@importknig
Перевод этой книги подготовлен сообществом "Книжный импорт".
Каждые несколько дней в нём выходят любительские переводы новых зарубежных книг в жанре non-fiction, которые скорее всего никогда не будут официально изданы в России.
Все переводы распространяются бесплатно и в ознакомительных целях среди подписчиков сообщества.
Подпишитесь на нас в Telegram: https://t.me/importknig
Мохан Субраманьям
«Будущее конкурентной стратегии. Использование возможностей данных и цифровых экосистем»
Оглавление
Предисловие
Введение
Глава 1. Создание мощных хранилищ данных: Чему мы можем научиться у титанов цифровых технологий?
Глава 2. Использование мощных хранилищ данных: Что нужно знать об API?
Глава 3. Структура цифровых экосистем для унаследованных фирм
Глава 4. Ценность данных в производственных экосистемах
Глава 5. Раскрытие ценности данных в экосистемах потребления
Глава 6. Цифровые клиенты
Глава 7. Цифровые конкуренты
Глава 8. Цифровые возможности
Глава 9. Грядущие битвы вокруг данных
Глава 10. Цифровая конкурентная стратегия
Предисловие
Моя связь с областью конкурентной стратегии началась более тридцати лет назад, когда я начал обучение в докторантуре. В то время значительное влияние на эту область оказала индустриальная организационная экономика. Она помогла сформулировать конкурентную стратегию в контексте отрасли, в которой работает компания. Отраслевые характеристики влияют на прибыльность компании; следовательно, компаниям имеет смысл конкурировать таким образом, чтобы наилучшим образом использовать отраслевые силы в своих интересах. Для ученых эта точка зрения предлагала изящные концептуальные основы и прочные эмпирические якоря. Для практиков и подавляющего большинства компаний, работающих по моделям бизнеса, основанным на цепочке создания стоимости, эта перспектива также предлагает прагматичные подходы к позиционированию компаний в соответствующих отраслях и четкие рекомендации по получению конкурентных преимуществ.
На рубеже веков наше внимание стали привлекать новые технологии. Стала очевидной мощь программного обеспечения. Интернет начал менять бизнес-процессы. Мы наблюдали экспоненциальный рост цифровых возможностей и появление цифровых платформ. Предприятия, особенно технологические компании, стали рассматривать окружающий их мир не как отрасли, а как экосистемы.
Наблюдая за этими тенденциями, я задумался: как будет выглядеть конкурентная стратегия, основанная на экосистемах, а не на отраслях? Идеи тогда были нечеткими. Но желание и цели были очевидны: во-первых, разработать новые основы конкурентной стратегии, которые придадут экосистемам ту же глубину и строгость, что и существующие основы для отраслей; во-вторых, сделать эти основы актуальными для подавляющего большинства промышленных компаний, конкурирующих с бизнес-моделями на основе цепочки создания стоимости, а не только для компаний, работающих в сфере новых технологий и использующих платформенные бизнес-модели.
В октябре 2014 г. я случайно встретился с Бала Айером на светской вечеринке у общих друзей. Я знал Бала еще с тех времен, когда он был новоиспеченным преподавателем кафедры информационных систем Бостонского университета, а я заканчивал докторантуру по стратегическому менеджменту в том же учебном заведении. К 2014 году он работал в Бэбсоне, а я - в Бостонском колледже. Наш разговор зашел об экосистемах. Общего интереса было достаточно, чтобы сделать вывод о том, что мы должны продолжить наши первые разговоры.
Мы стали встречаться два-три раза в неделю, и наши беседы длились часами. Он говорил о технологиях, а я предлагал свою стратегию. Первые мысли были о том, что цифровые экосистемы могут быть построены на основе API (прикладных программных интерфейсов). API, позволяющие программам общаться друг с другом, были хорошо известны миру технологий. Однако для индустриального мира их возможности по созданию новых экосистем были не столь очевидны. Мы опубликовали несколько статей о стратегическом значении API для промышленных компаний.
Бала трагически ушел из жизни в самом расцвете сил, через несколько лет после начала нашей совместной работы. Он оставил для меня драгоценные семена понимания, которые я смог взрастить и взрастить.
В это время я также проводил семинары для руководителей по всему миру. Эти семинары дали мне возможность представить свои новые идеи опытным руководителям, работающим в цифровом пространстве, и стали бесценным форумом для расширения и уточнения моих представлений. Начали формироваться ключевые элементы структуры цифровой экосистемы для конкурентной стратегии.
С тех пор как я начал эту работу, цифровые силы продолжают набирать силу. Датчики и Интернет вещей (IoT) теперь повсеместно распространены в промышленном мире. Сила данных очевидна для всех. Необходимость перехода от индустриального мышления к цифровому как никогда актуальна. Иными словами, наступило будущее конкурентной стратегии.
Эта книга закладывает основы цифрового будущего конкурентной стратегии. Я надеюсь, что вы получите такое же удовольствие от ее прочтения, как и я от ее написания.
Введение
"Самый ценный ресурс в мире - это уже не нефть, а данные", - провозгласила передовая статья журнала Economist от 6 мая 2017 г. В статье обращается внимание на несколько цифровых титанов, которые завладели большей частью стоимости этого ресурса, таких как Amazon, Google, Apple и Facebook. Эти цифровые титаны, доминирующие в нашей экономике благодаря своим бизнес-моделям, основанным на цифровых платформах, действительно вытеснили таких давних промышленных титанов, как Exxon, General Motors и Boeing, с их прежнего места в списке самых дорогих компаний мира. Такое изменение порядка ценностей в бизнесе должно заставить многих руководителей унаследованных компаний, опирающихся на модели бизнеса, основанные на цепочке создания стоимости, и имеющих богатую историю в промышленном мире, задаться вопросом: почему мы не можем воспользоваться новым потенциалом данных? Что нужно сделать, чтобы раскрыть ценность данных?
Подавляющее большинство традиционных компаний еще не осознали всей ценности данных для своего бизнеса. Так, в отчете McKinsey Global Institute за 2019 год подчеркивается, что современные цифровые технологии могут помочь компаниям увеличить мировой ВВП на 13 трлн. долл. к 2030 году. Однако в нем также отмечается, что «отставание от цифрового рубежа остается значительным во всех отраслях». Анализ, проведенный институтом, показывает, что большинство компаний еще не разработали стратегий, позволяющих воспользоваться новыми возможностями, которые открываются перед ними. На протяжении десятилетий конкурентные преимущества компаний определялись тем, как они производят и продают свою продукцию в своих отраслях. Теперь им дополнительно необходимо черпать конкурентные преимущества из данных - данных, которые их продукция может генерировать с помощью современных технологий, данных, которые они могут использовать в цифровых экосистемах, формирующихся вокруг них.
Для решения этой задачи необходимы три ключевых фактора: во-первых, новое понимание того, как цифровые технологии изменили существующие способы использования данных; во-вторых, новое понимание бизнес-среды как цифровой экосистемы; в-третьих, новое мышление и рамки для стратегии, которая создает преимущество на основе данных для конкуренции в цифровых экосистемах.
Цель этой книги - дать представление о том, как фирмы могут извлечь конкурентное преимущество из данных. Она обращает внимание на новую конкурентную динамику современного цифрового мира и объясняет, как компания может создать в нем преимущество, используя свои или чужие данные. Книга служит для компаний руководством по формированию пути цифровой трансформации, а также по разработке и реализации современных цифровых стратегий. Во введении рассматриваются основополагающие концепции и закладывается фундамент для последующих глав.
История компании Ford Motor
Чтобы получить некоторое представление о предстоящей задаче, рассмотрим некоторые из новых инициатив компании Ford Motor Company, адаптирующейся к меняющемуся бизнес-ландшафту. Компания Ford - представитель индустриальной эпохи и один из родоначальников автомобильной промышленности - в 2018 году выделила 11 млрд долл. на цифровые преобразования, рассчитанные на десять лет. Одной из основных особенностей цифровых инициатив компании является широкое внедрение датчиков, установленных на автомобилях Ford, которые генерируют данные из огромного количества источников. В качестве примера можно привести датчики, определяющие и фиксирующие в режиме реального времени состояние работы двигателя, эффективность торможения, давление в шинах, состояние дороги и качество воздуха. Датчики Ford могут передавать данные с частотой до пятидесяти раз в секунду. За один час езды они генерируют около 25 гигабайт данных.
На основе этих данных Ford может предложить несколько новых "умных" функций автомобиля. Автомобили могут обнаруживать и предупреждать водителей о наличии других транспортных средств в "слепых" зонах. Они помогают водителям придерживаться своей полосы движения. Они автоматически тормозят перед неминуемым столкновением. Они адаптируются к ограничениям скорости (с согласия водителя) и снижают скорость при обнаружении замедления движения впереди. Электромобили предоставляют водителю информацию о текущем и прогнозируемом уровне заряда, а также о времени, необходимом для зарядки на запланированное расстояние. На зарядных станциях такие автомобили предупреждают пользователя о неожиданном прекращении зарядки из-за отключения электричества, вынимания вилки или других подобных событий. Автомобили даже прокладывают маршруты, обеспечивающие достаточный заряд для поездки.
Ford также передает данные через свою автомобильную коммуникационную систему SYNC и множество приложений, доступных через магазин приложений, подключаемых через смартфон пользователя. Помимо доставки водителя из пункта А в пункт Б, приложения Ford предлагают услуги, которые соответствуют стилю жизни водителя во время поездки. Одним из таких примеров является приложение, позволяющее заказать кофе Starbucks через Alexa. Оценивая в реальном времени данные о местоположении, погоде и дорожной обстановке, автомобиль прогнозирует точное время, когда Starbucks должен ожидать водителя, обеспечивая быстрое получение напитка, без необходимости стоять в очереди. В то же время приложение Ford MyPass автоматически завершает покупку через подключенный банк. Благодаря таким функциям современные автомобили Ford работают как «смартфоны на колесах».
При этом Ford осознает, что эти инициативы - только начало. Впереди еще много этапов пути цифровой трансформации. Компания Ford работает над тем, чтобы значительно расширить "умные" функции помощи водителю и сделать свои автомобили полностью автономными. В планах компании - достижение 100-процентного "времени безотказной работы" коммерческих автопарков, когда каждый автомобиль будет прогнозировать поломку компонентов и планировать ремонт, а также заранее договариваться о наличии необходимых запчастей. 8 Еще одна цель компании Ford - расширить спектр услуг, предоставляемых с помощью приложений, не ограничиваясь, например, заказом кофе, а предлагая новые предложения, такие как помощь водителям в поиске свободных парковочных мест или предложение альтернативных маршрутов, когда водитель застрял в пробке.
Основные выводы и новые вопросы
Пример компании Ford позволяет сделать несколько полезных выводов для других компаний. Не каждая компания захочет или захочет инвестировать миллиарды в ближайшее десятилетие. Однако каждый продукт может по-новому взаимодействовать с пользователями с помощью данных. Данные, генерируемые продуктом, могут открыть новые возможности для бизнеса для каждой компании . А поскольку масштабы этих возможностей продолжают расширяться, данные становятся источником новых инициатив для всех компаний по созданию стоимости.
Однако эти выводы также поднимают ряд важных и более широких вопросов. Что, например, лежит в основе способности данных генерировать новые возможности создания стоимости? Как компании могут предвидеть и максимально использовать эти возможности? Как компании могут обеспечить себе конкурентные преимущества в борьбе за них?
Для того чтобы ответить на эти вопросы, компаниям необходимо осознать некоторые ключевые принципы эффективного формирования и реализации цифровых инициатив. Три таких постулата, о которых пойдет речь далее, дают представление о том, что стоит на кону для каждой унаследованной фирмы, стремящейся конкурировать в современном цифровом мире. Эти постулаты также представляют собой основополагающие концепции современной цифровой конкурентной стратегии, которые подробно рассматриваются в последующих главах книги.
