广泛接触导演有玄机？
新闻报导说，Netflix正广泛地跟导演接触，斟洽合作，接洽过的导演当中，不少是炙手可热的，如尔冬陞、陈可辛、王家卫等。若能成事，以至全球观众又有多些精彩的影视作品欣赏了。
Netflix已经成功地成为全球最大的影视播放平台。五年来，Netflix股价大涨十倍，并在今年六月市值突破1,700亿美元，超越迪士尼。今年第二季，Netflix共新增620万用户，其中510万来自以外的海外市场，据估计，Netflix海外用户在10年内，将从2018年底的8,300万，以每年平均两成的速度成长至2.5亿。
Netflix于两年前宣布在韩国、新加坡、和推出服务，势要在亚洲打出一片江山。
Netflix于1997年8月29日成立，距今也只是短短21年，由一家小小的影碟租赁店，在众多影视产业巨擘竞争之下，发展成为今天的龙头企业，其发展之速不得不令人看到瞠目结舌。
引入会员制度，简化入会手续首先，Netflix突破了过去影碟租赁店的收费模式，引入会员制度，用户只需缴交定额会费，就可无限次借出影碟，当时来说，这是十分崭新的商业模式，让会员无后顾之忧地狂煲剧集和电影，这是让Netflix急速冒起的第一个成功因素。
今时今日，差不多所有商户都着力经营会员制，但面对的问题总是如何让潜在客户成为你的会员？这方面Netflix是如何做到的呢？
首先，提供优惠当然是必须的招数，Netflix提供限期优惠，但如果登记会员程序过于繁複，会令人望而却步。在会员系统上，Netflix一开始善用APPLE这个战略伙伴，容许Apple TV 机顶盒用户直接连接并注册Netflix，用户亦能够透过iTunes帐户来支付服务费用。这除了可以节省客户登记时间、登记手续和付款时间外，更加是一个接触Apple庞大客户群的重要商机。利用CRM（客户关係管理）会员系统，与社交帐号或者APPLE帐号的连结大大加快登记程序，提供多一个便利客人的诱因。Netflix当然也把同样的策略扩展至Android平台和智能电视平台。
大数据分析：比顾客自己更了解顾客不过，这只是个开始，Netflix可以说是最早引用大数据（Big Data）于串流影音閲听分析上，让它做到比顾客自己更了解顾客！
Netflix掌握了庞大的顾客消费数据和消费模式，而且拥有非常準确的收视纪录。这些就是被喻为「21世纪的石油」的大数据。随着用户不断增加，商品（电视）种类越来越多，它的大数据资料库越来越準确和完整。
在大数据时代，网络搜寻度、网站访问量、影片点击、观看、留言等多种互联网的活动全部都会产生大量複杂的数据，这些数据可以收集、计算、量度、统计和分析。这能够有效反映出不同电视受众对同一电视节目的接受认同度、喜好等等。Netflix应用大数据分析（big data analysis）进行个人化的推荐，将不同但更适合的内容推送到个别用户眼前，亦即是达致所谓的「精準行销」（Precision Marketing）。
精準内容推荐或者精準行销并不是一件新鲜的事，Amazon、Facebook、Google都是使用用户历史行为资料，来推荐商品或产出个人化客製化的页面，以优化使用者体验。
演算法 + 机器学习 = 算无遗策
但这件事对Netflix非常重要，因为在使用影音串流平台时，大多数的用户是漫无目的寻找能打发时间的电视节目，如果Netflix无法在短时间内精準推荐用户喜爱的影片，用户很容易就被别的平台或传统电视吸引走而流失。根据Netflix 2015年发表的报告，80%的用户观看时数都是靠推介而得来的。
为了满足不同口味的用户们，Netflix一直致力于优化推荐演算法，而优化推荐演算法的最有效方法。
在过去，Netflix 试图去预测每位用户对于每部影片的评价（分数1-5），藉此推荐用户可能感到有兴趣的内容。不过随着Netflix 掌握更多用户行为资料（包括用户观看的内容、使用设备、收看时间、观看频率和长度、观看地点、性别等等），现在更以机器学习（Machine Learning）来进行大数据分析，并以此为基础建立推荐演算法，对预测顾客喜好行为相当有帮助，例如：观看影片的顺序、不同因素之间的交互作用等等。
大数据销售：客制化的推荐界面Netflix 的用户都知道，Netflix 的首页是由不同主题的影片排列组成的，这些主题选择、影片挑选、排列顺序背后便是由不同的演算法推算出来，成为一个个客制化的推荐界面。例如，先找出喜好恐怖片类的的用户，藉此推断这类观众会喜爱与此相关影片。
演算法除了应用在推荐影片之外，Netflix也依照个人兴趣来客製化电影海报和图片。如果用户A曾看过较多奥玛．花曼（Uma Karuna Thurman）的影片，那么演算法会判断用户A是Uma的粉丝，因此会将Uma优先展现在电影的海报上，提高影片对于指定客群的吸引力。
Netflix针对每天过百万次的搜寻、评价、以千万计的播放量进行观测，整个过程的搜寻、点击、播放、暂停、快转、罢看、重播、添加书籤、正负评价，都会被视为事件纪录在系统当中。同时整合地理位置、使用收看装置、收视率、社交媒体分享等，通过大数据分析和演算法，Netflix就可以精準分析与理解观众的收视习惯，判断有那些内容比较受到会员的青睐，根据这项结果Netflix的推荐引擎可以激发观众的兴趣，协助每个人快速找到自己想看的内容。
大数据分析还有助Netflix制定针对性强的营销策略，打开目标受众市场。举一个例子，透过大数据分析，Netflix发现一些都市恋爱剧这类节目的电视节目主要受年青的都市上班族欢迎，并且发现这类节目在年未、圣诞节临近推出会获得较佳的播放效果。于是调整上映节目时间表，以获得更佳收视率。
总结来说，企业若能藉由大数据分析，结合CRM系统，精準地将推销优惠内容呈现给最适合的顾客，必定能大幅提升客人消费体验。如此一来，用户也就有更大的诱因继续留在你的企业上，而不会轻易被新进业者的低价促销或大製作内容吸引走。更重要的是，一个优惠推广或者销售策略，并不能针对所有的客人，由于每个客人都是独一无二的，只有能掌握每位观众的喜好，才有机会趁势而起提高销售命中率。
Go Data or Die所以说，其实Netflix不止是一家影视娱乐公司，它还是大数据公司。事实上，任何企业要能生存下来，就要转型为数据公司。
Intel前总裁Andrew Grove在上世纪90年代曾说"Go Net or Die"，又说：「不出10年之内，所有企业都会变成互联网公司！」
我把他的名句update一下：
”Go Data or Die!”
「不出十年之内，所有企业都会变成大数据公司！」
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