2014 m. rugsėjį „Alibaba“ pavadinimas pateko į laikraščių antraštes – įmonės akcijos pradėtos pardavinėti už rekordinę sumą. Šiandien įmonė pagal rinkos vertę patenka į pasaulio dešimtuką, pardavimais visame pasaulyje lenkia „Walmart“ ir jau išsiplėtė į visas didžiausias pasaulio rinkas. Jos įkūrėjo Jacko Ma pavardė pažįstama visiems.
Nuo pat įmonės susikūrimo 1999 m. „Alibaba“ elektroninės prekybos platforma augo labai sparčiai. Tačiau 2007 m., kai vadovų komanda, kurioje visą darbo dieną dirbti buvau pradėjęs prieš metus, susitiko aptarti strategijų pilkame viešbutyje prie jūros Džedziango provincijos Ningbo mieste, dar neatrodė, kad „Alibaba“ taps garsi visame pasaulyje. Šiame susitikime viena su kita visai nesusijusios įžvalgos ir idėjos apie elektroninės prekybos tendencijas ėmė jungtis į platesnį ateities planą, o susitikimui pasibaigus jau buvome sukūrę bendrą viziją. Mes ketinome „puoselėti atvirą, koordinuotą, klestinčią elektroninės prekybos ekosistemą.“ Tada iš tiesų prasidėjo „Alibaba“ kelionė.
Mes supratome, kad „Alibaba“ pasižymi viena svarbia naujove – joje iš tiesų sukūrėme ekosistemą: bendruomenę, sudarytą iš organizmų (įvairiausių verslų ir klientų), kurie siejasi vienas su kitu ir su aplinka (internetine platforma ir fiziniais elementais ne internete). Strategiškai svarbiausias mūsų uždavinys buvo užtikrinti, kad platforma suteiktų visus išteklius (arba prieigą prie visų išteklių), kokių tik gali reikėti internetiniam verslui, ir taip padėtų ekosistemai vystytis.
Iš pradžių mūsų sukurta ekosistema buvo paprasta – jungėme pirkėjus ir produktų pardavėjus. Tačiau technologijoms tobulėjant, į internetą kėlėsi vis daugiau verslo funkcijų – tiek jau gerai įsitvirtinusių, pavyzdžiui, reklama, rinkodara, logistika ir finansų valdymas, tiek ką tik susikūrusių, pavyzdžiui, atstovų rinkodara ir produktų rekomenduotojų bei socialinių tinklų nuomonės formuotojų veikla. Plėsdami savo ekosistemą, kad patenkintume šioms naujoms funkcijoms reikalingus poreikius, taip pat padėjome sukurti visiškai naujų internetinių verslų tipų ir tuo pačiu transformavome Kinijos mažmeninės prekybos sektorių.
Šiandien „Alibaba“ – ne tik internetinės prekybos įmonė. „Alibaba“ – tai viskas, ką gautume, jei paimtume visas su mažmenine prekyba siejamas funkcijas ir sudėtume į didžiulį, duomenimis grįstą pardavėjų, rinkodaros specialistų, paslaugų teikėjų, logistikos įmonių ir gamintojų tinklą. Kitaip tariant, „Alibaba“ atlieka visas funkcijas, kurias JAV atlieka „Amazon“, „eBay“, „PayPal“, „Google“, „FedEx‘, didmeninės prekybos įmonės ir didelė dalis gamybos įmonių. Be to, ji dar vykdo nemažai finansinių paslaugų.
Iš 10 vertingiausių šiuolaikinių pasaulio įmonių, septynios yra internetinės įmonės, naudojančios į mūsiškį panašų verslo modelį. Penkios iš jų („Alibaba“ ir „Tencent“ Kinijoje bei „Amazon“, „Google“ ir „Facebook“ JAV) gyvuoja dar tik 20 metų. Kodėl tiek daug vertės ir įtakos rinkoje atsirado taip greitai? Ogi todėl, kad šios įmonės ėmė naudotis naujomis tinklo koordinacijos ir duomenų informacijos srityse atsiradusiomis galimybėmis. Jų vadovaujamos ekosistemos kur kas veiksmingesnės ekonomiškai ir skiria gerokai daugiau dėmesio klientams negu tradicinės pramonės. Šios įmonės laikosi principų, mano vadinamų „išmaniojo verslo“ principais, kurie, mano nuomone, atspindi ateities verslo logiką.
