Смарт-бизнес: новые факторы создания стоимости

ПОДРОБНЕЕ О КНИГЕ

Alibaba дает наглядное представление о смарт-бизнесе — живую картину нового, нарождающегося мира бизнеса. В этом мире компании используют машинное обучение для сбора данных в сетях участников и автоматического учета поведения и предпочтений клиентов. Смарт-бизнес позволяет полностью переконфигурировать цепочку создания стоимости, чтобы добиться одновременно масштаба и индивидуализации с помощью сочетания двух факторов — сетевой координации и интеллектуальной обработки данных (которые рассматриваются ниже). Эти два фактора совместно и дают начало смарт-бизнесу.

Сущность смарт-бизнеса в обобщенном виде формула смарт-бизнеса выглядит так:

Эта простая формула показывает, что лежит в основе успеха Alibaba, и отражает все, что нужно знать о бизнесе будущего. Как я расскажу далее, сетевая координация и интеллектуальная обработка данных, две новые возможности, предоставленные технологией, обладают серьезными преимуществами по сравнению с традиционными бизнес-процессами и структурами.

В самом широком смысле сетевая координация — это разбивка сложной коммерческой деятельности так, чтобы группы людей или фирм могли осуществлять ее более эффективно. Функции, исторически запертые в вертикально интегрированных структурах или жестких цепочках поставок, значительно проще координировать через онлайновые связи. Лауреат Нобелевской премии Рональд Коуз показал, что компании структурируются так, чтобы выживать в условиях непомерно высоких транзакционных издержек. Новые технологии снижают эти издержки, делая возможными сетевые подходы. С помощью сетевой координации такие виды коммерческой деятельности, как продажи, маркетинг и все аспекты производства, превращаются в децентрализованные, гибкие, масштабируемые и глобально оптимизируемые процессы.

КОРОТКО О КОМПАНИИ ALIBABA Alibaba была создана в 1999 г. Джеком Ма и 17 соучредителями, с тем чтобы помогать небольшим китайским компаниям находить друг друга, а также международных клиентов*. Сегодня Alibaba — крупнейшая компания розничной коммерции в мире. Более 10 млн активных коммерсантов ведут в Китае свой бизнес на платформах Alibaba, которые объединяют более 400 млн активных покупателей. Суммарный валовый товарооборот розничных торговых площадок Alibaba в Китае превышает $0,5 трлн. Для выполнения нашей миссии — «создание условий для ведения бизнеса в любой точке мира» — мы даем предприятиям возможность изменить подходы к маркетингу, продажам и работе в целом. Мы обеспечиваем фундаментальную технологическую инфраструктуру и маркетинговый охват, помогая коммерсантам, брендам и другим компаниям использовать интернет для взаимодействия с пользователями и клиентами. Наша деятельность охватывает коммерцию, облачные вычисления, компьютерные развлечения и цифровые мультимедиа, инновационные инициативы и другие отрасли. Через дочерние компании Cainiao Network и Koubei мы работаем соответственно в секторах логистики и местных грузоперевозок. Кроме того, у нас есть доля в Ant Financial, группе финансовых услуг, которая также управляет ведущей в Китае онлайновой платежной платформой Alipay. В 2003 г. Alibaba запустила Taobao, платформу, название которой переводится с китайского как «поиск сокровища». Taobao первоначально представляла собой форум, на котором регистрировали продукты. Со временем на ее веб-сайт добавили картинки, а также другие функции и, таким образом, превратили в нынешнюю масштабную платформу электронной коммерции. Продавцы регистрируются на Taobao бесплатно, поскольку платформа в настоящее время финансируется в основном за счет рекламы. После своего создания Alibaba Group учредила ряд дочерних компаний (см. табл. 1.1): Alipay: в 2004 г. эта эскроу-система стала независимой компанией. Alipay осуществляет платежи в стране без использования кредитных карт и/или дистанционных платежных инструментов. Tmall: в 2008 г. Tmall отделился от Taobao как веб-сайт для крупных брендов и розничных продавцов. Продавцы на нем платят комиссию за улучшенное обслуживание, обычно 0,4–0,5%. AliExpress: это международный веб-сайт для электронной коммерции. Запущен в 2010 г., связывает китайских продавцов с остальным миром. Cainiao Network: Alibaba запустила эту логистическую смартплатформу в 2012 г. Ant Financial: в 2014 г. Alibaba запустила Ant Financial Services. Эта компания в настоящее время кредитует потребителей и малый бизнес по всему Китаю. Компании веб-знаменитостей: 2014 г. ознаменовался появлением первой волны веб-знаменитостей, которые основали собственные компании.

