Библия сетевых эффектов (The Network Effects Bible)

Перевод статьи The Network Effects Bible нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском.
Об авторе:
Джеймс Курье (James Currier) является одним из ведущих экспертов Силиконовой Долины в области роста и сетевых эффектов и серийным предпринимателем. Он также является пионером моделей генерации пользователей, вирусного маркетинга, A/B тестирования, краудсорсинга и множества других методов роста, которые применяют почти все технологические компании. Ранее он инвестировал в некоторые из самых знаковых компаний сегодняшнего дня, включая Lyft, DoorDash, Poshmark и Houzz. Сегодня он является управляющим партнером NFX.
О компании: NFX - венчурная фирма, инвестирующая в технологические стартапы.

Перевод выполнила Наталья Данина (Ссылка на профиль в LinkedIn - коннектимся с Натальей). директор департамента аналитических бизнес-решений HeadHunter, руководитель проектов «Банк данных заработных плат»  (онлайн сервис по аналитике заработных плат) и «Люди в цифрах» (онлайн сервисы по анализу баз резюме и вакансий HeadHunter).
Практически всю профессиональную карьеру Наталья занимается анализом рынка труда (HeadHunter, Adecco Group Russia, АНКОР, Case HR Solutions). Это первый перевод Натальи в рамках нашего проекта. 

Итак,

Библия сетевых эффектов 

В сетевых эффектах сконцентрировано 70% всей ценности, созданной технологическими компаниями с 1994 года. Для достижения успеха основатели и руководители компаний, делающих бизнес  в интернете, должны, как Библию, знать и понимать сетевые эффекты.

Данная статья, которая будет постоянно обновляться, на сегодняшний день включает в себя полный набор терминов и сведений, связанных с сетевыми эффектами, в одном месте.
Содержание статьи:
Часть 1. Почему сетевые эффекты важны
Часть 2. Как работают сетевые эффекты
Часть 3. Свойства сетей
Часть 4. Создание и поддержание сетевых эффектов
Часть 5. Связанные понятия

Презентация со Slideshare (в связи с блокировкой Линкедина, может не открываться)

The Network Effects Bible from NFX

Часть 1. Почему сетевые эффекты важны

Сетевые эффекты — особенности сети интернет, когда каждый новый пользователь вашего продукта делает его более ценным для других пользователей.
Сетевые эффекты важны, потому что они являются наилучшей формой отстройки от конкурентов (три других важных фактора защиты - бренд, встраивание и масштаб).

Как упоминалось выше, сетевые эффекты представляют наибольшую ценность, создаваемую HighTech отраслью за последние несколько десятилетий: многие компании-лидеры стали ими именно за счет использования сетевых эффектов.

Однако не все сетевые эффекты одинаковы, и понимание их нюансов имеет важное значение для создания собственных сетевых эффектов в ваших продуктах. На сегодняшний день определяются 13 различных видов сетевых эффектов.

Они перечислены ниже в порядке убывания силы:

1. Физическое наличие (например, наземные линии телефонной связи)
2. Протокол (например, Ethernet)
3. Персональная полезность (например, iMessage, WhatsApp)
4. Персонализация (например, Facebook)
5. Рыночная сеть (например, HoneyBook, AngelList)
6. Маркетплейс (например, eBay, Craigslist)
7. Платформа (например, Windows, iOS, Android)
8. Асимптотический маркетплейс (например, Uber, Lyft)
9. Данные (например, Waze, Yelp!)
10. Техническая производительность (например, Bittorrent, Skype)
11. Язык (например, Google, Xerox)
12. Вера (валюты, религии)
13. Мода, увлечение (например, Slack, Apple)

Эти сетевые эффекты или уже повлияли, или в скором времени повлияют на каждую отрасль. 

Пояснения к рисунку, большой круг:

• Physical - Физическое наличие 
• Protocol - Протокол 
• Personal Utility  - Персональная полезность
• Personal - Персонализация
• Market Network - Рыночная сеть
• Marketplace - Маркетплейс
• Platform - Платформа
• Asymptotic Marketplace - Асимптотический маркетплейс
• Data - Данные
• Tech Performance - Техническая производительность 
• Language - Язык
• Belief - Вера
• Bandwagon - Мода, увлечение 
• Справа от большого круга:
• Brand – Бренд
• Embed – Встраивание
• Scale – Масштаб
• Слева от большого круга:
• Direct - Напрямую
• 2-sided - Двусторонне
• Data - Данные
• Tech - Технологии
• Social - Общество

Примеры того, как применять карту сетевых эффектов, можно найти в этом примере исследования Uber и в этом тематическом исследовании Facebook.

Часть 2. Как работают сетевые эффекты

Вообще говоря, сети связаны с системами людей или вещей. Сети можно найти почти в любой сложной системе: от электрических сетей и дорог до социальных сетей и человеческих мозгов. Однако сети всех типов имеют несколько общих характеристик. Понимание базовых особенностей сетей полезно для основателей компаний, которые хотят капитализироваться на сетевых эффектах.

