Netflix 是怎样的一家公司？为什么它在美国非常成功？

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https://www.zhihu.com/question/19552101
作者：陈达
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毋庸置疑Netflix模式就是未来。很久很久以前，有一家公司叫Blockbuster，称霸租碟业许多年。某个叫Reed Hastings的哥们在那里租了个碟，结果由于超期归还被黑走“一大笔”逾期费（大概40美元），怒了。然后他忿忿地去健身，发觉健身房商业模式甚是美哉，不管你去得多还是少，会员费半毛钱也不能少交。很不巧，Hastings是一个动不动就要改变世界的软件工程师，想法来了就要干，更不巧的是他当时已经非常有钱。于是愤怒之余他创办了Netflix，也是做租碟生意，没有逾期费并且搞会员制。十三年后Netflix把Blockbuster干到了破产保护，大仇得报。这个故事告诉我们两个道理：1.客户服务一定要做好，不该薅的羊毛就别死命薅，不然你就是逼羊为虎。2. 工程师惹不起。

当然不能说Blockbuster命衰，事实上她是代表了过去输给了未来，而显然Netflix就是未来。但Blockbuster也并非一下子就溃不成军，具体而言她遭到了Netflix商业模式二重进化的长期又残酷的折磨。

商业模式
Netflix商业模式1.0
此阶段Netflix的只是在Blockbuster模式上一次勇敢的进化。
Blockbuster模式很单纯：你来我店，我租你碟，到期还碟，不还扣钱。乍一看八零后们这就是小时候家门口的租录像租书店啊有没有。早期的Blockbuster做的比其他竞争对手更到位的地方，是使用数据分析周围居住群众的人口特征，并以此来决定藏碟的种类。这种商业模式有一个形象的名字叫地主模式 （landlord），意思是我有资产，暂时租给你用一用。顺便一说，追本溯源几乎所有的商业模式都能归结成如下四种形象：Creator （制者），Distibutor （担夫）, Landlord （地主）和 Broker （掮客）。

Blockbuster通过特许经营（franchising）和领先一步的数据分析干掉了一大批当地“门口的租碟店”，比较讽刺的是后来干掉她的Netflix用的也是更领先一步的大数据分析。至2004年的峰值，代表“过去”的Blockbuster 一共拥有九千多家店面与接近六万的雇员。所以在创办之初Netflix看起来确实有点在大风车前抽抽的唐吉坷德的意思。至少，当时一些花街极具远见的分析师对其是有颇为客气委婉的点评：一文不值的一坨屎 （a worthless piece of crap）。这坨屎现在值360亿美元，我读书少学历是胎教你真的不要骗我。

在1.0 进化的伊始Netflix只对Blockbuster模式做了两个改变 1. 轻资产化，无店面，网上运营。2. 邮碟到户。用户在网上订碟，Netflix用隔夜快递邮寄给客户，客户看完邮寄回Netflix。相较于Blockbuster，如此操作的直接比较优势是1. O2O，可以不出门，省腿。2. 选择多，你Blockbuster再一脸苦逼地去根据人口数据调整藏碟，也架不住别人线上选择的琳琅满目。

此时的Netflix无论做什么都在琢磨一个问题：怎样才能让用户体验比从Blockbuster租碟更好？很多人认为Netflix是一开始就采用flat rate月费会员制并且不收逾期费用，其实不然，Netflix也是摸石头过河逐步实验新玩法，一开始的收费是每张碟五毛，相比于Blockbuster平均每张五刀优势已经非常明显，四块半的差价让Netflix在需求曲线上向右走出了老远。

到了1999年9月，Netflix终于推出了无到期日、无逾期费、无邮费的三无会员制，一个月会费19.95美元，每次最多租四碟。仅仅取消逾期费这一招就可以把Blockbuster捅出一个大窟窿，因为Blockbuster客户对此费用确实苦不堪言，纷纷倒戈。有人问Blockbuster不会有样学样不收逾期费么？事实是当时逾期费占了Blockbuster总营收的16%，上市公司要向股东交代，大腿肉不敢轻易割。当然后来这块肉还是割了，Blockbuster也尝试自建了线上租碟平台Total Access，但最后都无法阻止这家巨无霸倔强的原地爆炸。

一张图可以描画代表未来的Netflix对战代表过去的Blockbuster天狗食月一般的大场面：


你说Netflix在灭掉老盟主的过程中到底信心有多足，其实他们也是走一步看一步，步步为营。2002年上市的招股说明书中有这么一段悲催的话：“从一开始到现在，我们积累了天量的亏损，我们甚至有9000万美元的权益赤字（资产负债表的负债大于资产）。我们需要极大地提高我们的营业利润率（operating margin）来实现盈利。我们可能永远不能盈利。”

