Netflix前传：上市失败，泡沫裁员，CEO如何走过生死边缘

从《纸牌屋》到《女子监狱》，从《怪奇物语》到《黑镜：潘达斯奈基》，再到最近在奥斯卡斩获最佳导演、最佳外语片、最佳摄影三项大奖的《罗马》，在“爆款”可遇不可求的传统认知里，Netflix作为一家纯正的硅谷公司，却在源源不断地为我们制造着“爆款”。

百余页的Netflix Culture Deck《自由与责任》被Facebook的COO桑德伯格称为“硅谷最重要的文件”，在网上广为流传；前人力资源主管麦科德出版的《奈飞文化手册》也是创投界的必读书目。而这使得整个硅谷都膜拜学习的企业文化，竟是由管理失控，曾两次提出辞任CEO的创始人——极其低调的里德·哈斯廷斯一手打造出来的。

这家1997年成立的DVD在线租赁公司，在短短 20年间，缔造了好莱坞的全新六大格局，两次颠覆了美国的娱乐市场，成为了市值一度超过迪士尼的千亿美金传奇娱乐帝国。但它曾在历史上遭遇三次重大危机，每一次都几近消亡。

Netflix作为戏剧化的2000年互联网泡沫亲历者，纳斯达克在公司首次提交上市材料时开始狂泻不止，是什么帮助公司走过第一次的“至暗时刻”？又是什么，造就了今天为人们所津津乐道的独一无二的企业文化？

今天，让我们回到Netflix成立之初，一步一步回溯Netfilx的创办和发展历程，挖掘更多关于哈斯廷斯与公司的故事，尝试回答这些隐藏在这家传奇公司背后的疑问。

答案或许是：哈斯廷斯穿越周期的远见能力，贯穿始终的长期思维，关键时刻的决断能力，以及不断迭代的进化路径。

在浩繁的资料梳理过程中，我尝试把创始人对企业经营的方法论抽象成一个模型，以便更清晰地提炼有效的信息。

（文末有模型说明，以及结合Netflix本文内容的阐述。）

作为Netflix系列文章的开篇之作，本文主要聚焦于公司2002年上市之前的这段历程，也就是第一次危机化解前的时间段，尝试挖掘重要的输入事件与输出反馈，溯源创始人与企业的成长基因。

里德·哈斯廷斯1960年出生于美国波士顿的一个中产家庭，是三个孩子中的老大。父亲是哈佛的优秀毕业生，作为一名律师曾为尼克松政府效命。曾外祖父阿尔弗雷德·卢米思极有数学天赋，并将这一天赋用于投资，成为在1929年美国股灾中为数不多的获利丰厚的成功人士之一，还在雷达、原子弹和全球定位系统的物理实验上做出了一定的贡献。

或许是继承了曾外祖父的基因，哈斯廷斯痴迷于数学的抽象之美，在大学期间主修数学并且数次获得最高荣誉。

早年的哈斯廷斯

出于对教育的热爱以及不畏冒险的精神，毕业后哈斯廷斯前往贫穷偏远的南非小国任教，在电力都没有普及的国家，用两年多时间为800多名学生教授了高中数学。

哈斯廷斯在非洲

1985年，受到第一次人工智能热潮的影响，哈斯廷斯回国并在斯坦福进修了“人工智能”专业的研究生。为了接触计算机行业，他找到一家公司打杂，而后这家公司成为世界上第一家拥有.com域名的公司：symbolics.com。

“家庭文化”的反面经历

在如今Netflix的企业文化中，企业被形容成专业的球队，而非家庭，只招聘A级员工。这对很多人而言，第一时间可能很难接受。只追求高绩效的人才和结果，似乎是一种没有人文关怀的企业文化。

