如果用一句話來概括的話，“網(wǎng)飛經(jīng)濟學”就是能夠充分調(diào)動內(nèi)部數(shù)字資產(chǎn)的大型企業(yè)利用人工智能與付費用戶建立直接并專屬聯(lián)系進行精準營銷的商業(yè)模式。
如果要用一個詞來形容美國互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)，那一定是FAANG，有人把它稱之為“大獠牙幫”（FANG在英語里是毒牙的意思）。大獠牙幫中的臉書、亞馬遜、蘋果和谷歌大家都耳熟能詳，網(wǎng)飛（Netflix）相比之下卻不那么起眼，也是獠牙幫中市值最低的小兄弟。
但是，如果要從企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、商業(yè)模式創(chuàng)新和人工智能應用以及對傳統(tǒng)商業(yè)的顛覆這一系列維度去評價，網(wǎng)飛這家在線視頻流媒體公司卻是個很好的成功案例。截止2018年第三季度，網(wǎng)飛的訂戶總數(shù)達到1.37億，其中三分之一在美國。按每人每月平均訂費10美元計算，這些用戶帶來的年收入將達到164億美元。
同樣驚人的是，網(wǎng)飛今年計劃投資120到130億美元拍獨家的電視節(jié)目內(nèi)容，徹底從一個傳統(tǒng)的視頻內(nèi)容渠道商變成了整合原創(chuàng)節(jié)目生產(chǎn)與分發(fā)全流程的流媒體平臺。網(wǎng)飛花錢的力度，只有亞馬遜堪比。為什么網(wǎng)飛愿意把所有的收入都投入到原創(chuàng)內(nèi)容的制作中去？為什么網(wǎng)飛能夠如此大手筆地把所有的收入都投入到原創(chuàng)內(nèi)容創(chuàng)作之中？它的這種瘋狂燒錢的模式到底代表了怎樣的一種新商業(yè)模式？
已經(jīng)有人用“網(wǎng)飛經(jīng)濟學”來形容這一商業(yè)模式。如果用一句話來概括的話，“網(wǎng)飛經(jīng)濟學”就是能夠充分調(diào)動內(nèi)部數(shù)字資產(chǎn)的大型企業(yè)利用人工智能與付費用戶建立直接并專屬聯(lián)系進行精準營銷的商業(yè)模式。大獠牙幫中或許只有亞馬遜與網(wǎng)飛有不少類似之處，但是若論行業(yè)的專注度，網(wǎng)飛位列第一。
《紙牌屋》是人工智能與用戶洞察的勝利
理解“網(wǎng)飛經(jīng)濟學”，還得從《紙牌屋》談起。2013年開拍的《紙牌屋》是網(wǎng)飛投資的第一個原創(chuàng)劇集，卻也是對美國傳統(tǒng)電視業(yè)顛覆的開始。
《紙牌屋》出名，不僅僅是因為它在美劇愛好者中的口碑，更因為它開創(chuàng)了許多第一。它是第一個一季13集劇集一次放出的電視劇。在此之前，無論是免費的美國三大電視公司還是收費的有線電視臺如HBO，一季電視劇每周播放一集是正常套路。網(wǎng)飛這么做，可以說是完全不按牌理出牌，卻讓觀眾大呼過癮。通宵看劇的人大有人在。
它也是第一個沒有拍任何樣片就由網(wǎng)飛高層拍板開拍的劇集，而且一次就預定兩季，第一季的投資高達1億美元。要知道，常規(guī)的做法是片商看了一兩集的樣片再定奪是否預訂，且在一季播放過程中，根據(jù)收視率決定是砍，還是續(xù)訂。網(wǎng)飛的這種做法對傳統(tǒng)電視整個業(yè)務模式的顛覆，更深遠。
