Мы продолжаем публикацию фрагментов книги двух экспертов в области розничной торговли Александра Шубина и Павла Рюхова «Data-driven retailing: от физического магазина к цифровому ритейлу и обратно», которая выйдет в апреле 2024 года. Сегодня публикуем главу «Эффект толпы: социальные сети, экосистемы и платформы».

Наверное, многие из читателей смотрели документальный фильм “Социальная дилемма” (2020), в котором экс-сотрудники таких IT-корпораций, как Google, Facebook, Twitter, YouTube и других крупных компаний делятся своим опытом работы над проектами для этих компаний и обсуждают влияние созданных ими алгоритмов на повседневную жизнь людей. В этом фильме освещается проблематика воздействия социальных сетей и технологических платформ на людей и общество:

• Захват внимания пользователей. Социальные сети создаются для максимального привлечения и удержания внимания людей, используя алгоритмы, подстраивающиеся под интересы и предпочтения каждого, чем больше пользователь находится в социальных сетях, тем больше он там будет находиться в будущем.
• Сбор данных и их применение. Тому, кто не в технологической сфере, сложно представить, какие огромные объемы данных собираются о пользователях и как эти данные используются для создания детальных пользовательских профилей для влияния на их выбор и поведение.
• Распространение ложной информации и усиление поляризации общества: учитывая, что алгоритмы ML, применяемые в социальных платформах, отдают предпочтение контенту, вызывающему эмоциональный отклик, могут способствовать распространению неправдивой информации и углублению социальной и политической поляризации.
• Отрицательное влияние на психологическое состояние. Непрерывное использование социальных сетей может вредить психическому здоровью, особенно среди молодежи, включая проблемы с самооценкой и увеличение уровня стресса и депрессии.
• Этические дилеммы в технологической сфере. Учитывая возможность с помощью социальных сетей относительного легкого влияния на социальные группы и формирования у этих групп, вопрос об этической ответственности технологических компаний и о необходимости их регулирования уже поднимается на уровне государств.

Фактически социальные сети формируют новый цифровой мир с колоссальными возможностями влияния и масштабирования.

Что из себя представляют социальные сети с системной точки зрения и бизнес-модели, и почему это важно для ритейла? Социальные сети – это яркий пример бизнес-моделей, построенных по принципу платформ. Они представляют собой системы, которые соединяют различных пользователей – от индивидуальных лиц до бизнесов – и предоставляют им возможности для взаимодействия, обмена информацией и создания контента. Основные аспекты такой бизнес-модели заключаются в:

Многосторонние рыночные отношения. Социальные сети создают пространство, где взаимодействуют разные группы пользователей, включая обычных пользователей, рекламодателей, контент-креаторов и бизнесы. Это способствует формированию динамичного и многостороннего рынка.

Сетевой эффект. Ценность социальной сети увеличивается с ростом числа ее пользователей. Чем больше людей подключается к платформе, тем привлекательнее она становится для новых пользователей и рекламодателей, что способствует дальнейшему росту и расширению сети. Таким образом, социальные сети превращаются в саморазвивающиеся системы и рынки.

Персонализация и использование данных. Социальные сети собирают данные о поведении пользователей для создания персонализированного опыта, релевантного контента, рекламы и социальных связей.

Монетизация через рекламу и другие каналы: Бизнес-модель социальных сетей часто включает в себя монетизацию через рекламу, где рекламодатели платят за возможность донести свои сообщения до целевой аудитории. Но часто используются и другие способы монетизации, например, продажа премиальных функций или виртуальных товаров.

Масштабируемость и глобальный охват. Бизнес-модель социальной сети позволяет легко масштабироваться и охватывать большое количество пользователей по всему миру, предлагая универсальную платформу для глобального общения и взаимодействия.

Социальные сети как платформы создают уникальное рыночное пространство для взаимодействия множества пользователей, генерируя ценность через сетевые эффекты, персонализацию и монетизацию взаимодействий, при этом могут самостоятельно развиваться.

Платформы представляют собой сетевые экосистемы, которые извлекают выгоду из экономики, характеризующейся бесплатностью, совершенством и мгновенностью. Более точное определение платформы — это цифровая среда, способствующая доступу, воспроизводству и распределению с минимальными предельными издержками, стремящимися к нулю [Машины Платформа Толпа]. У платформ есть важная особенность: они могут быть построены друг на друге. Например, на базе социальной сети Facebook можно строить свои платформы через формирование и управление группами своих потребителей. Другим известным примером платформы является мессенджер WhatsApp. С течением времени пользователи мобильных телефонов, которые ранее активно пользовались SMS, начали переходить на WhatsApp. Это происходило из-за того, что большинство их контактов уже используют этот мессенджер, и для удобства общения им также приходится его установить. Такое явление является классическим примером сетевого эффекта, описываемого экономистами.