Netflix作为一家千亿美金市值的公司，2018年营收158亿美元，员工人数只有7100人，而估值相当的迪士尼，2018年营收594亿美元，员工人数，20万。

如果把“营收/员工人数”定义为：

ARPE（Average revenue per employee）

从这个指标看，Netflix是迪士尼的7.5倍。

若把“市值/员工人数”定义为：

AMVPE（Average market value per employee）

这一指标而言，Netflix的人效，是迪士尼的30倍。

当然两家公司商业模式不同，仅仅只看这个指标会存在很大偏差，这里只是做一个直观对比

如此极致的企业文化或许最早可以追溯到哈斯廷斯在Adaptive公司时的经历。当时哈斯廷斯是全公司最勤奋的一名码农，在公司最早到最晚走，喝过的咖啡杯从没有洗过，在他的理解中，一直是有保洁在清洗。

直到有一天，他清晨5点多到公司，找不到自己的咖啡杯，却在卫生间撞见了老板在为自己洗杯子。震惊之余他才知道，这一年自己的杯子都是老板在清洗，“你工作太努力了，我没有什么能为你做的，只能为你做这些”。哈斯廷斯感动地暗下决心，这么好的老板一定会追随他到世界末日。事实上，这也正是老板带领大家到的方向：“世界末日”。

由于公司只注重产品开发，没有重视销售，即便是拥有着绝佳的产品，最终也只售出了1份，并且客户最终也没有安装。

这次的经历对刚毕业的哈斯廷斯冲击很大，他认识到家庭文化不是必需品，公司的长久发展才是第一位的，才是对员工的负责。

首次创业的成功与失败

1991年，时年31岁的哈斯廷斯创办了Pure Software，早期的产品是为程序员提供代码修正的服务。

公司向着所有创业者和投资人都梦想的的路径发展，每年业绩都实现翻倍的增长，并在1995年完成了上市，上市当日涨幅75%。随后在1997年Rational Software收购了公司，交易公布时的8.8亿美金是硅谷当时历史上最大的并购案。虽然最终以略低的估值成交，但这依旧给投资人带来了诱人的回报，哈斯廷斯也因此实现了财富自由。

5年上市，7年退出，除了资金的积累为今后事业的起步奠定了基础，更重要的在于个人信誉的建立，如此光辉的创业经验是华尔街认可的有效通行证。这份成功的履历多年后在Netflix黯淡甚至绝望的时刻起到了至关重要的作用。

1995年USA Today的报道封面，也是哈斯廷斯最想毁掉的照片

当外界给哈斯廷斯打上“成功”“财富”甚至“暴富”这些标签时，他没有沉浸在这些声音中。而是在反思为什么没有更成功，为什么公司最终会被最大的竞争对手收购。

哈斯廷斯认为最大的失败在于管理。随着公司业务的发展，团队也在不断扩张，从最初的10人，到40人，再到120人，到最后接近700人。而码农出身的哈斯廷斯对管理并没有经验，曾两次提出辞任CEO，只做产品的负责人，但是最终董事会都没有同意。实际上他5年辞退了5个市场部的VP，每年都换了一个。多年后他回忆，如果能够在管理上更有经验，公司的业绩不会仅仅止步于逐年翻倍。

而在管理上的最大失败，哈斯廷斯认为是过于注重程序化，以及随着公司成长带来的官僚主义。在Pure Software的时候，公司每次遇到问题，都会设置一套新的流程，防止相同的问题再次出现。

而这样的结果就是公司流程、规则繁多，最终导致公司不够灵活，在市场环境发生变化的时候难以适应，同时在这样的制度下，留在公司的也只能是遵守规则，不知变通的人。所以当市场从C++语言为主转向java的时候，公司很难调整，最终不得不被竞争对手收购。

现在我们可以看到，在Netflix“自由与责任”的企业文化中，公司在流程上，在规章制度上，都有着极大的自由和颠覆性的实践。

例如没有休假制度，取消了报销政策和差旅政策，员工利用自己的合理判断进行假期、资金的使用。甚至没有绩效考核，从不考量员工花了多少小时工作，多少人待在办公室，只看最终是否有出色的业绩。这并不适合所有的公司。“用更多的高绩效人才，而不是规则来避免随着企业成长带来的混乱。”哈斯廷斯给出的是高人才密度的方案。

哈斯廷斯在认知“失败”上做得尤为出色，并且能够迭代到实际的企业管理中。

认知失败的迭代的第一步，很多CEO在企业管理的过程中，容易出现“理性的自负”。在企业发展遇到问题时，不少创始人不承认不接受，最终的结果只能是影响长远的发展，所有人都付出更大的代价来为此买单。

在今天，用户对没有到期日和滞纳金的订阅服务非常满意且习以为常，但是当时我们并不知道用户是否真的会为此买单，尝试队列服务…订阅模式只是当时我们数个设想之一，所以（在收费模式上）当时并没有所谓的aha! moment.

