Книга Революция платформ. Как сетевые рынки меняют экономику - и как заставить их работать на вас - Санджит Чаудари

Этот принцип объясняет, почему менеджерам нужно внимательно следить за новыми функциями или приложениями, которые появляются на платформе. Сначала приложения оказываются в самом конце рейтинга, ими пользуется сравнительно мало участников для создания ценности. Многие так и будут действовать дальше, но некоторые перепрыгнут на несколько уровней вверх, быстро поднимаясь к вершине кривой распределения. У некоторых даже проявятся признаки потенциала создания своего интерактивного сообщества, они сами могут стать платформами. Вспомним социальную игровую компанию Zynga и сервисы обмена фотографиями Instagram и Snapchat. Все они начали как незаметные явления на платформе Facebook. Но их популярность у пользователей и сетевые эффекты позволили им быстро вырасти.

Популярность такого рода часто приводит к стратегическому «перетягиванию каната». Платформа может попытаться захватить функцию перспективного партнера и ценность, которую он создает, путем поглощения. Facebook удалось приобрести Instagram за 1 млрд долл. в 2012 г., но ему не удалось (пока) купить Snapchat. Facebook предложила компании 3 млрд долл., от которых сооснователь компании Эван Шпигель в декабре 2013 г. отказался.

Платформа также может пытаться ослабить стартап, продвигая конкурентов, как Facebook поступил с Zynga. К 2011 г. на Facebook было более 3000 игр, которые коллективно подавляли индивидуальную конкурентную силу Zynga[211]. Стартап может попытаться ответить, продавшись другой компании, либо бороться с помощью размещения на разных платформах или уйти в другие сферы бизнеса. Zynga теперь, например, размещается на социальной сети Tencent QQ, мобильных платформах Apple и Google, а также предлагает собственный облачный сервис.

Конкурентный прием № 3. Использование ценности информации

Один из избитых афоризмов интернет‑экономики гласит: «Информация — это новая нефть». Как и другие клише, он во многом верен. Информация может быть источником невероятной ценности для платформенного бизнеса, и под верным управлением компании используют данные, чтобы укрепить свои конкурентные позиции самыми разными способами.

В целом тактики, с помощью которых платформенный бизнес может использовать данные, чтобы улучшать свое конкурентное положение, делятся на два направления: тактическое и стратегическое. Пример тактического использования данных — A/B‑тестирование для оптимизации конкретных инструментов или функций платформы. Если Amazon хочет выяснить, что привлечет больше продаж: размещение кнопки «купить сейчас» сверху справа или снизу слева, — он может провести эксперимент, наугад изменяя размещение кнопки и сверяя результаты, возможно делая перекрестную проверку данных, чтобы учесть различные качества потребителей. Тактический анализ данных очень эффективен, вот почему Amazon теперь размещает кнопку «купить сейчас» вверху справа.

Стратегическое применение информации более масштабно. Оно может помочь оптимизации экосистемы, позволяя отследить, кто еще создает, контролирует и направляет потоки ценности как на платформу, так и с нее, и изучая природу их активности. Когда Facebook использовала данные об активности участников, чтобы выяснить, что Zynga делает что‑то неожиданное, или понять, что Instagram по‑новому влияет на трафик, это был стратегический анализ информации.

Некоторые знаменитые стратегические сражения платформ были выиграны компаниями, которые воспользовались своим информационным преимуществом, чтобы победить противников.

По всем приметам Monster должна была выиграть сражение за лидерство среди платформ для размещения вакансий. Она одной из первых пришла на рынок, имела преимущество первопроходца и быстро развила сильные сетевые эффекты на двустороннем рынке сотрудников и работодателей, ищущих друг друга. Однако в силу своего устройства Monster получала информацию в ограниченном объеме. Поскольку она была ориентирована только на людей в активном поиске работы, она не получала полную информацию о пользователях. И когда конкретное взаимодействие по поводу поиска работы завершалось, сотрудник и работодатель покидали платформу, останавливая поток информации.

LinkedIn же нацеливалась на социальные связи любых профессионалов, а не только людей в активном поиске работы. Это привело к высокому уровню вовлеченности и получению информации о тех, кто был трудоустроен, но обдумывал карьерные перспективы. Пользовательская база за счет этого существенно расширялась. LinkedIn также получала данные о взаимодействиях между профессионалами, общающимися друг с другом, и с рекрутерами, создавая два отдельных цикла обратной связи на одной платформе. Позже она начала подстегивать создание контента и обмен им между пользователями, чтобы предложить им дополнительные стимулы проводить время на платформе. Большой успех LinkedIn в плане масштаба, глубины и объема рыночных данных дали ей большое преимущество в сражении с Monster.

Устройство платформы можно оптимизировать разными способами, чтобы обеспечить получение более качественных данных о пользователях. Руководствуясь двусторонним анализом сетей, авторы этой книги разработали рекомендации для создания инструментов анализа данных, чтобы улучшить процесс управления экосистемой SAP.

Мы подчеркнули ценность инструментов поиска, которые помогают клиентам находить поставщиков решений среди партнеров экосистемы SAP. Более качественный подбор благодаря более точным данным делал обе стороны счастливее. Мы также обратили внимание на то, что поставщики решений могут найти клиентов, выявляя неудачные поисковые запросы, которые отражают существование потенциальных потребителей, находящихся в поиске решения для бизнеса. Кроме того, мы отметили необходимость создания инструментов, которые помогут клиентам сравнивать свои возможности с другими схожими компаниями на платформе, и инструменты, которые помогут разработчикам сравнивать свои возможности с коллегами на платформе. Такие инструменты подскажут пользователям SAP, как эффективнее конкурировать с соперниками вне платформы.

Окончательный набор рекомендаций, который мы разработали для SAP, сводится к тому, что нужно искать новые варианты бизнес‑услуг, доступные на всей вертикали индустрии, и новые функции, которые быстро продвигаются вверх в рейтинге, набирая популярность среди бизнес‑пользователей. Это новые источники ценности, которые такие платформы, как SAP, могут внедрить на своей платформе ради блага партнеров экосистемы, еще не обнаруживших их.

Таким образом, анализ данных может существенно усилить возможности как платформенной компании, так и партнеров ее экосистемы, делая платформу более успешной и значительно усиливая ее способность создавать ценность для пользователей. Аналитика может направлять инвестиции на разработку продуктов и, к радости потребителей и партнеров, усиливать сетевые эффекты платформы. Вместе эти новые инструменты создают заметные барьеры при входе на рынок. Это платформенный вариант конкурентного рва Портера. Если у конкурентов нет этой информации, они не могут создать ценность и обеспечить взаимодействия, что еще больше ограничивает их доступ к информации.

Конкурентный прием № 4. Новое определение слияний и поглощений