導語：一個碼農如何成長成爲CEO，如何在初創期去組織團隊、業務、資本？

Netflix前傳

上市失敗，泡沫裁員，CEO如何走過生死邊緣

©️亂翻書原創

作者：餘智敏 監製：潘亂

從《紙牌屋》到《女子監獄》，從《怪奇物語》到《黑鏡：潘達斯奈基》，再到最近在奧斯卡斬獲最佳導演、最佳外語片、最佳攝影三項大獎的《羅馬》，在“爆款”可遇不可求的傳統認知裏，Netflix作爲一家純正的硅谷公司，卻在源源不斷地爲我們製造着“爆款”。

百餘頁的Netflix Culture Deck《自由與責任》被Facebook的COO桑德伯格稱爲“硅谷最重要的文件”，在網上廣爲流傳；前人力資源主管麥科德出版的《奈飛文化手冊》也是創投界的必讀書目。而這使得整個硅谷都膜拜學習的企業文化，竟是由管理失控，曾兩次提出辭任CEO的創始人——極其低調的裏德·哈斯廷斯一手打造出來的。

這家1997年成立的DVD在線租賃公司，在短短 20年間，締造了好萊塢的全新六大格局，兩次顛覆了美國的娛樂市場，成爲了市值一度超過迪士尼的千億美金傳奇娛樂帝國。但它曾在歷史上遭遇三次重大危機，每一次都幾近消亡。

Netflix作爲戲劇化的2000年互聯網泡沫親歷者，納斯達克在公司首次提交上市材料時開始狂瀉不止，是什麼幫助公司走過第一次的“至暗時刻”？又是什麼，造就了今天爲人們所津津樂道的獨一無二的企業文化？

今天，讓我們回到Netflix成立之初，一步一步回溯Netfilx的創辦和發展歷程，挖掘更多關於哈斯廷斯與公司的故事，嘗試回答這些隱藏在這家傳奇公司背後的疑問。

答案或許是：哈斯廷斯穿越週期的遠見能力，貫穿始終的長期思維，關鍵時刻的決斷能力，以及不斷迭代的進化路徑。

在浩繁的資料梳理過程中，我嘗試把創始人對企業經營的方法論抽象成一個模型，以便更清晰地提煉有效的信息。

（文末有模型說明，以及結合Netflix本文內容的闡述。）

作爲Netflix系列文章的開篇之作，本文主要聚焦於公司2002年上市之前的這段歷程，也就是第一次危機化解前的時間段，嘗試挖掘重要的輸入事件與輸出反饋，溯源創始人與企業的成長基因。

碼農到CEO的自我進化

“我的公司每年收入都翻倍，但我一直是程序員的角色。直到1995年摩根斯丹利幫助公司上市之後，我才完成從程序員到CEO的轉換。”

——裏德·哈斯廷斯

癡迷數學，進修AI

裏德·哈斯廷斯1960年出生於美國波士頓的一箇中產階級家庭，是三個孩子中的老大。父親是哈佛的優秀畢業生，作爲一名律師曾爲尼克松政府效命。曾外祖父阿爾弗雷德·盧米思極有數學天賦，並將這一天賦用於投資，成爲在1929年美國股災中爲數不多的獲利豐厚的成功人士之一，還在雷達、原子彈和全球定位系統的物理實驗上做出了一定的貢獻。

或許是繼承了曾外祖父的基因，哈斯廷斯癡迷於數學的抽象之美，在大學期間主修數學並且數次獲得最高榮譽。

早年的哈斯廷斯

出於對教育的熱愛以及不畏冒險的精神，畢業後哈斯廷斯前往貧窮偏遠的南非小國任教，在電力都沒有普及的國家，用兩年多時間爲800多名學生教授了高中數學。

哈斯廷斯在非洲

1985年，受到第一次人工智能熱潮的影響，哈斯廷斯回國並在斯坦福進修了“人工智能”專業的研究生。爲了接觸計算機行業，他找到一家公司打雜，而後這家公司成爲世界上第一家擁有.com域名的公司：symbolics.com。

“家庭文化”的反面經歷

在如今Netflix的企業文化中，企業被形容成專業的球隊，而非家庭，只招聘A級員工。這對很多人而言，第一時間可能很難接受。只追求高績效的人才和結果，似乎是一種沒有人文關懷的企業文化。