Узлы и Связи (Nodes and Links)

На самом базовом уровне сети состоят из узлов и связей между ними

Пояснения к рисунку: Node – узел, Link – связь

Узлы - участники сети: потребители, пользователи, устройства, покупатели, продавцы, клиенты, брокеры и т.д.

Узлы в одной сети различаются в терминах их уровня важности, мощности, степени влияния и ценности. Центральные узлы – это узлы с большим количеством связей, часто они являются наиболее ценными и мощными. Крайние узлы имеют относительно мало связей и, как правило, имеют меньшее значение (хотя могут быть исключения, если крайние узлы связаны с несколькими мощными узлами). Точное вычисление значения узла (его ценности, влияния, важности, мощности) сильно варьируется от сети к сети.

Размер сети может быть измерен общим количеством узлов в сети. Но лишь только размер не определяет ценность сети, так как активность узлов – важный параметр любой сети – и он очень варьируется от сети к сети. 

Связи (ссылки) - это соединения между узлами или группами узлов в сети. Не все связи между узлами в сети равны. Связи могут различаться (см. далее) с точки зрения направления.

Связи различаются по силе, которая является функцией длительности, близости и активности между двумя узлами. Например, ваша связь в Facebook Messenger с вашим лучшим другом намного сильнее вашей связи с кем-то, с кем вы не разговаривали со средней школы, но обе они являются связями в сети Facebook Messenger.

Плотность сети (Network Density)

Плотность сети определяется отношением связей к узлам. Чем выше коэффициент, тем выше плотность сети. Так, левый рисунок показывает сеть с низкой плотностью, правый – с высокой плотностью.

Пояснения к рисунку: Low Density -  низкая плотность, High Density – высокая плотность.

Как правило, чем выше плотность сети, тем мощнее ее сетевые эффекты. Cвязи позволяют усилить и укрепить отношения с другими узлами. Если вы дружите с группой людей, а они в свою очередь дружат с теми людьми, что и, хотя бы частично, ваши друзья, то плотность такого взаимодействия будет очень высокой. 

Плотность обычно распределяется неравномерно внутри сети. Некоторые области внутри сети могут иметь гораздо более высокую плотность, чем другие области сети (это приводит к кластеризации, явлению, описанному далее).

При создании продуктов рекомендуется обратить внимание на то, как узлы образуют соединения друг с другом, чтобы можно было повышать плотность сети. Посмотрите на «горячий центр» вашей сети - самую плотную, самую активную аудиторию - и вовлеките в аналогичное поведение и использование других пользователей, чтобы они вели себя, как те, самые активные. Их активность, в свою очередь, вовлечет другие узлы, и так далее.

Направление (Directionality)

В теории графов, которая является одним из элементов сетевой науки, связь между узлами может быть направлена или не направлена.

Пример направленной связи - это взаимоотношения между вами и вашим фолловером в Twitter, например.

А пример ненаправленной связи – это отношения в платежном сервисе, где каждый может перевести сумму другому. Или, например, Facebook Messenger или WhatsApp, где соединения обязательно взаимны. Если у вас есть диалог с кем-то в Facebook Messenger, поток информации и взаимодействия двунаправлен. Таким образом, Facebook Messenger и WhatsApp являются примерами сетей с ненаправленными соединениями.

То есть, в первом случае информация движется только в одну сторону, от центрального узла к более удаленным (маргинальным). А в случае ненаправленных связей, информация циркулирует в обе стороны.

Пояснения к рисунку: Influencer - букв. «влияющий», тот, на кого подписка, Follower - букв. «последователь», подписчик, User – пользователь, Directed  - направленная связь, Undirected – ненаправленная, двусторонняя связь.

Независимо от того, направлен или нет график, зависит от характера соединений между узлами сети. Если соединения направлены, это означает, что один узел указывает на другой невзаимным образом.

Например, в персональной сети, например, в Twitter, известные люди, такие как знаменитости и политики, имеют огромное значение, которые они не отвечают взаимностью. Поток информации в основном один путь - от больших, более центральных узлов до меньших, более маргинальных узлов.

Сравните это с помощью Personal Utility Network, например Facebook Messenger или WhatsApp, где соединения обязательно взаимны. Если у вас есть разговор с кем-то в Facebook Messenger, поток информации и взаимодействия двунаправлен. Таким образом, Facebook Messenger и WhatsApp являются примерами сетей с неориентированными соединениями.

Направление связи между узлами в сети определяется тем, каким образом, если таковые имеются, происходит взаимодействие между узлами в сети. Это взаимодействие может включать в себя передачу денег, информации, связи и всего остального, которые могут проходить между узлами по мере их взаимодействия.

Сеть, состоящая только из направленных ссылок, называется диграфом (digraph), но истинные диграфы редки. Обычно сети представляют собой смесь направленных и ненаправленных связей. Понимание направленности связей в вашей сети и их наглядное отображение может привести к улучшению дизайна продукта и расстановке приоритетов выпуска функциональности.

«Один к одному» или «один ко многим» (One-to-One vs One-to-Many)

Отношения между узлами в сети могут быть «один к одному», или характер связей может быть «один ко многим».

