《纸牌屋》你学不会 Netflix大数据之秘密武器

凭借一部片子咸鱼翻身，这样的桥段在当下热播美剧《纸牌屋》身上重演，反转剧主角是美国一家视频公司Netflix，它的武器则是大数据。

首次进军原创剧就走红，Netflix不仅成为娱乐圈里的谈资，亦成为数据革命的代表。无论是《纽约时报》、《洛杉矶时报》还是最近一期的《经济学人》，严肃媒体们都在重要版面研究《纸牌屋》成功之道。获得如此密集关注，并非没有道理。《纸牌屋》不仅是Netflix网站上有史以来观看量最高的剧集，也在美国及40多个国家大热。Netflix产品创新副总裁托德·耶林(ToddYelin)称，其表现甚至“比我们最大胆的梦想都要好”。

事实是，美国“白宫甄嬛传”、导演大卫·芬奇(DavidFincher)和老戏骨凯文·史派西(KevinSpacey)，这些噱头只是用以吸引眼球的皮毛。最抓人的是，Netflix根据数据技术推导出《纸牌屋》的关键要素，喜欢BBC剧、大卫·芬奇和凯文·史派西的用户存在交集，这是多么酷的一件事。

中国的乐视网一直关注Netflix的发展路径。“值得研究的是Netflix如何从后端数据推导出前台生产。”乐视网副总裁何凤云说。这种做法与旧传统是背道而驰的，以美国著名的有线电视网络媒体公司HBO为例，它对导演强烈的个性抱以完全的信任，全权委任导演去制片、编剧、挑选演员。而在中国，几大视频网站在自制剧时都有自己的选片团队，由他们为观众选择与确定导演，挑选剧本。

多年前，依赖于种种技术，Netflix对数据的记忆能力已经炉火纯青。当一位用户通过浏览器登录Netflix账号，Netflix后台技术将用户位置数据、设备数据悄悄地记录下来。这些记忆代码还包括用户收看过程中所做的收藏、推荐到社交网络等动作。在Netflix看来，暂停、回放、快进、停止等动作都是一个行为，每天用户在Netflix上将产生高达3000多万个行为，此外Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分，300万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备。没错，这些都被Netflix转化成代码，当作内容生产的元素记录下来。其首席内容官泰德表示，所有这些数据意味着，Netflix公司已经拥有“可寻址的观众”。

早年间，Netflix利用上述数据提供一项推荐引擎业务。比如说，数千万用户能在一个个性化网页上对影片做出1-5的评级，这些评级构成了一个巨大数据池，如今这个数据池容量已超过近百亿条。根据数据池，Netflix使用推荐算法来识别具有相似品味的观众，然后对这一群体做出相关内容的精准推荐。

Netflix要将巨大的数据池变为生产力并非易事。长年以来，为了提高算法精准，它持续地举办大型比赛，来提高自己的数据挖掘能力。2005年底，Netflix曾开放一数据集，并设立百万美元的奖金(netflixprize)，征集能够使其推荐系统性能上升10%的推荐算法和架构。这个数据集包含了超过48万个匿名用户对大约近2万部电影做的大约10亿次评分。

Netflix一直在寻找与自身匹配的数据挖掘工具。据一位前Netflix云数据库架构师的博客回忆，在2010年Netflix完成了两次迁移，其一是将Netflix的数据中心迁移到了AmazonAWS之中，其二是将Oracle数据库迁移至SimpleDB。而到了2011年又从SimpleDB迁移到Cassandra，利用Cassandra提供的路由配置，集群可以被部署在多个大洲。忘掉上述专业术语，一个小故事足以说明它们的意义。法国电影《不要告诉任何人》在美国的票房收入惨淡，只有600万美元。可Netflix的工程师并不相信这个数字，他们通过上述数据挖掘技术，找到了不易察觉的点击量，而这些才是被隐藏的事实。2011年时，Netflix决定播放《不要告诉任何人》。如Netflix预测的一样，这部电影在播放后立即在最受瞩目的节目中排到第四位。

然而，投资人并不看好Netflix的这些努力。投资人表面上相信Netflix的数据库是个大宝藏，但财务报表的数据呢?去年万圣节，Netflix董事长兼CEO里德·哈斯廷斯接到一位投资人电话，后者告知哈斯廷斯，他将从二级市场收购Netflix10%的股份。投资人坚持认为Netflix气数已尽，这位投资人的计划是，进入Netflix董事会再建议哈斯廷斯卖掉Netflix。