Netflix作爲一家千億美金市值的公司，2018年營收158億美元，員工人數只有7100人，而估值相當的迪士尼，2018年營收594億美元，員工人數，20萬。

如果把“營收/員工人數”定義爲：

ARPE（Average revenue per employee）

從這個指標看，Netflix是迪士尼的7.5倍。

若把“市值/員工人數”定義爲：

AMVPE（Average market value per employee）

這一指標而言，Netflix的人效，是迪士尼的30倍。

當然兩家公司商業模式不同，僅僅只看這個指標會存在很大偏差，這裏只是做一個直觀對比

如此極致的企業文化或許最早可以追溯到哈斯廷斯在Adaptive公司時的經歷。當時哈斯廷斯是全公司最勤奮的一名碼農，在公司最早到最晚走，喝過的咖啡杯從沒有洗過，在他的理解中，一直是有保潔在清洗。

直到有一天，他清晨5點多到公司，找不到自己的咖啡杯，卻在衛生間撞見了老闆在爲自己洗杯子。震驚之餘他才知道，這一年自己的杯子都是老闆在清洗，“你工作太努力了，我沒有什麼能爲你做的，只能爲你做這些”。哈斯廷斯感動地暗下決心，這麼好的老闆一定會追隨他到世界末日。事實上，這也正是老闆帶領大家到的方向：“世界末日”。

由於公司只注重產品開發，沒有重視銷售，即便是擁有着絕佳的產品，最終也只售出了1份，並且客戶最終也沒有安裝。

這次的經歷對剛畢業的哈斯廷斯衝擊很大，他認識到家庭文化不是必需品，公司的長久發展纔是第一位的，纔是對員工的負責。

首次創業的成功與失敗

1991年，時年31歲的哈斯廷斯創辦了Pure Software，早期的產品是爲程序員提供代碼修正的服務。

公司向着所有創業者和投資人都夢想的的路徑發展，每年業績都實現翻倍的增長，並在1995年完成了上市，上市當日漲幅75%。隨後在1997年Rational Software收購了公司，交易公佈時的8.8億美金是硅谷當時歷史上最大的併購案。雖然最終以略低的估值成交，但這依舊給投資人帶來了誘人的回報，哈斯廷斯也因此實現了財富自由。

5年上市，7年退出，除了資金的積累爲今後事業的起步奠定了基礎，更重要的在於個人信譽的建立，如此光輝的創業經驗是華爾街認可的有效通行證。這份成功的履歷多年後在Netflix黯淡甚至絕望的時刻起到了至關重要的作用。

1995年USA Today的報道封面，也是哈斯廷斯最想毀掉的照片

當外界給哈斯廷斯打上“成功”“財富”甚至“暴富”這些標籤時，他沒有沉浸在這些聲音中。而是在反思爲什麼沒有更成功，爲什麼公司最終會被最大的競爭對手收購。

哈斯廷斯認爲最大的失敗在於管理。隨着公司業務的發展，團隊也在不斷擴張，從最初的10人，到40人，再到120人，到最後接近700人。而碼農出身的哈斯廷斯對管理並沒有經驗，曾兩次提出辭任CEO，只做產品的負責人，但是最終董事會都沒有同意。實際上他5年辭退了5個市場部的VP，每年都換了一個。多年後他回憶，如果能夠在管理上更有經驗，公司的業績不會僅僅止步於逐年翻倍。

而在管理上的最大失敗，哈斯廷斯認爲是過於注重程序化，以及隨着公司成長帶來的官僚主義。在Pure Software的時候，公司每次遇到問題，都會設置一套新的流程，防止相同的問題再次出現。而這樣的結果就是公司流程、規則繁多，最終導致公司不夠靈活，在市場環境發生變化的時候難以適應，同時在這樣的制度下，留在公司的也只能是遵守規則，不知變通的人。所以當市場從C++語言爲主轉向java的時候，公司很難調整，最終不得不被競爭對手收購。

現在我們可以看到，在Netflix“自由與責任”的企業文化中，公司在流程上，在規章制度上，都有着極大的自由和顛覆性的實踐。例如沒有休假制度，取消了報銷政策和差旅政策，員工利用自己的合理判斷進行假期、資金的使用。甚至沒有績效考覈，從不考量員工花了多少小時工作，多少人待在辦公室，只看最終是否有出色的業績。這並不適合所有的公司。“用更多的高績效人才，而不是規則來避免隨着企業成長帶來的混亂。”哈斯廷斯給出的是高人才密度的方案。