Пояснения к рисунку: User – пользователь, One to One – один к одному, Content Creator  - создатель контента, Viewer – просматривающий, пользующийся контентом 

Ключевой особенностью отношений «один-ко-многим» является то, что они являются направленными связями, где поток взаимодействия однонаправлен. С другой стороны, отношения «один к одному» обычно функционально взаимны. Поэтому они неориентированы. Взаимодействие протекает в обоих направлениях.

В примере Twitter или в других асимметричных персональных сетях, таких как Instagram или YouTube, есть центральные узлы со многими последователями, и есть маргинальные узлы без большого количества последователей. Маргинальные узлы в этих примерах являются в первую очередь пользователями контента, тогда как центральными узлами являются производители контента.

Центральные узлы с отношением «один ко многим» создают и транслируют контент на маргинальные узлы, тогда как обратное взаимодействие обычно невелико или даже не существует вовсе (например, связь знаменитостей и их последователей в Instagram).

Центральные узлы также могут существовать в сетях «один-к-одному», таких как Facebook (хотя в конечном итоге они добавили функцию «один-ко-многим»: «Подписаться»), где у некоторых пользователей очень много друзей. 

Кластеризация (Clustering)

В реальных сетях узлы распределены неравномерно. Как правило, узлы формируются в группы, которые имеют более тесные связи, чем вся сеть в целом. Такие группы и называются «кластеры». Иногда два кластера связаны одиночным звеном, а в остальном изолированы друг от друга. Такая связь называется «мостом».

Кластеризация видна в личных онлайн сетях, таких как Slack или Facebook Messenger, где люди формируют подгруппы, которые более активны, чем более широкая сеть. Вероятно, вы сами вспомните подобные примеры из вашего личного опыта использования этих сетей. Также кластеризацию можно видеть в Twitter и YouTube среди популярных участников этих сетей, имеющих тысячи фолловеров.

Сети с более высокой степенью кластеризации, называющейся «коэффициентом кластеризации», могут обладать очень мощными сетевыми эффектами, как описано в Законе Рида (подробнее об этом ниже), что видно по экспоненциальному увеличению ценности по мере роста сети. Сеть с высоким коэффициентом кластеризации будет по мере роста возрастать экспоненциально в ценности. А ценность сети с низкой кластеризацией будет увеличиваться с меньшей скоростью. Существует тактика увеличения коэффициента кластеризации сети, хотя и не все сети одинаково восприимчивы к формированию кластеров.

Критическая масса (Critical Mass)

Критическая масса сети - эта та точка, в которой ценность, создаваемая сетью, превышает ценность самого продукта и конкурирующих продуктов. Это может происходить в разное время в зависимости от типа сети.

Пояснения к рисунку: Size of Network – размер сети, Network Value – ценность сети, Critical Mass – критическая масса

Например, физические сети, такие как телефонные линии связи, набирают критическую массу довольно рано. Как отметил в 1908 году председатель AT & T, «телефон без соединения на другом конце линии - это даже не игрушка или научный инструмент. Это одна из самых бесполезных вещей в мире». Поскольку один телефон без каких-либо подключений совершенно бесполезен, телефонная сеть с двумя пользователями имеет достаточное значение.

Сравните это с платформой, такой как Windows или iOS. Стоимость операционной системы Windows, даже без каких-либо программ или приложений, достаточно высока сама по себе. Но только после того, как сеть пользователей и разработчиков значительно выросла, ценность всех сторонних программ, а также ценность взаимодействия с другими пользователями превышают ценность (для пользователей) программ Microsoft самих по себе.

Большинство продуктов, связанных с сетевыми эффектами должны, в конечном итоге достичь критической массы, чтобы в полной мере воспользоваться их защитой. До того, как размер сети достигнет критической массы, продукт остается весьма уязвимым и, возможно, не имеет большого значения для пользователей. Для таких продуктов задача часто заключается в том, чтобы создать первичную ценность и привлечь ранних последователей к использованию продукта, пока сетевые эффекты не заработали в полной мере.

«Законы» сети (The Network “Laws”)

На протяжении многих лет исследователи сети пытались моделировать влияние роста сети на ее ценность. Другими словами, они попытались описать мощь сетевых эффектов. Со временем каждый вновь описанный закон демонстрировал недооцененность предыдущим законом стоимости и ценности сетей.

Эти «законы» не являются научно доказанными, как, например, тяжести. Это математические концепции, описывающие отношения между различными типами сетей и ценность этих сетей. Иногда в рамках одной и той же сети можно увидеть аспекты всех этих законов. 

 «Закон» Сарноффа (Sarnoff’s Law на рисунке)

Дэвид Сарнофф был титаном эры радио- и телевещания, который возглавлял Радиокорпорацию Америки (позже NBC) с 1919 по 1970 год. Это была одна из самых больших сетей в мире в эти годы. Сарнофф заметил, что ценность его сети, по-видимому, увеличивается пропорционально размеру сети - пропорциональна n, где n - общее количество пользователей в сети.

Как оказалось позже, Сарнофф сильно недооценил значение эффекта сети (по крайней мере для некоторых типов сетей), хотя для того времени это было точное описание широковещательных сетей с несколькими центральными узлами, вещающими на многие маргинальные узлы (радио или телевизионная аудитория).

