Платформы и экосистемы - Harvard Business Review (HBR)

что у нее был доступ к огромному массиву данных о потенциальных заемщиках, которые позволяли ответить на вопросы, необходимые для данного бизнеса. Для многих других сфер процесс сбора данных может быть более сложным. Но «живые» данные необходимы для создания петель обратной связи, на которых основывается машинное обучение.

Возьмем, к примеру, бизнес по прокату велосипедов. Китайские стартапы использовали мобильную телефонию, интернет вещей (в виде «умных» велосипедных замков) и существующие мобильные платежные и кредитные системы для обработки данных обо всем процессе проката.

Традиционно прокат велосипедов представлял собой следующий процесс: клиент приходит на определенное место стоянки, оставляет залог, сотрудник выдает ему велосипед, он использует его, возвращает, а затем платит за прокат наличными или кредиткой. Несколько конкурирующих китайских компаний оцифровали этот процесс путем интеграции различных новых технологий с уже существующими. Важнейшей инновацией стала комбинация QR-кодов и электронных замков, что позволило автоматизировать процесс оформления и оплаты проката. Открыв специальное приложение, клиент может видеть, где есть свободные велосипеды, и зарезервировать ближайший. Придя на место стоянки, он с помощью приложения сканирует QR-код на велосипеде. Если у этого человека есть деньги на счете и он соответствует критериям, определенным правилами проката, QR-код открывает электронный замок. Приложение даже способно проверить кредитную историю клиента через систему Sesame Credit, новый онлайн-продукт Ant Financial для потребительских кредитных рейтингов. Это позволяет клиенту не оставлять денежный залог, что еще больше ускоряет процесс. При возвращении велосипеда транзакция завершается запиранием замка. Все это очень просто, понятно и обычно занимает всего лишь несколько секунд.

Автоматизация сбора данных по процессу проката существенно улучшила потребительский опыт. На основании этих данных, получаемых в реальном времени, компании могут отправлять велосипеды туда, где они будут востребованы. Они также посылают постоянным клиентам уведомления о наличии свободных велосипедов поблизости. В значительной мере благодаря этим инновациям стоимость проката велосипедов в Китае снизилась до всего лишь нескольких центов в час.

Большинство бизнесов, которые зависят от данных, обычно собирают и анализируют информацию для создания причинно-следственных моделей. Затем такая модель выделяет важнейшие элементы из всего массива доступной информации. Но в умном бизнесе данные используются не так. Такой бизнес собирает всю информацию, появившуюся в ходе взаимодействия и коммуникации с потребителями и другими участниками сети, а затем алгоритмы определяют, какие данные релевантны.

Шаг 2. Программируйте всю деятельность

В умном бизнесе все виды деятельности – не только управление знаниями и взаимоотношения с клиентами – организуются при помощи ПО, что позволяет автоматизировать принятие любых решений, которые влияют на эту деятельность. Это не означает, что любой компании для управления своим бизнесом нужно приобрести или разработать свои программы планирования ресурсов (ERP) – как раз наоборот. Традиционное ПО делает процессы и решения менее гибкими и часто только мешает. Доминирующей логикой для умного бизнеса должно быть реагирование в реальном времени. Первое, что необходимо – построить модель того, как люди в данный момент принимают решения, и найти способы повторить простые элементы этого процесса с помощью ПО. Это не всегда просто, учитывая, что многие человеческие решения зачастую основываются на «здравом смысле» или даже подсознательных нейрологических процессах.

Рост Taobao, «домашнего» сайта розничной торговли Alibaba Group, стимулируется непрерывной цифровизацией процесса торговли. Одним из первых важных программных инструментов, созданных Taobao, стала система быстрых сообщений под названием Wangwang для общения продавцов и покупателей. С ее помощью продавцы приветствуют покупателей, представляют свои товары, обсуждают цены и так далее – как люди в обычном магазине. Alibaba также разработала набор программных инструментов, которые помогают продавцам создавать и запускать более сложные онлайн-витрины. С началом работы своих онлайн-магазинов продавцы получают доступ к другим продуктам для выпуска купонов, предложения скидок, ведения программ лояльности и обеспечения других видов взаимодействий с покупателями, и все они скоординированы между собой.

Так как большинство ПО сегодня работает в виде онлайн-сервисов, важное преимущество цифровизации ведения бизнеса состоит в том, что оперативные данные собираются естественным образом как часть бизнес-процесса, создавая основу для применения технологий машинного обучения.

Шаг 3. Обеспечьте поток данных

В экосистемах с большим количеством взаимосвязанных игроков бизнес-решения требуют комплексной координации. Так, например, система рекомендаций Taobao должна работать с системами управления запасами продавцов и с системами профилей потребителей на платформах различных соцсетей. Ее системе транзакций необходимо работать с предложениями о скидках и программами лояльности, а также передавать информацию в нашу логистическую сеть.

Коммуникационные стандарты, такие как TCP/IP, и интерфейсы программирования приложений (API) очень важны для обеспечения непрерывного потока данных между различными участниками, а также жесткого контроля за тем, кто может получить доступ и редактировать данные во всей экосистеме. API, набор инструментов, позволяющих разным системам «говорить» друг с другом и координировать свои действия онлайн, стал центральным в разработке Taobao. На пути платформы от форума, где продавцы и покупатели могли общаться и заключать сделки, до лидирующего китайского сайта электронной коммерции, продавцам требовалось все больше и больше поддержки от сторонних разработчиков. Чтобы новое ПО имело хоть какую-то ценность, оно должно было быть совместимо со всеми другими программами, использующимися на платформе. Поэтому в 2009 году Taobao начала разрабатывать API для независимых поставщиков ПО. Сегодня продавцы на Taobao подписаны в среднем на более чем сотню программных модулей, и доступ к постоянно обновляющимся «живым» данным существенно снижает их затраты на ведение бизнеса.

Но правильная техническая инфраструктура – это только начало. Нам потребовалось много усилий для создания общего стандарта, который позволил бы одинаково использовать и интерпретировать данные всем бизнес-подразделениям Alibaba. Помимо этого, важная и непростая задача – выработать правильную систему стимулов для того, чтобы компании свободно делились своими данными. Но нам еще предстоит много работы. Конечно, степень инновационности в этой сфере зависит отчасти и от правил, регулирующих обмен данными в каждом конкретном государстве.