Революция платформ. Как сетевые рынки меняют экономику - и как заставить их работать на вас - читать онлайн книгу. Автор: Джеффри Паркер, Маршалл ван Альстин, Санджит Чаудари cтр.№ 14

читать книги онлайн бесплатно
 
 

Онлайн книга - Революция платформ. Как сетевые рынки меняют экономику - и как заставить их работать на вас | Автор книги - Джеффри Паркер , Маршалл ван Альстин , Санджит Чаудари

Cтраница 14
читать онлайн книги бесплатно

Так, сайт знакомств OkCupid обнаружил, что масштабирование платформы может вызвать крах системы, если ею неграмотно управлять. По словам руководителя OkCupid Кристиана Раддера, когда на таком сайте собирается множество пользователей, мужчины, естественно, стремятся связаться с самыми привлекательными женщинами. Масштабирование мужского поведения создает проблему: большинство из пишущих самой привлекательной женщине окажутся заметно менее привлекательными — «птицами не ее полета». Когда эти мужчины категории Б (наш термин, не Раддера!) заваливают женщин категории А приглашениями на свидание, довольных нет. Привлекательные женщины страдают и, скорее всего, покинут сайт из‑за бурного неуместного внимания, а мужчины категории Б несчастны, потому что женщины их мечты никогда им не отвечают. А несколько очень привлекательных мужчин, которые составили бы неплохие пары самым красивым женщинам, тоже несчастны: женщины, которые бы им подошли, покинули платформу[22].

Когда первая волна женщин уходит с сайта, мужчины всех уровней привлекательности окружают женщин второго уровня, и процесс повторяется. Сетевой эффект разворачивается в обратную сторону, и бизнес‑модель разваливается.

Чтобы решить эту проблему, OkCupid внедрил систему курирования, включающую многоуровневый подбор связей между пользователями. Первый уровень учитывает очевидные параметры — совпадающие интересы. Обе стороны курят? Обе любят татуировки и фильмы ужасов? Обе верят в динозавров? Этот уровень позволяет отсеять многие явно неудачные сочетания и сокращает число участников процесса.

Второй уровень сочетаемости касается вопроса сравнительной привлекательности. Если алгоритм OkCupid определяет на основании реакций других пользователей, что Джо гораздо менее привлекателен, чем Мэри (например), в общем поиске Джо не увидит фотографии Мэри (она может появиться в узкоспециализированном поиске, но никак иначе). Джо покажут подборку женщин, которые, вероятно, равны ему по уровню привлекательности. Результат взаимовыгоден. Мэри счастливее, потому что платформа помогает ей найти тех, кто ей нужен, защищая от потока неподходящих партнеров. Джо тоже, потому что женщины отвечают на его сообщения (а без таких фильтров он всегда встречал бы ледяной прием).

Разумеется, использование данного алгоритма означает, что если парень видит только фотографии среднестатистических женщин во время поиска на OkCupid, то, вероятно, внешне он не кинозвезда, как ему могло ранее казаться. Зато его шансы найти пару существенно повысятся, что в долгосрочной перспективе должно привести к более высокому уровню удовлетворения.

Мастерское курирование, вроде того, которое практикует OkCupid, значительно ослабляет негативные сетевые эффекты. При этом оно усиливает действие положительного сетевого эффекта. По мере того как растет число участников сети, объем информации о них увеличивается. И любой специалист по статистике подтвердит: обладание большим объемом информации, с которой можно работать, в целом увеличивает точность и ценность выводов, которые вы получите на ее основе. Чем больше ваша сеть, тем лучше курирование. Это феномен, который мы называем сетевым эффектом, диктуемым данными. Конечно, все зависит от наличия качественных инструментов курирования, которые постоянно тестируются, обновляются и улучшаются.

Слабое курирование приводит к усилению шума, который делает платформу менее полезной и может даже привести к ее распаду. Подобный порочный круг возник в результате экспоненциального роста сайта Chatrulette и быстро привел к резкому краху.

Chatrulette объединяет случайных людей со всего мира для общения через веб‑камеру. Люди могут начать беседу в любой момент, создав новое соединение или закрыв старое. Странно привлекательный новый сайт вырос с 20 пользователей при запуске в 2009 г. до более 1,5 млн полгода спустя.

Изначально Chatrulette не требовал регистрации и ничего не контролировал. Это привело к проблеме «голого волосатого мужика». По мере бесконтрольного роста сети все больше волосатых голых мужчин появлялось в чате, вынуждая множество не волосатых, не голых пользователей уходить из сети. Добропорядочные пользователи уходили, уровень шума на платформе повышался, запуская порочный круг.

Руководство Chatrulette осознало, что необходимо курировать доступ так, чтобы он масштабировался с ростом платформы. Платформа теперь позволяет пользователям фильтровать других и одновременно использует алгоритм скрытия пользователей с неуместными изображениями. Сеть снова растет — хотя и медленнее, чем сразу после запуска.

Любая успешная платформа сталкивается с проблемой масштабирования контента и связей между пользователями. В какой‑то момент своего развития любая успешная платформа должна решить проблему эффективного курирования. Мы вернемся к этой теме в следующих главах.


Четыре вида сетевых эффектов

Двусторонняя сеть (та, в которой есть и производители, и потребители) сталкивается с четырьмя видами сетевых эффектов. Создавая и управляя платформой, важно понимать и учитывать их.

Односторонние эффекты на двустороннем рынке — сетевые эффекты, создаваемые под влиянием пользователей с одной стороны рынка на других пользователей с той же стороны. Это воздействие потребителей на других потребителей, а производителей — на других производителей. Перекрестные эффекты — те, что создаются под влиянием пользователей с одной стороны рынка на пользователей с другой стороны. Это влияние потребителей на производителей, а производителей — на потребителей. Как односторонние, так и перекрестные эффекты могут быть позитивными и негативными, в зависимости от устройства системы и введенных в ней правил. Вот как работают эти виды сетевых эффектов.

Положительный односторонний эффект описывает выгоду, приобретаемую пользователями, когда число пользователей на той же стороне увеличивается, — например, эффект, который возникал по мере того, как росло число подписчиков телефонной сети Белла. Чем большему числу ваших друзей и соседей можно было дозвониться «по Беллу», тем ценнее становился ваш телефон. Сегодня схожий положительный эффект на стороне пользователей можно наблюдать у игровых платформ, например Xbox MMORPG: чем больше игроков вы встречаете на платформе, тем больше удовольствия получаете.

Положительный односторонний эффект можно встретить и на стороне производителя. Например, возьмем практически универсальную технологию Adobe для создания и распространения изображений. Чем больше людей создают и распространяют изображения, используя PDF, тем больше выгоды вы получаете, используя ту же платформу для своих издательских целей.

Но не все односторонние эффекты положительны. Иногда они снижают количественный рост на одной стороне платформы. Это называется негативным односторонним эффектом. Представьте себе IT‑платформу Covisint, которая объединяет предприятия, заинтересованные в разработке облачных сетевых инструментов, с поставщиками услуг. По мере того как число конкурирующих производителей на Covisint растет, к ней, к радости производителей, присоединяется все больше пользователей. Но когда список поставщиков становится слишком большим, подходящим друг другу производителям и потребителям становится все сложнее встретиться.

Вернуться к просмотру книги Перейти к Оглавлению