Организация распродажи в День холостяка, за которой стоят Tmall и Taobao, — идеальный пример сетевой координации. Taobao не создает никаких запасов — вместо этого она объединяет в огромную сеть более 10 млн продавцов. Эти продавцы координируют свои действия с миллионами партнеров, и все стороны занимаются вместе реализацией сложного процесса онлайновой розничной торговли, обработкой транзакций и дистрибуцией вплоть до двери покупателя. Такой уровень взаимодействия и составляет существо сетевой координации: автономной координации через интернет практически без ограничений масштаба и с участием бесконечного числа партнеров. Чем больше сеть бизнес-игроков координируется через интернет, тем больше становится смарт-составляющая коммерческой деятельности. Иначе говоря, постоянный поток данных, возникающих в результате взаимодействий и обрабатываемых в реальном времени, создает цепь обратной связи, которая автоматически генерирует все более и более «интеллектуальные» решения.

Например, сегодня значительную часть рутинного поиска и представления продуктов клиентам на Taobao выполняют машины. Традиционным розничным продавцам для этого нужны тысячи покупателей, дизайнеров витрин, редакторов стиля, персональных консультантов и т. п. Машинное обучение — инструмент, который позволяет делать это на Taobao. На пике продаж в День холостяка в 2017 г. в базах данных Alibaba выполнялось 42 млн операций в секунду. Такой объем операций говорит о том, что алгоритмы машинного обучения осуществляли миллиарды итераций, принимая решение, что еще представить на экране вашего смартфона после того, как вы приобрели сотовый телефон, билеты на Бали и пижаму с ярким рисунком, которой любовались на протяжении последнего месяца. Я называю такую возможность эффективного выбора товаров и услуг в соответствии с запросами и реакцией клиентов интеллектуальной обработкой данных. Она кардинально отличается от того, как большинство фирм подходят сегодня к отбору товаров и услуг.

Под интеллектуальной обработкой данных я имею в виду предоставление компаниям возможности быстро и автоматически совершенствоваться с помощью технологии машинного обучения. Вы должны иметь представление о том, как действует интеллектуальная обработка данных, если когда-нибудь сталкивались с системами рекомендаций. Это самая примитивная форма интеллектуальной обработки данных, стандарт для любой онлайновой компании, я же говорю о значительно более сложной системе. Компании могут выйти на более высокий уровень интеллектуальной обработки данных, если автоматизируют принятие решений на основе непрерывного потока поступающей в реальном времени информации, например о времени отгрузки продукции поставщиками, об уведомлениях о выполнении заказа производителями, об отслеживании логистических операций и о предпочтениях клиентов. Такая автоматизация достигается в результате использования алгоритмов машинного обучения, повышающих координацию и оптимизацию каждого звена цепочки создания стоимости. Поскольку все больше видов деятельности становятся онлайновыми, связанные с ними решения можно автоматизировать и непрерывно улучшать. Вот что я подразумеваю под интеллектуальной обработкой данных.

Прогресс в сфере машинного обучения (направления компьютерной технологии, которое нередко считают подразделом более широкой области искусственного интеллекта) в последнее десятилетие привел к скачкообразному расширению возможностей того, что компании могут делать с данными. Машины освоили игру в го и шахматы, появились алгоритмы, позволяющие справляться с чрезвычайно длинными цепочками вычислений, анализировать многочисленные сценарии и быстро находить оптимальные решения. Получив новые результаты, алгоритмы перенастраиваются с их учетом. Они обучаются в процессе непрерывного выполнения итераций, а их результаты улучшаются с увеличением объема и разнообразия данных. Таким образом, машинное обучение углубляет интеллектуальную обработку данных. По мере того как все больше бизнес-процессов переходит в онлайн, а для успеха коммерческой деятельности все больше требуется координация взаимосвязанных игроков, компании трансформируются, передавая принятие рутинных решений компьютерам. В этом и заключается сущность смарт-бизнеса.

