Netflix MKT面试，难度又升级了
Netflix MKT面试，难度又升级了 (English Translation Coming Soon)
第一部分：面试难度升级的具体体现
最近Netflix的市场营销（MKT）面试，难度可以说是肉眼可见地提升了。不再是以前那种聊聊创意、谈谈用户洞察就能过关的时代了。现在的面试，对候选人的综合能力要求，特别是数据和技术层面，拔高了不止一个level。
1. LINK_placeholder_0 Analysis要求提高：从基础指标到复杂建模
以前的面试，可能会问你一些关于用户增长、留存率（retention rate）这些基础指标的看法。但现在，面试官会直接给你一个真实的、脱敏的业务场景，让你进行深度的数据分析，甚至要求你建立一个简单的用户行为模型（user Behavior modeling）。比如，不再是问“你如何提高用户留存”，而是直接甩给你一个数据集，让你分析“导致用户流失（churn）的关键因素是什么，并用数据证明”。
2. Creative Strategy深度增加：从本地化到全球化视角
Netflix作为一个全球性的流媒体平台，它的营销策略必须兼顾不同国家和地区的文化差异。以前的Case Study可能只聚焦于北美市场，但现在会要求你站在一个global market的角度去思考问题。比如，一个在印度市场大获成功的推广活动，如何调整策略才能在巴西市场同样取得成功？这需要你对cultural differences有深刻的洞察，并且能将这种洞察转化为具体的、可执行的创意策略。
3. Technical Skills要求加强：从理论到实践
SQL、Python和A/B testing这些词，以前可能只是出现在JD（Job Description）里，面试时点到为止。但现在，它们是面试中实打实的考察点。面试流程里直接加入了data challenge环节，要求你现场写SQL query来提取和分析数据，或者用Python来处理数据、进行可视化。A/B testing也不再是只问你概念，而是会给你一个具体的实验设计问题，让你分析实验结果，判断其统计显著性（statistical significance）。
下面我们来看几道最新的、具有代表性的Netflix MKT面试技术题目。
Question 1: User Segmentation Based on Viewing Behavior
The Task: Given a dataset of user viewing history for the last 3 months, including user ID, content ID, genre, viewing timestamp, and duration watched. How would you segment our users to better personalize our content recommendations and Marketing campaigns? Please describe your methodology and the potential segments you would create. Write a SQL query to identify users who are “Binge Watchers”.
题目解析: 这道题的核心是考察你如何利用用户行为数据进行用户分群。面试官想看的不是你随便拍脑袋想出几个分群，而是你进行分群的逻辑和方法。
Methodology: 首先，我会采用RFM模型的变种。在Netflix的场景下，我们可以定义： Recency: 用户最近一次观看行为距离现在的时间。 Frequency: 用户在过去3个月内观看的总时长或总次数。 Monetary Value (adapted): 这里可以替换为用户的“多样性”，即观看内容的类型（genre）有多丰富。
基于这三个维度，我们可以用聚类算法（比如K-Means）将用户分成不同的群体，例如： 高价值用户 (Champions): 最近刚看过，观看频率高，且观看类型多样。这是我们的核心用户，需要重点维护。 休眠用户 (At-Risk Users): 很久没来观看，但以前观看频率很高。这是需要重点召回的用户群体。 新用户 (New Users): 最近刚开始使用，观看频率和多样性都还不高。需要引导他们发现更多感兴趣的内容。 类型专一用户 (Genre Loyalists): 只看特定类型内容的用户，比如只看韩剧或者只看科幻片。可以针对他们的兴趣进行精准推荐。
SQL Query (to identify “Binge Watchers”): 对于“Binge Watchers”的定义，我们可以认为是“在一天内连续观看同一剧集超过3集的用户”。
WITH WatchSessions AS (
SELECT
user_id,
content_series_id, -- Assuming we have a series ID
DATE(viewing_timestamp) AS viewing_date,
COUNT(DISTINCT episode_number) AS episodes_watched
FROM
viewing_history
WHERE
content_type = 'series' -- Filter for TV series
GROUP BY
user_id, content_series_id, viewing_date
)
SELECT
user_id
FROM
WatchSessions
WHERE
episodes_watched > 3
GROUP BY
user_id;
Question 2: Content Marketing Optimization for Different Regions
The Task: We are launching a new original series, “The Global Game,” across three different markets: the US, Japan, and India. The show has a diverse cast and storyline. How would you tailor the content promotion strategy for each market? What key metrics would you track to measure the success of your campaigns?