Тенет 1: Признание нового потенциала данных
Использование данных само по себе не является чем-то новым. Большинство компаний обладают данными о своих продуктах, рынках и операциях. Они анализируют их, чтобы понять и принять решение. Например, на основе анализа данных о продажах компания Ford знает, какие из ее автомобилей пользуются большей популярностью, в каких регионах и у каких конкретных дилеров. Ford регулярно использует эти данные для разработки продуктов, планирования производственных мощностей и маркетинга. Это давно сложившаяся практика в унаследованных компаниях. Отличие сегодняшнего дня заключается в том, что современные цифровые технологии позволяют использовать данные гораздо шире.
Интерактивные данные
В современных данных акцент смещается с эпизодических на интерактивные. Эпизодические данные генерируются в результате дискретных событий, таких как поставка компонента от поставщика, производство или продажа продукта. Интерактивные данные, напротив, генерируются путем непрерывного отслеживания характеристик активов и обмена данными между пользователем и продуктом с помощью датчиков и Интернета вещей (IoT). Непрерывное отслеживание активов и их эксплуатационных параметров может повысить производительность. Например, датчики, отслеживающие и поддерживающие в нужном диапазоне температурный режим при супернагреве расплавленной стали, повышают качество и производительность производства. Кроме того, датчики, встроенные в изделия, могут обеспечить революционный пользовательский опыт.
Многие из новых функций компании Ford, такие как ассистент смены полосы движения, автоматическое торможение, оповещение о состоянии зарядки автомобиля или приложение для заказа кофе, основаны на анализе ситуации в реальном времени и возможны только благодаря использованию интерактивных данных. Аналогичным образом реактивные двигатели GE взаимодействуют с пилотами во время полета, помогая им оптимизировать расход топлива. Для этого во время работы реактивного двигателя используются интерактивные данные, такие как данные о встречном и попутном ветре, турбулентности и высоте полета самолета. Теннисные ракетки Babolat получают интерактивные данные, позволяющие отслеживать навыки игрока и рекомендовать пути их совершенствования. Матрасы Tempur Sealy International взаимодействуют с пользователем, помогая ему изменить положение тела для улучшения качества сна. Для этого компания использует данные о частоте сердечных сокращений, дыхании и движениях тела в режиме реального времени. 9
Для сбора интерактивных данных компании могут также использовать датчики на базе веб-приложений или приложений. Например, с помощью таких данных газета Washington Post рекомендует журналистские материалы, которые могут особенно заинтересовать читателей, просматривающих новости на сайте компании. Приложение Bank of America под названием Erica взаимодействует со своими пользователями, отслеживая их расходные операции, что позволяет использовать такие функции, как подтверждение возврата средств от продавцов, анализ еженедельных расходов или напоминание о необходимости оплаты счетов. Датчики на базе приложений компании Allstate Insurance помогают пользователям перейти к более безопасному вождению. Это происходит благодаря интерактивным данным, получаемым во время движения. Таким образом, для сбора интерактивных данных компании могут использовать несколько подходов, основанных на использовании датчиков (см. рис. 0.1)
Данные в реальном времени и после факта: Новые виды информации
Данные, получаемые в реальном времени при взаимодействии продукта с пользователем, со временем превращаются в данные "постфактум", которые могут быть проанализированы для получения ретроспективных выводов. Но эти "постфактумные" данные, получаемые на основе накопленных сенсорных данных, обладают некоторыми примечательными характеристиками. Во-первых, сенсорные данные помогают компаниям определить объекты, по которым они хотят получить информацию "постфактум". Здесь мы можем рассмотреть два таких объекта на примере компании Ford: компоненты автомобиля, такие как двигатели, и водители. Компания Ford создает отдельные профили для каждого двигателя, накапливая данные с сотен датчиков, установленных в двигателе. Аналогичным образом, агрегируя данные с нескольких датчиков, компания формирует профили для каждого конкретного водителя. Это позволяет компании Ford анализировать работу каждого двигателя в отдельности, чтобы, в частности, предсказать, когда он может выйти из строя. Это также позволяет компании Ford понять некоторые характеристики каждого конкретного водителя, например, как часто водитель заряжает электромобиль или насколько безопасно он ездит. Чем шире будут внедряться продукты, оснащенные датчиками, тем больше объектов, о которых компания может получить информацию "постфактум".
Рисунок 0.1
Датчики генерируют интерактивные данные. Примечание: Цифровые платформы, такие как Amazon или Uber, обычно используют только веб-сенсоры или сенсоры на базе приложений. В традиционных компаниях могут использоваться датчики на основе веб-технологий, приложений и физических устройств.
Накапливаемые данные датчиков также помогают компаниям разрабатывать подробные сведения по каждому профилю. Компания Caterpillar знает, используют ли ее клиенты автогрейдеры для перемещения тяжелой грязи или легкого гравия. Матрасы Sleep Number знают, насколько хорошо вы спите каждую ночь. Allstate знает, насколько безопасно водит машину абонент, пользующийся ее услугами. Аналогичным образом компания Nike может узнать, использует ли покупатель кроссовок для бега обувь в основном для бега или для ходьбы.
По мере того как датчики продолжают предоставлять данные в режиме реального времени, они помогают компаниям совершенствовать и формировать более тонкие профили продуктов и пользователей. Полученные в результате этого глубокие знания закладывают основу для предложения более индивидуальных функций продукта, новых впечатлений для клиентов и новых возможностей для создания стоимости. Например, компания Caterpillar разработала новую конструкцию автогрейдера для более эффективного перемещения гравия, а не грязи, что позволило снизить себестоимость продукции, предложить более конкурентоспособную цену и повысить маржу. Корпорация Sleep Number предлагает новые оздоровительные услуги, основанные на улучшении качества сна. Allstate может предложить индивидуальные и более привлекательные страховые взносы для более безопасных водителей. Аналогичным образом компания Nike может предложить другую обувь, более точно соответствующую предпочтениям покупателя в ходьбе и беге.
Современные цифровые технологии расширяют роль данных
Те сведения, которые компании теперь могут получить из интерактивных данных, указывают на изменение традиционного назначения продуктов. Продукты больше не предназначены только для обеспечения функциональности, создания бренда или получения прибыли. Вместо этого продукты становятся важным каналом для генерирования данных, которые служат источником новых впечатлений для клиентов. Кроме того, в бизнесе наблюдается изменение роли данных и продуктов. Преобладающая роль данных заключается в поддержке продуктов. Теперь же не данные поддерживают продукты, а продукты поддерживают данные, поскольку продукты становятся проводниками для новых видов данных о взаимодействии продукта и пользователя, получаемых с помощью современных цифровых технологий, таких как датчики и IoT. При такой смене ролей продукты становятся не единственными источниками дохода для традиционных компаний. Данные тоже становятся важным источником дохода. По мере того как современные технологии трансформируют ключевые характеристики данных, они играют все более значительную роль в современных корпорациях (см. табл. 0.1 и 0.2).
Более того, продукты не являются единственным источником интерактивных данных. Множество различных источников могут генерировать интерактивные данные с помощью датчиков. Такие данные могут поступать от поставщиков, от активов, от различных процессов (таких как сборка, производство, заявки на банковский кредит, страховые случаи), от логистических служб, с полок магазинов и т.д. . Такие данные могут быть объединены с традиционными базами данных компании и с альтернативными источниками данных, такими как социальные сети.
Таблица 0.1
Преобразование характеристик данных
Преобладающие характеристики
Новые характеристики
- Эпизодические: генерируются в результате дискретных событий (например, каждый раз, когда продается какой-либо товар, например, матрас)
- Интерактивные: генерируются в процессе постоянного взаимодействия (например, непрерывная передача данных о частоте сердечных сокращений и дыхания для оценки качества сна с помощью датчиков в матрасе)
- Хранятся в агрегированном виде (например, агрегированная выручка по различным типам матрасов, розничным каналам или географическим регионам)
- Хранятся для создания индивидуальных профилей (например, насколько спокойно спит человек с течением времени)
- Извлечение ценности в основном из анализа данных, хранящихся в памяти (например, почему продажи конкретной модели матраса, в определенном розничном канале или географии растут или падают)
- Извлечение ценностей как из интерактивных данных в реальном времени, так и из сохраненных данных (например, улучшение отдыха во время сна пользователя с использованием данных в реальном времени и понимание закономерностей сна на основе анализа архивных данных)
Ряд других технологических достижений еще более расширяет возможности компаний по работе с такими новыми массивами данных и сочетанию данных, получаемых в режиме реального времени и накопленных "постфактум". Новейшие облачные технологии позволяют компаниям поддерживать обширные хранилища профилей и осуществлять постоянный поиск данных в режиме реального времени для каждого сенсорного устройства. Такие технологии, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и аналитика данных, еще более усиливают процессы формирования информации по каждому профилю. Фирмы также могут обмениваться отдельными аспектами данных в режиме реального времени по различным подключенным активам, связанным с помощью IoT. Например, с помощью подключенных парковок компания Ford может с разрешения водителя передавать данные о местоположении автомобиля, чтобы направить водителя к свободному месту парковки. Более того, несмотря на то, что сенсорные устройства обмениваются данными в режиме реального времени, их взаимодействие может быть сформировано на основе накопленных данных. Компания Babolat может использовать накопленные данные об уровне мастерства теннисиста, полученные с помощью подключенных теннисных ракеток пользователей, для подбора ему других игроков с аналогичными навыками или подходящих тренеров. По разным оценкам, в ближайшие годы 30-50 млрд. таких подключенных активов, что создает широкие возможности для раскрытия ценности данных в целях получения конкурентных преимуществ.
Таблица 0.2
Расширение роли данных
Примеры
Преобладающая роль данных
Новая роль данных
Компания по производству матрасов
- Упорядочить поступление материалов от поставщиков
- Оптимизация планирования производства, запасов и логистики распределения
- Дизайн изделий
- Приспособление маркетинговых и торговых усилий к потребностям клиентов
- Отслеживание взаимодействия матраса с пользователем для контроля качества сна (с помощью датчиков)
- Улучшение качества сна за счет адаптации матрасов к данным сна в режиме реального времени
- Улучшение качества сна за счет обмена данными о сне в реальном времени с внешними объектами в комнате (например, освещением, успокаивающей музыкой)
- Генерирование новых услуг и доходов на основе данных путем превращения матрасов в продукт для здоровья и хорошего самочувствия
Страховая компания
- Оценка рисков в популяциях (например, в популяциях домов для страхования жилья)
- Ценовая выгодная и конкурентная политика
- Повышение эффективности обработки претензий после нанесения ущерба
- Разработка эффективных маркетинговых кампаний, ориентированных на различные сегменты рынка, с целью увеличения численности населения, снижения оттока клиентов и уменьшения средних рисков
- Мониторинг индивидуальных рисков (например, отдельных домов с помощью датчиков)
- Прогнозирование ущерба (например, вероятность замерзания труб)
- Предупреждение ущерба с помощью оповещения (например, просьба к домовладельцам пустить горячую воду по трубам до их замерзания)
- Предоставление услуг после ущерба (например, отправка ремонтных бригад, если ущерб не удалось предотвратить)
- Переориентация страхового бизнеса с возмещения ущерба на предотвращение и обслуживание ущерба за счет новых услуг и потоков доходов, основанных на данных
Тенет 2: Понимание новых цифровых экосистем
Для раскрытия нового потенциала данных компании необходима сеть получателей данных, с которыми можно обмениваться информацией. Некоторые из этих получателей являются внутренними в цепочке создания стоимости компании. Например, данные с датчиков о каком-либо компоненте автомобилей Ford передаются таким получателям, как отделы разработки программного обеспечения, центры искусственного интеллекта, подразделения, координирующие работу цифровых сервисов, склады запасных частей, сервисные дилеры - все они являются частью организации Ford. Эти получатели могут координировать свою деятельность для создания новых цифровых ценностных предложений, например, услуг по предиктивному обслуживанию. Другие получатели сенсорных данных являются внешними по отношению к цепочке создания стоимости компании. Amazon (через смарт-динамик Alexa), Starbucks, банки, а также поставщики приложений о погоде или пробках - вот примеры получателей данных, которые координируют свои действия для реализации описанного ранее сервиса Ford по продаже кофе. Сеть генераторов и получателей данных составляет цифровую экосистему компании. Для унаследованных компаний такая сеть состоит из двух компонентов: один, внутренний для цепочек создания стоимости, - это производственные экосистемы; другой, внешний для цепочек создания стоимости, - это экосистемы потребления.
