Сегодня ваше поведение в интернете – как и что вы запрашиваете в поиске, как и какой контент выбираете, сообщения и посты в социальных сетях, местоположение GPS и т.д. – напрямую дает производителям товаров и услуг информацию о вас как клиенте, включая и личные данные. Проанализировав этот «цифровой выхлоп», компания может автоматически скорректировать продукт с учетом полученных результатов. Или даже адаптировать его персонально. Сегодня обучение на основе пользовательских данных – очень мощный инструмент. Но он не всегда создает барьеры от входа новых игроков.
Чтобы понять, дает ли вам использование пользовательских данных устойчивое конкурентное преимущество, нужно ответить на ряд вопросов.
1. Какую ценность добавят данные о клиентах к стоимости вашего продукта?
Чем выше та стоимость, которая добавляется полученными данными к стоимости продукта, тем вероятнее получение устойчивого преимущества.
К примеру, Mobileye, лидер рынка систем помощи водителю, предупреждающих о столкновении или выходе из полосы движения. Автопроизводители, покупающие эти системы, основательно тестируют их перед установкой на автомобиль. Информация десятков клиентов позволила компании обеспечить точность систем до 99,99%.
А стоимость, добавляемая программным обеспечением (ПО) телевизора, дающим рекомендации, основанные на истории просмотров пользователя или информации, что нравится другим людям, очень низка. Покупая телевизор, потребитель в большей степени интересуется размером диагонали, качеством картинки, простотой эксплуатации и долговечностью.
2. Как быстро данные о клиентах перестанут влиять на ценность продукта?
То есть, когда рост объема клиентских данных перестанет увеличивать ценность продукта? Входной барьер тем сильнее, чем медленнее растет предельная стоимость. А стоимость определяется ценой, которую клиент готов заплатить, а не количеством запросов на сайте.
Точность систем Mobileye определяется километражем, пройденным при ее тестировании. Точность в 90% еще можно достичь при умеренном объеме данных от нескольких автопроизводителей о тестировании. Но, чтобы получить 99,99%, потребуется гораздо больше испытаний со значительным количеством производителей. Цена дополнительного повышения точности на 9 п.п. становится чрезвычайно высокой. Любому отдельному производителю, новому игроку сложно самостоятельно создать требуемый объем данных или воспроизвести его.
Именно поэтому Mobileye доминирует на рынке и стоит 15 млрд долл.
Примером, когда ценность клиентских данных стремительно падает, являются Smart-термостаты. Несколько дней потребуется этому датчику для определения температурных предпочтений хозяев в течение суток. В этом случае использование пользовательских данных не дает конкурентного преимущества. Поэтому компания Nest – первопроходец этого рынка в настоящее время сталкивается со значительной конкуренцией со стороны новых игроков.
3. Как амортизирует актуальность клиентских данных?
Когда данные быстро теряют актуальность, конкурент получает шанс для быстрого выхода на рынок, ведь ему не потребуются годы, которые потратил действующий лидер на сбор данных.
Но данные, собранные Google за десятилетия, имеют ценность и в современных версиях продуктов компании. Со временем к поиску некоторых терминов станут обращаться реже, а к поиску новых – чаще, но наличие многолетних поисковых данных – это неоспоримая ценность продукта для современных клиентов.
Однако для случая некоторых компьютерных игр ценность пользовательских данных стремительно снижается. К примеру, выпуск успешной игры FarmVille в 2009 году позволил компании Zynga завоевать рынок. Но практика показала, что идеи одной игры не всегда переносятся в другую. К тому же предпочтения пользователей переменчивы – на рынок вышли создатели других игр.
Выпуск FarmVille 2 и нескольких других хитовых игр не позволил компании удержать рынок. За шесть лет Zynga потеряла половину своих клиентов, а рыночная стоимость упала в 2,5 раза.
4. Можно купить данные или скопировать их у других источников?