傳統(tǒng)電視，無論是免費的無線電視網(wǎng)還是收費的有線電視，歸根結(jié)底都需要消費者自己去搜索他們想要的節(jié)目，都以尼爾森這樣的公司搜集的觀眾收視率作為節(jié)目好壞的標桿。以美國傳統(tǒng)電視業(yè)為例，無論是三大無線電視網(wǎng)之一的ABC還是以原創(chuàng)電影和劇集著稱的HBO都面臨同樣的問題：在推出新節(jié)目之前，公司的高層并沒有辦法判斷觀眾對某個特定節(jié)目的收視率是高還是低。
所以，美國的傳統(tǒng)電視行業(yè)平均每年要花費大約4億美元，從五六百個劇本中篩選出一百個左右讓創(chuàng)作團隊拍出一集試映的樣片，只有三分之一的樣片會被審核通過，獲得資金開拍第一季。電視劇上映之后，又馬上進入一場收視率的錦標賽，排名靠后的劇集很快被砍檔。通常在第一季結(jié)束之后，平均只有十二三個劇集能被續(xù)簽第二季。
網(wǎng)飛能這么做，因為它很早就意識到積累和管理數(shù)字資產(chǎn)的重要性，尤其是一個直接面向千萬用戶的企業(yè)。它在十幾年前還是一家郵寄租看DVD的傳統(tǒng)企業(yè)時，就看清楚了解用戶的喜好和選擇是它最重要的資產(chǎn)。還在郵寄DVD時代，他們就著手積累用戶喜好大數(shù)據(jù)，讓每位訂戶在寄回DVD的同時為電影打分；進入流媒體時代，作為在線視頻平臺，它更加強了對用戶行為數(shù)據(jù)的搜集。了解到千百萬訂戶的選擇，讓網(wǎng)飛在開拍《紙牌屋》之前就已經(jīng)對用戶喜好有了足夠的認知，也為它構(gòu)建并不斷完善好的推薦算法打好了基礎。
五年前網(wǎng)飛的算法還很簡單。對海量用戶觀看習慣分析后，發(fā)現(xiàn)有眾多用戶喜愛BBC的原版劇集《紙牌屋》（美版《紙牌屋》是對BBC劇集的翻拍），許多用戶把劇集看了一遍又一遍，且一看就收不住手，這些行為在網(wǎng)飛看來是用戶喜好的直接表現(xiàn)。與之相關的是，網(wǎng)飛發(fā)現(xiàn)，喜愛看BBC版《紙牌屋》的觀眾也很喜歡看由男星凱文·史派西出演的電影，對《社交網(wǎng)絡》的導演大衛(wèi)·芬奇也十分感冒。有了大數(shù)據(jù)和算法梳理出來觀眾認可的劇本、演員和導演，網(wǎng)飛的高層認為將三者打包起來的劇集值得一賭，而且它一出手就是豪賭。
顯然，網(wǎng)飛的這一賭博不僅獲得了商業(yè)上的成功，在藝術上也讓評論者驚艷。因為《紙牌屋》，網(wǎng)飛僅僅用六個月就獲得多項艾美獎提名，并最終捧回艾美獎和金球獎。相比之下，HBO等了整整25年才等到第一個艾美獎提名。網(wǎng)飛的首席內(nèi)容官泰德·薩蘭多斯曾經(jīng)說過這么一句話：“我們的目標是快速成為HBO，而不讓HBO那么容易趕上我們。”這句話從網(wǎng)飛決定開拍《紙牌屋》之后就被一再驗證。
人工智能把“推薦”推向了前臺
《紙牌屋》對電視業(yè)顛覆，源自對大數(shù)據(jù)的利用。五年前網(wǎng)飛2500萬訂戶的觀看習慣，被它用來判斷觀眾的喜好，并基于此來創(chuàng)作觀眾喜歡的劇集。五年后，它在大數(shù)據(jù)和人工智能的應用上又有了長足進步。
首先網(wǎng)飛所搜集的用戶行為的數(shù)據(jù)，顆粒度已經(jīng)非常細致。每天，它要搜集幾千萬用戶的行為數(shù)據(jù)，每個觸點包括用戶觀看視頻的時間、地點、時長、用什么設備觀看，每個用戶觀看視頻的行為也會被清晰標注，比如什么時間暫停、快進或者回放，當然還包括每個人對劇集的評分，搜索歷史以及在社交媒體上的留言和評價。大數(shù)據(jù)專家認為好的大數(shù)據(jù)需要同時具有寬度和深度，也就是“Big N”和“Big D”，前者指的是數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量非常多，后者則強調(diào)每一個數(shù)據(jù)點的顆粒度要非常細。網(wǎng)飛積累的大數(shù)據(jù)正好兩者都符合。