Производственные экосистемы
Производственные экосистемы возникают благодаря цифровым связям между различными организациями, активами и видами деятельности внутри компании, связанными с производством и реализацией продукции, включая поставщиков, НИОКР, производство, сборку и каналы сбыта. Такие связи возможны благодаря оснащению датчиками и подключению к IoT всех звеньев цепочки создания стоимости компании. Таким образом, производственные экосистемы предоставляют компании внутренние возможности для раскрытия ценности данных. Например, создав сенсорную сеть в цепочке поставок, компания добивается более четкой координации запасов на основе данных об их использовании в режиме реального времени. Используя датчики на своих "умных" заводах, компании могут еще больше повысить эффективность производства, синхронизируя взаимодействие машин, роботов или производственных и сборочных подразделений для оптимизации рабочих процессов.
Благодаря наличию датчиков в продуктах производственные экосистемы помогают раскрыть новую ценность, направляя генерируемые продуктом данные на создание новых функций и услуг, связанных с его эксплуатационными характеристиками. Это возможно, когда продукция адаптирует свои свойства к данным об использовании отдельных потребителей. Кроме того, результаты предоставления таких услуг можно отслеживать, улучшать и отображать в виде осязаемых показателей. Компания GE внедрила услуги, основанные на "результатах", для своих авиационных двигателей, основываясь на гарантиях снижения затрат на топливо, если пилоты будут следовать указаниям двигателей во время полета. Доходы GE от этих услуг дополняют доходы от традиционных продаж реактивных двигателей.
Другие компании могут пойти по аналогичному пути, предлагая "умные" продукты, которые адаптируются к данным об использовании потребителем и улучшают качество продукции. Например, "умные" зубные щетки Oral-B улучшают привычку пользователей чистить зубы, отслеживая и отображая результаты чистки зубов в приложениях для смартфонов. Компания Caterpillar сокращает время простоя своих машин на строительных площадках благодаря датчикам, которые в режиме реального времени отслеживают их использование и износ. Это примеры того, как компании могут извлекать новую ценность из своих производственных экосистем. Подразделения НИОКР, разработки продукции, маркетинга, продаж и послепродажного обслуживания - при наличии цифровой связи для получения, анализа, генерирования, обмена и реагирования на данные датчиков - могут обеспечить такую ценность. Чем шире и разветвленнее сенсорная сеть компании среди таких подразделений, тем крупнее ее производственные экосистемы.
Экосистемы потребления
Экосистемы потребления отличаются от производственных экосистем тем, что в них основное внимание уделяется связям, внешним по отношению к цепочкам создания стоимости. Экосистемы потребления возникают на основе сети внешних субъектов, которые дополняют данные, получаемые от датчиков продукта. Примером дополнения может служить розничная сеть, например Starbucks, которая предлагает водителю кофе на основе данных, передаваемых с датчиков в автомобиле. Другой пример - парковочное место, которое в цифровом виде сигнализирует автомобилю о том, что оно свободно. В отличие от подразделений и организаций, входящих в цепочку создания стоимости, фирма не контролирует эту сеть напрямую. Эта сеть независимых субъектов также расширяется по мере того, как все больше активов подключается к ней с помощью цифровых технологий. Например, экосистемы потребления компании Ford расширяются, когда большее количество розничных магазинов (помимо Starbucks) или большее количество активов (например, парковочные места) получают возможность дополнить данные датчиков цифровыми данными.
Для подавляющего большинства компаний экосистемы потребления не существовали до появления современных достижений в области передачи данных и цифровых технологий. В качестве примера можно привести новые экосистемы потребления, развивающиеся вокруг лампочки, оснащенной датчиками. "Умные лампочки" содержат датчики для сбора данных о таких условиях, как движение, местоположение объектов и звук. Данные об этих условиях открывают перед различными сторонами новые возможности для создания стоимости. В зависимости от генерируемых "умной лампой" данных и привлекаемых ею третьих сторон могут возникать экосистемы потребления в различных областях. Возьмем, к примеру, движение. Чувствуя движение в домах, которые должны быть пустыми, датчик в умной лампе может инициировать экосистему охранных услуг, состоящую из сигнализаций и мобильных приложений. Чувствуя движение и отслеживая запасы на складах, он создает экосистему организаций, улучшающих логистику. Чувствуя выстрелы, он создает экосистему камер, операторов 911 и машин скорой помощи для повышения безопасности на улицах. Экосистемы потребления открывают новые возможности для развития традиционных компаний. Они предлагают новые способы раскрытия ценности данных.
Экосистемы потребления и цифровые платформы
В отличие от производственных экосистем, которые обеспечивают внутренний путь к созданию стоимости, экосистемы потребления предлагают внешний путь. Однако для того, чтобы извлечь из них выгоду, компания должна организовать обмен данными между взаимодополняющими организациями. Другими словами, она должна работать как цифровая платформа. Бостонский стартап Cimcon, разработавший "умную" лампу, реагирующую на выстрелы, управляет платформой, соединяющей такие объекты, как камеры, и такие организации, как полиция, скорая помощь и больницы. Кофейный сервис Ford работает на основе платформы, организующей обмен данными между водителем автомобиля, Alexa, Starbucks, различными разработчиками приложений и банками. Несмотря на новизну идеи для продуктов, подход повторяет многие известные цифровые платформы , которые организуют обмен данными между различными третьими сторонами. Например, Facebook организует обмен новостями и информацией между друзьями и группами. Uber, платформа для обмена поездками, организует обмен между водителями и пассажирами.
Экосистемы, работающие на данных
Таким образом, данные являются общей нитью, проходящей через все цифровые экосистемы, как производственные, так и потребительские. В производственных экосистемах данные используются в рамках цифровых цепочек создания стоимости, а в потребительских экосистемах - через цифровые взаимодополняющие структуры. Оба подхода расширяют сферу конкурентоспособности компании, не ограничиваясь продукцией и данными, генерируемыми продукцией. Оба подхода открывают новые возможности для трансформации взаимодействия компании с клиентами. В совокупности они помогают компании увидеть весь потенциал своих данных. Однако важно анализировать эти типы экосистем по отдельности, поскольку они требуют различных бизнес-моделей - цепочек создания ценности и платформ - и обладают совершенно разными возможностями. Осознание их различий также помогает компании увидеть больше стратегических возможностей и рассмотреть более широкий набор подходов к формированию своей цифровой стратегии.
Таким образом, цифровые экосистемы, понимаемые как сочетание экосистем производства и потребления, являются ключевым фактором, определяющим, как унаследованная компания использует свои данные для формирования своей цифровой конкурентной стратегии. Цифровые экосистемы представляют собой наиболее значительную силу, позволяющую компаниям раскрыть весь потенциал полученных данных. От того, как унаследованная компания строит свою цифровую экосистему и взаимодействует с ней, в значительной степени зависит, насколько эффективно она сможет использовать возможности данных для реализации цифровой стратегии.
Данные и цифровые экосистемы - движущая сила цифровой трансформации
В зависимости от того, какие данные будет генерировать унаследованная компания и какие цифровые экосистемы она решит развернуть, она может раскрыть ценность данных на четырех прогрессивных уровнях. Продвигаясь по этим уровням, унаследованная компания будет также сталкиваться с растущими проблемами в преобразовании своих преобладающих бизнес-моделей. Другими словами, эти четыре уровня соответствуют четырем эшелонам цифровой трансформации (см. рис. 0.2).
Рисунок 0.2
Четыре уровня цифровой трансформации.
Уровень 1 на рис. 0.2 подразумевает использование интерактивных данных с датчиков или IoT, полученных от активов и машин в цепочке создания стоимости, для повышения эффективности цепочки создания стоимости. Например, компания Ford использует автоматизированный контроль лакокрасочных покрытий на своих заводах (с помощью датчиков, IoT, дополненной реальности или виртуальной реальности и искусственного интеллекта) для повышения эффективности обнаружения дефектов в своих автомобилях.
Уровень 2 предполагает использование интерактивных данных, полученных от пользователей продукции, для дальнейшего повышения эффективности деятельности в цепочке создания стоимости. В качестве примера можно привести разработку компанией Caterpillar нового экономичного автогрейдера, который более эффективно перемещает гравий, а не грязь, на основе данных, полученных из интерактивных данных пользователей продукции. Использование интерактивных данных, полученных от пользователей продукции, в отличие от ее активов, сопряжено с большими трудностями. На втором уровне компания также расширяет сферу повышения эффективности, не ограничиваясь использованием активов, а охватывая более широкие процессы, такие как НИОКР и разработка продукции.
Уровень 3 предполагает использование интерактивных данных пользователей продуктов для создания новых услуг, основанных на данных. В качестве примера можно привести компанию GE, использующую интерактивные данные пользователей продуктов для повышения эффективности использования топлива и присваивающую часть экономии средств авиакомпаний за счет новых аннуитетов от доходов "по результатам". Фирмы переходят от использования данных для повышения эффективности к новым способам получения дохода. Это требует еще более существенных изменений в сложившихся бизнес-моделях по сравнению с двумя предыдущими уровнями.
Наконец, уровень 4 подразумевает расширение цепочки создания стоимости продукта на цифровые платформы за счет использования интерактивных данных, полученных от пользователей продукта, для связи пользователей со сторонними организациями. В качестве примера можно привести компанию Peloton, которая использует интерактивные данные, полученные от своих тренажеров, для создания сообщества пользователей и подбора подходящих инструкторов для отдельных пользователей. Этот уровень является наиболее сложным для компаний, унаследовавших промышленные традиции и работающих по моделям бизнеса, ориентированным на цепочки создания стоимости, и не имеющих достаточного опыта работы с цифровыми платформами.
Первые три уровня предполагают развертывание производственных экосистем. Четвертый уровень предполагает развертывание экосистем потребления. В последующих главах этой книги подробно рассматривается, как компании, принадлежащие к наследию, могут продвигаться по этим четырем уровням, повышая ценность данных, полученных с помощью цифровых экосистем.
Концепция цифровых экосистем как комбинации экосистем производства и потребления является центральной в данной книге. Цифровые экосистемы, адаптированные к потребностям унаследованных фирм, лежат в основе цифровых конкурентных стратегий этих фирм и являются краеугольным камнем идей, представленных в данной книге.
Тенет 3: Формирование нового мышления для цифровой стратегии
Цифровая конкурентная стратегия - это набор вариантов, которые компания использует для создания конкурентных преимуществ за счет использования данных в своих цифровых экосистемах. Такая стратегия отличается от традиционной конкурентной стратегии, основанной на создании преимуществ за счет продуктов в рамках отрасли, в которой работает компания. Смещение фокуса конкурентной борьбы на данные и цифровые экосистемы также требует пересмотра и реконфигурации многих основополагающих принципов, связанных с продуктами и отраслями.
