Netflix是一家怎樣的公司，它是如何成為矽穀神話的？如果Netflix出生在中國會怎樣？
Netflix到底有多厲害？它是流媒體服務的先驅，從2007年創立以來，Netflix已獲得了1.5億個付費用戶，股價增幅高達6493%！
這意味著，如果你在2007年投資Netflix的股票1000$，今年你的股票價值將超過110,000$（約76萬人民幣）！總回報率高達10,000%！
Netflix付費用戶超過1.5億，來源：Statista
01 格局超前首先介紹一個概念，管理哲學之父查爾斯·漢迪（Charles Handy）提出的「第二曲線」理論。
「任何一條增長曲線都會滑過拋物線的頂點（增長的極限），持續增長的秘密是在第一條曲線消失之前開始一條新的S曲線。」
這就造就了「創新者窘境」：作為CEO，你需要有足夠超前的格局和行動的魄力，在公司向成熟盈利業務高歌猛進時，偏離已有的成功路徑，開闢一條新的道路。
從哲學角度來講，筆者認為第二曲線的原理是：使你達到現在位置的東西，不會使你永遠保持現在的位置。如果你過度相信和依戀導致你成功的邏輯，那麼成功的邏輯必然會把你帶向失敗或平庸。
來自混沌大學，李善友老師的「第二曲線」思維模型
破局點：創業公司實現從0到1的「增長關鍵點」，一旦找到這個點，企業會沿著曲線實現從1到10的增長。
極限點：在企業沿著原本的產品、渠道、技術和市場進行漸進性增長時一定會遇到「極限點」，李善友老師講：極限點同時也是失速點，到達極限點後曲線必然下滑。
典型例子：2007年，諾基亞霸佔全球手機市場的頭號交椅，市場佔有率一度達到40%，達到手機發展史的頂峰。此時蘋果剛剛推出第一代iphone智慧型手機，諾基亞卻依然自行自路。隨後智慧型手機的改革大潮洶湧而至，蘋果完成手機史上「第二曲線」的飛躍，此後諾基亞一落千丈。
「第二曲線」替代「第一曲線」通常發生於同一領域內，一家公司打敗另一家公司，然而Netflix卻在公司內部完成了三次「第二曲線」的飛躍！
第一曲線：1997年—2007年（在線DVD租賃）簡單說下Netflix創立的故事：在很久很久以前，DVD租賃業的老大哥還是Blockbuster（百視達）。有天一個叫Reed Hastings的哥們兒，在Blockbuster租碟忘了還，被罰了40$的高額罰金。於是這老哥一怒之下建立了Netflix，決定要改變DVD行業！在1997年，這哥們兒居然搞起了垂直電商：「用戶每月交15.95$訂閱費，就可以每次租賃4部電影，不限歸還日期。」
同學們，1997年是個什麼年？全球的電子商務都還處於萌芽階段，亞馬遜尚未成為巨頭，阿里巴巴還有一年才成立！你們看看Reed Hastings，這哥們兒牛不牛！
此時，讓我們來對比一下剛剛誕生的Netflix和DVD租賃業的老大哥Blockbuster的區別。
Netflix：
盈利模式：收入=用戶數X年費；用戶體驗：15.95$/月，不限次數，一次可郵寄4張。看完後寄回，自動發送已預約的下兩張DVD。無限單無違約金，免費郵寄，降低用戶費用及時間成本。Blockbuster：
盈利模式：租賃金/罰金一單一營收用戶體驗：簡單粗暴的地主模式，毫無用戶體驗，罰金還高得令人生氣！結局：Netflix通過更好的用戶體驗和年費制的業務模式，培養了單用戶觀看更多DVD內容的習慣。用戶看DVD的數量越多，Netflix的年費制就越划算，從而獲取了一大批用戶，市場規模直線超越Blockbuster。2010年9月Blockbuster宣告破產。
第一曲線破局點：商業模式和用戶體驗上的完勝增長槓桿：用戶觀看DVD數量的增加第二曲線：2007年-2013年（流媒體服務）2007年，Netflix在線DVD郵寄業務的如日中天，收入達12億美元，利潤6700萬美元。此時從上帝視角來看，Netflix已達到第一曲線極限點。
