Рисунок 1.3

Информационное преимущество цифровых титанов.

Интерактивные данные, в свою очередь, также усиливают преимущества "длинного хвоста" и сетевых эффектов. Например, компании Netflix и Amazon используют глубокие знания, полученные в результате многократного взаимодействия с пользователями, для получения выгоды от длинного хвоста предложений. Netflix рекомендует фильмы, которые могут понравиться пользователям, основываясь на их предыдущей истории. Многие из них - это малоизвестные фильмы из длинного хвоста наименований Netflix, которые в противном случае пользователь мог бы и не выбрать. С годами, благодаря глубокому пониманию предпочтений каждого пользователя, система рекомендаций Netflix приобрела огромную мощь. Более 80% времени просмотра фильмов приходится на рекомендации Netflix.

Аналогичным образом Amazon использует свои глубокие знания для рекомендации пользователям товаров, многие из которых являются частью длинного хвоста инвентарных товаров. Amazon генерирует информацию о пользователях не только из интерактивных данных Amazon Prime, но и из других интерфейсов, например Alexa. Таким образом, Amazon также обладает огромными возможностями по рекомендации товаров пользователям. Более трети выбора товаров на Amazon осуществляется с помощью функции «Люди, которые купили это, также купили это».

Усиливая преимущества "длинного хвоста", интерактивные данные также укрепляют преимущества сетевых эффектов. Имея возможность демонстрировать больше фильмов, Netflix привлекает не только больше производителей фильмов, но и больше подписчиков. Аналогичным образом Amazon привлекает больше продавцов благодаря своим преимуществам в подборе товаров с длинным хвостом и предпочтениями пользователей. По мере того как все больше производителей и продавцов фильмов присоединяются к их платформам и предлагают все больше товаров, на их платформы также приходит все больше прокатчиков и покупателей. Таким образом, и Netflix, и Amazon усиливают свое преимущество за счет сетевых эффектов.

Таким образом, три основных источника преимуществ данных - длинный хвост, сетевые эффекты и интерактивные данные - усиливают друг друга.

Выводы для унаследованных фирм

Чему старые фирмы должны научиться у титанов цифровых технологий? Каким образом эти идеи могут быть использованы, ведь большинство унаследованных фирм не являются платформами? Каким образом изложенные выше идеи применимы к унаследованным бизнес-моделям, построенным на основе цепочек создания стоимости? Вот некоторые из вопросов, на которые мы попытаемся ответить в следующих главах. Однако прежде чем мы погрузимся в эти детали, несколько выводов, кратко изложенных ниже, могут дать пищу для размышлений.

Первое: датчики и IoT могут обеспечить интерактивные данные. Одним из важных выводов для унаследованных компаний является концепция интерактивных данных и их роль в создании мощных информационных ресурсов. Большинство старых компаний не имеют интерактивных данных. У большинства из них нет систем, позволяющих отслеживать взаимодействие клиентов с продукцией в режиме реального времени. Однако современные датчики и технологии IoT позволяют им создавать такие системы. Они также могут генерировать интерактивные данные с помощью таких датчиков и наполнять свои старые информационные ресурсы новой энергией и новым потенциалом создания стоимости. Они также могут использовать интерактивные данные для получения глубоких знаний о своих клиентах, которые позволяют им предлагать новые захватывающие цифровые возможности.

Второе: необходимо разработать средства для обмена данными. Еще один важный вывод связан с обменом данными. Большинство унаследованных компаний не обмениваются данными с внешними организациями, не входящими в их цепочки создания стоимости. Это вполне объяснимо, поскольку большая часть их данных не имеет переходного компонента реального времени, пригодного для такого обмена. Интерактивные данные, получаемые от датчиков, могут дать унаследованным компаниям такую возможность. Как только унаследованные компании смогут найти способы обмена данными, они окажутся на пути к открытию своих цифровых экосистем, что позволит им извлечь гораздо больше пользы из своих данных.

Третье: использование интерактивных данных для создания цифровых платформ создает новые, прибыльные бизнес-модели. Устаревшие компании строили свои модели, основанные на цепочке создания стоимости, на экономии от масштаба поставок, которая благоприятствует стандартизации. Знаменитое предложение Генри Форда продавать автомобили, окрашенные в "любой цвет, лишь бы он был черным", олицетворяет основы индустриального мира, который долгое время полагался на повышение эффективности за счет стандартизации. Бизнес-модели, основанные на таком мышлении, принципиально не допускают разнообразия и, как следствие, препятствуют получению преимуществ в виде длинного хвоста и сетевых эффектов. Интерактивные данные, получаемые с помощью датчиков, могут позволить компаниям изменить свои бизнес-модели. Они могут расширить существующие цепочки создания стоимости до цифровых платформ, чтобы воспользоваться преимуществами длинного хвоста и сетевых эффектов.

В последующих главах эти идеи будут подробно рассмотрены. Но прежде мы обсудим еще один важный аспект того, как титаны цифровой индустрии раскрывают ценность данных. Глава 2 посвящена API и тому, как они формируют основу цифровых экосистем.