Netflix如何利用大数据获得巨额利润？

原标题：Netflix如何利用大数据获得巨额利润？ 来源：腾讯媒体研究院

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好莱坞著名编剧威廉·戈德曼（William Goldman）（曾创作《总统班底》）曾经说过：“在好莱坞，现在没有，将来也不会有人能够预测能够让一部电影叫座的原因。”

Netflix首席执行官里德·哈斯廷斯（Reed Hastings）却反驳了证明戈德曼的观点。他创建了一种模式，用来预测哪些电影会符合观众的口味。大量的数据为Netflix的“推荐”功能提供了支撑，并影响该公司在电影方面的投资。

自 1997 年成立以来，Netflix已经成为科技巨头，其流媒体创新改变了用户观看、支付和谈论娱乐的方式。Netflix目前在向国际扩张的同时，同时创造了世界上最引人注目的内容，并获得了创历史纪录的股价回报。

在这篇文章中，Yannick Bikker介绍了Netflix公司巨大增长背后的三个驱动因素，以及我们可以从中学到的营销经验。

1

数据驱动的个性化

Netflix著名的推荐算法决定了75%用户的观看内容。换句话说，四分之三的用户看的视频都是来自Netflix推荐的内容。

“尽可能的接近你的客户，并为他们提供自己所没有意识到的需求。”

——史蒂夫•乔布斯

Netflix每一个推荐的电影艺术作品都有个人特色：Netflix为每个目标用户优化了艺术作品，以突出电影中与他们个性化需求最相关的方面。甚至目前书和电影的封面也是经过个性化设计的。

因此，数据科学家是Netflix在了解客户行为并利用它来推动转化率、忠诚度和利润方面的秘密武器，这也就是为什么Netflix的全球传播总监会说：“Netflix有 3300 万个不同版本。”

这其中的经验是：与粉丝的互动越多越好。无论用户是参加投票还是访问网站，又或者是网站发起的活动，每一次互动都会留下一些数据痕迹。如果你能把这些收集起来，并把它们拼凑成一张完美的粉丝画像，那就能为用户打造出完美的个性化体验。

2

严谨的实验和测试

2017年4月，Netflix推出了新的评分系统。以前，用户会给电影和节目打1- 5星。但在Netflix产品团队进行了一些测试后，他们发现了一种崭新且更简单的“赞成/反对”评级系统，这个系统打败了原来的星型评分系统。

Netflix在 2017 年第一季度致股东的信中写道：

“按照以前的习惯，我们产品团队对新系统进行了几十个测试，努力地追求更高的成员满意度。其中，去年的一项测试取得了决定性的进展，现在已经向所有会员推出了新型的'赞成/反对'评级系统，这取代了原有的星型评价模式。这种新系统的投入使用，使得评分系统的使用次数多出了两倍。”

事实上，在真正面向用户之前，Netflix的每一个新增产品变更都要经过严格的测试过程。甚至一些新标题相关的封面图片都经过了A/B测试，这些封面图片有时会使得标题的浏览量增加20%到30%。

这样的结果说明了为什么Netflix如此重视A/B测试。创建一种数据驱动的文化可以确保产品的变化决策是由实际数据驱动的，而不是由Netflix员工的主观想法而决定。

Netflix甚至将这种数据驱动的方法应用到内容本身。他们的Netflix原创作品是基于观众的行为和经验数据推出的。而且，这种基于“大数据”创作内容的方法非常成功，与电视行业相比(只有35%的节目在第一季后会继续拍续集)，Netflix有93%原创作品会续拍剧集。

《纸牌屋》：Netflix运用大数据的成功案例

过去一个剧集从开拍到试播需要跨越重重障碍，并根据历史评价和决策者的主观做出决定。时而会因为收视率低、评价差，数百部电视剧在开播几周内就被下架。

由于无法获得有关观众行为的准确数据，决策者经常做出与市场需求不符的错误预测。就开发和营销而言，影视制作通常需要几个月甚至几年的时间，判断错误的信息成本因而十分高昂，出版商为此付出了巨大的代价。

当前由于大数据的加持，Netflix对全球数百万用户的观看习惯已经有着深刻的了解，他们打破了制作新电视剧和电影的传统流程，只要看看当下人们在看什么，以及他们是怎么看的，这些数据可以帮助作出更为客观有效的决策，而不需要不靠谱的直觉。

Netflix的这种做法，实际上是在影视生产之前先量化并预判它的受欢迎程度，以便适时进行病毒式传播。

以屡获殊荣的《纸牌屋》为例，这部耗资 1 亿美元的电视剧并不仅仅因为优秀的剧情而大获成功，而是基于许多因素，其中最重要的就是大数据。

Netflix利用在其平台上收集的综合数据确定，在其3300万用户中，有相当大比例的用户喜爱观看大卫·芬奇(David Fincher)导演的电影《社交网络》(The Social Network)，演员方面则较为青睐凯文·史派西(Kevin Spacey)。

此外，Netflix的数据显示，其平台上的英国版《纸牌屋》在美国很受欢迎，同时看过英国版《纸牌屋》的人也看过前面所提到的两位导演和演员的其他电影作品。

根据这些数据，Netflix得出的结论是，基于这部由演员凯文·史派西和导演大卫·芬奇导演的英国版《纸牌屋》的成功先例，对于美国观众来说，美国版《纸牌屋》也将会获得成功。

事实证明他们是对的，《纸牌屋》一炮而红。六年后，尽管主演凯文·史派西的名声不佳，但这部剧仍然在45万多IMDb（互联网电影资料库）评论中获得8.7分（满10分）的评分，足以与《绝命毒师》和《权力的游戏》等热门影视并列。

《纸牌屋》的成功并非偶然。Netflix的其他原创电影，如《女子监狱》、《怪奇物语》等，都采用了类似的基于大数据测算的流程，并获得了不少好评。

3

用户成为故事创作者

2018 年，Netflix发布了一集名为《黑镜》的互动剧集，观众可以自主选择结局。这种可以让用户选择剧情走向的方法可能会带来一种全新的参与模式。想象一下，如果你最喜欢的电视剧有多个可能的结局，那么你的追剧会变得趣味横生。

一些观众会想要发掘一个故事的所有结局，并花费数小时探索不同的故事线。这正如很多人在做测试时候的心境，每当得到一个测试结果后，就会想着再做一次测试来看看其他结果如何，这是一个很常见的行为。

然而，Netflix互动剧的好处还不止于此。例如，在《怪奇物语》的观看据数据中，假如大多数人选择了第三个结局，那么在开发新节目和原创内容时，这种选择的偏好就是值得考虑的。所以正如以上所说，这种由用户互动参与的模式打开了一个充满机遇的全新世界。

如今，加上体育直播、互动故事，甚至是云游戏(Netflix公司仍然拥有世界上最大规模和最好的技术团队)，将会有无数的新技术可能涌现出来。当然，竞争也随之来临，迪士尼正在不断收购其他公司以扩大自身版图，由于每个人都在争夺这些宝贵的赚钱机会，这个拥挤的市场将变成一片红海，Netflix未来的路任重而道远。

END

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