這一年，網飛爸爸幹了一件破天荒的事兒—— 投入「4000萬美元」轉型做流媒體（streaming media，線上觀影業務），通過推出第一款流媒體產品「Watch Now」來永久性地改變業務，當時流媒體服務僅作為DVD租賃業務的免費附贈產品。
隨後，公司陷入營收困境，然後缺錢的網飛爸爸只能將Netflix流媒體業務從DVD租賃業務中拆分出來，單獨訂閱。這樣一來價格比原先上漲了60%，導致Netflix在2011年第三季度流失了80萬的用戶，股價下跌80%！
來源：Netflix
Reed Hastings在當時是這麼說的：「我搞砸了，我欠大家一個解釋。很多人認為我們在宣布DVD和流媒體分離以及價格變化方面缺乏對用戶的尊重和謙虛。這當然不是我們的本意，我誠摯地向你們道歉……我們進行價格改良措施以及業務分拆，並不是為了給公司創造更多盈利，而是為了緊跟時代步伐，因為流媒體必然會成為未來最重要的趨勢。」
為什麼Netflix要在最賺錢的時候，堅持轉型做流媒體呢？
其實早在2000年，Netflix的技術團隊就在研究如何通過網際網路技術，讓人們更直接地在線觀看電影，實現更佳的用戶體驗。（哪怕2000年寬帶網絡在美國的普及率僅7%，人們下載一部普通清晰度的電影需要長達16小時）
Reed Hastings甚至做出一個非常大膽的假設：未來人們一定會擺脫DVD機的束縛。2013年DVD業務會達到極限點，然後下滑。
所以，如果Netflix不轉型做流媒體，面臨的很有可能就是第一曲線的迅速衰落。誠如Reed Hastings所言，「在過去的五年間，我最大的恐懼是：我們不能從DVD的成功跳躍到流媒體的成功。」
而現實中， 2010年DVD租賃業務就達到了極限點，比Reed Hastings的預言提早了三年。但是聰明的Reed Hastings依然提前了三年布局新業務。從2007年到2011年，依靠著流媒體服務，Netflix的用戶量已從600萬增長到2300萬，增長率高達283%。
流媒體訂閱用戶量直線超越DVD訂閱量，來源：SEC
第二曲線破局點：流媒體模式的顛覆性用戶體驗增長槓桿：用戶在線觀看時長超過DVD觀看時長第三曲線：2013年—至今（原創內容）聰明的同學此時一定在疑惑：Netflix第二階段的極限點在哪裡？
在於Netflix僅僅只是內容的「渠道商」！作為內容的搬運工，它不生產內容，也無權定價。但是，如果Netflix不能給用戶提供足夠多的觀看內容，用戶一定會毫不猶豫地取消訂閱。
所以在很長的一段時間內，Netflix只能由著版權方獅子大開口，比如《老友記》續約一年的版權費高達1億美金！
此時Netflix意識到：內容終究是壟斷的，如果哪天幾大內容製作商聯合起來圍剿我，不賣播放版權了，我不就懵逼了嗎？
於是在流媒體訂閱業務處於最巔峰的時刻，Reed Hastings又做了一個讓所有人震驚的決定：爹有娘有不如自己有，我要當內容生產商！
2013年，Netflix首部自製劇《紙牌屋》（House 0f Cards）橫空出世，很快成為了在美國及40多個國家最熱門的在線劇集。2013年當季新增超過300萬會員，收入較去年同期增加 18%，達到 10.2 億美元。《紙牌屋》的耀眼成績，使得公司股價出現了近兩年來最大的漲幅，連美國前任總統歐巴馬都是它的忠實粉絲。
《紙牌屋》的一炮而紅，僅僅只是Netflix的起點。此後，網飛爸爸馬不停蹄地推出了《怪奇物語》、《馬男波傑克》、《黑鏡》和《愛、死亡和機器人》等9分神劇！網友們紛紛驚呼，這幾年簡直是全球第一內容大佬燒錢記！此外，眾多原創優質內容也幫助Netflix獲得了源源不斷的全球用戶訂閱量。
Netflix會員訂閱量不斷飆升，來源：Netflix Inc.