哈斯廷斯在認知“失敗”上做得尤爲出色，並且能夠迭代到實際的企業管理中。

認知失敗的迭代的第一步，很多CEO在企業管理的過程中，容易出現“理性的自負”。在企業發展遇到問題時，不少創始人不承認不接受，最終的結果只能是影響長遠的發展，所有人都付出更大的代價來爲此買單。

硅谷明星的二次創業

“在今天，用戶對沒有到期日和滯納金的訂閱服務非常滿意且習以爲常，但是當時我們並不知道用戶是否真的會爲此買單，嘗試隊列服務…訂閱模式只是當時我們數個設想之一，所以（在收費模式上）當時並沒有所謂的aha! moment.”

——裏德·哈斯廷斯

Why Netflix ？

20世紀90年代的硅谷是創業者的黃金時代，VC對硅谷初創公司的投資高達700億美元。不少公司創辦一兩年，還沒有盈利機會的時候就會被大公司或者私人資本併購，或是快速上市退出。這裏的一切都還充滿着希望，充滿着機會。

而在成功出售第一家創業公司，實現財務自由之後，哈斯廷斯做了一個令很多人意外的決定。他重返斯坦福，進修了教育學相關的學位，並在政治層面協助組織了遊說團體TechNet，推動加州教育法案的通過。期間作爲天使投資人以及項目發起者和馬克·倫道夫共同創辦了Netflix。

Pure Software在上市之後，收購了波士頓的軟件公司Atria and Integrity QA，之後更名爲Pure Atria。而倫道夫是這家被收購公司的創始成員之一，負責的是市場營銷的板塊。哈斯廷斯冷靜、理性，倫道夫熱情、健談，兩個人就像是左右腦般互補。

1997年，在Pure Atria被Rational收購之後，哈斯廷斯和倫道夫一直在思考新的創業機會，尤其朝着在線電子商務的方向在進行探索。

廣爲流傳的Netflix成立原因的版本是，哈斯廷斯由於逾期歸還《阿波羅13號》而繳納了40美金的滯納金，由於難以向妻子交代因此在思考是否有更好的商業模式。

而事實上，在線視頻租賃業務這一方向最初是被否定的。

核心原因在於業務模型難以成立。當時視頻存儲的形式是笨重的VHS格式。庫存成本和郵寄成本都太高，難以支撐業務模型。

市場不僅沒有線上影片租賃的模式，還面臨着兩個維度的競爭。一是從當時126億美元的影片租賃和零售市場看，市場佔主導地位的是以百視達（Blockbuster）爲代表的線下模式，擁有着上千家的門店，以及近5000萬的註冊用戶，按片付費，逾期繳納滯納金。另一個維度看，亞馬遜已經壟斷了線上的圖書零售產業，增加影片的品類也會是一個很大的威脅。

當時如日中天的百視達線下門店

真正的“頓悟時刻”來自於哈斯廷斯瞭解到最新的輕便的DVD格式後，嘗試性地爲自己郵寄了幾張DVD，在漫長的24小時之後，他收到了完好無損的每一張影碟。這個歷史性的時刻，使得他最終認定了在線影片租賃大有可爲。

但這僅僅只是在理論上成立，拋開潛在的強大競爭不說，DVD格式播放機在1997年美國價格高達1100美金，市場保有量不到百萬臺，DVD格式的影片內容也僅有500部左右。當然也正因爲如此，無論是百視達們還是亞馬遜們尚未重視這個市場，纔給了公司早期發展的最佳機會。

哈斯廷斯的遠見能力和決斷力在這個時候得到了充分的體現。還在斯坦福攻讀教育學位的他，在認定商業模型行得通之後，一直敦促倫道夫儘早把項目落地，並投入200萬美元作爲啓動資金。

早期創始團隊

在確定公司的基礎商業模型，即以“在線選擇，線下郵寄”的形式提供DVD影片的租賃服務，哈斯廷斯和倫道夫開始召集人馬，啓動項目。

早期的團隊成員包括哈斯廷斯推薦的法國天才程序員埃裏克·邁耶，倫道夫從Pure Atria帶來的營銷搭檔克里斯蒂娜·基什和特雷澤·史密斯。倫道夫還說服了時任美國影像軟件業協會的主席，DVD格式的推崇者米奇·洛，加入了公司。此外還有2名程序員以及1名運營及財務總監。倫道夫的父母和此前公司的合夥人對公司進行了增資。美國娛樂業即將被重塑的歷史，即將由這不到10人的初創團隊開啓。

給公司取名花了幾周的時間，當時正是硅谷.com熱潮最盛行的時候，所有的名稱都包含了.com的後綴。取名的方向上，選定兩個音節，一個與互聯網有關，一個與電影有關，早期的名稱選擇有Replay.com, Directpix.com, NowShowing.com, Netflix.com, eFlix.com和CinemaCenter.com等，最終Netflix勝出。

公司之所以叫Netflix而不是DVD-by-mail，是因爲哈斯廷斯看到的是未來線上交付影視內容的趨勢。雖然起步提供的是DVD租賃的業務，但實際上他在公司成立之初，就已經構想出了當下的流媒體服務，這是一個比DVD在線租賃更優化的模型，線上交付的方式，與郵寄相比，極大地降低了交付的成本。

事實上，早在流媒體服務上線的10年前，公司已經每年投入收入的1%-2%在線上交付的技術上，直到流媒體基礎環境成熟的時候，開始全面投入。所以公司在流媒體時代的業務並非是從DVD租賃轉型，而是成立之初便在等待這一天的到來，只是介於時代環境，選擇了先以DVD租賃切入。公司還在2000年首次提交的招股書中，花了大段的篇幅說明流媒體時代的到來對公司的潛在挑戰。

終於，1998年4月14日，在公司成立1年之後，Netflix正式上線了。

1998年Netflix Logo

在上線之前，公司針對有DVD播放機的一批人進行了市場測試，招募了幾十位有影響力的人物進行嘗試。這些人都是新興技術的愛好者，有着重度垂直的交流社區，Netflix網站上線後在社區內進行了初次的傳播。

在上線當日，訂單人數遠超預期，服務器和訂單打印機都連續罷工，到傍晚已經超過100份訂單，光盤發貨數量超過500張。

DVD格式的快速普及印證了哈斯廷斯的預判，並以遠高於VHS格式錄像機的速度在滲透。

美國DVD播放機銷量與滲透率

1997年3月DVD播放機在美國上市，在半年內售出40萬臺。1998年，播放機的價格迅速下跌，到Netflix上線時，平均價格幾乎下降了一半，到了580美元。

美國DVD播放機銷量與價格變化

隨着DVD格式的逐步普及，影視公司也逐漸接受了這種新格式，並以每月100部的速度發行DVD影片。到了1998年夏天，Netflix庫房裏的影片數量攀升至1500部。

而傳統線下店由於歷史原因，拒絕在門店提供DVD格式的影片，拱手將這一領域送給了Netflix。這一切原來的不利因素都變成了當時最好的機會。由於在整個行業沒有直接的競爭者，公司得以在初創時期野蠻成長。

在營銷上，倫道夫的團隊推出了在DVD播放機放入Netflix優惠券的計劃，因爲這對DVD機的銷售也有促進作用，零售商在1998年底也開始主動要求DVD機搭配優惠券，並可以爲用戶提供超過1000部庫存的影片庫。

但實際的轉換結果令人失望。大多數用戶在免租期過後，並沒有轉換爲付費用戶，繼續使用Netflix的服務。每一筆交易都在燒錢。1998年8月，哈斯廷斯和倫道夫利用之前積累的社會關係，又爲公司融了600萬美金。但是資金也只夠支撐到1998年底。

迴歸掌控公司

1999年1月，哈斯廷斯在政治上受挫後從TechNet辭職，把主要精力放在新的創業公司上。在創辦初期，哈斯廷斯與倫道夫一直保持着密切的交流，但是很少出現在公司，因此員工對哈斯廷斯並不熟悉。

重返公司後，哈斯廷斯做的第一件事便是組建新的團隊。先是在公司宣佈自己將和倫道夫擔任聯席執行官，緊接着當着大家的面解僱了倫道夫聘請的人資主管。隨後從Pure Atria請來了與自己有長期合作經驗的帕蒂·麥科德，也就是今天我們看到的《奈飛文化手冊》作者。