Основополагающие принципы традиционной конкурентной стратегии
Для компаний, конкурирующих с продуктами, полезно рассматривать бизнес-среду как отрасль. Ключевая предпосылка заключается в том, что конкурентные преимущества обусловлены атрибутами отрасли, и, следовательно, конкурентная стратегия заключается в использовании этих атрибутов для достижения преимуществ. Популярная в 1980-х годах система "пяти сил" Майкла Портера помогает компаниям определить ключевые рычаги, которые они могут использовать для влияния на отраслевые атрибуты, создания конкурентных преимуществ и получения прибыли выше средней. Чтобы использовать сильные стороны своей продукции, компании находят способы создания асимметричной власти над покупателями, поставщиками и заменителями в своей отрасли. Они находят способы ослабить сильные стороны конкурентов, предлагающих конкурирующие продукты. Кроме того, они используют такие атрибуты отрасли, как масштаб (например, большие постоянные затраты, высокие инвестиции в производственные мощности или рекламу), чтобы ограничить вход на рынок несколькими конкурентами и, как следствие, получить доминирующую долю рынка. Для этого фирмы наращивают потенциал, используя цепочки создания стоимости и лежащий в их основе комплекс взаимозависимых видов деятельности, с помощью которых они производят и продают свою продукцию.
Основополагающие принципы цифровой конкурентной стратегии
Когда компании конкурируют с данными, генерируемыми продуктами, меняются основополагающие принципы традиционной конкурентной стратегии. Прежде всего, использование преимуществ данных требует наличия сети получателей данных. В мире, где происходит обмен данными и анализ того, что эти данные значат для компаний, клиентов и партнеров, объем производственных мощностей (или количество свободных номеров в гостиницах, или площадь торговых залов), которыми располагает одна компания, внезапно становится менее важным. Более важными становятся данные об этих активах и то, как к ним подключаются те, кто извлекает из них пользу. Для старых компаний, стремящихся конкурировать с помощью современной цифровой стратегии, цифровые экосистемы, а не отрасли, становятся основным источником и основой для поиска конкурентных преимуществ. Для таких компаний уже нецелесообразно концентрироваться только на атрибутах отраслей при создании преимуществ перед традиционными конкурентами. Вместо этого стратегия переходит к использованию атрибутов цифровых экосистем для достижения конкурентных преимуществ. Цифровые экосистемы вытесняют отрасли в качестве основной бизнес-среды и конкурентной арены компании.
Необходимость нового мышления
Рассмотрим, как этот переход от традиционной к цифровой стратегии отразится на компании Ford, планирующей в ближайшие годы предложить автопарки с полностью автономными автомобилями. Компания Ford предполагает, что будущие клиенты предпочтут услуги по подписке на пользование автомобилем, а не владение им. Например, пользователь может выбрать услугу, при которой автономный автомобиль приезжает в нужное время, знает расписание пользователя, планирует маршруты по различным направлениям и может настраивать предложения для различных жизненных потребностей, таких как остановки в любимых кофейнях или магазинах или прослушивание персонализированных новостей, видео или музыки во время поездки.
При таком сценарии атрибуты управления данными в автомобилях становятся важнее их физических характеристик. Пользователям может быть не так важно, какая именно марка или модель автомобиля приедет к ним, вместо этого они будут больше ценить услуги, основанные на данных, которые предлагаются при поездке. Следовательно, цифровые экосистемы, которые предоставляют компании Ford возможности и силы для оказания таких услуг, основанных на данных, становятся более важными, чем атрибуты традиционной отрасли. Действительно, границы таких цифровых экосистем, включающих все организации, которые могут генерировать и обмениваться данными для новых сервисов, основанных на данных, выходят за пределы традиционной автомобильной промышленности.
Кроме того, конкуренция в цифровых экосистемах меняет многие базовые предпосылки, связанные с конкуренцией в отраслях. Теперь конкурентами становятся компании, имеющие схожий доступ к данным, а не просто предлагающие схожие продукты. Ford сталкивается с новыми конкурентами, такими как Waymo, компания, занимающаяся разработкой технологий автономного вождения автомобилей и запущенная материнской компанией Google Alphabet, и Uber, которые конкурируют, имея схожий доступ к данным и обладая различными возможностями управления услугами, основанными на данных. Многие из традиционных отраслевых конкурентов Ford, если они продолжают предлагать только продукты, теряют свою конкурентоспособность.
В связи со смещением фокуса конкурентной борьбы в сторону услуг, основанных на данных, компании Ford требуются новые возможности для управления цифровыми платформами. Преобладающие возможности цепочки создания стоимости по производству и продаже автомобилей уходят на второй план. Компании Ford необходимо привлекать новых клиентов, которые будут участвовать в работе ее платформ, предоставляя данные с датчиков. Это потребует от компании Ford изменить свою прежнюю маркетинговую тактику, которая была направлена на привлечение клиентов к покупке автомобилей Ford. Ford должен считаться с тем, что его новые цифровые конкуренты могут предоставлять услуги своих платформ бесплатно, чтобы привлечь пользователей платформ и получить их данные. Преобладающие бизнес-модели Ford не рассчитаны ни на что подобное.
Цифровые титаны обычно предоставляют многие услуги платформы, не взимая за них плату, поскольку понимают роль и значение сетевых эффектов. Их платформы становятся все более привлекательными, поскольку в них участвует все больше клиентов. Сетевые эффекты - отличительная черта нового цифрового мира, хотя они были замечены и в старом индустриальном мире. Например, пишущие машинки с клавиатурой формата QWERTY выигрывали, когда растущая сеть пользователей QWERTY блокировала альтернативные форматы клавиатуры. Такие преимущества, однако, касались лишь некоторых продуктов и наблюдались только в отдельных отраслях, называемых "сетевыми". Сегодня, когда устаревшие продукты оснащаются датчиками и генерируют интерактивные данные, как и многие цифровые платформы, сетевые эффекты становятся гораздо более распространенными и являются важнейшим источником преимуществ для широкого спектра предприятий. Чтобы реализовать свою цифровую стратегию, компания Ford также должна создавать подобные сетевые эффекты с помощью своих платформ. Преимущества сетевых эффектов растут в геометрической прогрессии, и в результате часто возникает конкурентный сценарий "победитель - все". Если Ford добьется успеха, то эти сетевые эффекты в конечном итоге создадут более серьезные барьеры для входа новых конкурентов с конкурирующими сервисами поездок на основе данных, чем те барьеры, которые создавал преобладающий производственный масштаб деятельности Ford. В табл. 0.3 обобщены эти идеи.
Определение пути развития в новом цифровом мире
По мере того как компании будут смещать акцент с продуктов на данные, они столкнутся с проблемами, аналогичными тем, с которыми сталкивается Ford. Им придется искать новые подходы, чтобы конкурировать в формирующихся вокруг них цифровых экосистемах. Однако появление цифровых экосистем не означает, что преобладающие отраслевые концепции теряют свою актуальность. Эти концепции помогают компаниям сохранять свои сильные стороны, основанные на продукции. Они важны. Они создают базу для формирования новых ресурсов, необходимых для конкуренции в цифровых экосистемах. Преобладающие сильные стороны также могут помочь компаниям перестроиться на новые сильные позиции. Например, бренд и большая клиентская база компании Ford могут быть использованы для разработки популярных платформ с сильным сетевым эффектом. Хотя данная книга посвящена в первую очередь цифровой конкурентной стратегии, в ней также рассматриваются некоторые ключевые концепции традиционной конкурентной стратегии, чтобы подчеркнуть как их различия, так и взаимозависимость. В будущем компаниям придется искать баланс между традиционными сильными сторонами и способами мышления и новыми, чтобы адаптироваться к своим уникальным конкурентным условиям.
Таблица 0.3
Эволюция концепций и необходимость изменения стратегического мышления
Концептуальный домен
Традиционные предпосылки конкурентной стратегии
Помещения современной цифровой стратегии
Конкурсный инструмент
Продукт
Данные
Деловая среда
Промышленность
Цифровые экосистемы
Репозитории возможностей
Цепочки создания стоимости
Интеллектуальные цепочки создания стоимости и цифровые платформы
Барьеры для конкуренции
Масштаб
Сетевые эффекты
Стоимость, предоставляемая клиентами
Купить продукцию
Покупка продуктов и предоставление интерактивных данных
Конкуренты
Конкуренты продукта
Конкуренты по данным
В этой книге содержится информация, необходимая фирмам для того, чтобы наметить такой путь. В этих главах читатель получит ответы на многие вопросы: Как компании должны создавать новые резервы данных? Как привлечь клиентов к предоставлению интерактивных данных? Как создать новые цифровые экосистемы, наиболее подходящие для их бизнеса? Как сохранить преобладающие сильные стороны своих продуктов, даже если они ищут новые источники ценности в своих цифровых экосистемах? Какую стратегию должны принять компании для использования данных в своих производственных экосистемах? Какую стратегию они должны принять в своих экосистемах потребления? Как компании могут расширить свои продукты до уровня платформ? Как они должны конкурировать с этими платформами на сайте ? Как распознать новых конкурентов в своих цифровых экосистемах? Какие новые возможности они должны создать? Наконец, как выбрать подход, который поможет им создать конкурентное преимущество за счет интерактивных данных, полученных в их цифровых экосистемах?
Рисунок 0.3
Путь от данных к цифровой стратегии.
Основные направления и структура книги
Основное внимание в книге уделено тому, как компании, принадлежащие к традиционному бизнесу, могут извлечь новую ценность из данных через свои цифровые экосистемы, чтобы реализовать цифровую конкурентную стратегию. Все главы книги посвящены этой основной теме. Их идеи опираются на центральную структуру цифровых экосистем, представленных здесь как сочетание экосистем производства и потребления. Эти цифровые экосистемы специально предназначены для унаследованных компаний, чтобы извлечь новую ценность из данных, и они отличаются от знакомых многим из нас цифровых экосистем цифровых титанов. Система цифровых экосистем, предлагаемая в этой книге, позволяет унаследованным компаниям сохранить свои сильные стороны, ориентированные на продукт, и при этом найти новую ценность от данных. В целом эта книга представляет собой новое путешествие "от данных к цифровой стратегии", в ходе которого будут рассмотрены четыре ключевых фактора, способствующих развитию цифровых технологий: экосистемы, клиенты, конкуренты и возможности, а также способы использования каждого из них для достижения конкурентных преимуществ и роста (см. рис. 0.3 и табл. 0.4).
Таблица 0.4
План этой книги
Введение
Основная идея книги
Почему использование данных в цифровых экосистемах - новый источник конкурентных преимуществ
Глава 1
Уроки титанов цифровой индустрии
Как традиционные компании могут научиться использовать возможности данных, как это делают титаны цифровой индустрии
Глава 2
API: клей для экосистемы
Как API обеспечивают основу для стратегии цифровой экосистемы
Глава 3
Цифровые экосистемы
Как унаследованные фирмы должны рассматривать свои цифровые экосистемы: Что такое экосистемы производства и потребления? Чем они отличаются, но в то же время связаны между собой? Почему они являются важной основой для цифровой конкурентной стратегии унаследованной фирмы?
Глава 4
Производственные экосистемы
Как раскрыть ценность данных в производственных экосистемах
Глава 5
Экосистемы потребления
Как раскрыть ценность данных в экосистемах потребления: Что такое привязанные цифровые платформы?
Глава 6
Цифровые клиенты
Кто такие цифровые клиенты? Чем они отличаются от традиционных клиентов? Как компании формируют базу цифровых клиентов?
Глава 7
Цифровые конкуренты
Кто такие цифровые конкуренты? Чем они отличаются от нынешних конкурентов в вашей отрасли? Как их распознать? Как вы оцениваете их угрозы?
Глава 8
Цифровые возможности
Что такое цифровые возможности? Чем они отличаются от преобладающих возможностей индустриальной эпохи? Как их создавать?
Глава 9
Возникающие в обществе проблемы, связанные с данными
Каким образом компаниям, ведущим свою историю, следует бороться с растущей обеспокоенностью общества по поводу конфиденциальности данных и конкурентных преимуществ, основанных на данных?