其次，網(wǎng)飛培養(yǎng)出來的人工智能推薦的水平也已經(jīng)上了好幾個臺階。早期比較粗糙的算法推薦主要根據(jù)用戶過往的使用信息來預測用戶未來的偏好，如果你在網(wǎng)上搜索了一次洗衣機，洗衣機的廣告就好像如影隨形一樣總在你的電腦屏幕里跳出來，如果你點了有關歷史的文章，就不斷推薦給你歷史相關的文章。網(wǎng)飛培養(yǎng)出的算法要更智能，因為它不僅對每個用戶觀看視頻的歷史有更為仔細的觀察和分析，因此對個體用戶的偏好更了解，同時它積累下來的億萬用戶的視頻觀看歷史有助于更好地對用戶進行分類，找到相互關聯(lián)的特征。
這兩點洞察加在一起，幫助網(wǎng)飛能對每個用戶可能感興趣的視頻做出更好地推薦。更為智能的推薦改變了網(wǎng)飛，也改變了整個電視行業(yè)的商業(yè)邏輯：從依靠每個用戶自己的搜索轉(zhuǎn)變成向每個用戶個性化推薦。推薦比搜索更有效率，因為個體的視野和經(jīng)驗都有局限，推薦卻可以基于千百萬人的選擇，挖掘出你根本沒有想到過卻能打動你的內(nèi)容。推薦也讓小眾的電視劇變得有市場，只要能精準找到喜愛它的人群。
有了深入的用戶洞察，網(wǎng)飛把億萬用戶按照品味和興趣分成大約2000個人群，針對每個人群都會有不同的推薦。網(wǎng)飛去年就拍過一季評論家認為很水的肥皂劇，卻深受少男少女喜愛，就是一個例證。網(wǎng)飛也開始挖掘一些曾經(jīng)叫好但不叫座（收視率不高）的劇集拍續(xù)集，因為它比普通電視臺有能力找到精準用戶，不用擔心大眾的收視率。這種對用戶的洞察也讓網(wǎng)飛能夠更精準判斷某一個原創(chuàng)劇集該花多少錢投資，通過分析某一個劇集對特定用戶群體的覆蓋、吸引和挽留的情況，從而計算出合理的購買成本。
此外，因為推薦更為智能，網(wǎng)飛也很少會引導用戶去觀看他們所在的人群不愛看的節(jié)目，所以很少有人會因為看到自己討厭的節(jié)目而對網(wǎng)飛失去信任。
數(shù)字經(jīng)濟時代的訂戶經(jīng)濟邏輯
網(wǎng)飛帶來的改變還遠不止如此，它也是數(shù)字經(jīng)濟是時代企業(yè)擁抱訂戶經(jīng)濟邏輯的典型。
訂戶經(jīng)濟邏輯，一個簡單的定義就是一家運營良好的企業(yè)每年一開年就能鎖定70%收入的商業(yè)模式，因為至少有70%的訂戶新的一年還會繼續(xù)付費使用企業(yè)的服務。
訂戶經(jīng)濟邏輯并不是什么新概念，一百多年前報紙和雜志就開始依賴訂戶收入，HBO這個完全不插播廣告的有線電影頻道更是絕大多數(shù)收入來自訂戶。了解懂得訂戶，鎖定訂戶，增強訂戶粘性，變成了訂戶經(jīng)濟商業(yè)模式最重要的關系，這一點大家都懂。
網(wǎng)飛帶來的改變是把大數(shù)據(jù)和人工智能應用到與付費用戶建立強關聯(lián)之中，它的成功也代表了訂戶經(jīng)濟邏輯在數(shù)字經(jīng)濟時代的強大吸引力。訂戶經(jīng)濟邏輯要求企業(yè)的商業(yè)模式從販賣商品向提供服務轉(zhuǎn)變，網(wǎng)飛就是一個很好的例子。網(wǎng)飛關注的不再是能賣給用戶多少部片子，或者用戶會看多少部片子，它專注的議題變成了：用戶需要什么節(jié)目？怎么做才能長期可持續(xù)地不斷滿足用戶的需求？
