Владимир Коровкин - От носорога к единорогу [Как провести компанию через трансформацию в цифровую эпоху и избежать смертельных ловушек] [litres]

Однако у этой схемы могут быть ограничения. Очень опасно попасть с вашим качественным предложением в пустую середину рынка, когда большинство клиентов полностью удовлетворены услугами, предлагаемыми бесплатно, в то время как те, кто готов платить за качество, будут покупать совершенно другой продукт. Подобным случаем стала история Abbyy [175] См. Andrey Shapenko, Vladimir Korovkin, Benoit Leleux (2018) ABBYY: the digitization of language and text, Emerald Emerging Markets Case Studies https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/EEMCS-03-2017-0035/full/html. , компании из России, которая была одним из ведущих мировых разработчиков решений для машинного перевода.

Она создала очень сложные продукты, ставшие итогом очень дорогих исследований и разработок, но обеспечивавших качество перевода, близкое к результату работы человека. Профессиональные версии ее продукта Lingvo продавались за сотни долларов и включали специальные словари для экономики, медицины, права, нефтегазовой отрасли и т. д. [176] https://www.abbyy.com/ru-ru/lingvo/windows/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=ga-lingvo2015&utm_term=%2Blingvo%20%2Babby&gclid=Cj0KCQiAiKrUBRD6ARIsADS2OLmVHZDC0kmWA1zlPz8cIq2 PugCkBPgcFrA-kPosEcZOKGGyc577f88aAuKjEALw_wcB. Однако когда Google вывел полностью бесплатный сервис перевода Translate, компания оказалась под перекрестным огнем. Хотя Google Translate практически ни по одному языку не дает достойного литературного результата, он обычно позволяет понять смысл текста. Этого оказалось достаточно для подавляющего большинства пользователей. Бизнес-клиентам, нуждавшимся в хорошо и очень точно переведенном тексте, всё равно приходилось нанимать переводчиков. Выяснилось, что квалифицированный переводчик работает с помощью бесплатной поддержки Google почти так же быстро, как и с продуктом Abbyy. Ответить на вызов было нелегко, ведь Abbyy близко не имела ресурсов, которые были в распоряжении поискового гиганта. Ей пришлось ввести некоторые бесплатные услуги, к примеру веб-портал www.lingvolive.com, стремящийся создать собственную экосистему профессионалов перевода и студентов, изучающих иностранные языки.

В принятии жестких решений о лучшем способе монетизации клиентской базы машины часто становятся эффективнее людей. И в этом еще одна причина того, почему каждый корпоративный менеджер теперь должен быть силен в аналитике больших данных: эра интуиции в бизнесе заканчивается. Цифры и алгоритмы развенчивают давние мифы многих профессий.

Например, в банковском деле просрочка очередного платежа по кредиту (без дефолта) всегда расценивалась как признак низкой лояльности. Банки не считали ценными таких клиентов и старались избавиться от них, как только те погашали кредит. Анализ данных, проведенный одним банком, принес потрясающее откровение: такие клиенты были не только более прибыльными (из-за штрафов), но и более лояльными к банку – при условии, что к ним относились «по-человечески». Некоторые люди по ряду причин живут с крайне нерегулярными денежными потоками; когда они опаздывают с платежом, то испытывают чувство вины. Если банк проявляет признаки понимания – «всякое бывает», клиенты отвечают высоким уровнем лояльности.

Подобные открытия не должны быть результатом случайного озарения особенно любознательного (или особо незанятого) аналитика, они должны быть встроены в основные технологические системы, управляющие бизнес-операциями. Именно через такие системы «единороги», например Uber, Booking.com, Amazon или NetFlix, выигрывают у своих конкурентов-«носорогов», добиваясь меньших затрат на приобретение новых клиентов и более высокой ценности приобретенных.

Это подводит нас к последнему пункту успешной цифровой трансформации, ее четвертому этапу – разработке технологий, их развитию и внедрению.

Дилемма «сделать или купить» всегда была одной из основных проблем управления. Это касалось многих аспектов: затрат, компетенций, рисков. Был также сильный элемент личной психологии. В XIX веке многие из основателей великих предприятий происходили из семей со скромными средствами – тех, где признаком рачительного ведения домашнего хозяйства было делать как можно больше своими руками. Они часто приносили эту логику в свои компании. Генри Форд был особенно известен своей настойчивостью в обратной интеграции к самому началу цепочки поставок, он владел шахтами, лесопилками и стекольными заводами, поставлявшими сырье для его автомобильных заводов. Всё – ради стремления сделать производство автомобиля Ford T максимально экономичным. Позже, однако, он радикально изменил свой подход: добиваясь гибкости в объемах производства, он продал большую часть своих активов, не связанных непосредственно с автомобилестроением.

Именно этот подход всё чаще пропагандировался в качестве эффективного. Идея фокуса на «основном» бизнесе стала мейнстримом управленческой мысли к рубежу тысячелетия. Экономическая наука всячески поддерживала эту идею, со времен Адама Смита она заявляла, что специализация неизбежно ведет к совершенствованию операций, затем к сокращению затрат, а затем – к экономии за счет масштаба. Если в мире существует компания, специализирующаяся на выпуске определенного продукта, она обязательно будет более эффективной – с точки зрения качества и стоимости, чем чьи-то внутренние поддерживающие операции. Самостоятельное производство того, что можно купить на рынках, всегда будет расточительством.

Эту логику полностью применяли и к приобретению традиционных корпоративных IT систем. Разработанные специализированными поставщиками (вроде Oracle, SAP или IBM), они продавались крупным компаниям по всему миру и устанавливались с помощью консультантов, обеспечивавших необходимую адаптацию к конкретному промышленному контексту и особенностям бизнес-процессов. Со временем появились определенные классы корпоративного программного обеспечения, например ERP (планирование ресурсов предприятия), CRM (управление взаимоотношениями с клиентами), BI (бизнес-аналитика) и т. д. В каждом классе можно было выбирать между готовыми решениями, созданными несколькими международными гигантами или рядом более мелких, узко специализированных поставщиков.

В СОВРЕМЕННОМ БИЗНЕСЕ ТРАНСФОРМАЦИЯ – НЕОБХОДИМОСТЬ, А НЕ ВЫБОР.

«Единороги» не могли следовать этой логике. По самой природе своего подхода к бизнесу они делали то, что выходило за пределы существующих бизнес-моделей. Попытка втиснуть их разрушительные идеи в предопределенный класс технологических систем не имела смысла. Кроме того, она принесла бы значительные постоянные издержки, которых «единороги», как правило, пытались избежать. С другой стороны, их основатели обычно были технологическими энтузиастами, программирование было для них любимым развлечением. В результате «единороги» стали оперировать оригинальными технологическими решениями, часто прокладывая путь будущим новаторам. Так было в случае с архитектурой Hadoop, которая стала одним из самых популярных подходов к созданию систем больших данных, или библиотекой программного обеспечения с открытым исходным кодом TensorFlow – сегодня ключевым инструментом разработки ИИ: первоначально обе технологии были созданы Google для внутреннего использования. Amazon Cloud также развилась из внутреннего технического решения.