多用戶數據，加上平台的數據，能否像《紙牌屋》一樣操作？但她表示，中華電信就曾經算過，結果用戶最愛的是金城武，「但我們會想，這個不用算那麼久，大家都知道」，很怕結果推一推，其實大家本來都知道，或者是很貴、沒檔期。
李芃君認為，影音方面的數據，不能只靠機器跟數據引擎做推薦，要加上專家推薦，這樣的混合式推薦是最準的，現在很多外部網站都有評分功能，或影音網站會對導演、演員做分類，加上這些外部資料後，再做測試比較容易產生可用的結果。
陳劭怡則表示，內容製作比較難前面成功，後面直接複製，Catchplay的數據比較是技術優化跟應用，她認為台灣的平台若都以電影為主，加上獨家播映比較難拿到，最後內容可能都大同小異，所以留住觀眾的重點，是在如使用者介面、推薦作品等周邊面向，目前製作上還是較以經驗法則為主。