第三曲線破局點：自製原創內容增長槓桿：用戶觀看Netflix自製內容的時長第三曲線的極限點是什麼？筆者在上一期提出「死磕內容」模式下的惡性循環。
最初起家的DVD租賃業務從來都不是Netflix的核心競爭力，留住用戶才是它保持多年高速增長的秘訣。三次「第二曲線」的飛躍，每一次Netflix都看到了未來！
筆者的碎碎念：人生也是需要第二曲線的。我認為在這個世界上，沒有什麼是會永不衰落的，羅馬帝國延續了400年最終也是個滅亡的結局，更別提當下日新月異的網際網路了。當你覺得現在非常舒適的時候，可能就是曲線即將下墜的開始。
反之，當你處於人生巔峰的時候，抽出時間投入到新的領域，開始第二曲線，那麼你將迎來更高維度的增長！畢竟，McKinsey & Co.的一份研究報告稱：「由於人工智慧的發展，2030年預計將會有7500萬至3.75億人需要重新找工作，這一數字大約佔到全球所有勞動人口的3%至14%。」
02 數據為王Netflix不是第一個做在線DVD租賃業務的選手，也不是第一個提出視頻流媒體概念的公司，那麼為啥它能在兩個時代都坐穩第一把交椅呢？
筆者認為，這其中的關鍵就在網飛基於「數據為王」的科學態度，將用戶體驗做到了極致。
「數據為王」不是Netflix獨有的文化。在矽谷，以Facebook為代表的科技公司始終強調數據為王的價值，本質是提供一種理性決策依據，讓團隊在面臨數不清的增長策略時，作出效益最高的選擇。
在大數據幫助下奪冠的「金州勇士隊」，就是個很好的例子：
2011年，矽谷投資人Joe Jacob高價買下當時在NBA表現並不好的金州勇士隊，利用大數據分析將它改造成了一支「冠軍隊」！
以前，衡量球員表現的方法往往是靠評論員和教練的目測，但是Jacob僱傭了大量數據分析師，藉助大數據得出了實用的戰術布置建議，比如：
Roy Hilbbert的蓋帽率幾乎是David West的兩倍：41.9%：23.4%；如果被Kawhi Leonard防守，你基本沒有可能在三分線外出手投籃；如果把防守員換成Chris Paul，你不僅在任何位置都很難投籃，而且即使投出去了也很難命中；安排Stephen Curry站在三分線外儘可能多投籃，他的命中率保證了高風險後的高回報。結局：2015年6月勇士隊奪得了該隊40年來的首個NBA總冠軍，被譽為「NBA中的Google」，成功掀起一股「數據驅動的顛覆訓練方式」的新浪潮。
那麼，Netflix是如何利用「數據驅動」實現用戶高速增長的呢？
1. CineMatch 推薦算法簡單地說，當你登錄Netflix後，你對每一個視頻所做出的舉動（包括點擊、播放、暫停、快進、回放、退出）都會成為Netflix資料庫裡的一個「事件」。
久而久之，它就能通過數據分析，知道你在周末的晚上喜歡看什麼類型的電影，更喜歡伍迪·艾倫還是 韋斯·安德森…
這套算法讓Netflix在降低成本的同時，總能幫助用戶找到最符合自己喜好的內容。憑藉數據，Netflix還能決策應該製作什麼內容，如何基於不同的時間段、不同的客戶提供不同的內容。
強大的推薦算法讓Netflix擁有了90%的續訂率！
2. A/B test一張宣傳海報的設計，很大概率上決定了用戶是否會點開該電影，深知圖像價值的Netflix工程師針對宣傳海報進行了A/B測試。
以影片《短暫競賽》（The Short Game）為例，最初的默認海報無法讓人第一時間理解這部影片是關於「兒童」和「高爾夫」的，於是工程師嘗試了另外兩個方案，轉化率均高於原方案。
《The Short Game》不同版本海報的轉化率差異來源：Netflix博客