KAS YRA IŠMANUSIS VERSLAS?
Išmanieji verslai susikuria tada, kai visi verslo dalyviai, siekiantys bendro tikslo (pavyzdžiui, mažmeninės prekybos arba dalijimosi automobiliu) suderina savo veiklą internetiniame tinkle ir pasitelkia mašinų mokymosi technologijas, kad realiuoju laiku veiksmingai pasinaudotų duomenimis. Toks technologijų įgalintas modelis, kuriame daugelį veiklos sprendimų priima kompiuteriai, padeda įmonėms greitai ir lanksčiai prisitaikyti prie kintančių rinkos sąlygų ir klientų pomėgių, taip įgaunant nepaprastai didelį pranašumą palyginus su tradiciniais verslais.
Žinoma, didelė kompiuterių galia ir skaitmeniniai duomenys – tai mašinų mokymosi varomoji jėga. Kuo daugiau duomenų pakartotinai įvedama į algoritmais paremtą paieškos sistemą, tuo geresni jos rezultatai. Duomenų srities mokslininkai tam tikriems veiksmams sukuria tikimybinius prognozavimo modelius, o tada algoritmas peržiūri daugybę duomenų, kad su kiekvienu pakartojimu galėtų iškart priimti geresnius sprendimus. Tokie prognozavimo modeliai tampa daugumos verslo sprendimų pagrindu. Dėl to mašinų mokymasis – tai ne tik technologinė naujovė: žmonių sprendimus vis dažniau pakeičiant algoritmų rezultatams, pasikeis pats verslas.
Puikus pavyzdys, kaip atrodys tokia ateitis – tai įmonė „Ant Microloans“. 2012 m., kai „Alibaba“ įkūrė įmonę „Ant“, įprasta Kinijos bankų suteikiama paskola siekdavo milijonus dolerių. Mažiausia galima paskolos suma buvo 6 mln. ženminbi juanių, arba maždaug 1 mln. JAV dolerių – gerokai daugiau, negu reikia daugumai mažų ir vidutinių įmonių. Be to, bankai nenorėdavo duoti paskolų paslaugas teikiančioms įmonėms, neturinčioms jokios kredito istorijos ir netgi tinkamų verslo veiklą fiksuojančių dokumentų. Dėl to dešimtims milijonų Kinijos įmonių buvo labai sudėtinga gauti įmonės veiklai plėsti reikalingų lėšų.
„Alibaba“ komanda suvokė, kad turime tai, ko reikia norint sukurti produktyvų, galimybę augti turintį ir pelningą paskolų teikimo mažoms ir vidutinėms įmonėms verslą – didžiulį kiekį domenų apie prekybą, gaunamą iš daugybės mūsų platforma besinaudojančių mažų įmonių. Dėl to 2010 m. pradėjome naują duomenimis grįstą nedidelių paskolų verslą, skirtą teikti verslams paskolas, neviršijančias 1 mln. ženminbi juanių (maždaug 160 000 JAV dolerių). Per septynerius savo veiklos metus suteikėme paskolų už daugiau kaip 87 mlrd. ženminbi juanių (13,4 mlrd. JAV dolerių) beveik trims milijonams mažų ir vidutinių verslų. Vidutinė mūsų teikiama paskola tesiekia 8 000 ženminbi juanių arba 1 200 JAV dolerių. 2012 m. sujungėme šią veiklą su „Alipay“ (itin sėkmingu mūsų mokėjimų verslu) ir sukūrėme „Ant Financial Services“. Pavadinimą „Ant“ (angl. skruzdėlė) įmonei davėme norėdami perteikti mintį, kad suteikiame galios mažos, tačiau darbščioms, į skruzdėles panašioms įmonėms.
Šiandien „Ant“ gali vos per kelias minutes apdoroti kelis šimtus ženminbi juanių (maždaug 50 JAV dolerių) siekiančias paskolas. Kaipgi tai įmanoma? Susidūrę su skolintis norinčiomis įmonėmis, paskolų teikėjai turi atsakyti tik į tris pagrindinius klausimus: ar šioms įmonėms verta skolinti, kiek joms skolinti ir kokia turėtų būti palūkanų norma. Kai mūsų platforma besinaudojantys pardavėjai suteikė mums leidimą analizuoti jų duomenis, atsakyti į šiuos klausimus galėjome nesunkiai. Mūsų algoritmai gali peržvelgti pardavimų duomenis ir įvertinti, kaip verslui sekasi, ar jo siūlomos prekės ir paslaugos konkurencingos, ar jo partnerės turi gerą kredito reitingą ir panašiai.
