1.2. Устоявшиеся представления о рынках уже неактуальны

Руководители компаний все чаще обнаруживают, что устоявшиеся представления об их рынках уже не соответствуют действительности: новые угрозы таятся повсюду. Подключение автономных прежде устройств к интернету («интернет вещей») размывает традиционные границы отраслей. В качестве примера можно привести сектор здравоохранения, в который внезапно ворвались технологические фирмы со своими приложениями, фитнес-браслетами и умными часами, используя поступающие от пользователей данные для разработки совершенно новых бизнес-моделей. Даже сложившееся разделение компаний по принципу обслуживания корпоративных клиентов (B2B) и конечных пользователей (B2C) теряет актуальность: вдруг, откуда ни возьмись, появляется термин B2B2C. Сегодня даже такие промышленные гиганты, как Alcoa^[1], могут заинтересоваться тем, что делают конечные потребители с их алюминием, а производители промышленной техники создают сервисы для пользователей, повышающие удобство эксплуатации и производительность и, как следствие, оптимизирующие собственную модель обслуживания и обновления спецтехники.

Разумеется, по мере распространения цифровых технологий все чаще возникают конфликты между классическими и новыми каналами, которые приходится разрешать. Собранные данные необходимо профессионально анализировать, а для этого компаниям нужны новые специалисты.

Инновации появляются на стыке отраслей

Раньше мир бизнеса был прозрачен: каждый знал своих конкурентов, а неожиданные вторжения из-за пределов сектора случались редко. Сегодня это чудесное ощущение стабильности исчезло; цифровизация упростила проникновение на чужую территорию. Например, компания Amazon со своей платформой Amazon Web Services (AWS) сейчас является мировым лидером в предоставлении облачных сервисов. Фирмы Microsoft и IBM, которые как флагманы ИТ-индустрии должны были занять это место, оказались на догоняющих ролях, поскольку никогда не принимали этого конкурента во внимание. А ведь изначально Amazon всего лишь стремилась оптимизировать использование мощностей своих огромных центров обработки данных. ИТ-компании тем временем столкнулись с очередным захватчиком в лице компании General Electric (GE). Ее подразделение GE Digital предложило облачную платформу Predix для анализа данных, поступающих с различного промышленного оборудования. Именно такие платформы лежат в основе всевозможных систем «Индустрии 4.0».

Даже традиционные производители машин и оборудования пересекают сегодня отраслевые границы. Например, один из гигантов сельскохозяйственного и тракторного машиностроения John Deere еще в 2012 г. предложил сервисы, связанные с программным обеспечением и обработкой данных. Эти сервисы позволяют анализировать подробные прогнозы погоды с учетом данных о почвенных условиях и особенностях используемого семенного материала и прочей дополнительной информации, чтобы предоставлять фермерам рекомендации по повышению урожайности. Кроме того, они помогают экономить топливо, сокращать продолжительность ремонтных циклов и оптимизировать эксплуатацию всего парка сельскохозяйственной техники. Датчики, установленные на технике, отправляют сведения с мест в центр обработки данных Deere, и фермеры могут получать доступ к своей информации через платформу MyJohnDeere.com либо просматривать ее на смартфонах или планшетах через приложение Mobile Farm Manager («Мобильный фермер»).

А вот химический концерн Monsanto, приобретенный Bayer в 2018 г., осваивал сельскохозяйственный сектор в другом направлении. В 2012 г. эта компания, специализирующаяся в сфере семеноводства, приобрела Precision Planting, производителя программного обеспечения и оборудования, которое помогает фермерам при посевных работах оптимизировать глубину посева семян и расстояние между ними, чтобы создать наилучшие условия для развития корней. В данном случае речь шла о тех же самых клиентах, на которых ориентировался профильный бизнес Monsanto, и ценностное предложение по сути было тем же самым – повышение урожайности на полях. Однако технический подход оказался совершенно иным. В итоге Monsanto органично расширила свою бизнес-модель, перекроив при этом отраслевые границы.

Границы между сегментами B2B и B2C стираются: B2B превращается в B2B2C

Раньше эти сферы были четко разделены. При обращении к конечным пользователям акцент делался на эмоциях, удовольствии и простоте: необходимо было, чтобы потребители могли сделать выбор без труда. Корпоративные клиенты, напротив, желали знать все детали, интересовались фактами и руководствовались рациональными соображениями.

Вследствие цифровизации, однако, это разграничение уже можно считать устаревшим. Как только корпоративные клиенты поняли, насколько легко делать заказы на Amazon или в Google частным потребителям, насколько просто там искать нужные продукты и насколько быстрой может быть доставка заказанных товаров, они вполне закономерно экстраполировали эти ожидания на сегмент B2B. Почему заказать запчасти к станку должно быть сложнее, чем заказать книгу на Amazon? Почему доставка занимает несколько недель вместо одного дня? Почему справочная документация написана техническим языком, понять который весьма непросто? Почему на сайте поставщика так трудно найти нужную информацию? И почему поставщик не отвечает на претензию незамедлительно?