Чем больше людей использует определенное приложение, как, например, WhatsApp, тем оно становится ценнее для каждого отдельного пользователя. Мы думаем, что многие испытали такое давление сетевого эффекта, когда мы вынуждены включаться в какую-то платформу, так как там уже большинство наших контактов.

Понимание сетевых эффектов критически важно для объяснения успеха бизнесов в цифровую эпоху; этот принцип был разработан в 1980-х годах, период, который совпал с ростом значимости современных компьютерных сетей для обеспечения в экономике. Сетевой эффект в экономической теории описывает явление, при котором ценность товара или услуги для пользователя увеличивается с ростом количества людей, использующих этот товар или услугу. Ключевыми аспектами, в которых выражается сетевой эффект, являются:

Положительная обратная связь. Сетевые эффекты порождают цикл положительной обратной связи, где каждый новый пользователь увеличивает ценность продукта или услуги для других. Это привлекает еще больше пользователей, дополнительно увеличивая ценность.

Прямые и косвенные сетевые эффекты. Прямые сетевые эффекты возникают, когда польза продукта напрямую зависит от количества его пользователей (например, телефонная сеть или Whatsapp). Косвенные сетевые эффекты возникают, когда увеличение числа пользователей одного продукта повышает ценность связанного продукта или услуги (например, увеличение количества ценных бесплатных мобильных приложений на определенной операционной платформе увеличивает желание приобрести данный мобильный телефон).

Стандартизация и совместимость. Сетевые эффекты могут способствовать стандартизации определенных технологий или форматов, поскольку стандарт, используемый большим числом людей, становится более ценным.

Затраты на смену и блокировка рынка. С увеличением числа пользователей сетевого продукта или услуги увеличиваются и затраты на переход на альтернативные продукты, что может привести к блокировке пользователей на одной платформе.

Влияние на конкуренцию. Сетевые эффекты могут создавать значительные барьеры для новых конкурентов, поскольку для успешного входа на рынок им необходимо преодолеть уже существующую сетевую ценность установленных игроков. Например, в настоящее время успешно запустить такую же платформу и маркетплейс Amazon или Alibaba будет очень затруднительно.

Большинство платформ, те же социальные сети, мессенджеры, стримы музыки и фильмов, являются цифровыми и построены на базе цифровых продуктов, которые обладают свойствами моментальности и бесплатности, так как для их воспроизводства не нужны время и затраты, и это позволяет получать и максимально использовать сетевой эффект масштаба, так как не требует инвестиций в материальные объекты. Но в последнее время начали появляться и успешно развиваться O2O платформы, что означает «из онлайна в офлайн». Такой тип платформ позволяет соединять цифровой мир и использовать из виртуального в реальный мир сетевого эффекта, дополняющих товаров и, частично, принципов бесплатности и мгновенности. O2O-платформы уже существуют во многих отраслях: Lyft и Uber, inDrive — такси , Airbnb — в аренде жилой недвижимости, Grubhub и Самокат — в доставке еды, другие примеры, которых достаточно много. Сегодня ждать такси более пяти минут считается уже долго, чем вам не принцип моментальности. Платформы O2O работают, соединяя экономику цифры и экономику атомов, в которой есть затраты, поэтому для экономической успешности таких бизнес-моделей очень важна юнит экономика, чтобы большинство транзакций и трансформаций из цифрового мира в реальный были положительны. Тогда за счет сетевого эффекта масштаба можно построить результативную бизнес-модель. В любом случае, можно комбинировать данные, математику и сетевой эффект и добиваться хороших результатов. Например, построение наилучших маршрутов для водителей Uber, чтобы место высадки одного пассажира было близко к тому, где ждет следующий. Огромное количество данных, собираемых O2O-платформами, создает отличную основу для машинного обучения и эффективного решения такого класса задач.

Важно отметить еще особенность таких O2O-платформ. Всего несколько лет назад их существование было невозможным. Многие виды платформенных бизнесов опираются на мощные мобильные вычислительные устройства, а эра смартфонов началась только в 2007 году с выходом первой модели iPhone и последующего появления мобильных приложений.