„Ant“ pasinaudoja šiais duomenimis palyginti gerus skolininkus (kurie paskolas grąžina laiku) bei blogus skolininkus (kurie paskolų laiku negrąžina) ir atrasti abiem grupėms būdingas savybes. Tada tos savybės panaudojamos apskaičiuoti kredito balą. Žinoma, tokį procesą atlieka visos paskolas teikiančios įmonės, tačiau „Ant“ tokią analizę visoms skolintis norinčioms įmonėms atlieka automatiškai, remdamasi realiuoju laiku vykdomų jų veiksmų analize. Verslo kredito balui atsiliepia kiekvienas pardavimas, kiekvienas pokalbis tarp pirkėjo ir pardavėjo, kiekvienas prisijungimas prie kitų „Alibaba“ teikiamų paslaugų ir apskritai kiekvienas mūsų platformoje atliekamas veiksmas. Be to, kredito balą realiuoju laiku apskaičiuojantys algoritmai patys nuolat vystosi ir su kiekvienu veiksmu gerina sprendimų priėmimo kokybę.
Kad būtų galima nustatyti, kiek skolinti ir kokias palūkanų normas skirti, reikia išanalizuoti daugybę skirtingų „Alibaba“ tinkle paliekamų duomenų, pavyzdžiui, grynojo pelno maržą ir atsargų apyvartą, be to, atsižvelgti ir į ne tokią matematiškai tikslią informaciją, pavyzdžiui, produkto gyvavimo ciklą bei pardavėjo socialinių ir verslo santykių kokybę. Pavyzdžiui, norint įvertinti įmonės santykių kokybę, algoritmai gali analizuoti, kaip dažnai, kiek laiko ir kokiu būdu bendraujama (pavyzdžiui, tiesioginiais pranešimais, el. paštu, arba kitais Kinijoje įprastais metodais).
„Alibaba“ duomenų srities mokslininkai atlieka nepaprastai svarbų darbą – atranda ir išbando, kokie duomenys suteikia norimas įžvalgas, o tada sukuria tiems duomenims rinkti reikalingus algoritmus. Kad būtų galima atlikti tokį darbą, reikia puikiai suprasti verslą ir mašinų mokymosi algoritmus. Čia dar kartą pažvelkime į „Ant Financial“. Jei prastą kredito balą turintis pardavėjas paskolą grąžina laiku arba puikų kredito balą turintis pardavėjas staiga visiškai nieko negrąžina, akivaizdu, kad algoritmą reikia patobulinti. Taigi inžinieriai savo spėjimus gali greitai ir lengvai patikrinti. Kokius duomenis reikėtų pridėti arba kokių atsisakyti? Kokiam elgesiui reikėtų skirti daugiau dėmesio?
Tobulinami algoritmai pateikia vis geresnius rezultatus, todėl „Ant“ rizika ir išlaidos nuolat mažėja, o skolininkai gauna jiems reikalingas lėšas tada, kai jų reikia ir mokėdami jiems prieinamą palūkanų normą. Viso to rezultatas – itin sėkmingas verslas: šiai mažų paskolų įmonei pinigų negrąžina tik 1 proc. skolininkų, t. y., gerokai mažiau, negu 2016 m. Pasaulio banko nustatytas pasaulinis vidurkis – 4 proc.
Tad kaip sukurti tokį verslą?
AUTOMATIZUOKITE VISUS ĮMONĖS VEIKLOS SPRENDIMUS
Kad sukurtumėte išmanų verslą, jūsų įmonė visų pirma turi kaip įmanoma daugiau veiklos sprendimų patikėti ne duomenų analizę atliekantiems žmonėms, o tiesiogiai duomenis renkantiems kompiuteriams. Norint taip pakeisti sprendimų priėmimą, reikia žengti keturis žingsnius.
1 ŽINGSNIS:
RINKITE IR PANAUDOKITE DUOMENIS APIE VISUS KONTAKTUS SU KLIENTAIS. „Ant“ pasisekė, nes ji turėjo prieigą prie daugybės duomenų apie galimus skolininkus ir galėjo atsakyti į skolinimo verslui svarbiausius klausimus. Tačiau daugeliui kitų verslų gauti reikalingus duomenis sunkiau. Tačiau realiuoju laiku renkami duomenys – itin svarbūs norint sukurti grįžtamojo ryšio ciklus, kurie sudaro mašinų mokymosi pagrindą.
