Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи

Как теоретики бизнеса мы очарованы O2O-платформами. Во-первых, они в очередной раз демонстрируют силу дополняющих товаров, особенно бесплатных, тех, что сдвигают вправо кривые спроса. Например, это средства оптимизации цены, которые Airbnb предлагает хозяевам жилья, стремясь повысить их лояльность и численность, чего не делает ни один из ее конкурентов, при том что все прочие условия равны.

Во-вторых, O2O-платформы соединяют экономику битов и экономику атомов самым эффективным способом, который мы когда-либо видели. По мере роста эти платформы обрабатывают огромные объемы информации: об участниках, их выборе и деятельности, доступности и цене товаров и услуг, платежах и проблемах и прочем. Вся эта информация по характеристикам близка к идеалам бесплатности, совершенства и мгновенности. Она очень дешева для хранения, обработки и передачи, причем становится все дешевле. Следовательно, все нужные и полезные данные могут быть где угодно на платформе в любое время. Это также означает, что сетевой эффект в итоге станет увеличиваться гораздо быстрее, чем будут расти расходы. Кроме того, в случае с бесплатным дополнением даже небольшой положительный сдвиг для одного человека может быстро накапливаться, если товар используют миллионы людей.

Информация и алгоритмы – это множество битов – помогают справляться с самыми сложными проблемами, которые ставит экономика материальных товаров и услуг. Эксплуатировать студию фитнеса, службу доставки или транспортную сеть сложно большей частью из-за того, что вместимость конечна и ресурсами нужно тщательно управлять. Таковы реалии жизни в физическом мире, и о них легко споткнуться, решая основную задачу выравнивания во времени спроса и предложения. Инструменты и методы управления доходами, которые были отточены за десятилетия исследований и проверки в реальном мире, весьма помогут в ее решении, но для их успешного применения, как правило, требуется много данных. Другими словами, они работают тем лучше, чем больше соответствующая сеть, а сетевой эффект – одна из определяющих характеристик платформ. Так, студия фитнеса получает доступ к мощным алгоритмам управления доходами, которые дают ей возможность максимизировать общий доход для каждого зала. Хозяева жилья, участвующие в программах Airbnb, получают помощь в определении стоимости таким образом, чтобы их площадь арендовали по расценкам, максимизирующим доходы как в периоды активности клиентов, так и в периоды затишья. Водители Uber получают «тепловые карты», показывающие, где нужно расположиться, чтобы максимально увеличить шансы взять пассажира. Таких инструментов – математически изощренных, обрабатывающих массу данных – не было у многих компаний реального мира, особенно у малого бизнеса. Но благодаря бесплатной, совершенной и мгновенной экономике битов сейчас они доступны повсюду, где есть O2O-платформы.

По мере роста эти платформы дают одно из наиболее важных с точки зрения экономики преимуществ – ликвидность, или уверенность в том, что сделка произойдет без существенных изменений цены. Человек, едущий на работу в Джакарте, путешественник с ограниченным бюджетом, добирающийся от Бордо до Лиона, дальнобойщик, не желающий отправляться обратно домой порожняком, – все они в действительности хотят одного и того же – провести сделку быстро, с выгодой и без неприятных сюрпризов. Наилучший способ обеспечить это – создать множество потенциальных встречных предложений, что и предлагают популярные O2O-платформы.

НЕ ТОЛЬКО ЭКОНОМИКА

Помимо принципов, почерпнутых из экономической теории, в платформах, как правило, используются знания из нескольких других дисциплин. Например, построение наилучших маршрутов для водителей Uber, чтобы место высадки одного пассажира было близко к тому, где ждет следующий, – это классическая «задача коммивояжера». (Коммивояжеру нужно выбрать кратчайший маршрут через несколько городов, каждый из которых он должен посетить один раз, с концом в исходном городе.)

Огромное количество данных, собираемых O2O-платформы, создает благодатную почву для машинного обучения – доминирующего сейчас подхода к искусственному интеллекту, речь о котором шла в главе 3. Разработка пользовательских интерфейсов и улучшение опыта взаимодействия тоже сейчас переживают расцвет большей частью из-за популярности платформ. Очень трудно создать сайт, который будет одновременно гибким, мощным и интуитивно понятным, еще труднее сделать то же самое для приложений, поскольку приходится работать на маленьких экранах телефонов. Все создатели платформ, с которыми мы говорили, подчеркивали, как сложно было им работать над пользовательским интерфейсом и как много раз они проводили итерации и эксперименты, чтобы довести их до ума. Ясно и то, насколько усердно они работают над улучшением опыта взаимодействия. Здесь важны поиск неисправностей, поддержка клиентов и решение проблем – не в последнюю очередь из-за того, что дурная слава распространяется быстро.

Последняя причина, почему нам так нравятся O2O-платформы, заключается в том, что всего десять лет назад их существование было невозможным. Многие виды бизнеса, описанные в этой главе, опираются на мощные мобильные вычислительные устройства, а эра смартфонов началась только в 2007 году с выходом первой модели iPhone (и с появлением приложений сторонних разработчиков годом позже). Смартфоны были не только первыми поистине мобильными компьютерами, они были первыми массовыми устройствами с датчиками GPS. Это необходимо почти для любой успешной O2O-системы.

Облачные вычисления тоже повлияли на результаты многих платформ, освободив бизнес от необходимости правильного прогнозирования успеха. Облачные ресурсы делают доступным практически неограниченный объем дополнительных вычислительных мощностей, и их не придется покупать заблаговременно. Как сказал нам Чарли Сонгхёрст, глава отдела стратегии Microsoft и один из первых инвесторов ClassPass и Flexe, для стартапов и других сетевых экспериментов проще менять масштабы быстро. И вот почему: