Бизнес-модели. 55 лучших шаблонов - Микаэла Шик

Американская компания LinkedIn – крупнейшая социальная сеть для профессионалов. Как и в Facebook, пользователи LinkedIn могут бесплатно создавать персональные аккаунты с описанием своей профессиональной карьеры. Представители компаний получают возможность подбирать кандидатов, а нуждающиеся в работе пользователи – просматривать предлагаемые вакансии. Разумеется, участники сети общаются между собой и формируют отношения. На веб-сайте легко ориентироваться, а пользователи могут выкладывать подробные профили и расширять свою сеть деловых контактов.

Шаблон «Ты – мне, я – тебе» не миновал и сферу арендного жилья. Airbnb – частная компания из Сан-Франциско. Она предлагает пользователям («хозяевам») сдать широкому кругу лиц в аренду свои дома, комнаты, квартиры, замки, лодки и т. д. Зарегистрировавшись на удобном веб-сайте, пользователи Airbnb описывают свое имущество, предназначенное для краткосрочной аренды туристами или другими людьми, нуждающимися в жилье по приемлемым ценам. Во избежание обмана была введена рейтинговая система как для хозяев, так и гостей. Основной источник дохода Airbnb складывается из комиссионных за бронирование (от 6 до 12 %), а также из комиссионных за оформление платежей по кредитным картам.

Когда и как применять шаблон «Ты – мне, я – тебе»

Максимальный эффект этого шаблона проявляется в онлайн-сообществах. Его краеугольный камень – повышение предельной полезности. С каждым новым пользователем растет привлекательность сети для остальных участников. Возникает самоусиливающийся цикл, при котором «победитель забирает все», а новым игрокам чрезвычайно трудно закрепиться на этом рынке.

Шаблон

Управление данными о клиентах – деятельность, которая особенно выигрывает от современного технологического прогресса и возможностей, которые открываются в области сбора и обработки данных. Компании, чья основная деятельность сосредоточена на получении и анализе информации (как), преуспевают, что свидетельствует о колоссальном спросе в этом сегменте. Популярность этой концепции подтверждается тем, что все чаще говорят о том, что «информация – это новая нефть». Еще в 2006 г. Майкл Палмер отмечал в своем блоге, что от массивов необработанных или непроанализированных данных проку так же мало, как от неочищенной нефти. И то и другое нуждается в переработке, чтобы представлять хоть какую-то ценность для бизнеса.

Аналогию между рыночными потенциалами данных и нефтяной отрасли можно провести не только благодаря их свойствам. Заметное сходство есть и в том, касается их цепочек создания стоимости. Процесс создания стоимости – ядро шаблона «Управление данными о клиентах» – фокусируется на данных о клиентах, которые рассматриваются как прибыльный источник, черпать из которого можно с помощью соответствующих инструментов (как, почему).

Собранные данные о клиентах используются для создания профилей различных людей. Индивидуальные профили содержат порой до тысячи характеристик (как). Учитывая невероятное увеличение объемов поступающей информации – согласно последним подсчетам, они увеличиваются в десять раз каждые пять лет, – нет ничего удивительного в том, что некоторые крупные базы данных удостоились специального наименования. Термином «большие данные» мы описываем гигантские массивы информации, которые невозможно оценить с помощью традиционных систем управления базами данных. Многие современные методы анализа данных принадлежат сфере «добыче знаний». Благодаря непрерывно совершенствующимся компьютерным технологиям мы получили возможность анализировать данные в колоссальных объемах с невиданной доселе легкостью.

Практическое применение шаблона мало зависит от конкретной отрасли: промышленность, энергетика, финансы, здравоохранение – все они пользуются приложениями для больших данных. Управление данными о клиентах помогает упрочить конкурентное преимущество, определить потенциальные возможности для экономии, проводить анализ рынка в режиме реального времени, готовить более эффективную рекламу и выявлять нерешенные проблемы. Если говорить кратко, оно является чрезвычайно мощным инструментом в принятии решений (как, почему).

Происхождение

Понимание ценности данных пришло в 1980-х гг. с появлением управления информацией. Возможность создавать персонализированную рекламу повлекла за собой колоссальный спрос на данные. Вместе с этим предпринимались первые попытки напрямую обращаться к корпоративным клиентам через сервисные группы с целью налаживать личные отношения и более эффективно удовлетворять их индивидуальные потребности. 1990-е положили начало созданию баз данных, которые позволяли компаниям не только хранить эти данные, но и с большей точностью выбирать маленькие группы потребителей для того, чтобы адресовать им свои предложения. Мы ведем речь о предшественниках современных электронных систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM-систем). На развитие этих первых систем немалое воздействие оказали программы удержания клиентов, в особенности связанные с кредитными картами, поскольку эти программы снабжали информацией о потребительских шаблонах.

С началом распространения Интернета покупатели оставляли все больше цифровых следов, вот почему компаниям, в частности розничным предприятиям, становилось все проще собирать подобную информацию и формировать детальные и персонализированные профили покупателей. В практику были внедрены новые способы применения этих данных, что не могло не породить волну общественной критики, в связи с чем многократно участились случаи беспокойства по поводу конфиденциальности данных.

Новаторы

Среди магазинов Amazon на голову выше всех конкурентов. Стремление компании анализировать и культивировать отношения с покупателями воспринимается как нечто самой собой разумеющееся, ведь на завоевание нового клиента расходуется в пять раз больше средств, чем на удержание довольного потребителя. Чтобы извлечь максимум выгоды из этого расхождения, Amazon использует данные о продажах с целью выявить взаимосвязи между продуктами и установить, какие покупки обусловливают последующие приобретения. Согласно Amazon, требуется сравнительно немного базовой информации, чтобы в точности спрогнозировать будущее поведение покупателя. Она служит основой для индивидуальных рекомендаций или даже полностью кастомизированных веб-страниц. Ее цель – соблазнить клиента на совершение импульсных покупок, немаловажный фактор, способствующий успеху компании.