Štai pavyzdys apie dviračių nuomos verslą. Pradedančiosios Kinijos įmonės pasinaudojo mobiliaisiais telefonais, daiktų internetu (išmaniosiomis dviračių spynomis) ir esamomis mobiliojo mokėjimo bei kredito sistemomis, kad galėtų rinkti ir panaudoti duomenis apie visą nuomos procesą.
Tradiciškai norint išsinuomoti dviratį reikėdavo nueiti į nuomos punktą, palikti užstatą, paprašyti, kad kažkas paduotų jums dviratį, tada juo pasinaudoti, grąžinti ir sumokėti už nuomą grynais arba kreditine kortele. Sujungusios esamas technologijas su naujomis, kelios besivaržančios Kinijos įmonės dalį šio proceso perkėlė į internetą. Itin svarbi inovacija buvo sujungti QR kodus ir elektronines spynas, kad būtų galima automatizuoti dviračio paėmimo ir grąžinimo procesą.
Atsidaręs dalijimosi dviračiais programėlę klientas gali pamatyti, kokie dviračiai prieinami ir rezervuoti tą, kuris stovi arčiausiai. Atvykęs prie dviračio, klientas pasinaudoja programėle ir nuskenuoja ant dviračio esantį QR kodą. Jei jis savo sąskaitoje turi pinigų ir atitinka klientams keliamus reikalavimus, QR kodas atrakina elektroninę dviračio spyną. Naudodama „Ant Financial“ naująjį internetinį produktą „Sesame Credit“, skirtą teikti vartotojų kredito balus, programėlė net gali patikrinti kliento kredito istoriją ir suteikti jam galimybę nemokėti užstato, taip dar labiau pagreitinant procesą. Kai dviratis grąžinamas, uždarius spyną sandoris užbaigiamas. Šis procesas paprastas ir logiškas, be to, dažniausiai trunka vos kelias sekundes.
Taip panaudojus duomenimis pakeistas nuomos procesas klientams kur kas patogesnis. Besiremdamos tiesiogiai renkamais duomenimis įmonės gali sunkvežimiais pervežti dviračius ten, kur klientams jų reikia. Nuolatiniams klientams jos gali pranešti, kad aplink yra prieinamų dviračių. Iš dalies dėl šių naujovių dviračių nuomos kaina Kinijoje nukrito iki vos kelių centų per valandą.
Daugelis verslų, siekiančių geriau išnaudoti klientų duomenis, renka ir analizuoja informaciją tam, kad galėtų sukurti priežastinį modelį. Tada iš visų prieinamų daugybės duomenų modelis padeda išrikti svarbiausiuosius. Tačiau išmanieji verslai duomenimis naudojasi ne taip. Jie renka visą informaciją, kuriamą verslui vykdant savo veiklą bei prekiaujant ir bendraujant su klientais ar kitais tinklo nariais, o tada pasitelkia algoritmus nustatyti, kokie duomenys svarbūs.
2 ŽINGSNIS:
KIEKVIENAI VEIKLAI NAUDOKITE PROGRAMINĘ ĮRANGĄ. Išmanieji verslai naudodami programinę įrangą konfigūruoja ne tik žinių valdymą ir ryšius su klientais, bet ir visą kitą verslo veiklą, kad ją nulemiančius sprendimus būtų galima automatizuoti. Tai nereiškia, kad įmonė turi pirkti ar kurti išteklių planavimo ar panašią programinę įrangą, kad galėtų valdyti verslą – netgi atvirkščiai. Tradicinė programinė įranga procesų ir sprendimų tėkmę paverčia griežtesne ir labai ją apriboja. Tuo tarpu išmaniuosiuose versluose naudojamasi reakcija į realiuoju laiku vykstančius procesus. Norint tai padaryti, pirmasis žingsnis – tai sukurti modelį, kaip žmonės sprendimus priima dabar, ir rasti būdų atkartoti paprastesnius šio proceso elementus naudojant programinę įrangą (o tai nelengva, turint omenyje, kad žmonės sprendimus dažnai priima naudodamiesi sveiku protu ir net nesąmoninga smegenų veikla).