Рождение смарт-бизнеса и последствия этого явления

В Alibaba звенья цепочки создания стоимости превращаются одно за другим в модули и встраиваются в оптимизированные с технической точки зрения сети, а значительная доля бизнес-решений принимается автоматически. Такое масштабное использование инновационной технологии изменяет все. Данные становятся главным активом, критическим фактором производства. Стратегия приобретает новый смысл — теперь это не анализ и планирование, а процесс экспериментирования и привлечения клиентов в реальном времени. В смарт-компаниях привычные силы конкуренции исчезают и уступают место новым формам сотрудничества между компаниями и мириадами других игроков. Когда в основе стратегии лежит не конкуренция, а центры сотрудничества, способы создания стоимости полностью меняются. А когда компании используют машинное обучение не только для автоматизации рутинных бизнес-процессов и взаимодействия с клиентами, но и для непрерывного их совершенствования, роль руководства в создании стоимости становится совершенно иной. Организации превращаются из статичных иерархических структур, нуждающихся в управлении и контроле, в динамичные, подвижные сети взаимосвязанных игроков, которых объединяет миссия и деловая возможность.

Не тешьте себя надеждой на то, что сетевая координация и интеллектуальная обработка данных — это удел только так называемых интернет-компаний или сетевых аборигенов. Я давно изучаю производителей мебели, компании по пошиву одежды и салоны красоты в Китае. Даже эти традиционные компании реорганизуются, чтобы воспользоваться новыми силами. По правде говоря, именно эта глобальная перспектива привела меня к формулированию новой стратегической теории. Сетевая координация и интеллектуальная обработка данных наглядно демонстрируют, что получается, когда передовые технологии Запада соединяются с динамизмом инновационной бизнес-модели Востока.

У китайских компаний больше возможностей использовать преимущества сетевой координации — гармоничное объединение бизнес-игроков через интернет вместо выстраивания корпоративных структур. Поскольку в большинстве китайских отраслей сравнительно слабая инфраструктура и немного доминирующих игроков, там больше простора для глобального преобразования на основе интернета. Компании в Соединенных Штатах в целом очень сильны в интеллектуальной обработке данных, в их распоряжении самые последние достижения в сфере машинного обучения, позволяющие автоматизировать создание знаний, распознавание образов, перевод с языка на язык и секвенирование ДНК. За годы исследований и взаимодействия с бизнесом в обеих странах я убедился в том, что силы сетевой координации и интеллектуальной обработки данных — и их взаимоусиливающая мощь — воздействуют на все компании, как старые, так и новые, независимо от их местонахождения.

Конечно, сети или данные, о которых я веду речь, не новые концепции, однако они никогда раньше не объединялись в теоретически единое целое. Это две спирали, которые образуют новую ДНК бизнеса. Взгляд на бизнес одновременно и с Востока, и с Запада позволяет увидеть цельную картину. Только когда соединяются инь и ян Запада и Востока, данных и сети, мы получаем ясное видение будущего. Только тогда можно формулировать эффективную стратегию настоящего.

Стратегия, как учат в школах бизнеса с начала 1990-х гг., нацеливается на достижение конкурентных преимуществ либо через рыночное позиционирование, либо через ключевые компетенции. Все это так, однако источники конкурентного преимущества стали совершенно другими. Компаниям необходим новый стратегический подход, соответствующий эре, в которой доминируют сети и данные. При таком подходе компании используют сетевую координацию для достижения более значительной стоимости и масштаба по сравнению с конкурентами, а также применяют интеллектуальную обработку данных, чтобы эффективно подстраивать бизнес к изменениям деловой среды и настроения клиентов. Самые успешные интернет-компании в Соединенных Штатах и в Китае неизменно опираются на сети и данные. Это правило будет определять победителей и в экономике будущего.

^* Историю Alibaba, включая соперничество площадки Taobao с eBay в начале ее существования, см. в книгах: Эрисман П. Вселенная Alibaba.com: Как китайская интернет-компания завоевала мир. — М.: Individuum, 2016; Кларк Д. Alibaba: История мирового восхождения от первого лица. — М.: Эксмо, 2018.