«Закон» Меткалфа (Metcalfe’s Law на рисунке)

Закон Меткалфа утверждает, что стоимость сети связи растет пропорционально квадрату числа пользователей в сети (n*n, где n - общее количество пользователей в сети).

Это концепция была сформулирована в 1980х Робертом Меткалфом, одним из изобретателей стандарта Ethernet.

Закон Меткалфа, похоже, работает, поскольку количество связей между узлами сети увеличивается математически со скоростью n*n, где n - количество узлов. Хотя изначально эта концепция была сформулирована для описания сетей связи, таких как Ethernet, факс или телефонные сети, с появлением Интернета концепция подтверждается и на соцсетях и маркетплейсах. 

Закон Рида (Reed’s Law на рисунке)

Закон Рида был опубликован в 1999 году Дэвидом П. Ридом из Массачусетского технологического института. Хотя Рид признал, что часть ценности растет пропорционально размеру сети, некоторая часть ценности растет пропорционально квадрату размера сети, но ценность внутри кластеров растет вдвое быстрее, чем остальная сеть. 

Ценность сети внутри кластера увеличивается на «2 в степени n», где n - общее количество узлов в сети.

Причина, по которой Рид предложил формулу «2 в степени n» вместо n*n, состоит в том, что количество возможных групп в сети, которая поддерживает групповые взаимосвязи, намного выше, чем 1, так что общая плотность сети является не только функцией общего числа узлов (n*n). В действительности это функция общего количества узлов плюс общее количество возможных подгрупп или кластеров, которое масштабируется с гораздо большей скоростью при добавлении большего количества пользователей в сеть.

Поскольку большинство онлайновых сетей предполагают образование кластеров, они, вероятно, будут вести себя согласно «закону» Рида, ну или как минимум быстрее, чем об этом говорят «законы» Меткалфа или Сарноффа.

Часть 3. Свойства сетей (Network Properties)

Неравномерность (Irregularity)

В реальной жизни сети обычно не являются однородными. Они выглядят примерно, как на этой картинке: у них есть кластеры, горячие точки и мертвые зоны. Они отражают особенности сложных систем в реальном мире. Например, жители городов и сельские жители ведут себя по-разному, разница в поведении видна у людей разных возрастов и социальных групп, группы из 3, 30 и 300 человек будут также вести себя по-разному.

Необходимо идентифицировать эти неравномерности, найти «горячий центр» (ранних последователей) в своей сети и сначала сосредоточиться на нем, прежде чем расширять активности до более широкой сети.

Реальные личности vs Псевдонимы vs Анонимы (Real Identity vs Pseudonymity vs Anonymity)

Пояснения к рисунку: Anonymity – аноним, Pseudonymity - псевдоним, Real Identity – реальная личность

Большинство проектов в сети требуют от пользователей создания профиля, который будет видимым для других пользователей сети. Сети с реальными профилями, которые можно идентифицировать и содержащими, например, ваше реальное имя или название компании, в которой вы работаете, как правило, более эффективны при создании сетевых эффектов, чем сети с профилями-псевдонимами (например, пользовательские дескрипторы типа «Tiger123»).

Не случайно, что три крупнейшие и самые успешные социальные сети на Западе - LinkedIn, Facebook и Twitter - также являются первыми, которые стали работать с реальными профилями (хотя Twitter позволяет использовать псевдонимы, но пользователи создают там ники, привязывая их к своей реальной личности, например, «@realDonaldTrump»). Масса соцсетей, которые запускались до появления настоящих имен, в конечном итоге умерли.

Реальная идентификация также имеет решающее значение в двухсторонних маркетплейсах, где важны доверие и репутация, а также прозрачность финансовых транзакций. 

Важно заметить, что иногда анонимность является необходимым условием функционирования (например, в крипте или в государственных сетях). Деятельность таких сетей может прекратиться очень быстро по трем основным причинам: а) когда анонимность сети нарушается, и доверие к системе заканчивается; б) когда качество передаваемой в сети информации становится очень низким с) поскольку анонимная сеть становится неприемлемой для остального мира и властей.

Необходимо пояснить про Telegram: сообщения пользователей зашифровываются (то есть становятся конфиденциальными), но общение происходит между реальными людьми, а не анонимами. Конфиденциальность не равно анонимность – это важно.

Асимметрия (Asymmetry)

Этот термин относится в основном к маркетплейсам, независимо от того, является ли этот маркетплейс 1, 2, 3 или N-сторонним. Практически в каждом маркетплейсе одна из сторон является более труднодоступной, чем другая (другие).

В ряде случаев такой стороной является рынок покупателей. В таких случаях, если вам удается привлечь людей, которые готовы платить (покупатели), то поставщики (продавцы) быстро и без особых усилий появятся. Мы называем это «рынком спроса».

Например, «Кредитный клуб» - они сосредотачивают свои усилия на поиске спроса (заемщиков) на деньги, а кредиторы появляются сами по себе, чтобы предоставить деньги этим заемщикам.

В некоторых случаях более сложная часть – это обеспечить предложение, а пользователи со стороны спроса появляются органически. Мы называем это «рынком предложения». Например, Uber и Lyft тратят большую часть своего бюджета на привлечение водителей - сторону предложения. 