„Alibaba Group“ priklausantis mažmeninės prekybos tinklalapis „Taobao“ augo mažmeninės prekybos procese nuolat naudojant programinę įrangą. Vienas pirmųjų svarbių „Taobao“ sukurtų programinės įrangos įrankių – tai tiesioginių pranešimų įrankis, pavadintas „Wangwang“, kuriuo naudodamiesi pirkėjai ir pardavėjai gali lengvai vienas su kitu bendrauti. Juo naudodamiesi pardavėjai pasisveikina su pirkėjais, pristato produktus, derasi dėl kainų ir t. t. – kaip ir tradicinėse mažmeninės prekybos parduotuvėse. „Alibaba“ taip pat sukūrė programinės įrangos, padedančios pardavėjams sukurti ir pristatyti įvairias sudėtingas internetines parduotuvių vitrinas. O kai parduotuvės ima veikti, pardavėjai gali pasinaudoję programine įranga teikti kuponus, siūlyti nuolaidas, rengti lojalumo programas bei vykdyti kitus santykių su klientais valdymo veiksmus. Visi šie veiksmai suderinti vienas su kitu.
Dėl to, kad dauguma programinės įrangos šiais laikais teikiama kaip paslauga internete, naudojant programinę įrangą verslo veikloje įgyjamas vienas svarbus pranašumas – tiesioginiai duomenys gali būti renkami natūraliai vykdant verslo procesus ir taip sukuriant pagrindą pritaikyti mašinų mokymosi technologijas.
3 ŽINGSNIS:
SUTEIKITE GALIMYBĘ DALINTIS DUOMENIMIS. Daug vienas su kitu susijusių dalyvių turinčiose ekosistemose priimant verslo sprendimus reikia atlikti sudėtingus derinimo procesus. Pavyzdžiui, „Taobao“ rekomendacijas siūlančios sistemos turi būti suderintos su pardavėjų atsargų valdymo sistemomis ir klientų profilio kūrimo sistemomis iš įvairių socialinių tinklų. Mokėjimo sistemos turi būti suderintos su nuolaidų siūlymo ir lojalumo programomis bei teikti informaciją logistikos tinklui.
Kompiuterių komunikacijos standartai, pavyzdžiui, perdavimo valdymo protokolas / interneto protokolas (TCP / IP) bei taikomųjų programų programavimo sąsaja (API) – itin svarbūs norint užtikrinti, kad duomenys pasieks visus reikiamus dalyvius, tačiau tuo pačiu įsitikinti, kad prieiga prie duomenų ir galimybė juos keisti visoje ekosistemoje bus griežtai kontroliuojama. API (t. y., įrankiai, suteikiantys skirtingoms programinėms įrangoms galimybę „kalbėtis“ ir derintis viena prie kitos internete) „Taobao“ vystymusi buvo labai svarbūs. Platformai augant ir iš forumo, kuriame pirkėjai ir pardavėjai galėjo susitikti ir keistis prekėmis, tapus vienu didžiausių Kinijos elektroninės prekybos tinklalapių, pardavėjams reikėjo vis daugiau paramos iš trečiųjų šalių programinės įrangos kūrėjų. O kad nauja programinė įranga būtų vertinga, ji turėjo būti suderinta su visa kita platformoje naudojama programine įranga. Dėl to 2009 m. „Taobao“ ėmė kurti API, skirtus naudoti nepriklausomiems programinės įrangos tiekėjams. Dabar „Taobao“ prekybininkai naudojasi vidutiniškai 100 programinės įrangos modulių, o jų suteikiamos tiesioginės duomenų paslaugos padeda itin smarkiai sumažinti pardavėjų išlaidas verslui.
Tačiau susikurti tinkamą techninę infrastruktūrą – tik pradžia. Kad susikurtume bendrą standartą, kuris padėtų naudotis ir vienodai interpretuoti duomenis visuose „Alibaba“ verslo vienetuose, prireikė didžiulių pastangų. Be to, atrasti būdų paskatinti įmones dalintis turimais duomenimis – taip pat sudėtingas ir vis dar tebevykdomas uždavinys. Tam prireiks dar daug darbo. Žinoma, ar įmonės šioje srityje galės sukurti daug naujovių, iš dalies priklauso nuo to, kokios jų šalyse vyriausybės nustatytos duomenų apsaugos taisyklės. Tačiau kryptis aiški: kuo daugiau duomenų keliauja tinklu, tuo išmanesnis tampa verslas ir tuo daugiau vertės sukuria ekosistema.