早期，Netflix是北美家喻户晓的在线影片租赁提供商，它的主营业务是通过邮寄方式租赁DVD的模式赚取利润。然而，在互联网时代这个盈利模式逐渐式微。于是，Netflix将主营转向在线流媒体播放，其商业模式是付费用户通过PC、TV及iPad、iPhone收看电影、电视节目。但在逐步放弃高利润率的DVD业务，彻底转型低利润率的流媒体业务后，Netflix却遭遇营收增速放缓、成本费用激增的困境。2012年第三季度，尽管财报中营收和每股收益均超出分析师预期，股价却依然暴跌。美国知名专栏作家撰文称“Netflix被收购或许才是投资者最理想的选择”。

里德·哈斯廷斯别无选择。他决定反击投资人的短视，用事实告诉资本市场，数据不是花架子，而是地道的生产力。Netflix利用数据挖掘能力计算出可以赢的办法，1亿美元买下一部早在1990年就播出的BBC电视剧《纸牌屋》的版权，请来导演大卫·芬奇(DavidFincher)，并由老戏骨凯文·史派西(KevinSpacey)担当男主角。

乐视网副总裁何凤云向本刊介绍，1亿美元买下的《纸牌屋》总共2季26集，计算下来单集成本约为400万美元，远远高于美国一般电视剧的单集制作成本——150万至200万美元，也只有《广告狂人》、《斯巴达克斯》这类热播美剧才能达到200万美元左右。算下来，对于Netflix而言，只有新增100万一年期合约付费用户才能收回上述成本。

Netflix并非没有计算过豪赌的回报，这样做不仅可以带来新增用户，更为重要的是它为Netflix开拓了上游市场，走上了自制剧之路。在《纸牌屋》之后，还将有四部自制剧在2013年登陆Netflix。这意味着，Netflix可以逐步降低对版权费用日趋高涨的好莱坞剧的依赖。

Netflix的故事，对于中国视频网站而言着实励志。他们与Netflix所面临的境遇相似：在美国国内，好莱坞的独家授权费用越来越高，版权成本上升导致资本开支加大。同时内容竞争越来越激烈，尽管在流媒体播放领域Netflix仍占据市场首位，但面临着HBO(美国家庭电视广播网)、Amazon(亚马逊)、Hulu、YouTube的竞争，它们都在加大内容投入。

由于版权价格提升，国内知名的视频网站们，诸如优酷土豆、搜狐视频、乐视网、爱奇艺近两年也纷纷打造自制剧。

据乐视网高级副总裁高飞对本刊透露，虽然去年上半年版权价格曾达冰点，但是现在又很快回升，从一线卫视购买电视剧，平均购买价格每集几十万，意味着买下一整部剧不下千万。在此局面下，拿下《纸牌屋》中国地区的互联网独家播放权的搜狐视频，不得不上调版权采购预算，其2012年的版权采购成本为5000万美元，但2013年这一预算上调到8000万美元。“但我们拍一个自制剧，成本基本上也就三分之一，甚至不到这个数。”高飞说。

关键是如何制作自制剧?国内视频网站意识到数据的重要性，也积累了大量数据。比如乐视网通过分析用户收看时间，在今年推出午间自制剧场。“但真正细致到使用数据来决定导演、演员，中国还没有哪家公司敢说他们能做到这点。”何凤云说。

此外，即便是有了数据，中国的流媒体公司还不敢像Netflix那样将宝押在一部剧上，因为中国的付费市场尚未成熟，目前还主要依赖广告盈利，无法完全将用户需求作为中心。“Netflix选择了这个项目，投巨资去做，就是博一个必须赢。”乐视网高级副总裁高飞对《中国企业家》说，“期待中国市场也可以通过付费收视足以覆盖成本，但这要寄希望于未来大屏电视以及电视平台产品和服务的成熟，以及付费市场的快速成长。”

除此以外，一位视频行业的人士指出，在中国基于用户数据做出分析的同时，还要考虑广电审核的要素，一些领域与题材类型都要稍微收拢，“不是没法依赖数据，而是不能完全依赖数据，我们选择数据时也一定要结合中国国情。”