不要看别人，说的就是你呢，京东同学。

Netflix商业模式2.0
用1.0逆袭成新盟主之后，Netflix无论做什么都开始琢磨另一个问题：怎样才能让用户体验比从Netflix租碟更好？我们来到了2006年，这一年是Netflix流媒体（streaming）的元年，在这一年之前Netflix的订阅人数是420万，基本服务月费降至17.99美元。你说流媒体这个点子在当时十分性感新颖吗，其实也谈不上，1995年就有人尝试搞流媒体的生意，但问题是技术实在跟不上灵感，下个片几百个钟头小白菜等成老泡菜。这也说明了新概念能赚钱的前提一定是技术到位，而不是vice versa，想想现在的AI（人工智能）和VR（虚拟现实）。

2006年美国家庭的宽带普及率比2005年上涨了40%，达到8400万人；还有另一个也许更重要的数据变化：相比2005年，家庭全部年收入为4万到5万美元之间的家庭，宽带普及率暴增70%。这是啥意思？这说明最Young最潮最有闲最可能不去看电视而使用Netflix服务的屌丝群体一下子网络化了，根据我个人比较相信的一个商业规律“得屌丝者得天下”，这应该是发展流媒体最好的时光，看起来东风已到。2005年的另一件大事也让仍然在摸索中“流媒体”实验取得了初次大捷：YouTube横空出世。

无论是租碟，还是流媒体，其实Netflix这门生意最核心的价值并无变化：VoD （Video on Demand）内容点播，随性随需求，不同于传统的实时直播（LIve Streaming）。在这一点上流媒体显然能够完胜租碟，所以我们看到Netflix开始逆袭曾经的自己。Netflix的流媒体从明面上看有那么几个优势：1. 便宜，月费降至10美元以下，在需求曲线上走得更远。2. 跨平台，电视、PC、Wii、PlayStation、XBox，you name it， 个性化设置随账户而走，换个平台你照样可以从之前的记忆点开始播。3. 用户个性化设置。4. 无广告或者“推广”或者whatever。4. 自制内容 （Netflix Originals），内容上创新自给自足，在内容独家性上深度布局。

2005年流媒体之前，Netflix订阅人数为420万；2016年流媒体十年之后，Netflix订阅人数为8320万，好一阵四舍五入一个亿的大东风。

护城河勘察（比较优势分析）
Netflix较明显的优势我就不多说了，比如全球市场和规模优势（economies of scales），但你要说它算不算绝对意义上的护城河，这是一个忍者贱人的问题。我认为规模优势在这个行业中其实不算是真正的护城河，因为根据巴老菲特的严酷定义，此河是指公司持久阻挡竞争而保持长久盈利的能力，规模优势在零售业或许尚能算是一圈河，但是在流媒体VoD行业——国内自不必说了早期没有版权壁垒结果有先行优势有规模优势的前辈都是说不行就不行——即使在美国，也有Blockbuster这样短短几年就撒手人寰的忧伤先例。技术革新唰唰唰的行业，规模优势在蜂拥而来的创新型竞争对手的乱拳面前都不是个事儿，说弄残你结果一个下手太重就弄死了你。

谈一谈我认为Netflix真正的护城河。

Content Portfolio （内容组合）
毋庸置疑Netflix上的内容储备十分傲人，如果要看完Netflix上所有的内容，不吃不喝不睡不出翔24/7地刷剧也需要你花将近四年时间。但一个比较让人错乱的事实是：比起2014年，目前Netflix的内容总量萎缩32%。2014年1月Netflix 向美国用户提供6484部电影和1609部剧集；但到了2016年3月，这个数量萎缩到4335部电影和1197部剧集。

Netflix对此的解释是他们排除了大量非独家的内容而尽量保持队伍的纯洁性，比如The Hunger Game (饥饿游戏)系列由于Amazon上也有提供，所以Netflix在版权到期了以后就没有再续期，而是让Hulu屁颠地捡了去。

所以我们看到Netflix目前重心不是在于量而是在于质，尤其是在于内容的独家性，这当然是一个凿护城河的思维，让上了瘾的用户根本无法变节，因为许多内容别无分店。而目前各大机构做的问卷调查也表明Netflix的内容是有点可以护城的。比如Morgan Stanley针对18岁以上人群的代表性抽样调查（样本容量= 2501）显示，29%的受访者表示内容翘楚非Netflix莫属， 18%认为是HBO（时代华纳旗下的付费电视网），而这俩厮遥遥领先其他竞争对手，具体数据可以参考下图。

看得出Netflix近几年在内容上是挺进击的，当然在投入上也是吃了春药的。2012年Netflix在内容上的投入大约是20亿美元，2016年预计要投入60亿美元（原创内容12亿），对一个预计2016年营收大约80亿的公司来说.......花开堪折直须折？


Netflix的原创内容在专业奖项上也是很有竞争力。在刚出炉的2016年艾美奖提名名单里，Netflix收获54个黄金时段艾美奖提名（Primetime Emmy nominations），仅次于FX（Fox旗下的FX电视网）和HBO；收获33个日间时段提名（Daytime Emmy nominations），为所有网络第一。考虑到Netflix自制剧的历史仅有短短的三年，成就已经斐然。Netflix引以为豪的制作包括纸牌屋系列（House of Cards）、女子监狱系列（Orange is the New Black）、制造杀人犯 （Making a Murderer）、毒枭 （Narcos）等等，我个人而言其中除了女子监狱看到一半弃剧了，其他的几部都是要跪着推。