4 ŽINGSNIS:
PRITAIKYKITE ALGORITMUS. Perkėlus visas operacijas į internetą, verslą užplūs didžiulis kiekis duomenų. Kad galėtų perimti, interpretuoti ir panaudoti duomenis savo naudai, įmonė turi sukurti modelius ir algoritmus, kurie išreikštų produkto logiką ir rinkos dinamiką, kurią verslas stengiasi optimizuoti. Tai – didžiulė kūrybinė užduotis, reikalaujanti daugybės naujų įgūdžių, todėl šiuo metu labai reikia duomenų srities mokslininkų ir ekonomistų. Jų užduotis – konkrečiai įvardyti, ką kompiuteris turėtų daryti, ir labai aiškiai nustatyti, kokiu atveju tam tikrame verslo kontekste atliktas darbas laikomas atliktu gerai.
Iš pat pradžių mūsų tikslas įmonei „Taobao“ buvo pritaikyti ją individualiems poreikiams. Tai padaryti be pažangos mašinų mokymosi srityje būtų buvę neįmanoma. Šiandien prie tinklalapio prisijungę klientai mato jiems pritaikytą puslapį su iš milijonų pardavėjų parduodamų milijardų prekių būtent jiems išrinktais produktais. Produktus automatiškai išrenka galinga „Taobao“ rekomendacijų sistema. Jos algoritmai, skirti kaskart padidinti puslapyje apsilankiusių ir ką nors įsigijusių klientų skaičių, naudoja duomenis iš visos „Taobao“ platformos – nuo operacijų iki klientų aptarnavimo ir apsaugos.
2009 m. „Taobao“ pasiektas labai svarbus vystymosi etapas – jame naudota paprasta rankinė paieška, kuri turint gerokai mažiau klientų ir produktų veikė gana gerai, tapo mašinų mokymusi pagrįstais algoritmais varoma ir didžiulius kiekius užklausų apdoroti galinčia paieškos sistema. „Taobao“ taip pat eksperimentuoja su vaizdinio atpažinimo paieškos algoritmais, galinčiais pagal kliento pateiktą norimo produkto nuotrauką rasti panašius platformoje parduodamus produktus. Nors technologijos naudojimas didinti pardavimams dar išvystytas nedaug, ši funkcija tarp klientų labai populiari – joje kasdien apsilankoma iki 10 mln. kartų.
2016 m. „Alibaba“ pristatė dirbtinio intelekto valdomą programą, skirtą atsakinėti į klientų klausimus. Ji skiriasi nuo mechaninės daugeliui žmonių pažįstamos paslaugos, kurioje programa pritaikyta į kiekvieną klientų klausimą pateikti atsakymą iš savo repertuaro. „Alibaba“ naudojamą programą „moko“ patyrę „Taobao“ pardavėjų atstovai. Jie puikiai pažįsta savo kategorijos produktus ir gerai žino, kaip veikia „Alibaba“ platformos – kokia jų grąžinimo politika ir siuntimo kainos, kaip keisti užsakymą ir pan., bei geba atsakyti į kitus dažnus klientų klausimus. Naudodama daugybę mašinų mokymosi sričių, pavyzdžiui, semantinio suvokimo, dialogų konteksto, informacijos diagramų, duomenų rinkimo ir giliojo mokymosi technologijas, programa ne paprasčiausiai pateikia statiškus atsakymus ir iniciatyvą imtis tolesnių veiksmų palieka pačiam klientui, o greitai tobulina gebėjimą automatiškai rasti ir išspręsti kliento problemą. Ji paprašo klientų patvirtinimo, ar sprendimas jiems priimtinas, o tada jį įvykdo. Šiame procese nedalyvauja nei vienas „Alibaba“ darbuotojas ar prekybininkas. Be to, tokios programos gali labai padėti daugiau parduoti. Pavyzdžiui, aprangos įmonė „Senma“ tokia programa ėmė naudotis prieš metus ir pastebėjo, kad programa sugebėjo parduoti 26 kartus daugiau prekių negu geriausias jų pardavimų srities darbuotojas.
