мне взять «Могучих утят», а Риду – «Касабланку».
Проблема этого метода заключается в том, что фильтрация истории заказов не скажет вам, понравилась ли мне «Касабланка» или понравились ли Риду «Могучие утята». Она просто констатирует факт: мы оба посмотрели это кино. Которое, к слову, может нам совершенно не понравиться. Мы могли взять эти последние фильмы для наших детей или жен.
Если мы собирались использовать коллаборативную фильтрацию для группировки пользователей и рекомендации фильмов, нам нужно было знать, что пользователям нравится, а не что они берут напрокат. Нам необходима была система обзоров, система рейтинга фильмов. Группировка картин по рейтигу, – их «кластеризация» по совпадающим положительным или отрицательным отзывам, – означала, что мы можем эффективно предлагать пользователям фильмы, основываясь не на том, что они взяли напрокат, а на том, что им понравилось. В конечном счете алгоритм станет намного сложнее, чем тот, что я только что описал. Но для того, чтобы он вообще работал, нам нужно было, чтобы пользователи оценили фильмы, – множество из них. В конце концов, мы решили попросить их сделать это, выставляя каждому фильму оценку от одной до пяти звезд. Пять звезд для кинокартины, которую они полюбили. Одна звезда – для полной потери времени.
Звучит достаточно просто, но эта глупая система рейтинга по звездам послужила источником споров. Больше сражений о меньшем количестве пикселей никогда не велось.
Может ли зритель поставить ноль звезд фильму, который никуда не годится? Должны ли мы дать нашим подписчикам возможность оценить кино на половину звезды?
Должен ли рейтинг отражать целые числа или числа с десятыми долями? Когда пользователю нужно предложить оценить фильм? Куда должен вести «звездный» виджет[80]?
В конце концов, мы попросили пользователей Netflix оценивать кино, когда они посещали сайт, возвращали фильм или когда они обновляли список «Очередь». Самая замечательная вещь в прокате заключается в том, что вам необязательно брать фильм, чтобы оценить его. В отличие от тестирования гаечного ключа, обзор на который можно составить только после его покупки. Теоретически, пользователь может оценить каждый фильм, который он когда-либо смотрел, даже не являясь нашим подписчиком. И оказалось, что людям очень нравится, когда их мнением интересуются. Каждый в душе – критик.
Было удивительно легко собрать достаточно отзывов, чтобы построить функцию коллаборативной фильтрации, которая могла бы предсказать – с разумной точностью, – что кому может понравиться.
После этого команда Рида начала работать над интеграцией этих вкусовых предпочтений в более широкий алгоритм, который делал бы рекомендации фильмов после взвешивания нескольких факторов: ключевых слов, количества копий, количества копий на остатках, цене за диск.
Результатом, – который был запущен в феврале 2000-го как Cinematch, – стал более интуитивный механизм рекомендаций, выводящий качественную оценку пользователям и одновременно оптимизирующий свою работу. Во многих отношениях это было лучшее из обоих миров – автоматизированная система, которая, тем не менее, воспринималась как человек, как продавец в магазине, который спрашивает, что вы недавно смотрели, а потом рекомендует что-то, что, как он знает, вам понравится и есть в наличие. На самом деле он воспринимался даже лучше, чем человек. Он воспринимался как невидимка.
Мы с Ридом спелись. Команда, которую я создал, была переполнена творческими идеями контакта с нашими пользователями, а у Рида был особый дар к оптимизации нашего подхода.
«Лазерный прицел» Рида помог нам сконцентрироваться на будущем. Моей же целью было убедиться, что как бы быстро мы ни двигались, какими бы эффективными ни становились, мы всегда стремимся установить контакт с нашими пользователями.
Прошлое и будущее, сердце и мозг, Леннон и МакКартни – мы с Ридом были идеальной парой.
Глава 15. Утопая в собственном успехе
(Сентябрь 2000: два с половиной года после запуска)
Ранчо Алисал находится, может быть, не на самом краю света, – но его точно оттуда видно. Если вы хотите посмотреть на него своими глазами, отправляйтесь в Санта-Барбару. Потом поезжайте на сорок миль севернее по 101 шоссе. Когда вы доберетесь до Сольванга, поверните на восток. Оставьте позади причудливые следы цивилизации и продолжайте движение по однополосной второстепенной дороге через бурые заросли лугов, испещренных калифорнийскими дубами. Поднимайте облака пыли, которые, казалось, будут висеть часами. И как раз когда вы решите, что окончательно заблудились, то обнаружите, что проезжаете крутой поворот, который ведет к гостевому ранчо Алисал. Десять тысяч акров холмистых калифорнийских предгорий в богом забытом месте.
Я не знаю, о чем мы думали – или даже кто об этом думал, – но ранчо Алисал – это то место, где в сентябре 2000 года, как раз в тот момент, когда последний кусочек воздуха вытекал из пузыря доткомов[81], мы решили провести наш первый корпоративный ретрит.
У нас было множество причин уединиться и поговорить. Весной мы собрали финансирования почти на пятьдесят миллионов долларов благодаря выпуску акций класса Е[82], – так что общая сумма денег, инвестированная в Netflix, превысила 100 миллионов. Цена акций для класса E приближалась к 10 долларам за акцию. А поскольку я все еще владел чертовой кучей акций, теперь я стоил абсолютно неприличных денег… по крайней мере, на бумаге. Пока я не мог продать ни одной из своих акций, это все еще было лишь фантазией. Тем не менее, это уменьшило частоту, с которой Лоррейн возвращалась к идее продать дом и переехать в Монтану.
В Netflix теперь было более трехсот пятидесяти сотрудников, и мы давно прошли ту точку, когда я знал каждого.
Мы продолжали привлекать талантов: самыми последними были Лесли Килгор, которого Рид убедил уйти из Amazon, чтобы возглавить наши маркетинговые усилия в качестве директора по маркетингу, и Тед Сарандос, новый руководитель группы контента.
После того как мы отошли от разовых прокатов, наша программа подписки стабильно набирала ход. Пользователям понравился Cinematch, наш механизм рекомендаций. Нам тоже. Он обеспечивал бесперебойную подачу фильмов в очередях (списках желаемого кино) наших подписчиков.
Мы обнаружили, что ничего так не коррелировало с продлением подписки, как очередь с множеством фильмов.
Мы приближались к двумстам тысячам подписчиков. Другие наши метрики выглядели также впечатляюще. Теперь у нас было пять тысяч восемьсот наименований фильмов. Мы рассылали более восьмиста тысяч дисков в месяц, а на нашем складе хранилось более миллиона DVD. Том Диллон разрабатывал способ доставки этих дисков пользователям в течение дня после заказа.
В этом же году, на высоте бума доткомов, банкиры кружили вокруг нас словно