Глава 10
Цифровая конкурентная стратегия
Какова ваша цифровая конкурентная стратегия? Как найти оптимальную для вас стратегию? Как вы планируете ее реализовать?
Цифровые экосистемы усиливают мощь данных и предоставляют унаследованным компаниям различные возможности для раскрытия их ценности. Цифровые клиенты предоставляют интерактивные данные о продукте и пользователе, что крайне важно для традиционных компаний, чтобы предложить новые услуги, повышающие доходы и основанные на данных. Цифровые конкуренты конкурируют за доступ к аналогичным данным. Они отличаются от конкурентов, конкурирующих с аналогичными продуктами, которые хорошо знакомы традиционным компаниям. Понимание того, как противостоять цифровым конкурентам, является важнейшей частью эффективной цифровой стратегии. И наконец, старым фирмам необходимы новые цифровые возможности, чтобы раскрыть ценность данных и открыть новые горизонты в рамках цифровой конкурентной стратегии.
Главы 1 и 2 посвящены тому, как компании могут создать мощные резервы данных и повысить свою квалификацию в области их использования. Глава 1 начинает обсуждение с подробного описания того, чему старые компании могут научиться у титанов цифровой индустрии в плане использования возможностей данных. В главе раскрывается внутреннее устройство "цифровых титанов" и то, как они добились мастерства в использовании возможностей данных с помощью своих цифровых платформ. В главе рассматриваются конкретные способы, с помощью которых унаследованные фирмы могут применить эти знания в своем бизнесе для разработки цифровой стратегии.
В главе 2 описаны программные интерфейсы приложений (API) - инструменты, позволяющие различным программам взаимодействовать друг с другом. API позволяют объединять самые разные программы, обмениваться данными между множеством компаний и устанавливать сложные инструкции по операциям с данными. В результате они обеспечили беспрецедентное взаимодействие компаний для создания добавленной стоимости и сегодня являются движущей силой возникновения и роста цифровых экосистем. В этой главе рассказывается о том, как титаны цифровой индустрии используют API. В ней также предложено, как их передовой опыт может быть использован унаследованными компаниями для создания основы стратегии развития цифровой экосистемы.
В главах 3, 4 и 5 рассматривается работа цифровых экосистем и то, как компании могут наилучшим образом использовать их для раскрытия ценности данных. В главе 3 раскрывается основная идея данной книги: цифровые экосистемы представляют собой сочетание экосистем производства и потребления. В ней на различных примерах объясняется, как унаследованная компания может создавать экосистемы производства и потребления и взаимодействовать с ними. Анализируются различия между экосистемами производства и потребления. Предостерегается, что сильное знакомство с цепочками создания стоимости может исказить их восприятие и ограничить использование только возможностей, связанных с производственными экосистемами. В главе показано, как признание экосистем потребления в качестве дополнительного аспекта цифровых экосистем помогает унаследованным компаниям избежать подобных ловушек и открыть новые пути создания стоимости.
Глава 4 посвящена производственным экосистемам, в которой на различных примерах показано, как компании могут использовать свои производственные экосистемы для повышения операционной эффективности и предоставления новых услуг, основанных на данных. При этом проводится различие между стоимостью, создаваемой при использовании производственных экосистем для повышения операционной эффективности, и стоимостью, создаваемой при использовании новых услуг, основанных на данных. В этой главе приводится несколько примеров того, как компании могут реализовать эти варианты.
В главе 5 также подробно рассматривается, как экосистемы потребления помогают создавать новые услуги, основанные на данных. В этой главе также представлена новая концепция "привязанных цифровых платформ", в соответствии с которой унаследованные компании могут превращать свои продукты в платформы. В главе подробно рассматриваются обстоятельства, определяющие, когда, почему и как продукты могут превратиться в платформы, а также подходы, которые могут использовать унаследованные фирмы, если платформа является для них приемлемым вариантом. Стратегия привязанной платформы - еще один важный элемент стратегии цифровой экосистемы компании.
В главе 6 представлена концепция цифровых клиентов, т.е. клиентов, которые предоставляют сенсорные данные в процессе использования или взаимодействия с продукцией компании. В главе подчеркивается, чем эти клиенты отличаются от традиционных клиентов компании и какое значение они имеют для компании при разработке цифровой стратегии. В главе также рассматриваются различные подходы, с помощью которых компании могут создать базу цифровых клиентов и расширить объем получаемых от них сенсорных данных.
В главе 7 вводится понятие цифровых конкурентов, или конкурентов, имеющих аналогичный доступ к данным. В главе развивается понимание того, как компании могут предвидеть и идентифицировать своих цифровых конкурентов, обсуждается характер конкурентной динамики с ними и объясняется, как компания может оценить свои относительные преимущества по отношению к этим конкурентам. В главе также рассматривается вопрос о том, как унаследованная компания может противостоять цифровым конкурентам при разработке своей стратегии развития цифровой экосистемы.
В главе 8 рассматриваются новые цифровые возможности, необходимые для конкурентной борьбы с данными в цифровых экосистемах. В ней подробно рассматриваются возможности, необходимые для раскрытия ценности данных в экосистемах производства и потребления. Рассматривается, как унаследованные компании могут объединить новые цифровые возможности с уже существующими возможностями при разработке своей цифровой конкурентной стратегии.
В главе 9 рассматриваются некоторые проблемы, связанные с совместным использованием данных в условиях, когда вопросы конфиденциальности и безопасности вызывают все большую озабоченность. В ней предлагаются некоторые рекомендации для компаний, которые уже давно работают, чтобы сбалансировать пользу, которую они могут извлечь из обмена данными, с негативными внешними эффектами, связанными с этим.
В главе 10 все эти сведения собраны воедино, чтобы дать целостное представление о том, что необходимо для создания цифровой конкурентной стратегии, основанной на данных. В ней также предлагается план действий для унаследованных фирм по разработке и реализации цифровой конкурентной стратегии.
Видение этой книги
В 1960 г. профессор Гарвардской школы бизнеса Тед Левитт опубликовал влиятельную работу под названием «Маркетинговая близорукость». Он отметил, что, когда фирмы сосредотачиваются исключительно на своей преобладающей продукции, они часто теряют из виду меняющиеся потребности своих клиентов. Например, фирмы, сосредоточенные на производстве кнутов для колясок, не замечали, что их клиенты переходят от конных экипажей к другим видам транспорта. Чтобы избежать подобной близорукости, он призвал компании задавать вопрос: "Каким бизнесом мы занимаемся?". В классическом примере, если бы компания, производящая кнуты для колясок, задала соответствующий вопрос: "Мы занимаемся производством кнутов для колясок или перевозками?" - она могла бы избежать разрушения. Она могла бы перейти на продажу продукции, более подходящей для клиентов, использующих новые средства передвижения, отличные от конных экипажей.
Понятие "бизнес" вскоре стало синонимом понятия "промышленность". Даже в оригинальной статье Левитта термины "бизнес" и "индустрия" часто перемежаются. Неудивительно, что его знаменитый вопрос чаще всего перефразировался как: "В какой отрасли мы работаем?". А связанный с ним последующий вопрос, подразумевающийся в этой линии мышления, звучит следующим образом: "Как мы должны адаптировать нашу продукцию к меняющимся тенденциям в нашей отрасли?". Фирма, производящая кнуты для багги, следуя этой логике, должна была попытаться адаптировать свою продукцию к меняющимся тенденциям в транспортной отрасли.
В современном цифровом мире совет Левитта по-прежнему актуален. Вопрос "Каким бизнесом мы занимаемся?" по-прежнему актуален. Однако способы интерпретации этого вопроса изменились. Современная близорукость сменилась маркетинговой близорукостью на цифровую близорукость. Цифровая близорукость является следствием того, что компании продолжают упорно полагаться на продукты и отрасли для получения конкурентных преимуществ. Она возникает, когда компании не видят смещения предпочтений клиентов от обычных продуктов к новым услугам, основанным на данных, и цифровому опыту. Это происходит, когда компании не видят, какую новую ценность они могут генерировать из данных через цифровые экосистемы, и как эта новая ценность может расширить горизонты их бизнеса.
Эта книга призвана расширить стратегическое видение читателей и помочь им преодолеть распространенную ловушку цифровой близорукости. Если вы относитесь к числу тех руководителей, которые сегодня ищут свежие идеи о том, как извлечь больше пользы из данных и возродить традиционные бизнес-модели, вам стоит прочитать эту книгу. Если вы ищете способы расширить возможности своих продуктов, чтобы предложить более богатый опыт клиентам, вам следует прочитать эту книгу. Если вы хотите расширить свою конкурентную сферу за пределы традиционных отраслевых границ и перейти к новым цифровым экосистемам, вам следует прочитать эту книгу. А если вы хотите создать новые цифровые возможности, чтобы конкурировать с помощью выигрышной цифровой стратегии в современную эпоху, вам следует прочитать эту книгу.
Глава
1. Создание мощных хранилищ данных: Чему мы можем научиться у титанов цифровых технологий?
В январе 2020 года, в начале нового десятилетия, семь из десяти самых дорогих компаний мира были цифровыми титанами. Совокупная стоимость пяти из них - Apple, Microsoft, Google, Facebook и Amazon - превысила 5 трлн. долл. В совокупности на них приходится около 20% рыночной стоимости всех компаний, входящих в индекс S&P 500. В ближайшие годы они также готовы еще больше укрепить свое господство. Что стало наиболее значимым фактором их роста? Их умение извлекать выгоду из данных.
Восхождение этих компаний стало возможным благодаря широкому распространению Интернета. Сначала они использовали Интернет и программное обеспечение для разработки цифровых платформ. Впоследствии они использовали свои цифровые платформы для раскрытия беспрецедентного потенциала данных. Хотя компании Apple и Microsoft появились еще до появления Интернета, они также установили свое господство, используя Интернет и свои цифровые платформы. В отличие от других компаний, Apple использовала для своего становления свои продукты - смартфоны, планшеты и ноутбуки. При этом большую роль в ее восхождении сыграли цифровые платформы, такие как iOS. Некоторые другие компании также стали известны благодаря своему стремительному взлету с помощью цифровых платформ. Airbnb, Uber, Alibaba, Tencent, Baidu, Netflix, eBay, Groupon - вот лишь некоторые известные примеры. Их объединяет то, что цифровые платформы изменили сложившуюся практику использования данных, применив новые инновационные подходы.
Важно понимать - собственно, ради этого и написана эта книга, - что и традиционные компании могут использовать эти подходы. Современные технологии, такие как датчики, Интернет вещей (IoT) и искусственный интеллект (AI), позволяют подражать тому, как титаны цифровых технологий используют свои данные для получения преимуществ . Старые компании также могут превратиться в мощные хранилища данных. Однако для этого им необходимо сначала разобраться во внутреннем устройстве цифровых платформ.
Платформы
Платформы объединяют и облегчают обмен между несколькими пользователями. Хотя этот термин в основном ассоциируется с такими цифровыми титанами, как Amazon, Airbnb или Uber, физические платформы существуют уже много веков. Рынки, на которых торговцы и люди собираются и обменивают провизию, скот и другие товары на деньги, существуют уже более пяти тысяч лет. Современные торговые центры функционируют как платформы, аналогичным образом соединяя продавцов с потребителями. Обмен на таких физических платформах происходит в местах, где участники находятся в физической близости.