Kad būtų galima išspręsti sudėtingas ar asmeniškas problemas, visada reikės su klientais dirbančių žmonių, tačiau gebėjimas atsakyti į įprastus klausimus naudojant kompiuterinę programą – labai naudingas, ypač tada, kai pirkėjų labai daug arba vykdomi išpardavimai. Anksčiau vykstant dideliems renginiams daugelis mūsų platformos pardavėjų atsakinėti į klientų klausimus samdydavo laikinus darbuotojus, tačiau dabar visa tai pasikeitė. Vieną 2017 m. dieną, kai „Alibaba“ pardavimai buvo didžiausi, į daugiau kaip 95 proc. klientų klausimų atsakė programa – ji aptarnavo apie 3,5 mln. klientų.
Šie keturi žingsniai – pagrindas, reikalingas norint susikurti išmanųjį verslą: kūrybiškai rinkite ir naudokite duomenis, kad galėtumėte praturtinti duomenų bazę, kuri reikalinga, kad verslas taptų išmanesnis; naudokitės programine įranga, kad galėtumėte svarbiausius dalyvius ir darbus perkelti į internetą; susikurkite bendrus standartus ir API, kad galėtumėte realiuoju laiku keistis duomenimis ir juos koordinuoti; bei pritaikykite algoritmus, kad galėtumėte priimti „išmanius“ verslo sprendimus. Visai minėtai veiklai reikalingos naujos kompetencijos ir naujas vadovavimo būdas.
VADOVO VAIDMUO
Hupano verslo mokykloje dėstydamas išmaniojo verslo kursą parodau studentams 10 verslo lyderių nuotraukų ir paprašau juos atpažinti. Daugelis jų lengvai atpažįsta Jacką Ma, Eloną Muską arba Steve Jobsą. Tačiau „CitiGroup“, „Toyota“, arba „General Electric“ generalinių direktorių neatpažįsta beveik niekas.
Taip yra dėl vienos svarbios priežasties. Skaitmeninės įmonės nuo „General Electric“, „Toyota“ ir „CitiGroup“ skiriasi tuo, kad, užuot teikusios produktus ar paslaugas per optimizuotas tiekimo grandines, norėdamos įgyvendinti savo viziją turi mobilizuoti visą savo tinklą. Kad tai padarytų, vadovai privalo įkvėpti tą tinklą sudarančius darbuotojus, partnerius ir klientus. Jie privalo tapti aiškiaregiais bei pranašais ir būti matomi taip, kaip tradicinių įmonių vadovams nebūtina.
Aukščiausios grandies skaitmeninių įmonių pranašai turi suprasti, kokia bus ateitis ir kaip jų pramonė keisis reaguodama į socialinius, ekonominius ir techninius pokyčius. Jie negali pasakyti, kokių konkrečių veiksmų imsis, kad pasiektų įmonės tikslus, nes aplinka pernelyg greitai kinta, o kokių gebėjimų jiems prireiks ateityje, dabar žinoti neįmanoma. Tačiau jie turi apibrėžti, ką jų įmonė nori pasiekti ir sukurti aplinką, suteikiančią darbuotojams galimybę greitai kurti eksperimentinius produktus ir paslaugas, išbandyti juos rinkoje ir vystyti teigiamo atsako sulaukusias idėjas. Skaitmeninių įmonių vadovai nebe vadovauja, o padeda darbuotojams kurti naujoves ir lengvina svarbiausią vartotojų grįžtamojo ryšio ciklo veikimą, kad pagerintų sprendimų priėmimą ir įmonės veiklos vykdymą.
Išmaniojo verslo modelis paremtas tuo, kad mašinų mokymosi algoritmai prisiima didžiąją dalį darbo kurti nedidelius patobulinimus, nes jie automatiškai pataiso smulkius aspektus, kurie pagerina visos sistemos veikimą. Dėl to svarbiausias vadovo darbas yra skatinti kūrybingumą. Jų tikslas – ne pagerinti operacijų vykdymą, o padidinti inovacijų sėkmės rodiklius.
