Netflix到底有多厉害?
它是流媒体服务的先驱，从2007年创立以来，Netflix已获得了1.5亿个付费用户，股价增幅高达6493%!
这意味着：如果你在2007年投资Netflix的股票1000$，今年你的股票价值将超过110,000$(约76万人民币)!总回报率高达10,000%!
Netflix付费用户超过1.5亿，来源：Statista
格局超前
首先介绍一个概念：管理哲学之父查尔斯·汉迪(Charles Handy)提出的“第二曲线”理论。
“任何一条增长曲线都会滑过抛物线的顶点(增长的极限)，持续增长的秘密是在第一条曲线消失之前开始一条新的S曲线。”
这就造就了“创新者窘境”：作为CEO，你需要有足够超前的格局和行动的魄力，在公司向成熟盈利业务高歌猛进时，偏离已有的成功路径，开辟一条新的道路。
从哲学角度来讲，笔者认为第二曲线的原理是：使你达到现在位置的东西，不会使你永远保持现在的位置。如果你过度相信和依恋导致你成功的逻辑，那么成功的逻辑必然会把你带向失败或平庸。
来自混沌大学，李善友老师的“第二曲线”思维模型
破局点：创业公司实现从0到1的“增长关键点”，一旦找到这个点，企业会沿着曲线实现从1到10的增长。
极限点：在企业沿着原本的产品、渠道、技术和市场进行渐进性增长时一定会遇到“极限点”，李善友老师讲：极限点同时也是失速点，到达极限点后曲线必然下滑。
典型例子：
2007年，诺基亚霸占全球手机市场的头号交椅，市场占有率一度达到40%，达到手机发展史的顶峰——此时苹果刚刚推出第一代iphone智能手机，诺基亚却依然自行自路。随后，智能手机的改革大潮汹涌而至，苹果完成手机史上“第二曲线”的飞跃，此后诺基亚一落千丈。
“第二曲线”替代“第一曲线”通常发生于同一领域内，一家公司打败另一家公司，然而Netflix却在公司内部完成了三次“第二曲线”的飞跃!
第一曲线：1997年—2007年：在线DVD租赁
简单说下Netflix创立的故事：
在很久很久以前，DVD租赁业的老大哥还是Blockbuster(百视达)，有天一个叫Reed Hastings的哥们儿，在Blockbuster租碟忘了还，被罚了40$的高额罚金;于是这老哥一怒之下建立了Netflix，决定要改变DVD行业!
在1997年，这哥们儿居然搞起了垂直电商：
“用户每月交15.95$订阅费，就可以每次租赁4部电影，不限归还日期。”
同学们，1997年是个什么年?
全球的电子商务都还处于萌芽阶段，亚马逊尚未成为巨头，阿里巴巴还有一年才成立!你们看看Reed Hastings，这哥们儿牛不牛!
此时，让我们来对比一下刚刚诞生的Netflix和DVD租赁业的老大哥Blockbuster的区别。
Netflix盈利模式：收入=用户数X年费
用户体验：15.95$/月，不限次数，一次可邮寄4张。看完后寄回，自动发送已预约的下两张DVD。无限单无违约金，免费邮寄，降低用户费用及时间成本。
Blockbuster盈利模式：租赁金/罚金一单一营收
用户体验：简单粗暴的地主模式，毫无用户体验，罚金还高得令人生气!
结局：Netflix通过更好的用户体验和年费制的业务模式，培养了单用户观看更多DVD内容的习惯。用户看DVD的数量越多，Netflix的年费制就越划算，从而获取了一大批用户，市场规模直线超越Blockbuster。
2010年9月，Blockbuster宣告破产。
第一曲线破局点：商业模式和用户体验上的完胜
增长杠杆：用户观看DVD数量的增加
第二曲线：2007年-2013年：流媒体服务
2007年，Netflix在线DVD邮寄业务的如日中天，收入达12亿美元，利润6700万美元。
此时从上帝视角来看，Netflix已达到第一曲线极限点。
这一年，网飞爸爸干了一件破天荒的事儿—— 投入“4000万美元”转型做流媒体(streaming media，线上观影业务)，通过推出第一款流媒体产品“Watch Now”来永久性地改变业务，当时流媒体服务仅作为DVD租赁业务的免费附赠产品。
随后，公司陷入营收困境，然后缺钱的网飞爸爸只能将Netflix流媒体业务从DVD租赁业务中拆分出来，单独订阅。
这样一来，价格比原先上涨了60%，导致Netflix在2011年第三季度流失了80万的用户，股价下跌80%!
来源：Netflix
Reed Hastings在当时是这么说的：
“我搞砸了，我欠大家一个解释。很多人认为我们在宣布DVD和流媒体分离以及价格变化方面缺乏对用户的尊重和谦虚。这当然不是我们的本意，我诚挚地向你们道歉……我们进行价格改良措施以及业务分拆，并不是为了给公司创造更多盈利，而是为了紧跟时代步伐，因为流媒体必然会成为未来最重要的趋势。”
为什么Netflix要在最赚钱的时候，坚持转型做流媒体呢?