Развитие Интернет и социальных платформ создает уникальный способ собрать самые разнообразные фрагменты знаний со всего мира и из множества различных источников. Такое обширное объединение информации имеет большую ценность, поскольку оно позволяет людям легко к ней обращаться и становиться более осведомленными. С другой стороны, оно позволяет каждому стать источником таких знаний и использовать эффект “толпы”.

Мы уверены, что подавляющее большинство ученых, технических специалистов, менеджеров и других сотрудников в компаниях имеют достаточную квалификацию для своей работы и заинтересованы в том, чтобы выполнять ее хорошо. Почему же толпа почти всегда их побеждает?

Эксперты в определенных сферах, как и все люди, подвержены когнитивным искажениям, которые могут негативно влиять на качество их работы. Часто бывает так, что чем более компетентными и известными становятся эти специалисты, тем более заметными становятся их предвзятости, такие как чрезмерная уверенность в собственных знаниях и склонность к подтверждению собственных взглядов, игнорируя противоречащую информацию. Это может привести к снижению качества их работы.

Мы также наблюдаем недавние стремительные изменения в таких областях, как искусственный интеллект и машинное обучение. В условиях быстрого технологического прогресса знания, которыми владеет основная масса специалистов, могут быстро устаревать. В то же время среди большого количества людей вероятно найдутся люди, знакомые с последними достижениями в этих областях. Короче говоря, в то время, как знания внутри организаций могут устаревать, у «толпы» такой проблемы нет.

«Толпа» часто превосходит экспертов благодаря сочетанию разнообразных взглядов и опыта ее участников. В группе людей, каждый из которых обладает уникальными знаниями и специализациями, возможности для создания более всестороннего анализа и поиска оригинальных решений значительно расширяются. Это разнообразие может привести к открытию новых подходов и решений, которые могут быть недоступны для отдельно работающих специалистов.

Кроме того, коллективная мудрость «толпы» часто превосходит индивидуальные решения экспертов. Совокупность мнений и идей в группе может компенсировать индивидуальные ошибки и предвзятости, приводя к более точным и эффективным результатам. Также «толпа» часто обладает большей гибкостью и способностью к адаптации по сравнению с отдельными специалистами. Множество участников с различными опытом и знаниями могут быстрее реагировать на новую информацию и изменения в условиях. Наконец, «толпа» склонна к более экспериментальному подходу и инновациям, поскольку ее участники менее ограничены традиционными рамками мышления и могут предлагать нестандартные решения. Эти аспекты делают «толпу» ценным ресурсом в решении сложных и мультидисциплинарных задач.

Например, “толпа” или как часто называют “краудсорсинг”, в розничной торговле может быть использована различными способами для улучшения продуктов, услуг и клиентского опыта. Розничные торговцы могут использовать краудсорсинг для сбора отзывов и предложений от клиентов о товарах и услугах. Это может помочь улучшить ассортимент товаров, качество обслуживания и разработать новые продукты, соответствующие потребностям клиентов. Во многих розничных компаниях количество категорий товаров, которыми управляют категорийные менеджеры, очень большое, и конечно, им не хватает времени погрузиться в тонкости каждой категории, а покупатель, для которого собственно и формируется ассортимент, конечно, может являться самым актуальным источником знаний. Например, компания X5 Retail group реализовала краудсорсинговый механизм рейтинг отдельных товаров, который помогает категорийным менеджерам принимать решения о выводе товара из ассортимента. Другой пример, где “толпа” может очень пригодиться — это конкурсы на лучший дизайн продукта. Магазины могут проводить конкурсы среди клиентов и дизайнеров на создание новых дизайнов для продуктов, таких как одежда, аксессуары или упаковка. Победители получают призы, а розничные компании — уникальные и популярные дизайны.

В области пользовательского контента в маркетинге компании могут привлекать клиентов к созданию контента для маркетинговых кампаний, например, публикации фотографий с их продуктами в социальных сетях. Это повышает вовлеченность клиентов и служит дополнительным каналом продвижения.

В операционных процессах также много примеров применения “толпы” -краудсорсинговые платформы для инвентаризации, где люди могут сообщать о наличии или отсутствии товаров в магазинах. Или оптимизация пространства магазина, где розничные компании могут использовать краудсорсинг для сбора данных о том, как покупатели перемещаются по магазину и взаимодействуют с товарами. Эти данные можно использовать для оптимизации расположения товаров и дизайна магазина для улучшения клиентского опыта и пути.