——里德·哈斯廷斯

Why Netflix ？

20世纪90年代的硅谷是创业者的黄金时代，VC对硅谷初创公司的投资高达700亿美元。不少公司创办一两年，还没有盈利机会的时候就会被大公司或者私人资本并购，或是快速上市退出。这里的一切都还充满着希望，充满着机会。

而在成功出售第一家创业公司，实现财务自由之后，哈斯廷斯做了一个令很多人意外的决定。他重返斯坦福，进修了教育学相关的学位，并在政治层面协助组织了游说团体TechNet，推动加州教育法案的通过。期间作为天使投资人以及项目发起者和马克·伦道夫共同创办了Netflix。

Pure Software在上市之后，收购了波士顿的软件公司Atria and Integrity QA，之后更名为Pure Atria。而伦道夫是这家被收购公司的创始成员之一，负责的是市场营销的板块。哈斯廷斯冷静、理性，伦道夫热情、健谈，两个人就像是左右脑般互补。

1997年，在Pure Atria被Rational收购之后，哈斯廷斯和伦道夫一直在思考新的创业机会，尤其朝着在线电子商务的方向在进行探索。

广为流传的Netflix成立原因的版本是，哈斯廷斯由于逾期归还《阿波罗13号》而缴纳了40美金的滞纳金，由于难以向妻子交代因此在思考是否有更好的商业模式。

而事实上，在线视频租赁业务这一方向最初是被否定的。

核心原因在于业务模型难以成立。当时视频存储的形式是笨重的VHS格式。库存成本和邮寄成本都太高，难以支撑业务模型。

市场不仅没有线上影片租赁的模式，还面临着两个维度的竞争。一是从当时126亿美元的影片租赁和零售市场看，市场占主导地位的是以百视达（Blockbuster）为代表的线下模式，拥有着上千家的门店，以及近5000万的注册用户，按片付费，逾期缴纳滞纳金。另一个维度看，亚马逊已经垄断了线上的图书零售产业，增加影片的品类也会是一个很大的威胁。

当时如日中天的百视达线下门店

真正的“顿悟时刻”来自于哈斯廷斯了解到最新的轻便的DVD格式后，尝试性地为自己邮寄了几张DVD，在漫长的24小时之后，他收到了完好无损的每一张影碟。这个历史性的时刻，使得他最终认定了在线影片租赁大有可为。

但这仅仅只是在理论上成立，抛开潜在的强大竞争不说，DVD格式播放机在1997年美国价格高达1100美金，市场保有量不到百万台，DVD格式的影片内容也仅有500部左右。当然也正因为如此，无论是百视达们还是亚马逊们尚未重视这个市场，才给了公司早期发展的最佳机会。

哈斯廷斯的远见能力和决断力在这个时候得到了充分的体现。还在斯坦福攻读教育学位的他，在认定商业模型行得通之后，一直敦促伦道夫尽早把项目落地，并投入200万美元作为启动资金。

早期创始团队

在确定公司的基础商业模型，即以“在线选择，线下邮寄”的形式提供DVD影片的租赁服务，哈斯廷斯和伦道夫开始召集人马，启动项目。

早期的团队成员包括哈斯廷斯推荐的法国天才程序员埃里克·迈耶，伦道夫从Pure Atria带来的营销搭档克里斯蒂娜·基什和特雷泽·史密斯。伦道夫还说服了时任美国影像软件业协会的主席，DVD格式的推崇者米奇·洛，加入了公司。此外还有2名程序员以及1名运营及财务总监。伦道夫的父母和此前公司的合伙人对公司进行了增资。美国娱乐业即将被重塑的历史，即将由这不到10人的初创团队开启。