其实早在2000年，Netflix的技术团队就在研究如何通过互联网技术，让人们更直接地在线观看电影，实现更佳的用户体验。
(哪怕2000年宽带网络在美国的普及率仅7%，人们下载一部普通清晰度的电影需要长达16小时)
Reed Hastings甚至做出一个非常大胆的假设：未来人们一定会摆脱DVD机的束缚。2013年DVD业务会达到极限点，然后下滑。
所以，如果Netflix不转型做流媒体，面临的很有可能就是第一曲线的迅速衰落。
诚如Reed Hastings所言：
“在过去的五年间，我最大的恐惧是：我们不能从DVD的成功跳跃到流媒体的成功。”
而现实中， 2010年DVD租赁业务就达到了极限点，比Reed Hastings的预言提早了三年;但是聪明的Reed Hastings依然提前了三年布局新业务——从2007年到2011年，依靠着流媒体服务，Netflix的用户量已从600万增长到2300万，增长率高达283%。
流媒体订阅用户量直线超越DVD订阅量，来源：SEC
第二曲线破局点：流媒体模式的颠覆性用户体验
增长杠杆：用户在线观看时长超过DVD观看时长
第三曲线：2013年—至今：原创内容
聪明的同学此时一定在疑惑：Netflix第二阶段的极限点在哪里?
在于Netflix仅仅只是内容的“渠道商”!
作为内容的搬运工，它不生产内容，也无权定价;但是，如果Netflix不能给用户提供足够多的观看内容，用户一定会毫不犹豫地取消订阅。
所以在很长的一段时间内，Netflix只能由着版权方狮子大开口，比如《老友记》续约一年的版权费高达1亿美金!
此时Netflix意识到：内容终究是垄断的，如果哪天几大内容制作商联合起来围剿我，不卖播放版权了，我不就懵逼了吗?
于是在流媒体订阅业务处于最巅峰的时刻，Reed Hastings又做了一个让所有人震惊的决定：爹有娘有不如自己有，我要当内容生产商!
2013年，Netflix首部自制剧《纸牌屋》(House 0f Cards)横空出世，很快成为了在美国及40多个国家最热门的在线剧集。
2013年当季新增超过300万会员，收入较去年同期增加 18%，达到 10.2 亿美元。
《纸牌屋》的耀眼成绩，使得公司股价出现了近两年来最大的涨幅，连美国前任总统奥巴马都是它的忠实粉丝。
《纸牌屋》的一炮而红，仅仅只是Netflix的起点。
此后，网飞爸爸马不停蹄地推出了《怪奇物语》、《马男波杰克》、《黑镜》和《爱、死亡和机器人》等9分神剧!网友们纷纷惊呼，这几年简直是全球第一内容大佬烧钱记!
此外，众多原创优质内容也帮助Netflix获得了源源不断的全球用户订阅量：
Netflix会员订阅量不断飙升，来源：Netflix Inc.
第三曲线破局点：自制原创内容
增长杠杆：用户观看Netflix自制内容的时长
第三曲线的极限点是什么?
“死磕内容”模式下的恶性循环。
最初起家的DVD租赁业务从来都不是Netflix的核心竞争力，留住用户才是它保持多年高速增长的秘诀;三次“第二曲线”的飞跃，每一次Netflix都看到了未来!
人生也是需要第二曲线的。
在这个世界上，没有什么是会永不衰落的，罗马帝国延续了400年最终也是个灭亡的结局，更别提当下日新月异的互联网了;当你觉得现在非常舒适的时候，可能就是曲线即将下坠的开始。
反之，当你处于人生巅峰的时候，抽出时间投入到新的领域，开始第二曲线，那么你将迎来更高维度的增长!
毕竟，McKinsey & Co.的一份研究报告称：
“由于人工智能的发展，2030年预计将会有7500万至3.75亿人需要重新找工作，这一数字大约占到全球所有劳动人口的3%至14%。”
数据为王
Netflix不是第一个做在线DVD租赁业务的选手，也不是第一个提出视频流媒体概念的公司，那么为啥它能在两个时代都坐稳第一把交椅呢?
这其中的关键在于：网飞基于“数据为王”的科学态度，将用户体验做到了极致。
“数据为王”不是Netflix独有的文化。
在硅谷，以Facebook为代表的科技公司始终强调数据为王的价值，本质是提供一种理性决策依据，让团队在面临数不清的增长策略时，作出效益最高的选择。
在大数据帮助下夺冠的“金州勇士队”，就是个很好的例子：
2011年，硅谷投资人Joe Jacob高价买下当时在NBA表现并不好的金州勇士队，利用大数据分析将它改造成了一支“冠军队”!
