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

Китай с его населением почти в 1,4 миллиарда человек, широкой распространенностью смартфонов и обширной практикой технологического предпринимательства – плодороднейшая территория для мобильных O2O-платформ. Вот несколько типичных примеров. Сервис Edaixi с помощью цифровой платформы решает для людей следующую задачу – собрать, постирать, отутюжить и вернуть вещи через 72 часа за 15 долларов [502]. К августу 2015-го Edaixi работал в 16 городах и обслуживал 100 тысяч заказов ежедневно [503]; спустя год работа шла уже в 28 городах с общим населением 110 миллионов человек [504], [505].

Guagua Xiche направит профессионала для мытья автомобиля, припаркованного где угодно в городе [506], и это обойдется вам меньше чем в 5 долларов. Клиент указывает местоположение и регистрационный номер машины, а присутствовать при мытье ему незачем. Компания получила в 2015 году 58 миллионов долларов и расширилась на 12 городов [507].

Hao Chushi вызовет частного повара, чтобы приготовить домашнюю еду с учетом предпочтений заказчика и ограничений диеты [508]. Семье из четырех человек услуга обойдется (если не считать стоимости ингредиентов) примерно 15 долларов [509]. Несмотря на свою привлекательность, Hao Chushi вряд ли сильно повлияет на популярный бизнес доставки китайской еды Ele.me, который привлек свыше 1 миллиарда долларов [510]. В Китае крупные инвестиции в O2O-бизнес не редкость. O2O-платформа 58 Daojia [511], предлагающая уборку, услуги няни и косметический уход, привлекла 300 миллионов долларов в раунде серии А [512]в октябре 2015 года, в то время как китайский поисковый гигант Baidu б о льшую часть своих инвестиций в O2O за три года, в общей сложности 3,2 миллиарда долларов, вложил в Nuomi [513] – сервис, который работает с множеством услуг, от билетов в кино до парикмахеров.

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

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

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

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

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

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