Netflix：用戶至上？不，痴迷於用戶，讓用戶沉迷

2005年我加入Netflix擔任產品副總裁時，問過CEO Reed Hastings一個問題，他希望為後人留下什麼。Reed的回答是

「消費者科學」

，「神如Steve Jobs，有極為敏銳的感知力，他知道消費者想要什麼，但我不是這樣的人。為此，我們需要消費者科學來實現。」

Reed希望Netflix團隊能夠通過科學的研究程序，發掘一套取悅消費者的方法論——通過現有數據、實證和問卷調查建立假設，再使用A/B測試看哪些想法行之有效。如此，產品負責人能夠建立起一流的消費者洞察。

Netflix以及之後在Chegg的經歷，讓我深刻理解並擁抱消費者科學思維。同時，我自己也從一個「用戶至上」（customer focus）的產品人，轉型成為「痴迷於用戶」（customer obsession）的產品人，思維重點也從原來的「消費者說了什麼？」 轉變為 「不如我們來測試一下！」。

- IDG資本譯製圖 -

以下是我們常用的四種研究方法：

1、通過現有數據了解過往和目前的消費者行為；

2、通過焦點小組、一對一訪談、可用性研究等量化研究方法傾聽消費者想法和對我們的產品的反應；

3、通過問卷調查理解我們目前的消費群體是誰，包括基本的人口統計學指標、消費者如何使用競品、消遣娛樂的偏好等；

4、使用以上方法得到數據和結果，進一步提出假設並進行A/B測試。

對消費者的痴迷使我們能夠從消費者的角度看產品，理解並解決可能連他們自己都尚未察覺的、未來的需求。

我第一次接觸到Netflix的這套方法是在某次周一晨會上，當時，15位高層在一起過數據，他們對留存、收入、成本，以及消費者行為變化在內的數據緯度進行層層篩查，提出各種各樣的問題，尤其是對於一些不能解釋的變化，會進一步深究。

2005年春季，我們發現每月訂閱取消率激增，團隊迅速行動試圖查找原因。

Netflix 2001-2005年的月訂閱取消率變動如下：

通過深入的數據挖掘分析，我們提出的優先假設是「季節波動」：夏季人們傾向於多花些時間在戶外。但為什麼在過去幾年中訂閱取消率在夏季保持相對平穩？是因為2005年的夏天天氣格外好嗎（並沒有）？我們進入了訂閱取消的高峰期嗎（不太可能）？我記得當時團隊調用了很多分析師來解決這個問題，然而沒有一個令人滿意的答案。

我們在接下來的一個月中解決了這個謎題。事後來看這個問題似乎很簡單。不過當局者迷，我們花了些時間才撥開迷霧。2001到2004年，我們每年都會在春末降低訂閱費，因為季節因素帶來的訂閱取消也因此得到緩和。2005年是Netflix第一年沒有在夏季開始前降低訂閱費。

而在分析區域數據時，我們發現夏威夷地區的訂閱取消率從9月起有明顯的降低。夏威夷、聖何塞和博伊西三地的月度訂閱取消率大致如下：

聖何塞的低取消率不難理解，因為三地中我們最先在聖何塞開展了業務。我們在博伊西的業務要晚於在聖何塞幾年，而夏威夷地區在訂閱取消率上的改善則出乎我們的意料——為什麼取消率可以在兩個月內從8%降到6%？

答案很簡單。在剛開始夏威夷地區的服務時，我們的光碟和DVD都從洛杉磯的倉庫中運出，需要花上3天才能到達夏威夷。而自當年8月起，我們在火奴魯魯（夏威夷首府）建立了新的DVD庫存中心，隔天就能送貨到家。

據此，我們提出了「提高DVD送貨效率有助客戶留存」這一假設，並把DVD隔天運送的比率列為我們持續考量的指標之一。在接下來的幾年當中，我們的運營團隊將自動DVD運輸系統倉庫從20個拓展為100個，而我們也將庫存系統和網站銷售系統打通，在用戶的個人帳號中只顯示可以隔天送到的DVD資源。

隨著自動運輸系統拓展至100個倉庫，隔天送達率提升至95%

 

夏威夷的數據變化幫助我們發現了DVD運輸速度的作用，提升了全美用戶的滿意度。而自動化運營中心在全美的擴張也提升了邊際效益。當時的競爭對手百視達 (Blockbuster) 難以複製我們的運輸系統。

 

焦點小組幫助我們緩解「知識詛咒」帶來的影響。有時，由於我們自己太了解產品，反而很難從用戶角度去想問題。

我們曾經抓破腦袋，想如何把訂閱費從22美金/月降到15美金/月，而這其中的消費者洞察起到了很大作用：與電影迷不同的是，普通用戶每次看電影時只要手邊有一兩張DVD備選即可。我們據此進行了測試，並成功推出了9美金/月、15美金/月和一次訂閱兩張DVD的訂閱選項。

Netflix會在全美進行焦點小組訪談，認真傾聽參與者的發言，向我們的用戶學

習，在多年發展中漸漸成了一支「時刻將用戶聲音放在第一位」的產品團隊。

 

