Где надо, они были новаторами, где можно было – подражали. Спустя долгие месяцы экспериментов команда, состоящая из экспертов в области прямой почтовой рассылки, инженеров-механиков и разработчиков программного обеспечения, создала поистине непре-взойденную систему распределения на базе уникальных высокоскоростных аппаратов опти-ческого сканирования, способных сортировать и отправлять миллионы DVD-дисков каждый день с минимальной вероятностью ошибки. (Как и любой, кому посчастливилось посетить одно из помещений Netflix, мы были ошеломлены огромным размером и невообразимой эффективностью центра распределения во Фримонте.) Такой системы больше ни у кого нет – одно ее существование уже само по себе является веским основанием для других компаний воздержаться от желания запускать конкурирующий проект.
Вместо того чтобы понапрасну тратить ценное экономическое топливо и креативную энергию для разработки гениального ритейлерского сайта с нуля, Хастингс изучил сайт компании Amazon и более чем на 90 % воспроизвел его. Сайт Netflix являлся зеркальным отра-жением навигационной системы Amazon, размещения кнопок и продукции, инструментов поиска, включения отзывов клиентов и профессиональных критиков – даже изображения на сайте были такими же маленькими и с низким разрешением, чтобы обеспечить быструю загрузку сайта.
Вы можете назвать эту стратегию «Имитировать, чтобы быть уникальным». Безусловно, даже имитировать нужно уметь. Суть нового предприятия не может быть сыми-тирована. (В случае с Netflix – это «Надежная, удобная, доступная аренда фильмов через интернет и по почте». Уникальный дизайн сайта в этом определении не значится.) Но великие создатели спроса зачастую, не задумываясь, имитируют мизерные детали, чтобы сконцентрироваться на глобальном.
В своем стремлении обеспечить быстрый, но непримечательный рост, Хастингс использовал такие приемы, как вирусный маркетинг и маркетинг «из уст в уста» вместо того, чтобы тратить средства на дорогую рекламу. Кроме того, он искал маркетинговых партнеров, которые помогли бы Netflix рекрутировать сотрудников. Хастингс заключил соглашения с Sony, Toshiba и Panasonic, которые в совокупности продали 85 % всех DVD-проигры- вателей в США, – теперь с каждым продаваемым DVD-проигрывателем покупатель получал бесплатную пробную подписку на услуги Netflix.
При других обстоятельствах производители, возможно, не захотели бы заключать такие сомнительные сделки. «Но на тот момент, – объясняет Джим Кук, – эти производители DVD-проигрывателей на самом деле страшно опасались того, что их продукция точно также отправится в утиль, как диски Laserdisc или видеокассеты Betamax». Поэтому они сразу ухватились за идею предлагать своим клиентам возможность брать прямо из коробки десять купонов на бесплатную аренду любых понравившихся им фильмов. Создание экосистемы «закадровых» характеристик, которые бы смогли привлечь маркетинговую мощь
смежных организаций, во много раз приумножило потребительский охват компании Netflix, тем самым освобождая средства для решения других задач.
Отполировав свой продукт до такой степени, чтобы он мог решать любую проблему, связанную с арендой фильма, одну за другой, команда Хастингса затем задалась вопросом (как обычно делают великие новаторы и создатели спроса), а что еще мы можем сделать, чтобы связать воедино все части потребительского счастья? Чтобы повысить ценность продукта, Netflix не только предложила потребителям брать в прокат фильм, но также обеспечила их удобным персонализированным списком очередности кинокартин, возможностью их предварительного просмотра, доступом к комментариям критиков, предварительному бронированию будущих релизов, а также многими другими возможностями.
Но самой впечатляющей функцией продукта стала рекомендательная система по прогнозированию фильмов – Cinematch. (И снова в данном случае Хастингс вдохновился самым крупным мировым ритейлером, компанией Amazon, которая стала первопроходцем в создании такой программы, которая на базе алгоритма рекомендовала пользователям книги для прочтения. Японская Tsutaya параллельно разрабатывала свою собственную систему рекомендации медийных ресурсов.) Cinematch прогнозирует, каким образом определенный потребитель оценит определенный фильм, базируясь на его предыдущих оценках (в среднем каждый клиент компании Netflix оценил более 200 фильмов). Система стала настолько популярной, что 60 % подписчиков Netflix выбирают фильмы, полагаясь на миллионы рекомендаций, предлагаемых Cinematch.