訂閱經(jīng)濟邏輯推動了很多商業(yè)模式的改變。比如，網(wǎng)飛不再需要去做市場調(diào)研了。傳統(tǒng)電視節(jié)目制片商之所以要至少看一集的樣片再定奪是否預訂一季劇集，因為看樣片是市場調(diào)研，可以分析焦點小組的反饋，也可以讓經(jīng)驗豐富的高層憑感覺對劇集的前景做出判斷。
有了大數(shù)據(jù)分析之后，網(wǎng)飛對用戶喜好的預測變得更精準，就再沒有必要去做市場調(diào)研了，這也是為什么從《紙牌屋》開始，網(wǎng)飛再沒有看樣片習慣的原因，因為它已經(jīng)完成了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，每一個用戶的觀看行為的追蹤與分析都是它的實時市場調(diào)研。
網(wǎng)飛也很少做廣告，因為從產(chǎn)品到體驗的轉(zhuǎn)變，最重要的賣點需要用戶自己去體驗，有什么比一個周末坐在沙發(fā)上看完一季《紙牌屋》那種酣暢淋漓的體驗更有說服力呢？訂戶經(jīng)濟邏輯也讓網(wǎng)飛能夠挑戰(zhàn)好萊塢的最后一個傳統(tǒng)商業(yè)邏輯，我們姑且稱之為“大片經(jīng)濟學”。大片經(jīng)濟學是好萊塢各大電影公司的主流商業(yè)邏輯，他們愿意花大價錢投資擁有炫酷特效的電影，也特別鐘情于不斷拍諸如《星球大戰(zhàn)》這類大片的續(xù)集，因為他們希望大片能成為票房的吸金神器。
不過一旦判斷失誤，大片成為票房毒藥，虧損也大的驚人，所以電影公司投資影片越來越小心謹慎，風險偏好日益保守，要么是特效與大牌的雜燴，熱鬧卻沒有深度，要么就熱衷于續(xù)集，因為有前傳的輝煌打底。
今年，好萊塢制片量最大的電影公司華納兄弟將只會推出23部影片，而最賺錢的電影公司迪士尼只有10部。相比之下，網(wǎng)飛今年會制作100多部原創(chuàng)電影或電視劇，甚至美國前總統(tǒng)奧巴馬夫婦也與網(wǎng)飛簽訂了內(nèi)容制作協(xié)議。制作數(shù)量如此多的節(jié)目，也是為了滿足2000多個口味不同的觀眾團體的需求。
相對于大片經(jīng)濟學，網(wǎng)飛代表的是“菜籃子效應”。大片風險高，菜籃子效應能確保表現(xiàn)超出預期的劇集能補貼不叫座的片子帶來的損失，從而分散網(wǎng)飛在原創(chuàng)內(nèi)容上大手筆投資的風險。更重要的是，網(wǎng)飛一旦不再被拍大片的邏輯束縛，它可以拍攝的原創(chuàng)劇集的寬度變得要開闊得多，題材也豐富得多，因為它的內(nèi)容并不需要去吸引大多數(shù)人的眼球，只要它推薦給的特定人群叫好就行了。這也是為什么網(wǎng)飛能夠很早就拍出像《女子監(jiān)獄》這樣尖銳題材卻評價很高的劇集。
同樣，這也是為什么只短短幾年，網(wǎng)飛的原創(chuàng)劇集在爭奪艾美獎等獎項上就可以和HBO分庭抗禮的原因。而網(wǎng)飛之所以要拿出至少120億美元來制作原創(chuàng)內(nèi)容，也是為了滿足訂戶經(jīng)濟邏輯的需求：一方面為了有足夠跨度的內(nèi)容來吸引新的付費用戶，另一方面也為了讓老用戶能夠盡可能繼續(xù)付費，因為隨著網(wǎng)飛籃子里的多樣化內(nèi)容越積越多，對于付費用戶而言，它的價值也就越來越高。
數(shù)字經(jīng)濟時代的轉(zhuǎn)型樣本
