Netflix. Инсайдерская история компании, завоевавшей мир

Netflix больше не нужно было связываться с подписчиками с помощью своей рейтинговой системы фильмов, чтобы узнать, что им нравится. Но Росс знал, что, если компания не заставит «Полный доступ» исчезнуть, как New Coke, им придется обратиться к эмоциональной привязанности потребителей, и он надеялся, что этого будет достаточно.

Глава 11. Суперсемейка (2006–2009)

С самого начала существования Netflix было важно, чтобы каждый фильм казался привлекательным. Эта мудрость, переданная Рэндольфом из его «Библии прямых рассылок», имела решающее значение для выживания компании, когда вселенная DVD была новой, а выбор фильмов скудным и, как правило, это было что-то старое и непонятное.

То, что подписчикам помогали находить фильмы, которые им полюбились – а не просто понравились, – гарантировало, что они снова обращались к каталогу, чтобы найти скрытые сокровища, ежемесячно платили за услуги и рассказывали о них другим. Их самый привлекательный алгоритм Cinematch работал как проводник, ведя подписчиков самыми удивительными и неожиданными путями по огромному каталогу. Почти 70 % наименований появились в «очередях» подписчиков в результате рекомендаций алгоритма Cinematch. Механизм рекомендаций был настолько убедительный, что Netflix использовала его, чтобы прогнозировать и контролировать свои потребности в инвентарных запасах – он помогал выравнивать резкий спрос на новые релизы и направлять подписчиков к более старым фильмам с лучшими экономическими показателями проката. Первые несколько лет очаровавшее подписчиков путешествие по неизведанному каталогу было изюминкой Netflix, но во время мучительной войны с Blockbuster у нее появился потенциал изменить правила игры.

Сначала функция Cinematch сортировала и представляла списки фильмов, которые пользователи, вероятнее всего, оценят высоко, основываясь на том, как они оценили другие фильмы в прошлом, а также тематические списки, созданные редакторами контента Netlflix. Чем больше фильмов оценивали подписчики, тем более точной становилась система. По мере усовершенствования функциональности сайта Cinematch предоставляла только те фильмы, которые, скорее всего, очень понравятся подписчику; и это означало, что каждый раз, посещая сайт, подписчик видел совершенно иной сайт. Наряду с программным обеспечением, созданным Amazon, Cinematch представлял собой самую лучшую в мире систему коллаборативной фильтрации.

На протяжении многих лет для улучшения алгоритма Хастингс пополнял ряды программистов математиками и сам активно с ним возился. Идея свести человеческое поведение и вкусы к набору уравнений восхищала его: возможно ли это – описать подобный хаос при помощи чисел?

Позднее он расскажет, как одержимость алгоритмом подбора забирала все его свободное время, как он провел Рождество, запершись со своим ноутбуком в лыжном домике в Парк-Сити, работая над Cinematch, в то время как его жена Пэтти жаловалась на то, что он не уделяет внимания своим детям и портит им отпуск.

К 2006 году Хастингс и его команда выжали максимум из своего подхода. Брать чужаков казалось бессмысленным – он уже нанял лучших из лучших. Точно так же, как его прадед, создавший лабораторию в Таксидо Парк, чтобы привлечь лучших ученых мира к величайшим тайнам физики того времени, Хастингс решил провести научный конкурс с наградой в 1 млн долларов, чтобы стимулировать прорыв в алгоритмах, которые управляли Cinematch. При помощи ультрасовременного оборудования, роскошного помещения и щедрого жалованья Альфред Лумис заманил всемирно известных ученых в свою физическую лабораторию. Хастингс привлечет на свой конкурс специалистов по машинному языку, предложив такой большой набор данных из реального мира, какого сообщество еще никогда не видело.

Ученые из лаборатории Лумиса стремились совершить прорыв в радиолокации и делении атома, который изменил бы ход Второй мировой войны; Хастингс надеялся, что результаты соревнования Netflix Prize появятся достаточно быстро, чтобы положить конец войне с Blockbuster. Ему нравилась концепция премии по типу Longitude Prize размером в 20 000 фунтов, которую в 1714 году британское правительство присудило создателям метода измерения долготы в море, или приза в 10 млн долларов Ansari X Prize, присужденного в 2004 году создателям первого гражданского космического корабля многократного использования.