При этом следует отметить, что взаимодействие с клиентами – не единственный аспект, в котором корпоративный сегмент все больше начинает копировать сегмент потребительский. Благодаря цифровизации многие корпоративные поставщики расширяют свои бизнес-модели, охватывая еще и конечных пользователей. Так формируется модель B2B2C. Приведем в качестве примера индийскую платформу электронной торговли Craftzilla. Благодаря ей мелкие надомные производители украшений и ремесленники, которые раньше продавали свою продукцию через специализированные магазины, теперь взаимодействуют с конечными потребителями напрямую. У компании Craftzilla нет никаких товарных запасов – она просто связывает продавцов с покупателями и берет комиссию с продаж, совершенных на ее сайте.

А производитель фитнес-браслетов Fitbit реализует концепцию B2B2C в рамках совместных корпоративных фитнес-программ с такими компаниями, как BP и Adobe. Эти программы ориентированы на укрепление здоровья персонала; таким образом, контрагентом по договору является компания (модель B2B), а ее сотрудники выступают в роли потребителей (модель B2B2C). Фирмы Panasonic и Allianz тоже взаимодействуют между собой схожим образом, обеспечивая безопасность домов и квартир. Panasonic устанавливает в доме клиента свои системы мониторинга и контроля, а Allianz Global Assistance (дочернее сервисное предприятие компании Allianz) в случае серьезного происшествия получает сигнал тревоги и направляет на место происшествия экстренные службы.

Устранение конфликтов между каналами

Цифровизация в корне меняет подходы к взаимодействию с клиентами, причем не только в сегменте конечных потребителей. Новые правила уже действуют и в сегменте B2B, зачастую по аналогии с моделью B2C. Например, немецкие производители отопительных систем раньше распространяли свою продукцию в основном через установщиков. Такие компании, как Buderus, Viessmann, Vaillant, Wolf и Junkers, – все они «взращивали» собственных установщиков отопительных систем, которые, в свою очередь, приводили им новых клиентов.

Однако берлинский стартап Thermondo разрушил эту модель, создав платформу, объединяющую разрозненные монтажно-сервисные бригады, поставляющие отопительные системы клиентам по всей Германии. Портал появился в 2012 г. А уже в 2015 г. среднегодовые темпы роста компании составили 864 %. Клиент, просматривающий портал, может выбрать систему отопления из множества брендов, причем по индивидуальной фиксированной цене, которая включает в себя установку. Thermondo даже дает рекомендации по поиску финансирования (рис. 1.4). Подобную модель сейчас можно наблюдать на рынке онлайн-сервисов дизайна интерьеров, которые позволяют заказывать домашнюю мебель и технику.

Таким образом, сегодня у производителей и продавцов есть одна общая проблема: их традиционные бизнес-модели находятся под угрозой. Проблема, впрочем, не нова – вспомните хотя бы пример компании Compaq. И так же как в случае с Compaq, проблема сама по себе не исчезнет. Необходимо разработать подход, регулирующий взаимодействие между участниками новой экосистемы – скажем, между производителями и установщиками отопительных систем, сайтом Thermondo и другими игроками рынка. Другими словами, необходим механизм омниканального управления.

Усиление роли компетенций в области программного обеспечения и продвинутой аналитики

«Данные – это новая нефть», гласит популярный афоризм. Данные становятся сырьем для любого проекта, связанного с цифровизацией. Согласно исследованию McKinsey, в последние несколько лет международные потоки данных способствовали мировому экономическому росту в большей степени, чем классическая торговля товарами. Компании получают и создают колоссальные объемы данных, которые с помощью продвинутой аналитики можно превратить в большие суммы денег.

Так, интернет-магазины типа Amazon или Overstock применяют в своей деятельности системы динамического ценообразования, которые позволяют им буквально за секунды корректировать цены на миллионы товаров из своего ассортимента. Для этого они постоянно собирают информацию о ценах конкурентов и обрабатывают ее вместе с данными о текущих маркетинговых акциях. Затем, используя динамические ряды и анализ больших данных, они в режиме реального времени строят обратные кривые спроса для всех своих товаров.

Netflix использует аналитику больших данных для адаптации контентного интерфейса и рекомендаций своим пользователям, тем самым вовлекая их в регулярное пользование сервисом и снижая их отток, а телекоммуникационные компании на многих рынках, включая российский, с невысоким ARPU (Average Revenue Per User, средняя выручка на пользователя) способны удвоить и даже в ряде случаев утроить выручку от работы с текущей базой благодаря технологиям машинного обучения для предсказания Next Best Action – оптимального персонифицированного предложения, подбирая приемлемое предложение не только по цене, но также каналу и времени взаимодействия и стилю коммуникации.

Операторы физических ретейл-сетей могут оптимизировать свое местоположение в районах города в зависимости от характеристик трафика. Этот же подход сейчас активно тестируется и набирает популярность и в банковском секторе. В промышленных компаниях продвинутая аналитика данных позволяет существенно сократить затраты на ремонт, повысить уровень энергоэффективности, а также снизить стоимость / повысить выпуск благодаря расчету оптимального микса используемых сырья и материалов.

Однако все эти результаты возможны, только когда продвинутая аналитика на больших данных используется для изменения бизнес-решений и процессов, что требует нового уровня компетенций в организации и привлечения талантов, способных эти компетенции создавать и развивать.