В 15:17 Чжан размещает сообщение в своем аккаунте в социальных сетях: «Вы просто не даете дух перевести!» За несколько минут она получает более 500 комментариев – по большей части жалоб на то, что не удается заполучить вещи, отложенные в «избранное». К 15:45 в день релиза объем продаж превзошел тот, что был на прошлой распродаже несколько недель назад, а в очереди ждало еще 150 000 пользователей со своими вопросами. Фабрикам будет не просто выполнить такое количество заказов. Когда пыль немного улеглась, выяснилось, что LIN установил новый рекорд: продано более 10 000 экземпляров одежды, а каждый покупатель потратил в среднем 1000 юаней ($150).
Чжан является лицом своего бренда, источником дизайнерских идей, маркетинговым департаментом и много еще чем. Она и другие веб-знаменитости находят клиентов в социальных сетях. Компании, на которых лежит реализация внутренних процессов, невелики по размерам – нередко не более одной-двух сотен человек. Каждая из них поддерживает более десятка брендов вроде LIN. Эти бренды торгуют исключительно в сети, у них нет запасов, нет своих фабрик. Тем не менее они ведут активную деятельность. За первые четыре месяца 2015 г. объем продаж LIN составил 80 млн юаней (примерно $11 млн), а чистая прибыль – почти 30 %[9]. LIN и другие веб-знаменитости быстро растут после 2015 г. и демонстрируют читателям из традиционных отраслей новые подходы к работе, маркетингу и стратегии.
Новая парадигма
Истории Дня холостяка и LIN Edition – это примеры революционных бизнес-моделей, которые захватывают Китай и в скором времени заменят менее эффективные и гибкие модели повсеместно. Они показывают (в двух кардинально различающихся масштабах), как взаимосвязанные игроки – покупатели, продавцы и поставщики услуг – объединяются и координируют свои действия в реальном времени с помощью технологии. Alibaba и другие аналогичные ей компании успешно связывают и координируют всех этих игроков, опираясь на технологию машинного обучения.
Я называю эту стратегию использования новых технологий для объединения игроков и преобразования отраслей смарт-бизнесом. Технологии позволяют смарт-компании вроде Alibaba координировать коммерческую деятельность практически неограниченного числа взаимосвязанных сторон. Добиться такого эффекта невозможно без автоматизации принятия многих решений и выполнения многих действий. В основе автоматизации лежит машинное обучение, которое рассматривается более детально в главе 3. Определенные алгоритмы позволяют компьютерам «обучаться» на данных, получаемых в реальном времени от клиентов и партнеров, и автоматически координировать их действия. Распродажа в День холостяка – наглядный пример смарт-бизнеса. Тысячи компаний объединяются легко и мгновенно, обеспечивая поставку покупателям того, что они хотят. Видимых пределов роста объемов продаж в День холостяка, похоже, не существует, в этом в конечном итоге и заключается главный вывод из этой книги. Масштабы у смарт-компаний в буквальном смысле беспредельны.
Конечно, ни в коей мере нельзя считать, что Alibaba нашла все решения. Однако ее концепции стратегии и организации кардинально отличаются от традиционных моделей и обеспечивают немыслимые прежде темпы роста. Я написал эту книгу для того, чтобы обобщить то, чему мы научились в Alibaba, и помочь компаниям по всему миру ориентироваться в условиях нового стратегического ландшафта смарт-бизнеса.
Часть первая. Alibaba. Рождение смарт-бизнеса
День холостяка превратился из шуточного праздника одиноких молодых людей в день крупнейшей распродажи в истории человечества. Taobao, первоначально небольшой онлайновый форум для покупателей и продавцов, превратилась в крупнейшую в мире платформу электронной коммерции. Чтобы понять феноменальный успех Alibaba, нужно проанализировать силы, которые определяли ее развитие. Разобравшись в истории Alibaba, мы получим представление об инновационной мощи китайского бизнеса. Ну а понимание инновационности Китая позволит увидеть образ будущего стратегии.
В первых трех главах описываются два столпа смарт-бизнеса – сетевая координация и интеллектуальная обработка данных, а также объясняется, как они функционируют. Первая позволяет создавать крупномасштабные деловые сети, а вторая обеспечивает эффективность работы и принятия решений в сети. На примере платформ Alibaba я покажу, как данные и сети преобразуют стратегию. Всем компаниям необходимо знать, как эти два новых ключевых аспекта изменяют динамику создания стоимости и как они влияют на характер бизнеса.
Глава 1
Новые факторы создания стоимости
Для понимания того, что смарт-бизнес представляет собой на практике, нужно повнимательнее присмотреться к Alibaba. Каждый день миллионы бизнес-игроков связываются друг с другом и взаимодействуют через огромные сети электронной коммерции Alibaba Group, включающие в себя Tmall, веб-сайт для крупных брендов, и Taobao, онлайновую торговую площадку для небольших брендов, независимых продавцов и новаторов вроде веб-знаменитостей. (См. врезку «Коротко о компании Alibaba» для получения представления о компаниях и сетях, входящих в Alibaba Group.) Эти сети создают для каждого покупателя индивидуализированный виртуальный торговый центр. У продавцов есть все необходимые инструменты для создания онлайновой витрины, сотрудничества с производителями и координации взаимодействия с поставщиками логистических услуг, а также для осуществления онлайновых платежей через собственные платформы Alibaba. В основе координации лежат технологии сбора, передачи и обработки данных.
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.
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[10].
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 смарт-платформу 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.
Дополнительную информацию об Alibaba и ее истории см. в приложении А.
Сущность смарт-бизнеса
В обобщенном виде формула смарт-бизнеса выглядит так:
Сетевая координация + интеллектуальная обработка данных = смарт-бизнес.
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[11]. 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[12]. 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.
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[13]. 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, как я покажу в этой книге, 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.