В ряде случаев может возникнуть самая неприятная и сложная ситуация – когда вовлечь пользователей с обеих сторон – и спроса, и предложения – одинаково тяжело. 

Другая асимметрия на рынках связана с асимметрией внутри одной из сторон или внутри определенного узла (узлов), то есть групп пользователей. Другими словами, не весь объем предложения или не весь объем спроса равнозначен: иногда в сети оказываются узлы, которые демонстрируют ценность до 1 000 раз больше, чем другие узлы.

Необходимо очень четко проанализировать эту асимметрию на вашем конкретном рынке, чтобы определить стратегические приоритеты и последовательность создания спроса и предложения, а затем точно и четко действовать на тактическом уровне. 

Гомогенные (однородные) и гетерогенные (неоднородные) сети (Homogeneous vs. Heterogeneous Networks)

В гомогенных (однородных) сетях все узлы имеют одну и ту же функцию. Например, в стационарной телефонной сети каждый узел (то есть, телефон) выполняет ту же функцию, что и любой другой. Телекоммуникационные сети, как правило, однородны.

В гетерогенных сетях есть как минимум два принципиально разных по поведению и функциям типов узлов. Например, в сети рынка Honeybook люди, которые занимаются организацией мероприятий, ведут себя по-другому, чем фотографы, которые, в свою очередь, ведут себя отлично от флористов, например. Или, например, покупатели на eBay находятся в этой сети по фундаментально иной причине, чем продавцы.

Асимптотические сетевые эффекты (Asymptotic Network Effects) 

Асимптотические сетевые эффекты - это сетевые эффекты с уменьшающийся по асимптоте ценностью в зависимости от размера сети и времени использования.

Пояснения к рисунку: Value - ценность, Network Usage – использование сети

Вспомните основное определение сетевых эффектов: по мере роста сети (числа пользователей), его ценность для каждого пользователя также растет. Однако, в некоторых случаях, сетевые эффекты могут начать ослабевать после достижения сетью определенного размера. И тогда рост больше определенного размера в асимптотической сети больше не приносит пользу существующим пользователям.

Uber является одним из примеров этого, так как примерно через 4-минутное время ожидания пассажиры Uber больше не выигрывают от увеличения числа водителей. 

Односторонние сетевые эффекты (Same-Side Network Effects)

Односторонние сетевые эффекты - это сетевые эффекты, происходящие на одной стороне многосторонней сети. Они относятся к изменению ценности для пользователей с одной стороны сети при изменении количества пользователей, с другой стороны.

Например, Uber имеет отрицательный односторонний сетевой эффект (эффект перегруженности): большее количество пассажиров означает или более высокую цену поездки, или более длительное время ожидания. То же самое можно сказать и о водителях - чем их больше, тем выше среди них конкуренция. 

Однако, односторонние сетевые эффекты могут быть и положительными. Например, это касается пользователей Windows: два пользователя могут легко обмениваться файлами между собой (и по мере роста количества пользователей платформы, таких возможностей становится все больше).

Пересекающиеся сетевые эффекты (Cross-Side Network Effects)

Пересекающиеся сетевые эффекты - это направленные сетевые эффекты, возникающие при увеличении товаров/услуг в сети с более, чем одной стороной. В отличие от непрямых сетевых эффектов, пересекающиеся сетевые эффекты (являющиеся, напомним, направленными) ведут к прямому увеличению ценности для пользователей на одной стороне сети при добавлении пользователей с другой стороны.

Пояснения к рисунку: Demand – спрос, Supply – предложение, Value – ценность

Снова удачный пример - Uber, который демонстрирует пересекающиеся сетевые эффекты, потому что каждый дополнительный водитель добавляет прямой ценности всем пользователям-пассажирам.

Косвенные сетевые эффекты (Indirect Network Effects)

Косвенные (непрямые) сетевые эффекты возникают, когда ценность сети увеличивается в результате того, что один тип узла получает выгоду от другого типа узла напрямую, но напрямую не использует другие узлы того же типа. Узлы с одинаковой стороны косвенно выигрывают друг от друга, потому что они создают повышенный стимул для дополнительных пользователей на другой стороне сети использовать сеть, которая, в свою очередь, приносит пользу всем узлам на одной стороне.

Например, на двухстороннем рынке, таком как eBay, добавление нового продавца напрямую не выгодно другим продавцам. Ведь новый продавец – дополнительная конкуренция за покупателей. Однако, более широкий объем предложения делает рынок более привлекательным для покупателей, и дополнительные продавцы косвенным образом приносят пользу другим продавцам из-за общего роста числа потенциальных клиентов. 

Платформы ОС, такие как Microsoft Windows, являются еще одним хорошим примером непрямых сетевых эффектов. Новые разработчики Windows напрямую не приносят пользу другим разработчикам. Однако по мере увеличения программ ОС Windows, растет и число пользователей. И большее число пользователей Windows выгодно для всех разработчиков, потому что это увеличивает круг потенциальных пользователей-клиентов для их программ.