技术与大数据的应用
Amazon看起来在零售业，但其实她是个科技公司；Tesla看起来在造车业，但其实她是个科技公司；Netflix看起来在娱乐业，但其实她是个科技公司。从一开始单挑Blockbuster，Netflix骨子里玩的就是一个O2O的概念，离不开信息技术的开路。时至如今更是如此，Netflix是出了名的开着业内顶薪打着灯笼挖IT工程师，公司官网专门开设Netflix Tech Blog讨论各种尖端技术问题。

Netflix的技术应用本质上要回答两个问题：
1. 如何提升用户观看体验？
2. 如何在内容上投用户所好？


Netflix对第一个问题的回答在我看来是十分有诚意的。据上述数据显示，在高峰时段Netflix占据北美全互联网1/3的带宽，吞吐量颇为惊人。不管用户的带宽是胖是瘦，最基本的体验需求就是两点：要高清，要流畅。但更清楚的画质与更少的带宽，往往是一个美丽的悖论，这就需要Netflix用到流媒体带宽节省的技术。


举个例子，大多数流媒体公司都会根据用户的带宽来决定传输的画质，比如在一个美好的周末晚上你早早地上了床想看个动作片，结果睡你上铺的哥们在打撸啊撸，于是你就眼睁睁地看着你的高清视频变成标清然后变成流畅视频最后变成不流畅视频。这个技术Netflix当然也用，每一个视频都有多个不同质量的视频文件来支持，一个235 kbps的带宽大概可以传输320X240的画面，5800 kbps的带宽可以传输1080p的画面。但是有一个问题，为了适应带宽的限制，同样的大小并且使用同一种encoding技术，压缩一部《魔兽》肯定比压缩一部《海绵宝宝》更狠，画质损失更惨重。

于是Netflix的算法小组花了四年时间来重新coding 这一切，不再进行统一粗暴的一刀切，而是根据每一个资源的特征来量体裁衣（title by title basis），精细化处理，每一部片子都会得到不同的算法。这项技术可以在为用户节省20%的带宽的同时，提高画面的质量，解决美丽的悖论。Netflix的工程师愿意做到多精细？他们认为即使是同一个剧集，每一集都是不同的，每一集都应该有自己的encoding。

总之看起来是超牛X超有诚意的技术啊，我读书少学历是胎教你千万不要骗我。

关于第二个问题，Netflix的答题思路就是为坊间津津乐道多年的大数据分析，并以此为出发点来进行用户推荐和自制原创内容，以大数据拍“大数剧”。这个估计大家都十分熟悉，但是我想问为什么大家都知道Netflix是个玩大数据的公司？各大电视台也都有各自不小的观众数据，HBO之类也有超过5000万的订阅用户，但为什么大家独独知道Netflix玩大数据并且玩得很溜呢？这是为什么呢？

因为是Netflix想让你知道。这是PR宣传的噱头，比如搞个什么比赛设计个大奖来吸引各界人才提供各种算法啦，比如用大数据分析定制《纸牌屋》获得空前成功啦，云云。作为后辈Netflix在行内其实如履薄冰，之前也说了她先是走一步算一步地拼死了Blockbuster，现在又要开始与业内最老牌的电视台制作方叫板，个个都是膀大腰圆腿粗袋深的主，不在PR上搞点噱头出来怎么压得过怎么抢客户。当网络铺天盖地宣传Netflix用大数据来分析用户观看习惯，你就会在心理上接受Netflix向你推荐的种种：好吧我就看你推荐的吧反正我都被你分析过看穿了。不过如果仔细观察你会发现，哟，Netflix的原创内容总是在最前面。好吧也许Netflix已经看穿了我只喜欢看Netflix原创系列。

我反正是不太相信仅仅通过大数据能够做出热门剧，《纸牌屋》之后Netflix还有Hemlock Grove （铁杉树丛），亚马逊靠且仅靠大数据也做了叫Alpha House（阿尔法屋）的剧集，但很显然这些“大数剧”都没有火。说实话在推出一个剧之前，能不能火谁的心里也没数，观众的口味跟个窜天猴儿似的没个水平标准，谁猜得到。所以Netflix大数据分析上面的优势，在这里到底算不算是条护城河，我持怀疑态度不敢枉下结论，谁敢下谁下。不过我倒是相信花大钱能够做出热门剧：砸顶星，砸名导，砸顶级制作团队，砸PR宣传，怎么事大怎么来；而这不就正是拍纸牌屋时Netflix做的么？

总之请你不要用什么大数据来骗我，我读书少，真不懂啥叫用大数据来拍片儿。

城堡搭起来，护城河挖出来，接下来，我们要开始攻城了。