С появлением Интернета отпала необходимость в том, чтобы участники торговли находились в одном месте. Обмен между книгоиздателями и покупателями или между производителями и слушателями музыки может осуществляться без физических магазинов (например, на платформах Amazon и Apple), обмен между источниками и искателями информации может осуществляться без библиотек (например, с помощью поисковой системы Google), а обмен между друзьями, желающими пообщаться, может осуществляться без физического присутствия (как на Facebook). В каждом из этих случаев обмен данными может осуществляться через Интернет с помощью программного обеспечения и без необходимости совместного физического присутствия участников. Например, компания Netflix, имея такие данные о названии фильма и выборе фильма пользователем, обеспечивает обмен данными о прокате фильмов с помощью программного обеспечения через Интернет. Для такого обмена прокатчику не нужно посещать физический магазин.
Восхождение цифровых платформ: Вспомогательная роль данных
На первых порах конкурентное влияние цифровых платформ ощутили на себе традиционные компании, осуществлявшие физический обмен в физических точках. Компания Netflix вытеснила компанию Blockbuster с лидирующих позиций в области розничной торговли видеопрокатом, а первый выход Amazon на рынок онлайновой книжной торговли стал атакой на кирпично-портовые магазины и рыночный статус компании Barnes & Noble. Конкурентное воздействие Amazon было обусловлено двумя видами преимуществ: преимуществом "длинного хвоста" и преимуществом сетевого эффекта. Эти преимущества обусловлены тем, что обмен товарами может осуществляться без необходимости совместного использования физического пространства участниками обмена. Благодаря тому, что данные позволяют осуществлять цифровые обмены, фирмы также могут воспользоваться этими преимуществами. О каждом из этих двух преимуществ мы расскажем ниже на примере компаний, ставших известными. Поскольку мы прослеживаем становление цифровых платформ с момента их зарождения, некоторые примеры могут показаться знакомыми. Однако цель состоит в том, чтобы на основе этих знакомых примеров вывести несколько фундаментальных понятий, которые в последующих главах будут использованы для создания новых основ.
Преимущество длинного хвоста
Длинный хвост - это часть статистического распределения продаваемых товаров, в которой менее известные и непопулярные товары значительно превосходят популярные. В кино или музыке, например, есть только несколько популярных хитов; большая часть выпускаемых фильмов и песен практически не становится известной. Меньший набор популярных товаров представляет собой "голову" распределения, а большее количество менее популярных товаров - "длинный хвост" распределения (см. рис. 1.1).
В традиционных рыночных условиях ограничения, связанные с необходимостью наличия единого физического пространства, ограничивают сферу применения физических бирж узким набором популярных товаров. Таким образом, физические площадки в основном пользуются преимуществами ограниченного напора - наиболее популярные товары находятся слева от кривой распределения. Однако эти ограничения не действуют, когда участникам обмена не нужно использовать общее физическое пространство. Следовательно, цифровые платформы получают выгоду не только от популярных товаров, но и от гораздо более широкого набора малоизвестных товаров, представленных длинным хвостом, показанным светло-серым цветом на кривой на рис. 1.1. Таким образом, цифровые платформы получают преимущество длинного хвоста.
Рисунок 1.1
Длинный хвост.
Рассмотрим, как Netflix использовала это преимущество в конкурентной борьбе с компанией Blockbuster при выходе на рынок видеопроката. И Netflix, и Blockbuster способствовали обмену между производителями фильмов и прокатчиками. Для компании Blockbuster физический обмен происходил в тысячах магазинов, разбросанных по всей стране. Из-за нехватки места в каждом из этих магазинов бизнес-модель компании Blockbuster была ориентирована на узкий круг популярных наименований; она делала ставку на "блокбастеры", которые прокатчики с наибольшей вероятностью выберут при просмотре в магазине. (В магазинах обычно продавалось несколько копий популярных фильмов). В компании Netflix обмен DVD-дисками, основанный на данных, первоначально осуществлялся через Интернет с помощью веб-сайта и программного обеспечения. Прокатчик выбирал DVD через Интернет, без необходимости посещения магазина. Выбранный DVD-диск доставлялся почтой с одного из примерно пятидесяти крупных складов, способных хранить миллионы DVD-дисков без ограничений по площади (в свое время у Blockbuster было более восьми тысяч магазинов, расположенных в престижных коммерческих местах). Таким образом, компания Netflix могла предложить широкий спектр наименований, причем не только популярных, но и тысячи других, менее известных. Это дало Netflix преимущество перед Blockbuster в виде длинного хвоста.
Netflix укрепила свое преимущество "длинного хвоста" и другими аспектами своей стратегии. Одним из таких аспектов было установление цен на свои услуги по модели подписки. Благодаря ежемесячной подписке Netflix не зависела от того, что каждый фильм будет взят в прокат. Компания могла позволить себе хранить тысячи неиспользуемых наименований, которые имели мало шансов быть взятыми в прокат. В отличие от этого компания Blockbuster получала доход только в том случае, если фильм был взят напрокат в ее магазине. Следовательно, непрокатные фильмы, занимающие дорогостоящее место на полках, имели для компании большое значение. Таким образом, компания Blockbuster в дальнейшем зависела только от популярных фильмов или от того, что находилось на вершине кривой видеопроката.
Еще один аспект стратегии Netflix - использование программной системы рекомендаций для "проталкивания" малоизвестных наименований, вместо того чтобы полагаться на "проталкивание" популярных наименований, как это делал Blockbuster (подробнее об этом далее в главе). В целом преимущество в длинном хвосте перед Blockbuster помогло Netflix завоевать позиции на рынке видеопроката.
Преимущество сетевых эффектов
Благодаря использованию данных и отсутствию необходимости в общем физическом пространстве для обмена данными цифровые платформы также имеют меньше ограничений по количеству пользователей, которых они могут пригласить на свои платформы. С увеличением числа пользователей платформы становились более привлекательными для каждого отдельного пользователя, что называется преимуществом сетевого эффекта. Компания Netflix могла приглашать производителей фильмов к размещению контента на своих цифровых платформах независимо от их популярности. Netflix также могла расширять свою подписную базу прокатчиков благодаря широкому распространению Интернета. Она привлекала подписчиков даже из небольших и отдаленных городов с малым количеством населения и низкой вероятностью проката. В таких местах компания Blockbuster не могла открыть жизнеспособные физические магазины. Производители фильмов были мотивированы предлагать больше контента, поскольку на платформу Netflix подписывалось больше прокатчиков; прокатчики выигрывали, поскольку больше производителей фильмов предлагали контент.
Подобные сетевые эффекты являются неотъемлемым аспектом успешных цифровых платформ. Это связано с тем, что миллионы пользователей могут быть связаны между собой посредством обмена данными и программным обеспечением так, как это невозможно сделать в физическом пространстве. Следует отметить два вида преимуществ сетевых эффектов: прямые и косвенные. Эти виды преимуществ зависят от того, какие группы пользователей привлекает платформа. Под "группами пользователей" понимаются скопления схожих пользователей. Например, продюсеры фильмов составляют одну группу пользователей Netflix, а прокатчики - другую.
Прямое преимущество сетевых эффектов возникает, когда пользователь получает больше пользы от общения с большим количеством пользователей одной и той же платформы. Facebook представляет большую ценность для каждого "друга", поскольку он с большей вероятностью найдет других "друзей" на этой платформе. Аналогичным образом, пользователи документов находят большую ценность в использовании Microsoft Word, поскольку они с большей вероятностью найдут пользователей, которые также используют Microsoft Word, что значительно упрощает обмен документами и совместную работу.
Косвенное преимущество сетевых эффектов возникает, когда одна группа пользователей получает выгоду от других групп пользователей платформы. Например, друзья Facebook выигрывают, когда больше разработчиков приложений предлагают свои услуги на платформе (например, музыкальные потоки Spotify или игры Zynga). Apple iOS и Google Android предоставляют своим пользователям доступ к миллионам разработчиков приложений, а разработчики приложений, в свою очередь, получают доступ к миллионам пользователей, создавая таким образом значительное косвенное сетевое преимущество.
По мере роста размеров цифровых платформ усиливается их преимущество за счет сетевых эффектов. Однако это преимущество отличается от преимуществ, связанных с размером, которыми пользуются их конкуренты из числа традиционных компаний. Традиционные преимущества, связанные с размером компании, обусловлены эффектом масштаба, когда выгода от эффективности обусловлена поставками больших объемов. Например, крупные объемы проката DVD-дисков через тысячи магазинов позволили компании Blockbuster снизить удельные затраты на рекламу по сравнению с более мелкими сетями проката DVD-дисков. Большие объемы закупок DVD также помогли Blockbuster договориться с производителями о более низких затратах на закупку наименований фильмов.
В отличие от этого, преимущества сетевых эффектов возникают за счет экономии на масштабе спроса. Эти преимущества увеличиваются с ростом спроса, так как выгоды от эффективности возникают благодаря большим сетям пользователей. Сети увеличивают стоимость из-за взаимозависимости потребительского спроса или когда на решения одного потребителя о выборе продукта влияют решения других потребителей в сети. Другими словами, чем больше людей входит в данную сеть, тем более привлекательной является сеть для присоединения. Чем больше число пользователей, тем более доминирующим является преимущество сетевых эффектов. Например, преимущество Facebook заключается не в экономии на масштабе со стороны предложения, например за счет технологии, лежащей в основе платформы, а в экономии на масштабе со стороны спроса за счет огромной сети пользователей. Однако некоторые цифровые платформы могут пользоваться эффектом масштаба как со стороны предложения, так и со стороны спроса. Размер компании Amazon не только позволяет ей поддерживать низкие закупочные цены, аналогичные ценам Barnes & Noble (за счет эффекта масштаба со стороны предложения), но и обеспечивает преимущество сетевого эффекта (за счет эффекта масштаба со стороны спроса), которого не хватает Barnes & Noble в ее кирпично-морковном режиме работы.
Преимущества цифровых платформ на ранних этапах и стимулирующая роль данных
Поскольку транзакции, основанные на данных, позволили объединить большое количество и разнообразие пользователей, цифровые платформы получили преимущества в виде длинного хвоста и сетевых эффектов. Когда цифровые платформы только появились, они не оказали существенного влияния на то, как компании производят товары и услуги. Вместо этого они повлияли на способы продажи товаров и услуг. Во многом это было связано с развитием электронной коммерции. Зачастую от электронной коммерции выигрывали и производители, предоставляя им более широкие возможности для продажи. Например, книгоиздатель мог использовать в качестве розничных продавцов как Barnes & Noble, так и Amazon, а производители фильмов могли распространять их как через Blockbuster, так и через Netflix. В 2001 году Майкл Портер, известный бизнес-стратег, охарактеризовал бизнес-модели, основанные на использовании Интернета, как подходы, дополняющие традиционную стратегию. Они не рассматривались как разрушители Земли.
Закрепление "цифровых титанов": Центральная роль данных
Сегодня, спустя два десятилетия, несколько компаний, возникших благодаря широкому распространению Интернета, превратились в могущественных цифровых титанов. Широкие технологические тенденции, такие как повсеместное распространение смартфонов, более широкая полоса пропускания телекоммуникационных каналов и общий рост цифрового взаимодействия, способствовали усилению влияния цифровых титанов. Поскольку такое развитие событий экспоненциально расширяло возможности для обмена данными, эти компании стали доминирующими каналами передачи данных. Более того, оседлав волну новых технологических возможностей, "цифровые титаны" также усилили роль данных в своих бизнес-моделях. Теперь данные - это не просто вспомогательное средство для облегчения цифровых обменов; они являются центральной силой, определяющей нынешнее доминирование цифровых бирж. Чтобы понять этот сдвиг, полезно рассмотреть, как титаны цифровой индустрии раскрыли потенциал одного из конкретных аспектов своих данных, а именно интерактивных данных.