题目解析: 这道题考察你的全球化思维和本地化执行能力。你需要证明你懂得如何根据不同市场的文化和用户习惯来调整营销信息。
Strategy: US Market: 美国的宣传可以更侧重于剧集中的普世价值观，比如团队合作、竞争精神。可以和主流体育媒体合作，利用社交媒体上的体育KOL进行宣传。宣传材料可以突出剧集的“大片感”和精良制作。 Japan Market: 日本市场对角色的深度和情感联系更为看重。宣传时可以更聚焦于某个核心角色的成长故事和内心挣扎。可以与日本本土的动漫、游戏IP进行联动，或者邀请知名的声优来为预告片配音，引发二次元社群的讨论。 India Market: 印度市场对家庭、情感和本土明星的元素非常敏感。如果剧中有印度演员，那必须是宣传的重点。可以制作一些带有宝莱坞风格的音乐和舞蹈元素的宣传片。通过WhatsApp等本地化的社交工具进行病毒式传播会非常有效。
Key Metrics: Awareness: Social media mentions, search volume for the show's title. Engagement: Trailer views, click-through rates (CTR) on ads, social media engagement rate. Conversion: New subscriber sign-ups attributed to the campaign, first-stream acquisitions (how many users watched this show as their first piece of content). Audience Retention: Completion rate of the first episode, percentage of users who continue to watch the second episode.
Question 3: Subscription Growth Modeling
The Task: Netflix's growth is slowing down in North America. You are tasked with identifying new growth opportunities. Propose a data-driven approach to identify potential user segments for growth and suggest Marketing initiatives to target them. How would you build a simple model to forecast subscription growth for the next quarter?
题目解析: 这是一道非常综合的商业分析题，考察你的战略思维和数据建模能力。
Data-Driven Approach:
- Identify Churn Drivers: 首先，通过分析历史数据，建立一个流失预测模型（churn prediction model），找出导致用户取消订阅的关键因素。可能是价格敏感、内容库不满意，或者是产品体验问题。
- Analyze Non-Subscribers: 与第三方数据公司合作，获取一些关于“潜在用户”的数据。分析那些从未使用过Netflix，或者曾经使用但已流失的用户画像，了解他们的娱乐消费习惯和媒体偏好。
- Segment the Market: 结合以上两点，我们可以发现一些新的增长机会。比如，我们可以定位到一个对价格敏感、主要使用移动设备观看视频的年轻用户群体。或者，我们可以发现一个对特定类型内容（比如纪录片或小众外语片）有强烈需求，但目前Netflix内容库未能满足的群体。
Marketing Initiatives: For Price-Sensitive Segment: 推出一个更低价的、带广告的订阅套餐（Netflix已经这么做了），或者推出一个只在移动设备上使用的套餐。 For Niche Content Lovers: 加大对特定类型内容的采购和制作，并通过精准的渠道（比如相关的论坛、社群）对他们进行营销。
Forecasting Model: 一个简单的季度增长预测模型可以这样构建：
Next Quarter Subs = Current Subs - Forecasted Churn + Forecasted New Sign-ups
Forecasted Churn: 可以基于历史的月均流失率，再结合季节性因素和宏观经济指标进行调整。比如，经济下行时，流失率可能会上升。 Forecasted New Sign-ups: 可以基于上一季度的获客数量，再结合本季度的营销预算投入、计划推出的重磅新剧等因素进行加权计算。