Отрицательные сетевые эффекты (Negative Network Effects)

В некоторых ситуациях повышенное использование сети или больший размер сети могут фактически снизить ценность сети, что приводит к негативным сетевым эффектам.

Отрицательные сетевые эффекты могут бывают двух типов: перегруженность сети (повышенное использование) и сетевое загрязнение (большой размер размер).

Самым известным примером перегруженности сети является дорожное движение. В час пик каждый дополнительный автомобиль на дороге делает сеть дорог в городе более забитой (т. е. менее ценной) для других водителей. 

Сетевое загрязнение - более распространённый и применимый термин для интернета и онлайн-сетей. Чем шире сеть ваших контактов на Facebook, например, тем более загрязненной становится ваша лента новостей: появляется все большее количество нерелевантных или нежелательных постов, комментариев и лайков от людей, которых вы едва знаете.

Сети могут иметь отрицательные и положительные сетевые эффекты одновременно. Twitter и Facebook – отличные примеры. Каналы Twitter и лента Facebook показывают вам много людей в вашей сети, но если их слишком много, лента становится загрязненной.

Для основателей интернет-стартапов важно знать об этом, чтобы, создавая продукты, они искали возможности смягчать негативные сетевые эффекты и максимально усиливать положительные. 

Часть 4. Создание и поддержание сетевых эффектов

Однопользовательский или многопользовательский продукт (Multiplayer vs. Single-Player Mode)

Пояснение к рисунку: Tool – устройство (продукт), Single Player- одиночный игрок, Tool + Network – устройство (продукт) + сеть, Multiplayer – много игроков

Термины на рисунке обычно используются в игровой индустрии. Мы же используем их для объяснения сетевых эффектов.

Однопользоватеьский продукт помогает пользователю решить какую-то его задачу самостоятельно, без привлечения других пользователей. Например, вы покупаете что-то у Amazon. Или подаете декларацию о доходах через TurboTax. 

Пользователи платят за однопользовательский продукт на основе той ценности, которую продукт поставляет предоставляет им напрямую. Вся тяжесть работы по созданию этой ценности лежит на вас (основателях компаний и стартапов). Это относится к большинству SaaS-компаний, таких как WorkDay или Oracle.

В отличие от этого, многопользовательские продукты позволяют пользователям ощущать присутствие и влияние других пользователей продукта. Многопользовательские продукты позволяют пользователям повышать ценность друг друга посредством своих действий, даже если это просто просмотр, например, видео на YouTube. 

Некоторые продукты имеют однопользовательскую ценность и многопользовательскую ценность одновременно. Например, у HoneyBook есть инструмент, который позволяет организаторам мероприятий делать красивые предложения для своих клиентов. По мере того, как к сети HoneyBook присоединяются все больше фотографов, поставщиков кейтеринга и флористов, ивент-менеджер начинает выигрывать от наличия сети и возможности N-сторонних оплат. 

Компании также могут добавлять многопользовательский режим в однопользовательский продукт или даже менять однопользовательский режим на многопользовательский. Например, Amazon добавила многопользовательский опыт: обзоры позволяют будущим покупателям использовать опыт прошлых покупателей. Amazon также создали маркетплейс, к которому присоединились сотни тысяч продавцов, добавивших ценность покупателям. Впервые за свою историю на Amazon's Marketplace приходится более 50% всех проданных единиц товаров (в соответствии с годовым отчетом 2017 года). Это колоссально!

Вообще говоря, не рекомендуется создавать однопользовательские компании и продукты. Они, как правило, растут только линейно и сильно подвержены конкуренции.

Расходы на переключение (Switching Costs)

Расходы на переключение относятся к затратам времени, усилий или денег, возникающих при переключении с одного на другой, несовместимый с первым, продукт. Когда затраты на переключение очень высоки, пользователь не будет стремиться переключаться на другой продукт. 

Расходы на переключение – один из способов защиты бизнеса. Ряд компаний могут позволить себе делать свои продукты и сервисы несовместимыми с конкурентами.

Пример - Apple. Покупка продукта Apple, такого как MacBook, ведет к ряду затрат на переключение. Если вы покупаете MacBook, использование телефона на Android будет очень сложным: вы не сможете легко синхронизировать свой телефон с компьютером, вы должны использовать разные приложения с календарями и многое другое. И когда вы покупаете песню, фильм или книгу в iTunes, а вы используете Spotify, Hulu или Kindle, то стоимость переключения будет очень высока - библиотеки несовместимы, и ваши медиа будут разбросаны по разным сервисам.

Все это создает эффект блокировки перехода на другой продукт для клиентов Apple, которым приходится покупать все от Airpods до Apple TV, чтобы поддерживать совместимость своих электронных устройств.

Сетевые эффекты еще больше повышают затраты на переключение: уже не только на индивидуальном, но и на групповом уровне. Например, на двустороннем маркетплейсе, таком как Craigslist, для арендодателей квартир стоимость переключения высока, так как, если арендаторы перейдут в новый сервис, это будет слишком непомерно дорого.

Что первичнее: курица или яйцо (или проблема старта с нуля)

Пояснения к рисунку: Chicken or Egg problem – что первичнее, курица или яйцо?, Supply - предложение, Demand - спрос

Проблема «что первичнее, курица или яйцо» относится к проблеме получения достаточной критической массы для запуска цикла обратной связи. Если люди в сети производят большую ценность для других пользователей, как вы можете присоединиться к первым пользователям?