Интерактивные данные
Интерактивные данные являются неотъемлемой частью цифровых платформ. Чтобы принять участие в цифровом обмене, пользователи взаимодействуют с платформой. А поскольку веб-сайт или приложение платформы фиксирует особенности каждого взаимодействия с помощью программного обеспечения, участие пользователей приводит к появлению интерактивных данных. Компания Amazon получает все данные, генерируемые покупателем при поиске товара на ее сайте. Аналогичным образом Google получает все данные, генерируемые при задании поисковиком различных вопросов до получения удовлетворительного ответа. Таким образом, сайт или приложение платформы выступает в роли датчика, собирающего эти интерактивные данные.
Когда взаимодействие отслеживается в режиме реального времени, интерактивные данные также становятся данными реального времени. Осуществление обмена на цифровой платформе требует данных в реальном времени. Например, данные в реальном времени позволяют компании Uber сопоставить конкретного водителя с конкретным пассажиром для поездки. Аналогичным образом, используя данные реального времени, Google сопоставляет поисковый запрос с ответом.
Однако интерактивные данные имеют большую ценность, которая выходит за рамки простого обмена данными в режиме реального времени. Чтобы раскрыть эту ценность, титаны цифровой индустрии используют три важных свойства интерактивных данных: способность к глубокому анализу, возможность передачи внешним структурам и способность обогащать цифровой опыт. Ниже приводится описание каждого из этих атрибутов (см. рис. 1.2).
Глубокое понимание: Интерактивные данные фиксируют многие аспекты транзакции в режиме реального времени. Книга или фильм, который ищет пользователь, место, где пассажир ожидает попутку, запрос, заданный во время поиска в Интернете, или реакция друга на сообщение другого друга - все это примеры данных, получаемых в реальном времени. По окончании каждого взаимодействия эти данные в реальном времени превращаются в данные "постфактум". Цифровые титаны накапливают данные "постфактум" для создания профиля каждого пользователя. При повторном взаимодействии эти данные пополняют хранилища, уточняя каждый профиль путем добавления новых данных. Со временем такие профили позволяют получить глубокое представление о каждом пользователе. Глубокое понимание развивается, когда генерируются большие объемы интерактивных данных, отражающих тонкие и сложные аспекты персоналий пользователей.
Рисунок 1.2
Атрибуты интерактивных данных.
Например, Amazon генерирует интерактивные данные каждый раз, когда пользователь просматривает сайт в поисках товара, даже если эти операции не приводят к покупке. В отличие от этого, в физическом магазине, где нет подобных данных о просмотре сайтов, накопленные данные ограничиваются тем, что было куплено в магазине. Еще более важно то, что масштабы деятельности Amazon позволяют генерировать огромные объемы интерактивных данных. В настоящее время Amazon занимает почти 50% всего объема электронной коммерции. Каждую минуту в день на сайт Amazon заходит более четырех тысяч уникальных посетителей.
В целом растущая зависимость от цифровых интерфейсов в повседневной деятельности значительно увеличила поток данных, поступающих в хранилища цифровых титанов. В 2012 году насчитывалось 2,2 млрд. активных пользователей Интернета. В 2019 году их число выросло до 4,4 млрд. Масштабы такого трафика позволяют цифровым титанам наматывать на себя беспрецедентные объемы интерактивных данных. Google обрабатывает 40 000 поисковых запросов каждую секунду. Facebook фиксирует 2,7 млрд. действий "нравится" в день и сканирует более 3 терабайт данных каждую минуту.
Интерактивные данные также позволяют выявить сложные и тонкие грани личности пользователя. Поисковые запросы в Google или просмотр товаров на Amazon могут дать много информации о подлинных предпочтениях человека. Аналогичным образом, схемы "лайков" на Facebook или моментов, которыми делятся на Instagram, раскрывают многие внутренние мысли пользователей. Когда большие объемы таких сложных и нюансированных данных в режиме реального времени поступают в уникальные профили пользователей, можно получить глубокие выводы. Цифровые титаны еще больше обогащают эти сведения с помощью мощных алгоритмов и искусственного интеллекта. В результате они многое знают об отдельных пользователях. Например, Facebook может предсказать, когда пара может пожениться, еще до того, как она примет решение. Microsoft знает о ваших профессиональных навыках и рабочих связях через Office 365 и LinkedIn (подробнее об этом в главе 2). Facebook и Google вместе контролируют около 60% рынка цифровой рекламы объемом 88 млрд. долл., поскольку их знания о предпочтениях и поведении каждого пользователя помогают им микронаправлять сообщения в соответствии с его потребностями.
Возможность передачи информации внешним субъектам: Предположим, интерактивные данные Uber показывают, что женщина ожидает попутку в небезопасном месте поздно вечером. Обновления в реальном времени отражают, когда пассажирка получила попутку, как она продолжила свой путь и когда, наконец, добралась до места назначения. Uber может передавать эти данные разработчикам приложений, которые, в свою очередь, могут, например, обеспечить отправку текстовых сообщений указанным пассажиром друзьям в режиме реального времени, что позволит следить за его безопасностью. Однако эта функция безопасности имеет смысл только в том случае, если данные передаются в режиме реального времени. Она не имеет большого значения, если данные передаются постфактум, например, через день после поездки.
Таким образом, элемент реального времени в интерактивных данных открывает другой вид стоимости, который можно получить только при условии обмена данными в режиме реального времени. Иначе говоря, некоторые возможности создания стоимости исчезают, если интерактивные данные не распространяются в режиме реального времени. Ценность таких данных также теряет актуальность для получателя данных после их получения. Таким образом, эта преходящая ценность данных, получаемых в режиме реального времени, позволяет передавать их внешним организациям (например, разработчикам приложений), не опасаясь утраты собственных преимуществ. Иначе обстоит дело с накопленными данными, , ценность которых не является преходящей. Более того, ценность накопленных данных возрастает с течением времени. Более того, делиться накопленными данными с внешними организациями рискованно, поскольку конфиденциальность данных часто необходима для сохранения конкурентных преимуществ. Например, компания Uber вряд ли будет передавать профили своих пассажиров и водителей внешним организациям.
Современные цифровые технологии также позволяют легко обмениваться данными в режиме реального времени. Обмен осуществляется с помощью технологического протокола, называемого интерфейсом прикладного программирования (API). API позволяет двум (или нескольким) программам взаимодействовать друг с другом и обмениваться информацией между широким кругом организаций (подробнее об API рассказано в главе 2). Возможность обмена данными в режиме реального времени определяет цифровые экосистемы цифровых платформ титанов. Чем с большим количеством организаций они обмениваются данными, тем крупнее и динамичнее их цифровые экосистемы.
Цифровой опыт: Обмениваясь данными в режиме реального времени с назначенными друзьями водителя для обеспечения его безопасности, Uber предлагает цифровой опыт. Цифровой опыт - это опыт, основанный на данных. Uber предлагает и другие цифровые возможности. Для пассажиров, направляющихся в аэропорт, Uber предлагает услуги онлайн-регистрации на рейс. Водителю, направляющемуся в ресторан, Uber предлагает рейтинги ресторанов и помогает выбрать оптимальный ресторан. Uber также может помочь забронировать столик в ресторане, заранее ознакомиться с меню и порекомендовать блюда. Весь этот цифровой опыт становится возможным благодаря тому, что интерактивные данные, генерируемые во время поездки, обмениваются с внешними организациями (авиакомпаниями и ресторанами), чье цифровое присутствие дополняет интерактивные данные Uber. Обычное такси, не имеющее интерактивных данных, не может предоставить эквивалентный цифровой опыт. Вместо этого он предлагает физический опыт, например, чистые автомобили или вежливых водителей, которые также может предложить Uber.
Интерактивные данные обогащают цифровой опыт различными способами. Во-первых, интерактивность способствует получению опыта в режиме реального времени - то есть в тот момент, когда пользователь взаимодействует с платформой данных. Цифровой опыт Uber - это опыт в реальном времени, которым пользователь может наслаждаться во время поездки. Аналогичным образом, пользователь, просматривающий книгу на сайте Amazon, получает такой цифровой опыт, как : ему предлагаются советы по другим книгам того же автора, по другим авторам, пишущим на схожие темы, или по отзывам пользователей, и все это в режиме реального времени. Во-вторых, возможность обмена интерактивными цифровыми данными в режиме реального времени стимулирует использование вклада взаимодополняющих организаций, которые могут добавить новый опыт. Uber может опираться на широкий круг разработчиков приложений, которые могут предложить более креативные услуги и опыт. В-третьих, глубокое понимание каждого пользователя, которое интерактивные данные формируют с течением времени, также формирует и настраивает каждый цифровой опыт. Например, рекомендации Uber по ресторанам или меню формируются на основе того, что Uber узнает из профиля каждого пользователя.
Сила интерактивных данных
Интерактивные данные делают цифровых титанов еще более могущественными. Они позволяют цифровым титанам расширить свое влияние за пределы их основного бизнеса, связанного с цифровыми платформами. Рассмотрим, как Alibaba и Tencent, доминирующие цифровые платформы в Китае, добились значительных успехов в банковском бизнесе страны, используя возможности своих интерактивных данных. Эти цифровые титаны имеют пять основных взаимосвязанных компонентов в своих платформах: поиск, электронная коммерция, платежные сервисы, чат с социальными сетями и развлекательные сервисы. В совокупности эти сервисы извлекают массу интерактивных данных по целому ряду признаков, в том числе и о том, как расходуются деньги.
Например, когда пользователь хочет купить автомобиль, Alibaba и Tencent знают, какой автомобиль он хочет приобрести, когда он хочет его приобрести, к каким друзьям он обращается за советом, какова его кредитная история и где он живет. Подобные сведения, полученные на основе интерактивных данных, делают Alibaba и Tencent гораздо более конкурентоспособными при предоставлении кредита, чем обычный банк. Кроме того, они предлагают такие популярные цифровые услуги, как цифровое оформление кредита без мучительного оформления документов, требуемого обычными банками, поиск автомобиля по конкурентной цене и связь получателя кредита с удобно расположенным дилером. Неудивительно, что сегодня Alibaba и Tencent являются одними из ведущих кредиторов потребительских кредитов в Китае. (Подробнее об Alibaba и Tencent мы поговорим в главе 8, когда представим концепцию цифровых конкурентов).
Интерактивные данные позволяют цифровым платформам влиять не только на то, как производятся товары и услуги, но и на то, как они продаются. Компания Netflix сейчас занимается производством фильмов и телесериалов. Интерактивные данные, которые собирает компания, дают ей возможность массово адаптировать свои предложения так, как это не могут сделать традиционные производители фильмов и музыки. Здесь мы вспоминаем из предыдущей главы историю о том, как компания Ford предложила платформу для приложений, позволяющих пассажирам автоматически делать заказ на кофе. Интерактивные данные объясняют, почему Ford стремится к такому сервису и почему Google и Uber могут стать грозными конкурентами в автомобильном бизнесе. Созданные титанами цифрового рынка основы для формирования богатых профилей пользователей с помощью различных интерактивных источников данных дают им серьезные конкурентные преимущества в будущем, когда пользователи будут предпочитать индивидуальные поездки покупке автомобилей. Google может использовать все, что ему известно об отдельных пользователях (например, маршруты календаря, предпочтения в покупках, семейные отношения), для предоставления гораздо более удобных и персонализированных услуг по перевозке автомобилей.
Преимущество данных перед цифровыми титанами
Таким образом, цифровые титаны используют данные для того, чтобы запустить цикл взаимодополняющих преимуществ (см. рис. 1.3).
Данные способствуют цифровым обменам, которые создают преимущества в виде длинного хвоста и сетевых эффектов. Эти преимущества укрепляют цифровые платформы компаний. И по мере того как эти платформы становятся доминирующими, пользователи продолжают предоставлять им множество интерактивных данных, обеспечивая глубокое понимание и преимущества обмена данными, которые могут быть преобразованы в полезный и привлекательный цифровой опыт.
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.
Глава 2. Использование мощных хранилищ данных: Что нужно знать об
API
?