以前，衡量球员表现的方法往往是靠评论员和教练的目测，但是Jacob雇佣了大量数据分析师，借助大数据得出了实用的战术布置建议，比如：
Roy Hilbbert的盖帽率几乎是David West的两倍：41.9%：23.4%;
如果被Kawhi Leonard防守，你基本没有可能在三分线外出手投篮;
如果把防守员换成Chris Paul，你不仅在任何位置都很难投篮，而且即使投出去了也很难命中;
安排Stephen Curry站在三分线外尽可能多投篮，他的命中率保证了高风险后的高回报。
结局：2015年6月勇士队夺得了该队40年来的首个NBA总冠军，被誉为“NBA中的Google”，成功掀起一股“数据驱动的颠覆训练方式”的新浪潮。
那么，Netflix是如何利用“数据驱动”实现用户高速增长的呢?
1. CineMatch 推荐算法
简单地说，当你登录Netflix后，你对每一个视频所做出的举动(包括点击、播放、暂停、快进、回放、退出)都会成为Netflix数据库里的一个“事件”。
久而久之，它就能通过数据分析，知道你在周末的晚上喜欢看什么类型的电影，更喜欢伍迪·艾伦还是 韦斯·安德森…
这套算法让Netflix在降低成本的同时，总能帮助用户找到最符合自己喜好的内容。凭借数据，Netflix还能决策应该制作什么内容，如何基于不同的时间段、不同的客户提供不同的内容。
强大的推荐算法让Netflix拥有了90%的续订率!
2. A/B test
一张宣传海报的设计，很大概率上决定了用户是否会点开该电影，深知图像价值的Netflix工程师针对宣传海报进行了A/B测试。
以影片《短暂竞赛》(The Short Game)为例，最初的默认海报无法让人第一时间理解这部影片是关于“儿童”和“高尔夫”的，于是工程师尝试了另外两个方案，转化率均高于原方案。
《The Short Game》不同版本海报的转化率差异来源：Netflix博客
此后，Netflix开发了一套系统，能够自动将具有相同背景，但不同剪裁、装饰、标题、长宽比等元素的图像组合在一起，拼成一张海报，然后分别测试用户对这张海报的点击转化率和后续行为，最终挑选出转化率最高的海报。
《驯龙高手：飞跃边界》的海报方案与胜出组，来源：Netflix博客
通过无数次针对海报的A/B测试，Netflix甚至发现了一些关于图像使用中的经验心得：
海报上出现面部表情，更容易传达微妙的情绪，暗示故事情节的引人入胜;
使用反派的形象更容易被点击，无论是动画片还是真人作品;
海报上的角色人数超过3人时的点击率下降明显。
将“数据为王”执行到极致，连宣传海报都要做无数次A/B测试来增加其转化率的Netflix，有什么理由不该高速增长呢?
一定有读者认为：此时我该聊到靠大数据爆红的《纸牌屋》了，但这只是一个宣传噱头：
“Netflix基于其3000万北美用户观看视频时留下的行为数据，预测出凯文史派西、大卫芬奇和“BBC出品”三种元素结合在一起的电视剧产品将会大火特火。”
事实上，这句话的本质和“我预测金城武+李安+杨幂的营销团队结合在一起的电视剧产品将会大火特火”没有区别，我不用大数据，只要经费和大咖到位就能火。
如果《纸牌屋》的成功真的是因为大数据，那网飞就不会拍出失败的作品了，比如《铁杉树丛》和《女子监狱》。(《纸牌屋》最后还烂尾了，一个经典的高开低走……)同样，亚马逊利用“大数据噱头”制作出的《阿尔法屋》也并没有成为热门大剧。
当然，笔者从不否认大数据挖掘确实帮助Netflix制作出不少深受用户喜爱的作品。
总结
创始人Reed Hastings超前的格局，让Netflix实现了三次“第二曲线”的飞跃，每一次都能找到新的增长路径，这让Netflix一直奔跑在正确的赛道上。
而Netflix一贯秉持“数据为王”的态度，把用户体验做到极致，则使得Netflix远远领跑于赛道上的其他选手。
格局超前+数据为王=6493%的超高速增长
脑洞时刻：
如果Netflix生于中国会怎样，它能干倒爱优腾吗?
首先，网飞爸爸是不会进军中国的……
Reed Hastings：
“世界上有太多故事要讲，Netflix当下第一要务是讲好韩国故事、印度故事、日本故事甚至波兰故事，但不是中国故事。
中国视频行业的那三个大家伙实力太强大，我们现在宁愿选择把版权卖给中国公司，而不是直接进入中国市场。我很明白，Netflix 现在中国市场肯定打不过阿里巴巴。”
笔者OS：Netflix要是在中国做出个《纸牌屋》，我们的“爱优腾”分分钟就能搞个《麻将屋》出来抗衡。但我们流行的“古装宫廷”、“宫斗职场”、“家庭伦理”、“武侠玄幻”、“抗日神剧”……网飞爸爸大概连理解起来都很困难呢。
哪怕作为一个常年追英美剧的中国人，我也是打死都不会对“把沙僧换成漂亮小姐姐”的《西游记》产生任何一丁点儿的观看欲望的!
Netflix 与 ABC 合作拍摄的 The Legend of Monkey，右一就是沙僧小姐姐