给公司取名花了几周的时间，当时正是硅谷.com热潮最盛行的时候，所有的名称都包含了.com的后缀。取名的方向上，选定两个音节，一个与互联网有关，一个与电影有关，早期的名称选择有Replay.com, Directpix.com, NowShowing.com, Netflix.com, eFlix.com和CinemaCenter.com等，最终Netflix胜出。

公司之所以叫Netflix而不是DVD-by-mail，是因为哈斯廷斯看到的是未来线上交付影视内容的趋势。虽然起步提供的是DVD租赁的业务，但实际上他在公司成立之初，就已经构想出了当下的流媒体服务，这是一个比DVD在线租赁更优化的模型，线上交付的方式，与邮寄相比，极大地降低了交付的成本。

事实上，早在流媒体服务上线的10年前，公司已经每年投入收入的1%-2%在线上交付的技术上，直到流媒体基础环境成熟的时候，开始全面投入。所以公司在流媒体时代的业务并非是从DVD租赁转型，而是成立之初便在等待这一天的到来，只是介于时代环境，选择了先以DVD租赁切入。公司还在2000年首次提交的招股书中，花了大段的篇幅说明流媒体时代的到来对公司的潜在挑战。

终于，1998年4月14日，在公司成立1年之后，Netflix正式上线了。

1998年Netflix Logo

在上线之前，公司针对有DVD播放机的一批人进行了市场测试，招募了几十位有影响力的人物进行尝试。这些人都是新兴技术的爱好者，有着重度垂直的交流社区，Netflix网站上线后在社区内进行了初次的传播。

在上线当日，订单人数远超预期，服务器和订单打印机都连续罢工，到傍晚已经超过100份订单，光盘发货数量超过500张。

DVD格式的快速普及印证了哈斯廷斯的预判，并以远高于VHS格式录像机的速度在渗透。

美国DVD播放机销量与渗透率

1997年3月DVD播放机在美国上市，在半年内售出40万台。1998年，播放机的价格迅速下跌，到Netflix上线时，平均价格几乎下降了一半，到了580美元。

美国DVD播放机销量与价格变化

随着DVD格式的逐步普及，影视公司也逐渐接受了这种新格式，并以每月100部的速度发行DVD影片。到了1998年夏天，Netflix库房里的影片数量攀升至1500部。

而传统线下店由于历史原因，拒绝在门店提供DVD格式的影片，拱手将这一领域送给了Netflix。这一切原来的不利因素都变成了当时最好的机会。由于在整个行业没有直接的竞争者，公司得以在初创时期野蛮成长。

在营销上，伦道夫的团队推出了在DVD播放机放入Netflix优惠券的计划，因为这对DVD机的销售也有促进作用，零售商在1998年底也开始主动要求DVD机搭配优惠券，并可以为用户提供超过1000部库存的影片库。

但实际的转换结果令人失望。大多数用户在免租期过后，并没有转换为付费用户，继续使用Netflix的服务。每一笔交易都在烧钱。1998年8月，哈斯廷斯和伦道夫利用之前积累的社会关系，又为公司融了600万美金。但是资金也只够支撑到1998年底。

回归掌控公司

1999年1月，哈斯廷斯在政治上受挫后从TechNet辞职，把主要精力放在新的创业公司上。在创办初期，哈斯廷斯与伦道夫一直保持着密切的交流，但是很少出现在公司，因此员工对哈斯廷斯并不熟悉。

重返公司后，哈斯廷斯做的第一件事便是组建新的团队。先是在公司宣布自己将和伦道夫担任联席执行官，紧接着当着大家的面解雇了伦道夫聘请的人资主管。随后从Pure Atria请来了与自己有长期合作经验的帕蒂·麦科德，也就是今天我们看到的《奈飞文化手册》作者。

哈斯廷斯和伦道夫就像是理性与感性的两个极端，早期被伦道夫吸引的员工崇尚的是创意的家庭文化，而哈斯廷斯则把公司比作专业球队，球员只能靠工作业绩赢得上场时间。

被称作“Animal”的哈斯廷斯并非不近人情，只是在经历此前的两家公司之后，他的一切行为标准都是从公司的长期利益出发。对于达不到预期的员工尽快开除。而对于能提出质疑，贡献价值的员工则会留用。他的判断标准只有公司的长期利益，人文的关怀、自己的面子都不是考虑因素。

逐渐地，公司聚集的都是符合哈斯廷斯标准的人，尤其对于工程师而言，哈斯廷斯充满了魅力，是一位可以吸引来绝顶聪明的人，让他们展开相互竞争的老板。

伦道夫为什么就能忍受被“边缘化”？的确，看着自己带出来的团队被逐渐瓦解，自己的掌控地位也摇摇欲坠，换做任何人也难以接受。但是，由于公司逐渐扩张，业务层面在产品上无情的优化和冷酷的增长并非伦道夫的强项，资本层面在华尔街的认知中，哈斯廷斯的影响力更是他望尘莫及的。因此这也是无奈之举，伦道夫只能对此表现出尽可能的“豁达”。另外，更重要的在于，哈斯廷斯是公司绝对控股股东，而伦道夫在公司只有少数的股份。

1998年底，联席执行官并行的管理结束，哈斯廷斯成为董事长、首席执行官兼总裁。伦道夫降职为总裁，并在次年降职为执行制作人。

在这之后的一两年中，哈斯廷斯又在高管团队中加入了2名核心成员，一位是45岁的前投资银行家兼有线及卫星电视Music Choice的首席财务官巴里·麦卡锡。一位是33岁的莱斯莉·基尔戈，曾在宝洁和亚马逊任职，担任营销主管，而后伦道夫的许多营销职责被她接管了。

基尔戈上任之后重新规划了Netflix的营销方案，包括把Logo调整为我们现在所熟悉的大荧幕红色背景。她得到了哈斯廷斯极度的重用，哈斯廷斯甚至在一次董事会上表示，基尔戈将会是公司的继任者。

这些人际关系的处理在哈斯廷斯的脑海中或许也可以用数学方程来解决。我们可以尝试理解这样的模型，从公司长期收益的角度计算的公式，符合标准的被重用，并且随着时间的变化动态调整。

在选拔人才上，Netflix坚持挑选行业中最优秀的A级人才。在culture deck中，Netflix认为程序型的工作，A级员工是一般员工的2倍，但是在创意型的工作中，A级员工是一般的10倍，而由这样的A级员工组成的团队，又会有更高的溢出效应。

Netflix激进的开除文化，即发现不适合，达不到持续A级输出的员工，哪怕只有2周，就会尽快开除，支付最低4个月的赔偿金，这也可以从长期收益的角度解释。如果信息已经足够判断这个员工难以适应公司的要求，即便再花4个月的时间，他的绩效也很难提升，而且会占用管理者的时间成本。

与其等到事情不可挽回的时候再辞退，不如尽早辞退，并在市场上寻找更适合的人选。而看似高额的赔偿金其实对管理者的一个“贿赂”，因为这可以使得管理者可以更顺畅地与员工沟通开除的事情，降低执行成本，并且不会出现诉讼的风险。

业务的起步与创新

哈斯廷斯逐步完成对团队的掌控后，在商业模式上也在进行持续的探索和迭代。

起步的业务模式和线下的百视达方式类似，但在内容选择上，与线下店相比，公司可以提供更多的选择。收费方式上，按片收费，有一定的租赁期限。

为了吸引用户复购，公司在商业模式上进行了新的尝试。包括在用户内容选择上，加入了算法推荐的内容，同时有队列功能，即用户把想看的影片添加在队列中，在原影片归还之后，队列内的内容会被自动发出，实现连续交付。

早年Netflix队列功能

另外，在收费方式上，由于哈斯廷斯从最初就对百视达的滞纳金痛恶至极，因此取消了按片付费，逾期有滞纳金的方式，尝试了按月订阅。

这些新的尝试被称作“天幕”计划，哈斯廷斯坚持同步上线这些功能，并在一部分用户中进行测试。这一选择很快得到了市场的回馈：“天幕”方案使得网站业务量在3个月翻了3倍，每周光盘出货量到了10万张。

2000年情人节的时候，哈斯廷斯下线了原来按片租赁的方式，全部替换成了“天幕”方案。这一选择在公司面临很大的争议。伦道夫担心取消原来的方案会有不利的影响，原来DVD播放机按次租赁的免费优惠券将失效，取而代之的是用户提交信用卡号码换来的一个月免费试用。订阅服务的注册率是否能弥补原有业务的损失也很难衡量。

“这似乎是一个重大的冒险步骤，而且没人知道它是否管用。”当时团队中的反对成员多年后回忆到。

再一次，哈斯廷斯显示了他的远见能力和决断力，把资源全部集中在他认定行得通的模式上，即便这是建立在不完整的数据和直觉之上。

哈斯廷斯与Netflix的红色信封

从公司中人员结构看，这家硅谷公司的程序员比例很高，Netflix从一开始就对数据的应用有着执着的追求和不懈的尝试。

首先从内容推荐看，最初为了控制DVD内容的采购成本以及优化库存的分配，Netflix在网站中上线了最早的推荐功能，对非热门影片，但是用户可能感兴趣的老电影进行推荐。

最早通过对例如演员、导演等演职人员属性打标签，进行相似推荐的算法很快被证明行不通，观众的喜好过于复杂难以以这样简单的标签进行预测。哈斯廷斯也引入了几位数学家，对算法进行优化。最后在推荐上，采用分组的方式进行，如果用户对10部影片打分相同，那么他们打高分的电影会被推荐到同组的其他用户。这一推荐系统被命名为Cinematch并于2000年1月推出。

哈斯廷斯对数学是如此着迷，而将人类行为和喜好归纳到一种算法的方式是如此地优雅，在算法范围内囊括对如此多无序因素的挑战对他而言，充满着巨大的吸引力。

从推出之日开始，哈斯廷斯便要求公司的程序员与数学家配合，不断地对算法进行优化，自己也会亲自参与调整。对于这一匹配算法的痴迷，占据了他的闲暇时间，甚至圣诞节都在亲自迭代优化。

随着用户打分的数据积累越多，推荐系统就会变得越精准，逐步可以达到千人千面的效果。但推荐准确率在2006年达到了团队的瓶颈。

哈斯廷斯举办了全球的Cinematch优化大赛，旨在提高10%的推荐准确率。对于参赛者而言，除了百万美金的大奖，还有更有吸引力的一手的以亿为级别的真实脱敏的用户数据。在接下来的三年里，来自186个国家的4万多个团队报名，最终在2009年实现了突破10%阈值的提升。

早年Netflix的推荐功能

公司在个性化推荐上的极致应用，也就是帮助优质的内容找到潜在的适合的用户。这一点从公司成立之初的DVD租赁业务，到现在的流媒体业务都没有发生变化。即在内容生产上，主要依靠的还是内容生产者的判断。推荐算法是在内容分发上做到极致，这一点会在以后流媒体时代的分析中进一步阐述。

A/B测试也是公司成立之初作为标配一直使用的。但A/B测试使用不当，在有的时候也会带来麻烦。在哈斯廷斯的复盘中，早期业务层面失策的一点在于，没有尽早上线各地的库存中心。主要原因在于早期的A/B测试显示是否隔夜交付对用户的注册率与续费率影响不大。

在公司商业模式不断迭代的过程中，公司也在持续在亏损，早期的资金储备很快就要弹尽粮绝。公司在1998年与1999年累计收入600多万美元，累计亏损4130万美元，短时间内还没有看到盈利的希望。

哈斯廷斯过往成功履历为资本市场认可起到了至关重要的作用。公司首次申请上市前的最大机构股东，TCV的创始人之一杰伊·霍格，曾投资哈斯廷斯上一家创业公司Pure Software。1999年的6月，在霍格的介绍下，法国奢侈品巨头阿尔诺领投了公司近3000万美元的D轮融资。并在首次提交s1之前的2000年4月份，老股东TCV，Foundation Capital和Institutional Venture等继续追投约5000万美金。

2000年招股书显示的股权结构

互联网泡沫的破灭

2000年初，公司董事会认为上市的时机已经成熟。纳斯达克在2000年的3月10日疯狂地攀升到了当时历史上也是之后15年的最高点，5000余点。

Netflix在2000年4月18首次提交了招股书，材料上还带着泡沫破灭前夕被狂热追捧的.com域名。

在微软被判定垄断的消息发布之后，也就是从2000年4月的第二个交易周开始，所有的科技股开始暴跌，纳斯达克狂泻不止，泡沫，破灭了。硅谷程序员们的财富神话也不复存在，百万美金的期权更是失去了意义，硅谷空气中弥漫着无尽的就业焦虑。

而这仅仅只是开始。2001年9·11事件对股市而言又是一次沉重的打击，硅谷从20世纪90年代的狂热淘金潮开始全面进入持续的破产潮。

首发失败后的Netflix面临着史上第一次重大危机。目前的租赁业务在持续的亏损。热潮退却，华尔街对这些持续亏损的前缀e或者后缀.com的科技公司不再狂热，取而代之的为期数年的避而远之。

哈斯廷斯开始考虑与百视达的合作以求生存。他提供了两种方案，一是业务合作。Netflix专注老电影和小众电影，百视达运营新发行的影片，在每家百视达连锁店内放入Netflix的宣传资料，并支付一定的费用。

第二种方案，卖身百视达。哈斯廷斯建议百视达以5000万美元的金额收购Netflix。

但是这些提议都被拥有着线下门店5000万注册用户，2000万活跃用户的傲慢的百视达拒绝了。彼时Netflix的订阅用户数还不到50万。百倍于Netflix的百视达一方面对未经验证的互联网商业模式抱着极大的怀疑，另一方面认为即便要开展线上业务，百视达也可以轻松复制Netflix的技术和产品。

对十年后申请的破产百视达而言，这或许是历史上最致命的一次错误。这家昔日被嘲讽轻视的“小公司”将逐渐成长为吞噬自己的巨蟒，成为了一头由自己亲手放任生长的野兽。

2001年夏天，公司已经拥有接近1万部的DVD影片，是百视达最大门店影片数量的10余倍。美国DVD播放机的渗透率也在急速上升，截至2001年底，已经进入接近2500万的家庭。

DVD格式的普及速度之快，以及Netflix在这一市场的深耕，虽然基数小，但是用户增长速度对公司而言还是相对乐观。最重要的问题在于现金流，公司在运营上持续属于烧钱状态，在资本寒冬下，必须大幅削减成本。

哈斯廷斯决定亲自裁员。

2001年9月的一个周五早上，哈斯廷斯给全体员工发了一封邮件，要求大家到平时开会的天井集合。他尝试着保持以往的振奋语气，告诉大家公司的使命是建立世界上最伟大的娱乐服务公司，帮助用户获得他们喜爱的电影并打败竞争对手。但是为了做到这一点，公司必须缩减成本。

“这就是今天的局面。你们中很多人就要失去工作，我对此深表遗憾”。哈斯廷斯说道，“不过我再次感谢你们付出的年华和奋斗。对于我们中间留下的员工而言，我们将继续前进，和你们在精神上并肩战斗。”最终百余人的公司裁员了45人，各项开支已经削减至最低水平。

在这段艰难的时光中，原有投资人进行了再次的注资，TCV，Foundation Capital和Institutional Venture在2001年以类债权的形式向公司注资1200万美金，帮助公司渡过了互联网泡沫破灭时最凛冽的寒冬。

2001年底，公司订阅用户数从2000年的29万上升至45.6万，2002年第一季度达到了60万。同时在公司在2001年底时，首次实现了正向的运营现金流。

2002年3月6日，Netflix再次提交S-1，新的招股书中，已经没有了.com的后缀。公司发行价定在15美元，IPO筹资8250万美元。带着60万的订阅用户，累计近1.4亿美元的亏损，和数据推荐的故事，在2002年5月23日，Netflix终于成功登陆了纳斯达克。

上市当日Netflix员工庆祝场景

参考资料：

1、《网飞传奇》，[美]，吉娜·基廷

2、公司招股书，创始人访谈，公司报道等公开资料

附模型说明：

（1）核心在于迭代的逻辑，模型本身没有任何具体方法论的指导意义。模型内的变量不是固定的，上图中的几个变量只是一个示例，变量都可以调整。

（2）对于单个公司，这个模型可能会存在一定的生命周期，到了一定阶段，负面反馈的结果就是公司消亡。但是对于人而言，无论是经历企业生命周期的当事人亦或是旁观学习者，这样的终极负面反馈都是一个新的很好的输入。

例如哈斯廷斯第一家创业公司的成功与失败都是第二次创业非常宝贵的输入。

1、提取变量

第一步，需要有对输入和输出要素的认知，需要本质性地思考，经历事件和获取信息的时候，能够快速抽象出当中的要素到底是什么。

信息可以来自于自身经历与他人经验的学习，自身经历的机会成本毕竟很高，需要持续性学习他人经验。

所有的这些要素中，创始人对负面反馈的认知是非常难的一步。他人的成功与失败都可以评头论足，自身的成功也很容易被放大，但是认知到负面的反馈这一步对很多创始人来说并不容易，认识到并接受大小失败是迭代的前提。

例如哈斯廷斯对于第一家创业公司的失败，提炼的核心变量在于管理，而对于管理这一子模型，又可以进一步细分。

2、持续迭代

模型是动态的，没有标准答案。同一个企业的不同阶段，不同行业的企业，同一行业的不同企业，这个模型都不可能完全一致。

同时在大的模型中，每个变量也有自己的小模型。每个细分变量也会有各自领域的专家。例如房晟陶老师关于组织的模型，就有着非常深入的研究。

每个组成变量的模型，他们的拟合也是持续迭代的，互相之间也会有影响。如下图所示，再次说明，里面具体的变量都可以调整。

一如哈斯廷斯在持续优化的推荐算法一般，企业经营的模型也是在持续迭代的。需要不断地迭代尝试，但没有完美的模型。而要执行迭代的这个动作，需要“先干起来”。例如在最初选定是否全力执行“天幕”方案时，公司内争议很大，存在诸多不确定性，但是哈斯廷斯还是有决断力，愿意冒风险地全面推广了这一方案。

3、控制误差

控制误差的两个维度，一方面，超出误差范围模型失效，所以控制误差的目的是保证模型的有效性，也就是确保企业基本的生存（survive）问题。

另一方面，没有完美的解决方案，误差是避免不了的，在企业运营中，不可能等到研究出完美模型之后再往前推进。需要做的是持续地尝试和迭代，控制误差的范围，保证公司基本生存问题后进化扩张（thrive）。

需要注意的一点，“控制误差”是结果，而为了达到这样的结果，不代表企业在管理上需要极强的控制，这是两个不同维度的问题。管理中的控制，是在“人与组织”这个变量中需要明确的问题，以Netflix为例，崇尚的就是“Context not Control”。

首要是生存问题，在泡沫破灭，资本寒冬下，哈斯廷斯亲自裁员，力求生存。

4、优化模型

而迭代模型的最终结果是为了实现企业的愿景，长期的目标。不符合这一目的模型优化都是耍流氓。首先需要富有远见，确定正确的长期目标。其次是在迭代的过程中，以这一目标为结果。

每一个环节都有着巨大的考验。尤其在于，短期的成果反馈是及时的，长期的反馈是漫长的，过程中充满不确定性，而真正能做到以长期目标为输出结果，实践延迟满足感，才能跨越周期，树立长久的竞争力。

这一切优化的目的都是为了长期的生存。哈斯廷斯在Pure Software优化流程的目的是为了防止发生相同的错误，提高了短期效率，但是牺牲了长期的灵活性，最终被收购，这其实就是当时对优化模型的方向判断出现失误。而在Netflix经营中，这一点便是第一天哈斯廷斯就在考虑并执行的。