Уникальность потребительских данных, незначительное число или отсутствие заменителей важны для создания защитного барьера. Возьмем стартап Adaviv. Компания предлагает систему, позволяющую контролировать состояние растений в режиме реального времени. Система создана на базе искусственного интеллекта, ПО компьютерного зрения и мониторинга ряда биометрических показателей, сигнализирующих о ранних признаках заболевания или нехватке питательных веществ. Решения системы помогают предотвращать вспышки заболеваний и повышать урожайность. Рост количества клиентов-фермеров увеличивает диапазон вариантов и сельскохозяйственных факторов, о которых узнает стартап, что повышает точность его прогнозов.
Но технический прогресс может и подорвать уникальные или запатентованные позиции. В случае ПО распознавания речи пользователи обучали ПО индивидуальной речи. Чем больше людей пользовалось ПО, тем точнее оно становилось. На этом рынке доминировала компания Nuance's Dragon до тех пор, пока не произошли улучшения в системах распознавания речи. Теперь распознавание не зависит от говорящего, процесс обучения минимален по времени и идет на доступных наборах речи. Это позволило разработать новые приложения (автоматизированные Call-центры и службы ведения собраний, виртуальные помощники), что оказывает все большее давление на вчерашних лидеров.
5. Можно копировать улучшения продукта, основанные на данных клиентов?
Трудно создать устойчивое конкурентное преимущество даже при уникальности данных, если конкуренты копируют не данные, а полученные улучшения продукта.
Несколько путей позволяют компаниям преодолеть эту проблему. Во-первых, можно скрыть или встроить эти улучшения в сложный процесс, что затруднит их копирование. К примеру, в сервисе передачи музыки компания Pandora использовала патент компании Music Genome, который классифицировал музыку по 450 признакам. Это позволило Pandora настраивать радиостанции согласно вкусам отдельных пользователей – чем чаще пользователь дает оценки песням, тем лучше Pandora адаптирует музыкальный выбор персонально для него. Такая настройка не копируется любыми конкурентами, потому что она увязана с запатентованным продуктом.
Напротив, улучшения, основанные на изучении использования офисного ПО (для координации календарей или определения времени встреч), можно легко наблюдать и копировать. Поэтому десятки компаний предлагают подобное ПО.
6. Данные одного клиента улучшат продукт для него и для всех остальных?
Когда данные одного пользователя приводят к улучшениям для него, производитель может обеспечить индивидуальные настройки продукта. Когда эти данные улучшают продукт и для всех остальных – это включает сетевые эффекты. Оба улучшения создают барьер, но первое позволяет удерживать старыхклиентов, а последнее позволяет привлекать новых клиентов.
Например, Pandora, будучи первым крупным игроком в передаче цифровой музыки, сейчас отстает от компании Spotify. Главное преимущество Pandora – в адаптации под вкусы индивидуального клиента. Но обучение ограничено музыкальными предпочтениями только его одного – этого клиента. А вот Spotify концентрируется на совместном использовании, когда клиент получает возможность слушать станции других людей, пользоваться их поиском. Это создает в чистом виде сетевые эффекты и привлекает дополнительных клиентов. Как результат – Pandora оценили в 3,5 млрд долл., а Spotify стоила 26 млрд долл. Очевидно, что при использовании данных каждого отдельного клиента компания сохраняет существующую клиентскую сеть, но это совсем не экспоненциальный рост количества новых пользователей, характерный для сетевых эффектов.
7. Как оперативно клиентские данные могут быть включены в продукт?
Короткие циклы обучения не позволят конкурентам выйти на рынок и догнать лидера, особенно если за период действия одного контракта с клиентом происходит несколько циклов улучшения продукта. Но когда использование данных приведет к улучшению продукта только через годы или это произойдет в последующих версиях продукта, конкуренты получают шанс внедрить инновации или начать собирать собственные базы данных о клиентах. Поэтому чем чаще компания получает улучшения продукта, используя клиентские данные, тем сильнее конкурентные преимущества этой компании.
Перевод: Игорь АЛЕКСЕЕВ
По материалам
Генеративный ИИ сейчас является горячей темой, но что это на самом деле? У нас есть ответы