怎么定義網(wǎng)飛的轉(zhuǎn)型？它從一個傳統(tǒng)的視頻流媒體分發(fā)渠道商變成了視頻內(nèi)容的原創(chuàng)者，背后有著一致的邏輯：在渠道商階段它就已經(jīng)積累了最為重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)——用戶行為大數(shù)據(jù)，和基于大數(shù)據(jù)為用戶提供節(jié)目推薦的人工智能，而它的轉(zhuǎn)型，就是為了更好地利用這一數(shù)據(jù)資產(chǎn)。所以它選擇跳過好萊塢電影公司和其他各類傳統(tǒng)電視網(wǎng)絡，直接切入內(nèi)容的制作，讓它的算法工程師和好萊塢的藝人一起打造滿足不同人群口味的各類內(nèi)容。
網(wǎng)飛經(jīng)濟學證明，數(shù)據(jù)經(jīng)濟的最大魅力，就在于利用大數(shù)據(jù)和人工智能挖掘出的付費用戶的洞察，能勾兌出個性化市場推廣的魔力藥水。而網(wǎng)飛數(shù)字化轉(zhuǎn)型的魄力也在于此：它敢于突破常規(guī)，圍繞大數(shù)據(jù)、人工智能和訂閱經(jīng)濟重新塑造視頻行業(yè)的商業(yè)邏輯。
再回答開篇提出的第二個問題：為什么網(wǎng)飛能夠如此大手筆地把所有的收入都投入到原創(chuàng)內(nèi)容創(chuàng)作之中？因為遵循訂閱經(jīng)濟邏輯的企業(yè)，最大的不同就是擁有持續(xù)滾動的訂閱收入，為了投資未來吸引更多的訂戶也讓更多既有用戶持續(xù)滿意，虧錢做買賣投資內(nèi)容，甚至長期不掙錢其實是最理性的選擇。傳統(tǒng)會計核算是對過去的盤點，這也是為什么網(wǎng)飛這樣遵循訂戶經(jīng)濟學邏輯的企業(yè)，從傳統(tǒng)會計的角度看，根本不盈利。
不過，如果換一個視角，如果從網(wǎng)飛未來一年收入的增長前景去計算，它今年的大手筆投入并不瘋狂。甚至，為了追求未來有更多穩(wěn)定持續(xù)滾動的訂閱收入，不斷提高投入反而是最正確的商業(yè)決策。高盛就預測，到2022年網(wǎng)飛每年在原創(chuàng)內(nèi)容上的投資可能會高達225億美元。如果這一預測準確的話，意味著網(wǎng)飛一家視頻流媒體平臺制作原創(chuàng)內(nèi)容的投入就能趕上美國所有傳統(tǒng)電視公司目前在娛樂內(nèi)容上的支出總和。網(wǎng)飛是企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代的轉(zhuǎn)型樣本。
這一轉(zhuǎn)型涉及三方面，可以簡單總結(jié)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人工智能應用與訂閱經(jīng)濟邏輯。
首先，企業(yè)需要意識到它的數(shù)字資產(chǎn)是它未來最大的財富。為此它必須轉(zhuǎn)型構(gòu)建一套搜集用戶數(shù)據(jù)的體系。其次，如何從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中挖掘出數(shù)據(jù)洞察，成為企業(yè)轉(zhuǎn)型的關鍵點。為此它必須要充分利用企業(yè)大數(shù)據(jù)和其他相關大數(shù)據(jù)（比如社交媒體數(shù)據(jù)），培養(yǎng)人工智能，更精準分析、梳理和判斷用戶的需求。第三，訂戶經(jīng)濟的邏輯變得更有吸引力。企業(yè)商業(yè)模式的重心需要從從售賣商品向服務與體驗轉(zhuǎn)變，超越簡單的交易而與客戶建立牢固關系，因為只有服務好客戶，才能持續(xù)發(fā)展。