好萊塢傳奇編劇家威廉·戈德曼(William Goldman)曾經(jīng)說過，在好萊塢，現(xiàn)在沒有，將來也不會有人能夠預(yù)測是什么原因能夠讓一部電影能夠叫座。
Netflix首席執(zhí)行官里德·哈斯廷斯(Reed Hastings)決定證明戈德曼是錯的。他創(chuàng)立了一項業(yè)務(wù)，用來預(yù)測哪些電影會讓觀眾目不轉(zhuǎn)睛的看著。大量的數(shù)據(jù)為Netflix的“推薦引擎”提供了保障，并影響該公司加倍投入的電影。
自 1997 年成立以來，Netflix已經(jīng)成為科技巨頭，其流媒體創(chuàng)新改變了用戶觀看、支付和談?wù)搳蕵返姆绞健?/p>
這家流媒體平臺大肆的向國際擴張，同時創(chuàng)造了世界上最引人注目的內(nèi)容，并獲得了創(chuàng)紀錄的股價回報(目前，Netflix的股票市值超過 2000 億美元，超過迪斯尼)。
在這篇文章中，將介紹Netflix公司巨大增長背后的三個驅(qū)動因素，以及我們可以從中學(xué)到的營銷經(jīng)驗。
一、數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化
Netflix著名的推薦算法決定了75%用戶的觀看內(nèi)容。換句話說，四分之三的用戶看的視頻都是來自Netflix推薦的內(nèi)容。
甚至每一部向用戶推薦的電影作品都有特定的風(fēng)格：Netflix為每個目標用戶優(yōu)化了藝術(shù)作品，以突出電影中與他們最相關(guān)的方面。從封面來判斷一本書(或電影)總是很困難的，但至少現(xiàn)在的封面是個性化的。
數(shù)據(jù)科學(xué)家是Netflix在了解客戶行為并利用它來推動轉(zhuǎn)化率、忠誠度和利潤方面的秘密武器。正如Netflix的全球傳播總監(jiān)所說，這就是為什么，“Netflix有 3300 萬個不同版本?！?/p>
經(jīng)驗：與粉絲的互動越多越好。無論用戶訪問的是網(wǎng)站還是參加網(wǎng)站活動，每一次互動都會留下一點點數(shù)據(jù)。如果你能把這些收集起來，并把它們拼湊成一張完美的粉絲畫像，那就能打造出無縫的個性化體驗。
二、經(jīng)過嚴格的實驗和測試
2017 年 4 月，Netflix推出了新的評分系統(tǒng)。以前，用戶會給電影和節(jié)目打1- 5 星。但在Netflix產(chǎn)品團隊進行了一些測試后，他們發(fā)現(xiàn)了一種新的、更簡單的“贊成/反對”評級系統(tǒng)，該系統(tǒng)始終擊敗了原來的星型評分系統(tǒng)。
Netflix在 2017 年第一季度致股東的信中寫道：
“一如既往，我們產(chǎn)品團隊進行了幾十個測試，追求更高的成員滿意度。去年有一項測試取得了決定性的勝利，現(xiàn)在已經(jīng)向所有會員推出了新的'贊成/反對'反饋模式，取代了原有的五星模式。通過這種方式，評分系統(tǒng)的使用次數(shù)多出了兩倍多?！?/p>
事實上，在成為默認用戶體驗之前，Netflix的每一個產(chǎn)品變化都要經(jīng)過嚴格的測試過程。甚至與許多新標題相關(guān)的封面圖片都經(jīng)過了A/B測試，有時會使得該標題的瀏覽量增加20%到30%。
這種結(jié)果說明了為什么Netflix如此注重A/B測試。通過創(chuàng)建一種以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的文化，他們確保產(chǎn)品的變化是由實際數(shù)據(jù)驅(qū)動的，而不是由Netflix員工主觀想法決定的。
Netflix甚至將這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法應(yīng)用到內(nèi)容本身。他們的Netflix原創(chuàng)作品是基于觀眾的行為和經(jīng)驗數(shù)據(jù)推出的。
這種基于“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)作內(nèi)容的方法非常成功，與電視行業(yè)相比(只有35%的節(jié)目在第一季后會繼續(xù)拍續(xù)集)，Netflix有93%原創(chuàng)作品會續(xù)拍劇集。
《紙牌屋》是Netflix做法成功的證明
從歷史上看，一個劇集從開拍到試播需要跨越重重障礙，并根據(jù)歷史評級和“直覺”做出決定。不可避免的是，由于收視率低、影評差，數(shù)百部電視劇在開播幾周內(nèi)就被取消。
由于無法獲得有關(guān)觀眾行為的準確數(shù)據(jù)，高管們經(jīng)常做出與市場需求不符的錯誤預(yù)測。就開發(fā)和營銷而言，這些錯誤信息系列的成本高得令人難以置信——通常需要幾個月甚至幾年的時間——出版商為此付出了巨大的代價。
由于Netflix對全球數(shù)百萬用戶的觀看習(xí)慣已經(jīng)有著深刻的了解，他們打破了制作新電視劇和電影的傳統(tǒng)流程，只要看看當(dāng)下人們在看什么，以及他們是怎么看的，這些數(shù)據(jù)可以幫助作出更為客觀有效的決策，而不需要“不靠譜”的直覺。
Netflix實質(zhì)通過這種方式，就已經(jīng)在一個藝術(shù)被創(chuàng)作之前就量化了它的受歡迎程度。
以屢獲殊榮的《紙牌屋》為例。這部耗資 1 億美元的電視劇并不僅僅因為劇情不錯而獲得了綠燈。這個決定是基于許多變量，幾乎完全依賴于數(shù)據(jù)。
利用在其平臺上收集的綜合數(shù)據(jù)，Netflix確定，在其 3300 萬用戶中，有相當(dāng)大比例的用戶從開始到結(jié)束都在觀看大衛(wèi)·芬奇(David Fincher)導(dǎo)演的電影《社交網(wǎng)絡(luò)》(The Social Network)，而凱文·史派西(Kevin Spacey)主演的電影在觀眾中總是很受歡迎的。
此外，Netflix的數(shù)據(jù)顯示，其平臺上的英國版《紙牌屋》在美國大獲成功。看過英國版《紙牌屋》的人也看過史派西或芬奇導(dǎo)演的其他電影。
根據(jù)這些數(shù)據(jù)，Netflix得出的結(jié)論是，這部由廣受歡迎的演員凱文·史派西和導(dǎo)演大衛(wèi)·芬奇導(dǎo)演的電視劇在英國已經(jīng)大獲成功，那么對于美國觀眾來說，也將會獲得成功。
事實證明，他們是對的。
《紙牌屋》一炮而紅。六年后，盡管主演凱文·史派西的名聲不佳，但這部劇仍然在 45 萬多IMDb評論中獲得8. 7 分(滿分 10 分)的評分，與《絕命毒師》和《權(quán)力的游戲》等大片并列。
注：《紙牌屋》的成功并非偶然。Netflix的其他原創(chuàng)電影，如《女子監(jiān)獄》、《怪奇物語》等，都采用了類似的基于大數(shù)據(jù)的流程，獲得了好評。
三、讓用戶參與故事制作
2018 年，Netflix發(fā)布了一集《黑鏡》，觀眾可以選擇結(jié)局。這種可以讓用戶選擇劇情走向的方法可能會帶來一種全新的參與度。
想象一下，如果你最喜歡的電視劇有多個結(jié)局，那么你的“追劇”會變得多么刺激。
一些觀眾幾乎肯定想要發(fā)現(xiàn)一個故事的所有結(jié)局，并花費數(shù)小時探索不同的故事線。正如很多人在做測試時，得到一個測試結(jié)果后，就會想著再做一次測試來看看其他結(jié)果如何。
然而，Netflix的好處還不止于此。例如，如果觀眾看了很多遍《怪奇物語》，大多數(shù)人選擇了第三個結(jié)局，那么在開發(fā)新節(jié)目和原創(chuàng)內(nèi)容時，這些選擇是值得考慮的。正如你所看到的，這種參與打開了一個充滿機會的全新世界。
下一步是什么?
再加上體育直播，互動故事，甚至云游戲(Netflix仍然擁有世界上規(guī)模和壓縮技術(shù)最好的公司)，無數(shù)的可能性就會涌現(xiàn)出來。
當(dāng)然，競爭即將來臨。在迪士尼宣布推出Disney+的當(dāng)天，Netflix的股價下跌了4.5%。由于每個人都在爭奪這些寶貴的流媒體資源，這個市場變得越來越擁擠。誰能笑到最后，還有位可知。
注：文章編譯自medium，原文標題《How Netflix Uses Big Data to Build Mountains of Money》。
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