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Netflix美国奈飞公司，是一家会员订阅制的流媒体播放平台，已经连续五次被评为顾客最满意的网站。
年名列福布斯全球品牌价值强第26位。
年名列福布斯全球企业强第位。
曾经的一家在线DVD及蓝光租赁公司，究竟是如何走到今天的？
商业思维往往是
从出现疑问开始的
年的一天，一位30多岁的男子从位于街角的百视达(Blockbuster)店中租了一部影片《阿波罗13号》，交了40美元的超时费。百视达是当时最大的影片租赁连锁店。
瘪下去的钱包使他开始思考一个问题：为什么影片租赁店不能像健身俱乐部那样经营呢？消费者支付统一的月租金，可以任意使用健身器材。
带着这样的疑问，里德·黑斯廷斯(ReedHastings)带着他出售其软件公司的75亿美元所得，纵身跳入充满泡沫的“新经济”汪洋之中，开办了Netflix公司。
他在纯粹干傻事，不是吗?
当时百视达公司已经在美国和其他许多国家拥有了数以千计的店面年收入高达30多亿美元，而且它还不是这一行业中唯一的竞争对手。
人们真的会使用这种模式吗?
在网上订购影片，然后等待美国邮政(到20世纪90年代，它逐渐地被称为“蜗牛信件”)把它邮来，之后用邮件再把影片寄回去?
的确，Net-flix公司可能和许多以网络为经营基础的公司一样，虽然拥有“商业模式”，拥有营销亮点，但就是没有顾客。
如今，这个故事有了不同的结局，Netflix公司取得成功的重要原因就在于它是一家分析竞争型企业。
如何把不可能变成可能
影片推荐引擎
第一个方面是为Cinematch影片推荐引擎，它依赖于公司专利的算法驱动软件。
Netflix公司招聘了拥有编程经验的数学家，来编写算式和程序，其目的就是要定义影片组，将顾客对影片的评级和影片组结合起来，同时对顾客给出的评分值进行每秒钟数以千计的评估，并将其分解到当前的网站行为当中。
所有这一切都是要保证为每位访问网站的顾客提供一个个性化的网页。
Netflix公司还创立了一个奖项，如果公司外有哪位分析学者能够将这个影片推荐算式提高至少10%，那么公司将奖励他万美元。
Netflix公司对顾客的选择及其对所租影片给出的反馈意见进行分析。
将10亿多条观众对他们喜欢的、热爱的、讨厌的影片的意见，以一种理想的方式向顾客推荐影片，这种方式不仅能最好地满足顾客的口味，而且还能使公司的库存状况保持最优。
通常Netflix公司推荐的影片都非常符合顾客的偏好，但同时这些影片又不是那种市场需求很旺的影片。
公平算法
Netflix公司还采用了一种有些争议、由数据分析驱动的做法，它被称为“节流”。
这种做法涉及的是公司的常客型和非常客型两类顾客群，平衡地处理他们的送货要求。非常客型顾客在送货方面得到了比常客型顾客更优先的条件。
之所以采用这种做法有多种原因，由于给顾客运送产品是免费的，而且顾客支付的月租费也是定额的，所以对于Netflix公司而言，非常客型顾客对于企业赢利是最有价值的。
和所有的公司一样，Netflix公司希望那些能使其获得最高利润的顾客满意，并防止他们流失。尽管那些常客型顾客可能会感到他们受到了不公平的对待(据黑斯廷斯所说，少数顾客已经提出了抱怨)，然而，Netflix公司必须用一种能赢利的方式在其获利最高和最低的顾客群之间来分配送货资源。黑斯廷斯把这种做法称为“公平算法”。
让数据替你决策
数据分析法还帮助Netflix公司确定了取得DVD分销权的费用。公司曾经购买了《贫民窟成长史》的分销权，这是一部关于里约热内卢的音乐家的纪录片。
当时Netflix公司的高管们了解到有万名顾客曾从公司租看过年发行的影片《上帝之城》，这部现实题材的影片也是反映里约热内卢的贫民窟生活的。
公司还了解到，曾有50万位顾客曾经选择租过一部有些类似的反映印度贫民窟生活的纪录片《生于妓院》，而且有25万人曾在公司订过这两部影片的DVD。
因此，这家公司感觉以25万人的租费确定的价格是比较保险的。如果租看的人多了，那么《贫民窟成长史》的制片商和Netflix公司都会有更多的收益。
除此之外，曾大火的美剧《纸牌屋》就是由Netflix出品的，在Netflix看来，用户的暂停、回放、快进等每一个动作都是一个行为，每天用户在Netflix上将产生高达多万个行为，同时订阅用户还会给出万个评分和万次搜索请求。
Netflix或许不能准确知道某位用户点击暂停的原因，但足够多的人在同一个地方做了相同的举动，那么数据的的意义就开始显露了。
依靠着巨大的数据流量池，Netflix使用推荐算法来识别具有相同品味的观众，并实现精准推荐，据官方公布的数据，3/4的订阅者都会接受Netflix的观影推荐，这就意味着《纸牌屋》开拍前就已经找到了精准的观众群体。
这也是Netflix愿意豪赌，砸1亿美金投资的决策依据，也是为了邀请凯文·史派西出演该剧，剧组又等了10个月的原因。
《纸牌屋》剧照
正如一篇《商业周刊》刊登的文章所说的那样，“Netflix公司是利用数据来作决策，而不是凭直觉贸然决策”。
Netflix公司运用了大量定量和定性的方法，包括一手数据调查、网络用户测试、概念开发与测试、广告测试、数据挖掘、品牌认知研究、订购客户满意度调查、渠道分析、营销组合最大化分析、细分市场研究和营销材料效率分析。这种测试的做法融入到整个企业文化中去，从市场营销到经营管理，再到客户服务，随处可见。
以数据分析为导向的做法已经让这家公司获得了巨大的成功和发展。但是它仍然继续依靠数据分析的手段，使自己在出现重大技术变革之际乘风破浪。
参考书籍：《数据分析竞争法》
作者：托马斯·H.达文波特，珍妮·G.哈里斯
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