В Главе 1 рассказывалось о важности интерактивных данных и о том, почему они являются неотъемлемой частью цифровых платформ. В ней также рассказывалось о том, как титаны цифровой индустрии используют данные такого рода для глубокого изучения пользователей и создания мощного цифрового опыта. В этой главе мы более подробно рассмотрим, как титаны цифровой индустрии добиваются таких результатов. В ней описывается, как титаны цифровой индустрии раскрывают возможности интерактивных данных и повышают их ценность в своих цифровых экосистемах. В значительной степени это происходит через программные интерфейсы приложений, или API.
Если старые компании хотят подражать подходам цифровых титанов к раскрытию ценности данных, они должны понять значение API. Если они планируют использовать интерактивные данные для того, чтобы поразить своих клиентов новым цифровым опытом, они должны понимать, как работают API. Если они хотят распространить свои бизнес-модели цепочки создания стоимости на цифровые платформы, они должны разработать передовые возможности управления API. Если они стремятся создать новые цифровые возможности для конкуренции в цифровых экосистемах, они должны научиться использовать возможности сетей API. В этой главе на примере титанов цифровой индустрии описывается, как функционируют и генерируют ценность API. В главе также рассказывается о том, что могут извлечь из этих примеров унаследованные компании и как API могут помочь им сформировать современную цифровую стратегию.
Что такое API?
Интерфейсы прикладных программ - это механизмы, позволяющие различным программам взаимодействовать друг с другом. Кроме того, они предоставляют функции и правила для организации такого взаимодействия. API-интерфейсы позволяют объединять различные программы и данные из множества источников. Они могут инициировать обширный набор инструкций по работе с данными. В результате API сделали возможным беспрецедентный обмен данными и сотрудничество между компаниями. Например, именно с помощью API ведущая цифровая платформа для бронирования туристических услуг Expedia объединяет данные практически всех конкурирующих авиакомпаний, тысяч отелей, курортов и компаний, предоставляющих автомобили напрокат, а также поставщиков платежных услуг. Таким образом, Expedia обеспечивает беспрепятственный доступ к туристическим услугам: за одно посещение сайта клиент может забронировать авиабилеты, отели, автомобили напрокат и другие услуги для отпуска или деловой поездки.
Внедрение API началось с появлением программных приложений в бизнесе в начале восьмидесятых годов. В соответствии с этой тенденцией даже устаревшие компании уже давно используют API для интеграции функциональных возможностей различных программ в рамках своих предприятий. Например, с помощью API можно объединить программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) с программным обеспечением для расчета заработной платы. Одним из преимуществ такого подхода является автоматический обмен данными о производительности труда продавца с расчетной ведомостью, что позволяет отразить в зарплатном чеке его заработанную премию.
Однако до недавнего времени многие компании рассматривали API в первую очередь как технологические инструменты, скрытые в системах планирования ресурсов предприятия (ERP) - наборе программных приложений, с помощью которых организация может собирать, хранить, анализировать и управлять данными, полученными в результате нескольких видов деятельности в цепочке создания стоимости. Часто API остаются скрытыми от глаз ИТ-отдела компании. Сегодня API стали гораздо более заметны, вплоть до руководителей компаний. Это связано с тем, что унаследованные фирмы стали замечать более широкое стратегическое значение API. Они видят в API ключ, открывающий для них новый мир цифровых экосистем. Они также понимают, что API могут стать основой их стратегии развития цифровых экосистем. В современном цифровом мире глубокое понимание API является обязательным для всех руководителей. Наблюдение за тем, как титаны цифровых технологий используют API, помогает обрести такое понимание.
Функционирование API
API обеспечивают структурированный подход к взаимодействию различных цифровых сервисов через Интернет на общем языке. 2 Рассмотрим, например, два таких цифровых сервиса: Google Maps - сервис, предоставляющий данные о местоположении, и Yelp - сервис, предлагающий пользовательские рейтинги для заведений, предоставляющих услуги (например, стоматологических кабинетов или кофеен). Совместная работа этих двух сервисов может повысить ценность заведения, которое хочет предложить информацию о местоположении и одновременно продемонстрировать свои отзывы на собственном сайте. API обеспечивают такую добавочную стоимость. В данном случае Google и Yelp выступают в роли "провайдеров", а заведения, такие как стоматологические кабинеты или кофейни, - в роли "потребителей". Программное обеспечение провайдеров предлагает данные и функциональные возможности, а программное обеспечение потребителей использует эти данные и функциональные возможности. API помогают интегрировать такие потребности между несколькими сторонами (см. рис. 2.1).
Рисунок 2.1
Функциональные возможности API.
Такая интеграция происходит в больших масштабах благодаря классу программистов, называемых разработчиками. Над API работают миллионы разработчиков. 3 Эти разработчики умеют находить API и объединять их с другими API для создания новых функций для клиентов. Например, разработчик может дать возможность компании Fidelity Investments, занимающейся инвестиционным консультированием, разместить на своем сайте список различных офисов, используя функции Google Maps. Такие веб-страницы, объединяющие множество функций цифровых сервисов, называются мэшапами и работают на основе API.
API предоставляют разработчикам строительные блоки для программирования новых функций и обеспечивают гибкость в настройке пользовательского опыта. Эти функции могут использоваться на веб-сайтах или в приложениях, как в примере с Fidelity. Они также могут использоваться для упрощения бизнес-моделей компаний. Twilio - коммуникационная платформа, предоставляющая такие API. Разработчики используют их для настройки потоков таких коммуникаций, как голосовые звонки, текстовые или видеосообщения, в соответствии с различными требованиями. eBay, ведущая цифровая платформа, использует API Twilio для упрощения коммуникации между покупателями и продавцами на своей торговой площадке. Например, как только покупатель предлагает купить товар, продавец получает уведомление; как только продавец подтверждает предложение, звонок автоматически поступает в службу, которая забирает и доставляет посылку. В любой момент покупатели или продавцы могут позвонить в службу поддержки и получить ответы на интересующие их вопросы. API-интерфейсы Twilio обеспечивают такую гибкость в настройке коммуникационных потоков, которая недоступна для услуг, предоставляемых телекоммуникационными компаниями. Основная бизнес-модель большинства телекоммуникационных провайдеров заключается в продаже стандартных тарифных планов на подключение к сети, а не в настройке потоков связи по желанию различных клиентов (как это может сделать eBay). API-интерфейсы Twilio служат удобным мостом между (негибкими) телекоммуникационными провайдерами и разработчиками программного обеспечения, которые хотят создавать удобные коммуникационные сервисы для конечных пользователей.
Более того, API могут служить проводниками данных и улучшать функциональность цифровых сервисов. Изучение того, как титаны цифровых технологий используют эти возможности, поможет нам понять, как повторить эту работу в традиционном бизнесе.
Как цифровые титаны извлекают выгоду из API
Цифровые титаны используют атрибуты API для создания стоимости, применяя два подхода. Один подход ориентирован на внутренние потребности. В этом случае API создают более широкие функциональные возможности для цифровых сервисов титанов за счет повышения внутренней эффективности разработки программного обеспечения. При таком подходе титаны цифровых технологий используют API в качестве внутренних каналов для сбора данных. API помогают направлять данные, генерируемые сервисами титанов, в их внутренние архивы данных для уточнения профилей пользователей и углубления их понимания.
Второй подход ориентирован на внешние факторы. Здесь API помогают улучшить функциональные возможности цифровых сервисов титанов за счет использования внешних ресурсов. API также служат каналами передачи данных внешним организациям. Таким образом, API помогают расширить возможности пользователей, опираясь на изобретательность сторонних организаций. Однако этот второй подход также требует от титанов цифровой индустрии балансировать между двумя противоположными результатами широкого обмена данными через API: большим удобством, которое может предложить их цифровой опыт, и растущей обеспокоенностью по поводу потери конфиденциальности пользователей (подробнее об этом далее в этой главе и в главе 9, где эта проблема подробно рассматривается). Подходы, ориентированные на внутренний и внешний фокус, описаны ниже.
Использование преимуществ API с помощью внутреннего фокуса
При внутренней ориентации API способствуют развитию внутренних компетенций цифровой платформы. API, ориентированные на внутренний рынок, также называют частными API. 4 Например, компания Google использует частные API для использования функциональности своей поисковой системы в других продуктах компании, таких как Google Maps, Google Photos, Google News и Google Docs. Это позволяет компании избежать дублирования усилий и повысить эффективность разработки программного обеспечения. Части уже разработанного программного обеспечения Google могут быть повторно использованы в новых программных продуктах. Подобно тому, как смешиваются и сочетаются различные блоки Lego, Google использует API, позволяющие независимо менять местами, повторно использовать и совместно использовать с другими функциями (например, картами) любой фрагмент функциональности (например, поиск). Таким образом, Google может использовать возможности своей функции поиска в широком спектре своих современных и будущих продуктов.
Но продукты Google также являются источниками интерактивных данных. Взаимодействуя с Google Photos или Google Docs, пользователь сообщает Google, с кем он хочет поделиться своими фотографиями или документами. Взаимодействие с Google Maps информирует Google о местах, которыми интересуется пользователь или с которыми он связан. При использовании Google News пользователь сообщает Google о своих тематических интересах, политических пристрастиях и других предпочтениях. API также интегрируют и передают эти данные в специальные хранилища. Помимо расширения функциональности программного обеспечения, API выступают в качестве внутренних каналов, по которым Google направляет данные из множества своих программных продуктов. Это позволяет расширить профиль каждого отдельного пользователя и получить более глубокие сведения о нем.
Аналогичным образом Microsoft использует API в Office 365 - подписной версии широко используемого пакета Microsoft Office. В состав пакета Office входят продукты, знакомые миллионам пользователей по всему миру, такие как Word, Excel, PowerPoint, Outlook и OneNote. Кроме того, Office 365 предлагает и другие продукты, включая Skype for business (для проведения видеоконференций), SharePoint (для интеллектуального и безопасного обмена документами с коллегами), OneDrive (облачный хостинг файлов), Microsoft Teams (для совместной работы сотрудников в чате) и Yammer (социальная сеть для предприятий) для корпоративных клиентов.
Как и в случае с Google, API помогают Microsoft обмениваться многими функциональными возможностями между этими продуктами. Например, функции чата в Skype также используются в Teams и Yammer, а функции Word, Excel и PowerPoint являются важными компонентами SharePoint. Также, как и в случае с Google, каждый из этих продуктов собирает данные о взаимодействии с пользователем. Соответственно, Microsoft знает, чем занимается пользователь в своей среде Office 365. Она знает о запланированных встречах пользователя (через Outlook), о его коллегах (через Teams) и некоторых его навыках (через SharePoint). Он может отслеживать взаимоотношения на основе того, кто кому отправляет электронные письма. Определяя тех, кто одновременно вносит изменения в одни и те же документы в SharePoint, Microsoft также знает, кто с кем сотрудничает. API-интерфейсы направляют и помогают интегрировать интерактивные данные, собираемые этими продуктами. Это помогает Microsoft создавать профили пользователей в корпоративном мире, как это делают Facebook, Amazon и Google в потребительском мире. Microsoft называет это Office Graph.
ТЕЛЕГРАМКанал с обзорами, анонсами новинок и книжными подборками
Книжный Вестник
Бот для удобного поиска книг (если не нашлось на сайте)
Поиск книг
Свежие любовные романы в удобных форматах
Любовные романы
О психологии, саморазвитии и личностном росте
Саморазвитие
Детективы и триллеры, все новинки
Детективы
Фантастика и фэнтези, все новинки
Фантастика
Отборные классические книги
Классика
ВКОНТАКТЕБиблиотека с любовными романами, которая наверняка придётся по вкусу женской части аудитории
Любовные романы
Библиотека с фантастикой и фэнтези, а также смежных жанров
Фантастика
Самые популярные книги в формате фб2
Топ фб2
книги