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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:
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:
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
#资料参考# 《Why Blockbuster Failed》, by Diego Lucero. 《Netflix’s lost year: The inside story of the price-hike train wreck》, by Greg Sandoval. 《增长黑客实战笔记》, by 范冰,张溪梦.
作者:林蓁蓁 微信公众号:Growth洞察启示录
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