哈斯廷斯和倫道夫就像是理性與感性的兩個極端，早期被倫道夫吸引的員工崇尚的是創意的家庭文化，而哈斯廷斯則把公司比作專業球隊，球員只能靠工作業績贏得上場時間。

被稱作“Animal”的哈斯廷斯並非不近人情，只是在經歷此前的兩家公司之後，他的一切行爲標準都是從公司的長期利益出發。對於達不到預期的員工儘快開除。而對於能提出質疑，貢獻價值的員工則會留用。他的判斷標準只有公司的長期利益，人文的關懷、自己的面子都不是考慮因素。

逐漸地，公司聚集的都是符合哈斯廷斯標準的人，尤其對於工程師而言，哈斯廷斯充滿了魅力，是一位可以吸引來絕頂聰明的人，讓他們展開相互競爭的老闆。

倫道夫爲什麼就能忍受被“邊緣化”？的確，看着自己帶出來的團隊被逐漸瓦解，自己的掌控地位也搖搖欲墜，換做任何人也難以接受。但是，由於公司逐漸擴張，業務層面在產品上無情的優化和冷酷的增長並非倫道夫的強項，資本層面在華爾街的認知中，哈斯廷斯的影響力更是他望塵莫及的。因此這也是無奈之舉，倫道夫只能對此表現出儘可能的“豁達”。另外，更重要的在於，哈斯廷斯是公司絕對控股股東，而倫道夫在公司只有少數的股份。

1998年底，聯席執行官並行的管理結束，哈斯廷斯成爲董事長、首席執行官兼總裁。倫道夫降職爲總裁，並在次年降職爲執行製作人。

在這之後的一兩年中，哈斯廷斯又在高管團隊中加入了2名核心成員，一位是45歲的前投資銀行家兼有線及衛星電視Music Choice的首席財務官巴里·麥卡錫。一位是33歲的萊斯莉·基爾戈，曾在寶潔和亞馬遜任職，擔任營銷主管，而後倫道夫的許多營銷職責被她接管了。基爾戈上任之後重新規劃了Netflix的營銷方案，包括把Logo調整爲我們現在所熟悉的大熒幕紅色背景。她得到了哈斯廷斯極度的重用，哈斯廷斯甚至在一次董事會上表示，基爾戈將會是公司的繼任者。

這些人際關係的處理在哈斯廷斯的腦海中或許也可以用數學方程來解決。我們可以嘗試理解這樣的模型，從公司長期收益的角度計算的公式，符合標準的被重用，並且隨着時間的變化動態調整。

在選拔人才上，Netflix堅持挑選行業中最優秀的A級人才。在culture deck中，Netflix認爲程序型的工作，A級員工是一般員工的2倍，但是在創意型的工作中，A級員工是一般的10倍，而由這樣的A級員工組成的團隊，又會有更高的溢出效應。

Netflix激進的開除文化，即發現不適合，達不到持續A級輸出的員工，哪怕只有2周，就會盡快開除，支付最低4個月的賠償金，這也可以從長期收益的角度解釋。如果信息已經足夠判斷這個員工難以適應公司的要求，即便再花4個月的時間，他的績效也很難提升，而且會佔用管理者的時間成本。與其等到事情不可挽回的時候再辭退，不如儘早辭退，並在市場上尋找更適合的人選。而看似高額的賠償金其實對管理者的一個“賄賂”，因爲這可以使得管理者可以更順暢地與員工溝通開除的事情，降低執行成本，並且不會出現訴訟的風險。

2000年首次上市失敗

“ 分析師們給Netflix發出了太多的訃告，以至於我已經不再向葬禮上送花了。”

——裏德·哈斯廷斯

業務的起步與創新

哈斯廷斯逐步完成對團隊的掌控後，在商業模式上也在進行持續的探索和迭代。

起步的業務模式和線下的百視達方式類似，但在內容選擇上，與線下店相比，公司可以提供更多的選擇。收費方式上，按片收費，有一定的租賃期限。

爲了吸引用戶復購，公司在商業模式上進行了新的嘗試。包括在用戶內容選擇上，加入了算法推薦的內容，同時有隊列功能，即用戶把想看的影片添加在隊列中，在原影片歸還之後，隊列內的內容會被自動發出，實現連續交付。

早年Netflix隊列功能

另外，在收費方式上，由於哈斯廷斯從最初就對百視達的滯納金痛惡至極，因此取消了按片付費，逾期有滯納金的方式，嘗試了按月訂閱。

這些新的嘗試被稱作“天幕”計劃，哈斯廷斯堅持同步上線這些功能，並在一部分用戶中進行測試。這一選擇很快得到了市場的回饋：“天幕”方案使得網站業務量在3個月翻了3倍，每週光盤出貨量到了10萬張。

2000年情人節的時候，哈斯廷斯下線了原來按片租賃的方式，全部替換成了“天幕”方案。這一選擇在公司面臨很大的爭議。倫道夫擔心取消原來的方案會有不利的影響，原來DVD播放機按次租賃的免費優惠券將失效，取而代之的是用戶提交信用卡號碼換來的一個月免費試用。訂閱服務的註冊率是否能彌補原有業務的損失也很難衡量。

“這似乎是一個重大的冒險步驟，而且沒人知道它是否管用。”當時團隊中的反對成員多年後回憶到。

再一次，哈斯廷斯顯示了他的遠見能力和決斷力，把資源全部集中在他認定行得通的模式上，即便這是建立在不完整的數據和直覺之上。

哈斯廷斯與Netflix的紅色信封

從公司中人員結構看，這家硅谷公司的程序員比例很高，Netflix從一開始就對數據的應用有着執着的追求和不懈的嘗試。

首先從內容推薦看，最初爲了控制DVD內容的採購成本以及優化庫存的分配，Netflix在網站中上線了最早的推薦功能，對非熱門影片，但是用戶可能感興趣的老電影進行推薦。

最早通過對例如演員、導演等演職人員屬性打標籤，進行相似推薦的算法很快被證明行不通，觀衆的喜好過於複雜難以以這樣簡單的標籤進行預測。哈斯廷斯也引入了幾位數學家，對算法進行優化。最後在推薦上，採用分組的方式進行，如果用戶對10部影片打分相同，那麼他們打高分的電影會被推薦到同組的其他用戶。這一推薦系統被命名爲Cinematch並於2000年1月推出。

哈斯廷斯對數學是如此着迷，而將人類行爲和喜好歸納到一種算法的方式是如此地優雅，在算法範圍內囊括對如此多無序因素的挑戰對他而言，充滿着巨大的吸引力。

從推出之日開始，哈斯廷斯便要求公司的程序員與數學家配合，不斷地對算法進行優化，自己也會親自參與調整。對於這一匹配算法的癡迷，佔據了他的閒暇時間，甚至聖誕節都在親自迭代優化。

隨着用戶打分的數據積累越多，推薦系統就會變得越精準，逐步可以達到千人千面的效果。但推薦準確率在2006年達到了團隊的瓶頸。

哈斯廷斯舉辦了全球的Cinematch優化大賽，旨在提高10%的推薦準確率。對於參賽者而言，除了百萬美金的大獎，還有更有吸引力的一手的以億爲級別的真實脫敏的用戶數據。在接下來的三年裏，來自186個國家的4萬多個團隊報名，最終在2009年實現了突破10%閾值的提升。

早年Netflix的推薦功能

公司在個性化推薦上的極致應用，也就是幫助優質的內容找到潛在的適合的用戶。這一點從公司成立之初的DVD租賃業務，到現在的流媒體業務都沒有發生變化。即在內容生產上，主要依靠的還是內容生產者的判斷。推薦算法是在內容分發上做到極致，這一點會在以後流媒體時代的分析中進一步闡述。

A/B測試也是公司成立之初作爲標配一直使用的。但A/B測試使用不當，在有的時候也會帶來麻煩。在哈斯廷斯的覆盤中，早期業務層面失策的一點在於，沒有儘早上線各地的庫存中心。主要原因在於早期的A/B測試顯示是否隔夜交付對用戶的註冊率與續費率影響不大。

在公司商業模式不斷迭代的過程中，公司也在持續在虧損，早期的資金儲備很快就要彈盡糧絕。公司在1998年與1999年累計收入600多萬美元，累計虧損4130萬美元，短時間內還沒有看到盈利的希望。

哈斯廷斯過往成功履歷爲資本市場認可起到了至關重要的作用。公司首次申請上市前的最大機構股東，TCV的創始人之一傑伊·霍格，曾投資哈斯廷斯上一家創業公司Pure Software。1999年的6月，在霍格的介紹下，法國奢侈品巨頭阿爾諾領投了公司近3000萬美元的D輪融資。並在首次提交s1之前的2000年4月份，老股東TCV，Foundation Capital和Institutional Venture等繼續追投約5000萬美金。

2000年招股書顯示的股權結構

互聯網泡沫的破滅

2000年初，公司董事會認爲上市的時機已經成熟。納斯達克在2000年的3月10日瘋狂地攀升到了當時歷史上也是之後15年的最高點，5000餘點。

Netflix在2000年4月18首次提交了招股書，材料上還帶着泡沫破滅前夕被狂熱追捧的.com域名。

在微軟被判定壟斷的消息發佈之後，也就是從2000年4月的第二個交易周開始，所有的科技股開始暴跌，納斯達克狂瀉不止，泡沫，破滅了。硅谷程序員們的財富神話也不復存在，百萬美金的期權更是失去了意義，硅谷空氣中瀰漫着無盡的就業焦慮。

而這僅僅只是開始。2001年9·11事件對股市而言又是一次沉重的打擊，硅谷從20世紀90年代的狂熱淘金潮開始全面進入持續的破產潮。

首發失敗後的Netflix面臨着史上第一次重大危機。目前的租賃業務在持續的虧損。熱潮退卻，華爾街對這些持續虧損的前綴e或者後綴.com的科技公司不再狂熱，取而代之的爲期數年的避而遠之。

哈斯廷斯開始考慮與百視達的合作以求生存。他提供了兩種方案，一是業務合作。Netflix專注老電影和小衆電影，百視達運營新發行的影片，在每家百視達連鎖店內放入Netflix的宣傳資料，並支付一定的費用。

第二種方案，賣身百視達。哈斯廷斯建議百視達以5000萬美元的金額收購Netflix。

但是這些提議都被擁有着線下門店5000萬註冊用戶，2000萬活躍用戶的傲慢的百視達拒絕了。彼時Netflix的訂閱用戶數還不到50萬。百倍於Netflix的百視達一方面對未經驗證的互聯網商業模式抱着極大的懷疑，另一方面認爲即便要開展線上業務，百視達也可以輕鬆複製Netflix的技術和產品。

對十年後申請的破產百視達而言，這或許是歷史上最致命的一次錯誤。這家昔日被嘲諷輕視的“小公司”將逐漸成長爲吞噬自己的巨蟒，成爲了一頭由自己親手放任生長的野獸。

2001年夏天，公司已經擁有接近1萬部的DVD影片，是百視達最大門店影片數量的10餘倍。美國DVD播放機的滲透率也在急速上升，截至2001年底，已經進入接近2500萬的家庭。

DVD格式的普及速度之快，以及Netflix在這一市場的深耕，雖然基數小，但是用戶增長速度對公司而言還是相對樂觀。最重要的問題在於現金流，公司在運營上持續屬於燒錢狀態，在資本寒冬下，必須大幅削減成本。

哈斯廷斯決定親自裁員。

2001年9月的一個週五早上，哈斯廷斯給全體員工發了一封郵件，要求大家到平時開會的天井集合。他嘗試着保持以往的振奮語氣，告訴大家公司的使命是建立世界上最偉大的娛樂服務公司，幫助用戶獲得他們喜愛的電影並打敗競爭對手。但是爲了做到這一點，公司必須縮減成本。

“這就是今天的局面。你們中很多人就要失去工作，我對此深表遺憾”。哈斯廷斯說道，“不過我再次感謝你們付出的年華和奮鬥。對於我們中間留下的員工而言，我們將繼續前進，和你們在精神上並肩戰鬥。”最終百餘人的公司裁員了45人，各項開支已經削減至最低水平。

在這段艱難的時光中，原有投資人進行了再次的注資，TCV，Foundation Capital和Institutional Venture在2001年以類債權的形式向公司注資1200萬美金，幫助公司渡過了互聯網泡沫破滅時最凜冽的寒冬。

2001年底，公司訂閱用戶數從2000年的29萬上升至45.6萬，2002年第一季度達到了60萬。同時在公司在2001年底時，首次實現了正向的運營現金流。

Netflix1997-2001年現金流（萬美元）

2002年3月6日，Netflix再次提交S-1，新的招股書中，已經沒有了.com的後綴。公司發行價定在15美元，IPO籌資8250萬美元。帶着60萬的訂閱用戶，累計近1.4億美元的虧損，和數據推薦的故事，在2002年5月23日，Netflix終於成功登陸了納斯達克。

