Alibaba и умный бизнес будущего. Как оцифровка бизнес-процессов изменила взгляд на стратегию

Чжан практически превратила свой розничный одежный бизнес в бизнес по требованию, но с ценами как при массовом производстве. Заказ LIN, размещенный на Taobao, приводит в движение всю цепочку создания стоимости. Покупатели знают, что они бронируют одежду, которая будет изготовлена на заказ, и что им придется ждать до девяти дней, пока ее сошьют и отправят. Фабрики-партнеры LIN уже занимаются изготовлением первой партии одежды по предварительным заказам.

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.

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.

Ценный вклад в адаптацию классического анализа стратегии Портера к интернет-эпохе внесли многие экономисты и разработчики бизнес-стратегий, включая и самого Майкла Портера. Новые цифровые и платформенные стратегии очень глубоки и полезны. В этой книге я пытаюсь сделать еще один шаг и предложить более общую стратегическую концепцию, которая позволяет поместить как традиционный, так и цифровой бизнес в единый ландшафт. (Дополнительную информацию об этом см. в приложении C.)

Из китайского буддизма известен афоризм: «Кажущийся хаос распустившихся цветов есть проявление строгого порядка». Точно так же кажущееся беспорядочным появление новых идей и бизнес-моделей не случайно – это на самом деле рождение нового порядка. В этой книге я представляю структурированную концепцию организации бизнеса, создания стоимости и достижения успеха в условиях нового порядка.

Структура книги

При работе над этой книгой я преследовал две цели. Во-первых, мне хотелось описать новые силы, рожденные техническим прогрессом, и изложить новую «единую теорию» создания стоимости. Во-вторых, я собирался познакомить читателей со стратегическими и организационными последствиями появления этих новых сил.

На примере Alibaba я показываю, как наша деятельность, разработка стратегии и ее реализация, а также и сама концепция организации все больше отходит от традиционных представлений. В качестве дополнительных примеров я рассматриваю, в частности, розничных веб-знаменитостей, работающих на нашей платформе, нашего партнера Ant Financial и показательные истории интернет-успеха Apple, Google и Uber.

Рассказывая о себе, о новой бизнес-среде и своей центральной стратегической теории в главах 2 и 3, я более детально раскрываю ключевые концепции сетевой координации и интеллектуальной обработки данных.

В трех главах второй части «Как смарт-компании конкурируют: стратегические принципы» излагаются стратегические принципы генерирования «живых данных», ориентации на потребителя и переосмысления стратегического позиционирования. В главе 4 описывается процесс перехода бизнеса в онлайн и «софтверизации» потока рабочих операций с целью автоматизации принятия решений. После внедрения системы автоматизированного принятия решений машинное обучение создает на основе живых данных механизм постоянного повышения уровня обслуживания клиентов и эффективности. В главе 5 я рассматриваю стратегический императив переориентации бизнес-модели на клиентов. Я называю эту стратегию моделью «потребитель – бизнес» (consumer-to-business model) и привожу примеры ее применения в Китае. Наконец, в главе 6 рассказывается о том, как изменяются стратегии позиционирования смарт-компаний. Стратегии и возможности взаимосвязаны, позиционирование необходимо осуществлять в скоординированной сети, чтобы максимизировать свой потенциал и создать дополнительную стоимость для клиентов и партнеров.

В третьей части «Как осуществляется управление смарт-компаниями: организационные особенности» глава 7 посвящена новому стратегическому процессу, а глава 8 – новому взгляду на управление. Распространение сетей и производственной деятельности с цифровой оптимизацией изменяет функционирование и менталитет компании. Смарт-бизнес автоматизирует значительную часть привычных видов деятельности компаний, однако требует существенного расширения экспериментирования. Компании должны постоянно переходить от видения к действиям, принимая адаптивный, рыночно ориентированный подход к стратегическим целям. Такой подход сочетается с хорошо проработанным видением и культурой привлечения необходимых компаньонов. Внутри компании по мере автоматизации рутинных видов деятельности и объединения всех сторон в сеть управление не должно ограничиваться контролем и стимулированием. Оно должно открывать простор творчеству, создавая инфраструктуру, которая поддерживает инновации, и механизмы, которые укрепляют сотрудничество в сети.

Сегодня бизнес создает стоимость через инновации, продукт творческого воображения людей. Когда творчество заменяет мускульную силу и манипулирование знаниями как ключевыми факторами экономически выгодного производства, мы становимся свидетелями революции на основе творчества, которая является следующим шагом после революции на основе знаний, описанной гуру менеджмента Питером Друкером. Такая революция ведет к изменению характера организаций и жизни людей. В главе 9 я обобщаю идеи книги и показываю, какое отношение все эти изменения делового ландшафта имеют к вам.

Эта книга во многом опирается на мой опыт как директора по вопросам стратегического развития компании Alibaba, и результаты многолетнего изучения ее бизнес-моделей. Читатели, незнакомые с Alibaba и ее компаниями, могут почерпнуть необходимую информацию из приложения А. На протяжении всего повествования встречаются примеры из практики Taobao, основной платформы электронной коммерции Alibaba, а в приложении B представлена полная история этой платформы и ее развития в форме учебного кейса. В приложении C обобщаются концепции и теории, лежащие в основе смарт-бизнеса, которые могут заинтересовать читателей, желающих более глубоко познакомиться с ними.