此後，Netflix開發了一套系統，能夠自動將具有相同背景，但不同剪裁、裝飾、標題、長寬比等元素的圖像組合在一起，拼成一張海報，然後分別測試用戶對這張海報的點擊轉化率和後續行為，最終挑選出轉化率最高的海報。
《馴龍高手：飛躍邊界》的海報方案與勝出組，來源：Netflix博客
通過無數次針對海報的A/B測試，Netflix甚至發現了一些關於圖像使用中的經驗心得：
海報上出現面部表情，更容易傳達微妙的情緒，暗示故事情節的引人入勝；使用反派的形象更容易被點擊，無論是動畫片還是真人作品；海報上的角色人數超過3人時的點擊率下降明顯。將「數據為王」執行到極致，連宣傳海報都要做無數次A/B測試來增加其轉化率的Netflix，有什麼理由不該高速增長呢？
一定有讀者認為，此時我該聊到靠大數據爆紅的《紙牌屋》了，但筆者認為，這只是一個宣傳噱頭：「Netflix基於其3000萬北美用戶觀看視頻時留下的行為數據，預測出凱文史派西、大衛芬奇和「BBC出品」三種元素結合在一起的電視劇產品將會大火特火。」
事實上，這句話的本質和「我預測金城武+李安+楊冪的營銷團隊結合在一起的電視劇產品將會大火特火」沒有區別，我不用大數據，只要經費和大咖到位就能火。
如果《紙牌屋》的成功真的是因為大數據，那網飛就不會拍出失敗的作品了，比如《鐵杉樹叢》和《女子監獄》。（《紙牌屋》最後還爛尾了，一個經典的高開低走……）同樣，亞馬遜利用「大數據噱頭」製作出的《阿爾法屋》也並沒有成為熱門大劇。
當然，筆者從不否認大數據挖掘確實幫助Netflix製作出不少深受用戶喜愛的作品。
03 總結創始人Reed Hastings超前的格局，讓Netflix實現了三次「第二曲線」的飛躍，每一次都能找到新的增長路徑，這讓Netflix一直奔跑在正確的賽道上。而Netflix一貫秉持「數據為王」的態度，把用戶體驗做到極致，則使得Netflix遠遠領跑於賽道上的其他選手。
格局超前+數據為王=6493%的超高速增長
腦洞時刻：如果Netflix生於中國會怎樣，它能幹倒愛優騰嗎？首先，網飛爸爸是不會進軍中國的……
Reed Hastings：「世界上有太多故事要講，Netflix當下第一要務是講好韓國故事、印度故事、日本故事甚至波蘭故事，但不是中國故事。
中國視頻行業的那三個大傢伙實力太強大，我們現在寧願選擇把版權賣給中國公司，而不是直接進入中國市場。我很明白，Netflix 現在中國市場肯定打不過阿里巴巴。」
筆者OS：Netflix要是在中國做出個《紙牌屋》，我們的「愛優騰」分分鐘就能搞個《麻將屋》出來抗衡。但我們流行的「古裝宮廷」、「宮鬥職場」、「家庭倫理」、「武俠玄幻」、「抗日神劇」……網飛爸爸大概連理解起來都很困難呢。
哪怕作為一個常年追英美劇的中國人，我也是打死都不會對「把沙僧換成漂亮小姐姐」的《西遊記》產生任何一丁點兒的觀看欲望的！
Netflix 與 ABC 合作拍攝的 The Legend of Monkey，右一就是沙僧小姐姐！
#資料參考#《Why Blockbuster Failed》, by Diego Lucero.
《Netflix’s lost year: The inside story of the price-hike train wreck》, by Greg Sandoval.
《增長黑客實戰筆記》, by 範冰，張溪夢.
作者：林蓁蓁，公眾號： Growth洞察啟示錄
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