В сочетании с системой очередности программа по рекомендациям прошла долгий путь, но в конечном итоге устранила одну из наиболее раздражающих трудностей современного арендатора фильмов – вечер пятницы, потраченный впустую на изучение ассортимента видеопроката. Как только вы создали очередь просмотра Netflix (не без помощи персона-лизированной рекомендательной системы Cinematch), у вас появится лист ожидания, состоящий из 10, 20 и большего количества заранее выбранных фильмов, которые вам, скорее всего, понравятся. Каждый фильм в списке – следующий кандидат на то, чтобы оказаться в вашем почтовом ящике в ту самую минуту, когда вы его заказали.
С течением времени Хастингс и его команда постоянно совершенствовали свой продукт, придавая ему лоск, – они учились на собственных ошибках и искали возможности, чтобы еще больше улучшить потребительскую матрицу трудностей.
К примеру, Netflix в свое время нанимала людей, чтобы те наблюдали за десятками видеомониторов, на которых возвращаемые потребителями DVD-диски проигрыва-лись на высокой скорости для потенциального определения царапин и других повреждений, которые могут ухудшить воспроизведение. В конечном итоге они открыли устройство электронного сканирования, которое выполняло ту же задачу в автоматическом режиме с большей точностью, – так устарела система мониторов.
По мере смены обстоятельств, возможно, придется модифицировать продукт, чтобы удовлетворять постоянно повышающимся уровням ожидания. Рид Хастингс и его команда развили глубокое инстинктивное понимание этой реальности. В сочетании с аналитиче-ским образом мышления такое понимание побуждает их с маниакальным упорством изучать постоянно меняющегося потребителя. В любой день Netflix проводит в среднем около
200 отдельных опросов – онлайн, по телефону, по почте, а также через интервью на дому в режиме реального времени. (Сотрудники компании Netflix, примерявшие на себя роль сво-его рода «медийных антропологов», действительно садятся рядом со своими клиентами, чтобы посмотреть вместе фильм или ТВ-шоу, одновременно наблюдая за их поведением – когда и как они нажимают на паузу, на каком моменте они откладывают пульт, когда и почему они просто прекращают смотреть передачу.) Кроме того, потребительские фокус-группы компании Netflix также разбросаны по всей стране – их посещают не только специалисты
по маркетингу, но и инженеры, которые потом напишут программный код, чтобы решить те потребительские проблемы, о которых им станет известно. Помимо всего прочего, компания использует в своей работе рутинные опросы, например в рамках электронных писем, где у подписчиков спрашивают, сколько времени они ждали последний фильм (каждый день Netflix отправляет примерно два миллиона таких е-мейлов). Если дело не терпит отлагатель-ства, то Netflix может провести опрос в течение 24 часов – и мгновенная картина потребительского настроения лежит как на ладони.
Люди в кинокомпании Netflix любят проводить параллели между инженерным прошлым Рида Хастингса и одержимостью его сотрудников мельчайшими деталями. «Pure Software создавала программное обеспечение, которое находило ошибки в программном обеспечении других компаний, – напомнил нам один из них. – В этом весь Рид – его хлебом не корми, дай найти, что не в порядке там, где остальные думают, что все в норме». Именно такой менталитет помогает компании снижать вероятность ошибки – например, доставка поцарапанных или неправильно маркированных DVD-дисков составляла менее 1 %, потом менее 0,1 % и, в конечном итоге, теперь составляет менее 0,01 %… каждое новое снижение знаменует устранение очередной трудности.
*
Тем временем, пока Хастингс и его команда запускали, создавали и совершенствовали свой бизнес, что делали их конкуренты?
К всеобщему великому удивлению, конкуренты не делали ровным счетом ничего. Месяцы шли. Потом шли годы. Netflix продолжала расти – сначала медленно, а потом, особенно после открытия пускового механизма в виде ускоренной доставки фильмов, все быстрее и быстрее. Компания Blockbuster не реагировала. Walmart, Apple, киностудии и другие крупные медийные игроки также оставались безучастны. Новый спрос, который открыла компания Netflix, был, казалось, невидимым для наиболее вероятных конкурентов.