SKAITMENINIŲ TECHNOLOGIJŲ AMŽIAUS ĮMONĖS, tokios kaip „Alibaba“, turi vieną pranašumą – kadangi jos susikūrė internete ir visada naudojo klientų duomenis, jas paversti išmaniaisiais verslais visai nesunku. Dabar, įrodžius, kad jų modelis veiksmingas ir gali pakeisti senąją pramonės ekonomiką, suprasti ir taikyti šią naują verslo logiką turėtų visos įmonės. Gali atrodyti, kad tokios technologijos labai sudėtingos, tačiau jos vis labiau tampa prieinamos visiems. Per pastarąjį dešimtmetį didžiulių kiekių duomenų kaupimo ir apdorojimo kaina labai smarkiai nukrito. Tai reiškia, kad gyvai taikyti mašinų mokymąsi tampa įmanoma ir prieinama vis platesniam įmonių ratui. Greitai vystoma daiktų interneto technologija dar labiau skaitmenizuos mūsų fizinę aplinką ir suteiks dar daugiau duomenų. Artėjančiais dešimtmečiais šių naujovių tik daugės, todėl nugalėtojomis taps tos įmonės, kurios išmaniomis taps greičiau negu jų varžovės.
+++
TRUMPAI APIE IDĖJĄ
NAUJAS VERSLO MODELIS
„Alibaba“ – tai ateities „išmanaus verslo“ pavyzdys: technologijomis paremta platforma, koordinuojanti daugybę verslo dalyvių vienoje ekosistemoje.
KAIP JIS VEIKIA
Ekosistemos dalyviai dalinasi duomenimis ir naudoja mašinų mokymosi technologijas, kad suprastų ir geriau patenkintų klientų poreikius.
KAIP JĮ SUKURTI
Automatizuokite sprendimų priėmimo procesą atlikdami šiuos veiksmus:
— įsitikinkite, kad iš kiekvieno kontakto su klientais gaunama kaip įmanoma daugiau duomenų
— įsitikinkite, kad visi verslo veiksmai vykdomi naudojantis programine įranga
— naudokite API ir kitus sąsajų protokolus, kad užtikrintumėte, jog skirtingos programinės įrangos sistemos sklandžiai veikia kartu
— pritaikykite mašinų mokymosi technologijas, kad galėtumėte realiuoju laiku suprasti duomenų reikšmę
+++
SVARBIAUSIŲ „ALIBABA“ ĮMONIŲ APŽVALGA
KINIJOS MAŽMENINĖS PREKYBOS RINKA
„Taobao Marketplace“
„Tmall Rural“
„Taobao“
TARPTAUTINĖS IR PASAULINĖS RINKOS
„Tmall Global“
„Lazada“
DIDMENINĖ PREKYBA
„1688.com“ (Kinija)
„Alibaba.com“ (pasaulinė įmonė)
SKAITMENINĖS ŽINIASKLAIDOS IR PRAMOGŲ ĮMONĖS*
„Youku Tudou“ (vaizdo įrašai internete)
„Alibaba Pictures“
„Alibaba Music“
„Alibaba Sports“
UC (mobilioji paieškos sistema)
KITOS PASLAUGOS*
„AutoNavi“ (žemėlapiai ir navigacija)
„Koubei“ (vietos paslaugos)
„Ele.me“ (pristatymo paslaugos)
FINANSŲ PASLAUGOS*
„Ant Financial“ (kuriai priklauso „Alipay“)
„MYbank“
LOGISTIKOS PASLAUGOS*
„Cainiao Network“
DEBESIJOS KOMPIUTERIJA*
„Alibaba Cloud“
* Didžiausios įmonės, į kurias investuojama, bei „Alibaba Group“ bendradarbiavimo partnerės
+++
„ALIBABA“ STATISTIKA
„Alibaba Group“ viešai pardavinėti akcijas JAV pradėjo 2014 m. rugsėjį ir nuo to laiko augo nepaprastai greitai, o dabar jos rinkos vertė siekia daugiau kaip 500 mlrd. JAV dolerių. Įmonių grupės elektroninės prekybos platformos dabar turi daugiau kaip 550 mln. aktyvių metinių klientų. Į šį skaičių „Ant Financial“ klientai neįtraukiami, nes apie jos finansinius rezultatus paskelbiama atskirai.
2017 m. kovą pasibaigusiais finansiniais metais „Alibaba Group“ pranešė uždirbusi daugiau kaip 15 mlrd. JAV dolerių pelno ir beveik 40 mlrd. dolerių pajamų. „Ant“ pranešė uždirbusi 814 mln. dolerių pelno ir 8,9 mlrd. dolerių pajamų, o jos vertė dabar siekia 100 mlrd. dolerių. „Ant“ moka „Alibaba“ procentinį atlygį, kuris 2017 m. siekė 332 mln. dolerių.