Это особенно большая проблема для двусторонних маркетплейсов, так как двум разным типам пользователей нужен стимул для присоединения к этому маркетплейсу. С кого-то необходимо начать и накопить некоторое количество таких пользователей. 

С кого начать? Какое количество будет необходимым и достаточным для привлечения пользователей второго типа?

Есть, как минимум, 19 конкретных тактик, которые помогут решить эту задачу. Некоторые из них связаны с созданием однопользовательского режима, который обеспечивает ценность одной стороне рынка (одному из типов пользователей) даже без сети. Другие тактики предполагают привлечение пользователей с возмещением затрат. Полный список будет опубликован позже.

Мультииспользование (Multi-Tenanting)

Мультииспользование -  использование нескольких сетей одновременно.

Пояснения к рисунку: Supply - предложение, Demand - спрос

Хороший пример – социальные сети. Люди часто размещают фотографии на нескольких платформах одновременно (Facebook, Instagram и Snapchat). Другие примеры одновременного использования: Uber и Lyft, eBay и Craigslist, Etsy и Amazon Marketplace.

Мультииспользование может уменьшить сетевые эффекты каждой конкретной сети, но только до определенной степени. В конечном итоге, глобальная сеть будет в выигрыше, потому что она будет иметь более высокую ценность для потенциальных новых пользователей и будет с большей вероятностью удерживать существующих пользователей, даже если они иногда будут одновременно использовать несколько сетей. Поскольку общая сеть становится больше, то количество возможностей будет все больше, и люди будут использовать конкурирующие сети только в моменты неудовлетворенности или в качестве дополнения к ценности.

Например, люди, которые используют истории Snap, могут использовать истории Instagram для обращения к другой аудитории. Использование одного сервиса может служить для роста использования другого сервиса, люди привыкают к использованию обоих и видят большую ценность в большей аудитории в целом, сегментированной по сервисам. 

Избавление от посредников (Disintermediation)

Избавление от посредников - это уязвимость, которая существует в основном для маркетплейсов. Это происходит, когда после первой сделки через маркетплейс, следующие транзакции пользователи, обменявшись контактами, осуществляют напрямую. Это серьезная проблема, потому что удержание пользователей, ведущее к повторной покупке, - это очень важный элемент функционирования транзакционных сетей.

Чтобы помочь предотвратить это явление, вы можете предоставить гарантию, страхование, бренд и репутацию, новые лиды и другие стимулы. Существует масса способов борьбы с этим явлением, но на 100% эта проблема никогда не будет решения.

Удержание (Retention)

Удержание – этот сетевой эффект показывает, как часто ваши пользователи возвращаются к вам. Если у вас низкое удержание, то вам будет сложно выигрывать от всех остальных сетевых эффектов. Даже если ваша база пользователей будет расти, общее использование вашего продукта не будет увеличиваться. Кроме того, затраты на привлечение новых пользователей обычно выше, чем на удержание существующих.

Сети без эффективного удержания имеют слабые сетевые эффекты, а слабые сетевые эффекты приводят к низкому удержанию. Сетевые эффекты исходят не из размера сети, а из общего использования. Поэтому увеличения размера сети недостаточно, важно также сосредоточиться на увеличении использования и удержании.

Часть 5. Связанные понятия

Геометрический (экспоненциальный / нелинейный) рост против линейного роста (Geometric (Exponential/Non-Linear) Growth vs. Linear Growth)

Компании, не генерящие ни вирусных эффектов, ни сетевых, как правило, растут линейно. А все хотят роста в геометрической прогрессии, все хотят роста, как демонстрирует зеленая линия.

Создатели компаний должны понять, когда и почему случился переход от линейного к геометрическому росту. Компании с сетевым эффектом, когда они «пробивают» эту точку, обычно демонстрируют геометрический рост либо потому, что: а) они вирусные, либо б) их показатели настолько хороши, что они могут позволить себе покупать больше трафика по сравнению с конкурентами.

Вирусные эффекты (Viral Effects & Virality)

Пояснения к рисунку: Viral Growth - вирусный рост

Вирусные эффекты отличаются от сетевых эффектов, но многие люди их путают.

Сетевые эффекты повышают ценность продукта, за счет его использования бОльшим количеством людей.

Вирусные эффекты связаны с тем, чтобы новые пользователи начинали использовать ваш продукт. Продукт считается вирусным, когда новые пользователи приходят бесплатно от существующих пользователей, а не через рекламу. Продукт или услуга с вирусными эффектами имеет «вирусный коэффициент», который представляет собой число новых пользователей, которые присоединяются в результате действий каждого пользователя. Например, если средний пользователь Facebook в первые дни пригласил достаточно друзей, чтобы двое из них присоединились к сети в течение определенного времени, то в тот момент времени у Facebook был вирусный коэффициент в 2. 

Путаница между вирусными и сетевыми эффектами проистекает из того факта, что 1) они являются петлями положительной обратной связи, и 2) они встречались вместе в известных компаниях, таких как Facebook, Twitter и WhatsApp за последние 15 лет.