關於「用戶滿足」和「邊際效益」二者間的平衡，可以嘗試通過「perfect new release」測試了解。

在Netflix，用戶對快速、便捷地獲得新內容的呼聲一度很高，Netflix選取了一些用戶進行測試，讓他們在新內容置頂到賬戶清單的第二天就能拿到DVD，對照組的用戶則需要等待數天乃至數周。

測試結果顯示，縮短用戶看到新內容的時間對留存率的貢獻並不大，但為了提高效率而增加的支出卻顯著提高了——Netflix需要數百萬美金才能及時購入新內容。換句話講，用戶其實並沒有那麼看重公司為縮短時間所做的努力，公司花大筆錢購入新內容的投入產出比不高。

我們有一個專門用來定義這一平衡的公式：

我們願意在每個穩定用戶身上花200美金或者2倍於其生命周期價值的成本。

如果在用戶滿足上增加一倍投入可以使單個用戶的口碑傳播行為翻倍，我們就會鼓勵產品經理們增加用於用戶滿足的開支。因為這樣的投資不僅能夠提升客戶留存，還能讓他們更積極地宣傳我們的服務，從而免費吸引新的用戶註冊和使用Netflix。

許多A/B測試的結果和直覺並不相符。

在建立基於網頁和電視的體驗時，我們發現「簡約」這一要素要比「全面」重要得多，但這一發現對「非會員頁面」並不適用。

Netflix每隔6個月就會用A/B測試分析簡約的頁面對非會員來說是否更有效，但每次都是更複雜而全面的頁面勝出。我們的理論是，描述價值的信息會促進用戶轉化，而向非會員說明我們的價值的辦法之一，就是在頁面里放上各種各樣的信息。

Netflix 2010年的頁面並不簡約，信息的堆疊傳遞了更多的價值。

 

終於在2013年，簡約的非會員頁面在A/B測試中勝出。

而此時Netflix的品牌內涵已經成長，品牌本身已經可以傳遞價值信息。我們今天看到的非會員頁面，顯然更加簡單、清晰；

這得益於Netflix品牌長達15年時間的價值積累。

A/B 測試的另一案例發生在去年，Netflix的內容評分系統從五星模式變成了簡單的贊或踩二選一模式。儘管很多用戶對這一改變表示不解，內容評分的提交數量卻因此翻番。

為什麼這樣改？很簡單，Netflix分別測試了點贊和評星，發現點贊模式能使內容評分提交量翻一倍。

這一測試中還蘊藏了另外一項消費者洞察：電影作品展示頁面中並沒有顯示該內容被其它用戶評為幾星，而是告訴用戶這部電影在多大程度上滿足你的喜好（xx% match）。

每部電影的評星消失了，Netflix告訴你《賭城風雲》和你喜好的匹配度為98%。

這次改動的原因你應該猜到了，Netflix通過很多現有的數據、定性研究和A/B測試做出了用匹配程度取代星級評分的決定——

原始假設：

用戶收看越多的高評分電影，留存時間越長。這一假設和定性研究過程中參與者的反應相同，但沒有數據可以支撐。

Netflix發現：

儘管你可能給亞當·桑德勒（不好意思兄弟，你躺槍了）的某部無腦喜劇片打了個三星，卻仍然能從這部電影里獲得樂趣。《辛德勒的名單》的確是部能讓你打五星的好片，但看完以後你的心情可能就沒那麼輕鬆暢快了。

將現有數據、質化研究和A/B測試的結果綜合到一起後，Netflix決定從評星制變為點贊制，並提供匹配度而非所謂的「內容質量」緯度的數據。

Netflix從評星到點贊的這一變化正是創造以用戶為核心的產品文化的關鍵：混合多種研究方法，專註於實證和測試。正如同當年對DVD遞送效率的提升一樣，

Netflix的個性化技術也實現了難以複製、提升用戶滿足、加強邊際效益三項指標。

個性化的匹配和推薦為用戶帶來了令人滿意的內容選擇，紮實的數據基礎和對用戶的深刻理解讓競爭者望塵莫及，而購入版權成本更低的內容資源則提高了邊際效益。

 

至於為什麼Netflix要綜合使用四種研究方法？

——

因為每種方法本身都存在盲區。

比如，現有數據只能用來描述當下發生的事情而非未來，用戶有時會在問卷調查或者焦點訪談中因為各種各樣的原因說謊，另外也不是所有的東西都能進行A/B測試。

下圖是我對各種研究方法及其利弊的小結：

- IDG資本譯製圖 -

真正實現「痴迷於消費者」的產品文化需要整個團隊，以開放的心態擁抱消費者科學這個概念，並高度參與到各類研究和測試中，從一系列成功和失敗中快速學習。

除此以外，我們也需要一點耐心。多數公司在初創期都有這樣那樣的各種不足，一家偉大的公司從起步到脫穎而出有時甚至需要20年。

• 作者：Gibson Biddle，前Netflix 產品副總裁，現任Chegg首席產品官

• 原標題：How Netflix』s Customer Obsession Created a Customer Obsession

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