上市當日Netflix員工慶祝場景

參考資料：

1、《網飛傳奇》，[美]，吉娜·基廷

2、公司招股書，創始人訪談，公司報道等公開資料

附模型說明：

（1）核心在於迭代的邏輯，模型本身沒有任何具體方法論的指導意義。模型內的變量不是固定的，上圖中的幾個變量只是一個示例，變量都可以調整。

（2）對於單個公司，這個模型可能會存在一定的生命週期，到了一定階段，負面反饋的結果就是公司消亡。但是對於人而言，無論是經歷企業生命週期的當事人亦或是旁觀學習者，這樣的終極負面反饋都是一個新的很好的輸入。

例如哈斯廷斯第一家創業公司的成功與失敗都是第二次創業非常寶貴的輸入。

1、提取變量

第一步，需要有對輸入和輸出要素的認知，需要本質性地思考，經歷事件和獲取信息的時候，能夠快速抽象出當中的要素到底是什麼。

信息可以來自於自身經歷與他人經驗的學習，自身經歷的機會成本畢竟很高，需要持續性學習他人經驗。

所有的這些要素中，創始人對負面反饋的認知是非常難的一步。他人的成功與失敗都可以評頭論足，自身的成功也很容易被放大，但是認知到負面的反饋這一步對很多創始人來說並不容易，認識到並接受大小失敗是迭代的前提。

例如哈斯廷斯對於第一家創業公司的失敗，提煉的核心變量在於管理，而對於管理這一子模型，又可以進一步細分。

2、持續迭代

模型是動態的，沒有標準答案。同一個企業的不同階段，不同行業的企業，同一行業的不同企業，這個模型都不可能完全一致。

同時在大的模型中，每個變量也有自己的小模型。每個細分變量也會有各自領域的專家。例如房晟陶老師關於組織的模型，就有着非常深入的研究。

每個組成變量的模型，他們的擬合也是持續迭代的，互相之間也會有影響。如下圖所示，再次說明，裏面具體的變量都可以調整。

一如哈斯廷斯在持續優化的推薦算法一般，企業經營的模型也是在持續迭代的。需要不斷地迭代嘗試，但沒有完美的模型。而要執行迭代的這個動作，需要“先幹起來”。例如在最初選定是否全力執行“天幕”方案時，公司內爭議很大，存在諸多不確定性，但是哈斯廷斯還是有決斷力，願意冒風險地全面推廣了這一方案。

3、控制誤差

控制誤差的兩個維度，一方面，超出誤差範圍模型失效，所以控制誤差的目的是保證模型的有效性，也就是確保企業基本的生存（survive）問題。

另一方面，沒有完美的解決方案，誤差是避免不了的，在企業運營中，不可能等到研究出完美模型之後再往前推進。需要做的是持續地嘗試和迭代，控制誤差的範圍，保證公司基本生存問題後進化擴張（thrive）。

需要注意的一點，“控制誤差”是結果，而爲了達到這樣的結果，不代表企業在管理上需要極強的控制，這是兩個不同維度的問題。管理中的控制，是在“人與組織”這個變量中需要明確的問題，以Netflix爲例，崇尚的就是“Context not Control”。

首要是生存問題，在泡沫破滅，資本寒冬下，哈斯廷斯親自裁員，力求生存。

4、優化模型

而迭代模型的最終結果是爲了實現企業的願景，長期的目標。不符合這一目的模型優化都是耍流氓。首先需要富有遠見，確定正確的長期目標。其次是在迭代的過程中，以這一目標爲結果。

每一個環節都有着巨大的考驗。尤其在於，短期的成果反饋是及時的，長期的反饋是漫長的，過程中充滿不確定性，而真正能做到以長期目標爲輸出結果，實踐延遲滿足感，才能跨越週期，樹立長久的競爭力。

這一切優化的目的都是爲了長期的生存。哈斯廷斯在Pure Software優化流程的目的是爲了防止發生相同的錯誤，提高了短期效率，但是犧牲了長期的靈活性，最終被收購，這其實就是當時對優化模型的方向判斷出現失誤。而在Netflix經營中，這一點便是第一天哈斯廷斯就在考慮並執行的。