Поскольку мы сами создавали вирусные эффекты в более, чем десяти компаниях, которые привлекли более 10 миллионов пользователей, мы можем подтвердить, что вирусные эффекты создавать легче, чем сетевые. Более того, продукты с уже работающими сетевыми эффектами позволяют успешнее создавать вирусные эффекты.

Многие продукты могут иметь вирусные эффекты без сетевых. Однако, тот факт, что продукт является вирусным, не означает, что каждый новый пользователь делает продукт более ценным. Вирусные эффекты помогли занять Facebook его нынешнее положение, поскольку Facebook также имеет сетевой эффект. Однако только вирусные эффекты не позволили стать JibJab, Buzzfeed или QuizUp с поддержкой Sequoia (который поднял $ 27 млн и умер) чем-то очень ценным. Их успех был кричащим, но недолгим.

Обратное также верно. Продукты с сетевыми эффектами не обязательно имеют вирусные. Торговая площадка B2B может легко использовать платную рекламу для привлечения покупателей и продавцов и создания сетевого эффекта.

Понимание различий в сетевых эффектах и вирусных эффектах важно для правильной работы на рынке, особенно учитывая, как часто люди смешивают их. Убедитесь, что это не вы. 

Платформа бизнес-модели (“Platform Business Model”)

Пояснения к рисунку: User  - пользователь, Platform – платформа, Developer - разработчик

Этот недавний термин широко используется в отношении многих типов компаний с сетевыми эффектами, которые растут путем культивирования внешних сетей и облегчения средств связи, а не средств производства. Это важная мысль. Тем не менее, термин сочетает слишком много концепций, чтобы быть очень полезным в попытке определить, что заставляет эти компании действительно работать. Мы предлагаем использовать 13 различных сетевых эффектов и множество атрибутов сетей. Мы также определяем термин «платформа» для предприятий с сетевым эффектом, таких как MS OS, iOS или продукт FB Platform, где другие компании строят свой бизнес на них.

Усиление (Reinforcement)

Главное, что нужно помнить о сетевых эффектах: как только они у вас заработают, остальные защитные механизмы необходимо накладывать «поверх». Этот «эффект усиления» часто недооценивается основателями, особенно когда они озабочены ростом. Постоянный поиск и запуск новых защитных механизмов важен, потому что они усиливают друг друга (хотя это работает только до определенного момента, потому что попытка сделать слишком много сразу может отвлечь от оперативной фокусировки).

Эффекты масштаба (Scale Effects)

Пояснения к рисунку: Volume  - объем (масштаб), Cost per Unit - стоимость за единицу

Масштаб, как и сетевые эффекты, является важной защитой в эпоху цифровых технологий. Эффекты масштаба часто смешиваются с сетевыми эффектами, поскольку и эффекты масштаба, и сетевые эффекты становятся все мощнее по мере роста числа пользователей. 

Однако они работают по-разному. Эффект масштаба заключается в том, что по мере роста компании, стоимость производства на единицу продукции становится ниже. По мере накопления эффекта масштаба, компания с таким преимуществом становится естественным выбором для клиентов.

Другими словами, большее число пользователей означает большие объемы, что означает более низкие цены от поставщиков, что означает более низкие цены для клиентов, что означает более высокие коэффициенты конверсии для рекламы, что делает рекламу более эффективной, чем у конкурентов. 

С масштабом цифры начинают говорить в вашу пользу, а с математикой трудно конкурировать. 

Бренд (Brand)

Бренд является мощным фактором, но он принципиально отличается от сетевых эффектов. Как и в случае с масштабом, защитная способность вашего бренда коррелирует с ростом и использованием вашего продукта, и поэтому легко спутать бренд с сетевыми эффектами. Однако и они работают по-разному.

Бренд - это когда люди знают, кто вы, что вы делаете и верят вам. Устойчивая идентификация бренда связана с психологическими затратами на переключение. Люди с меньшей вероятностью переключаются на неизвестный бренд, потому что психологически они будут по умолчанию с теми, с кем знакомы.

Люди склонны избегать риска и избегать неизвестного. Бренд дает вам конкурентное преимущество. Защитная способность бренда настолько критична в сегодняшней экономике внимания, что, как ни парадоксально, даже отрицательная узнаваемость бренда может помочь сделать ваш бизнес более защищенным (в определенных пределах).

Встраивание (Embedding)

Встраивание осуществляется путем интеграции вашего продукта непосредственно во внутренние бизнес-процессы, чтобы клиент не мог заменить вас конкурентом без существенных затрат времени, энергии, денег. Другими словами, внедрение впрямую повышает затраты на переключение. 

Встраивание также может работать в связке с сетевыми эффектами, чтобы сделать ваш бизнес более защищенным, но все же представляет из себя отдельную сущность. 

Примеры встраивания, например, Workday, Oracle или SAP - и, как показывают эти примеры, встраивание более распространено, когда клиентами являются компании, а не физические лица (такие решения трудно встраивать в личную жизнь). При этом встраивание действительно существует для продуктов B2C – вспомните о Google.

__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте