Ценность одних продуктов строится вокруг их функциональности. Люди пользуются ими, потому что такие продукты сами по себе помогают в решении определенных задач, например в обработке фотографий или переводе текста. Ценность других продуктов строится вокруг их аудитории. Люди пользуются ими тогда, когда там есть другие люди. Например, это социальные сети, мессенджеры, маркетплейсы.

Если ценность продукта растет в зависимости от количества пользователей, это значит, что он опирается на сетевые эффекты.

Сетевые эффекты — невидимый глазу механизм роста, обеспечивший успех многих известных продуктов: от Facebook и WhatsApp до Airbnb и Uber.

Сетевые эффекты выступают в роли мультипликатора, позволяющего ценности продукта расти экспоненциально в ответ на прирост аудитории. Это, в свою очередь, создает стимул для новых людей попробовать продукт и в итоге остаться его пользователями. Понимание принципов работы сетевых эффектов обязательно для продакт-менеджеров, которые хотят превратить хорошую идею в стабильный бизнес.

Когда преимущества продукта кроются в сетевых эффектах, конкуренция вокруг функциональности уходит на второй план. Это означает, что другим продуктам непросто конкурировать с теми, кто уже растет благодаря сетевым эффектам: просто построить аналогичный продукт недостаточно. Довольно часто даже сильных преимуществ в функциональности недостаточно, чтобы одолеть конкурента, который уже вырос за счет сетевых эффектов. 

Сама идея сетевых эффектов очень привлекательна, но обнаружить и использовать их в своем продукте не так-то просто. Кроме того, сетевые эффекты могут быть выражены совершенно разными способами, у каждого из которых есть свои особенности и нюансы. Три наиболее часто встречающихся типа сетевых эффектов включают:

  • прямые сетевые эффекты;
  • перекрестные сетевые эффекты;
  • сетевые эффекты вокруг данных.

Разберем их подробнее.

Прямые сетевые эффекты

↓ Развивайтесь в профессии продакт-менеджера с помощью симуляторов GoPractice.

→ «Симулятор управления продуктом на основе данных».

→ «Симулятор управления ростом продукта».

→ «Симулятор SQL для продуктовой аналитики»

→ «Симулятор управления ML/AI-проектами».

→ Не знаете с чего начать? Пройдите бесплатный тест для оценки навыков управления продуктом и подпишитесь на телеграм-канал GoPractice.

Работу прямых сетевых эффектов отлично иллюстрируют популярные мессенджеры, где ключевая ценность строится вокруг общения с другими людьми. Чем больше пользователей в приложении, тем более ценным оно становится для каждого отдельного человека. Эта постоянно растущая ценность является весомым механизмом защиты продукта от конкурентов. Это простой, но очень мощный концепт: ценность приложения мессенджера напрямую привязана к его общей аудитории. Таким образом, любому, кто решит составить конкуренцию уже существующим мессенджерам, предстоит совершить почти невероятное: ему надо не только обладать аналогичной функциональностью, но и внушительной сетью пользователей. 

Рассмотрим в качестве примера WhatsApp. Пользователь с большей вероятностью скачает приложение, если им уже пользуются люди из его окружения. Аудитория WhatsApp создает силу притяжения, которая привлекает еще больше людей и все сильнее укрепляет позиции лидера этой продуктовой категории. Поэтому чтобы создать «свой WhatsApp», ценность этого нового продукта должна быть высокой настолько, чтобы люди не только сами приходили в него, но и активно привлекали друзей и знакомых. Очевидно, что эта задача не из простых.

Прямые сетевые эффекты характерны не только для мессенджеров. Facebook, Twitter, Instagram, Telegram и TikTok — все они получают выгоду от сетевых эффектов, поскольку люди более охотно становятся пользователями продукта, который уже есть у их друзей и людей, чье мнение им важно.

Принципы прямых сетевых эффектов также не ограничиваются лишь цифровыми продуктами. Телефон как средство связи тоже испытал на себе действие этого типа сетевых эффектов, поскольку ценность телефона тем выше, чем у большего количества людей он есть. Сам по себе стационарный телефон — не слишком сложный в производстве девайс. Однако его ценность не внутри корпуса, а в количестве людей, с которыми он позволяет связаться.

Примеры продуктов с прямыми сетевыми эффектами:

  • Facebook;
  • WhatsApp;
  • Twitter;
  • Instagram;
  • Telegram;
  • TikTok.

Перекрестные сетевые эффекты

Яркими примерами платформ с перекрестными сетевыми эффектами являются Amazon и eBay, у которых есть два типа пользователей: покупатели и продавцы. Чем больше продавцов выставляют свои товары на платформе, тем интереснее она становится для потенциальных покупателей, которые ценят широкий ассортимент и конкурентоспособные цены. С другой стороны, наплыв покупателей на определенную площадку привлекает все больше продавцов, поскольку им важна большая клиентская база. Эта взаимозависимость между двумя типами пользователей продукта запускает самовоспроизводящийся цикл роста. 

Но для новой компании, которая хочет конкурировать на этом же поле, недостаточно сделать аналогичный продукт: ему необходимо найти нишу, которую не покрывают уже состоявшиеся гиганты индустрии. Нишевые маркетплейсы, такие как Veepee с его ограниченными по времени распродажами или Etsy с его товарами ручной работы и винтажными вещами, служат примером стратегии, позволяющей составить конкуренцию за пользователей крупным маркетплейсам. Эти платформы создают собственные перекрестные сетевые эффекты вокруг своего ключевого ценностного предложения.

Перекрестные сетевые эффекты проявляются в различных типах продуктов. Сервисы вроде Uber позволяют водителям и пассажирам находить друг друга. Приток потребителей услуг стимулирует приток провайдеров услуг — и наоборот. По тому же принципу работают и операционные системы: чем больше пользователей у определенной ОС, тем больше разработчиков готовы создавать продукты под эту ОС. Такие экосистемы успешно развиваются за счет постоянно растущей ценности для всех участников платформы. 

Ключевое различие перекрестных сетевых эффектов от прямых сетевых эффектов в том, что в продукте есть различные типы пользователей. Поддерживать перекрестные сетевые эффекты сложнее, поскольку необходимо постоянно соблюдать баланс между различными сторонами. Например, для маркетплейса важно, чтобы стороны спроса и предложения находились в балансе между собой. Агрегатору такси важно, чтобы пассажиры создавали спрос, который могут удовлетворить водители. 

Примеры продуктов с перекрестными сетевыми эффектами: 

  • eBay;
  • Amazon;
  • Uber;
  • Etsy.

Сетевые эффекты вокруг данных

Сетевые эффекты, основанные на данных, характерны для продуктов, ценность которых растет не столько благодаря росту аудитории как таковой, сколько благодаря вовлечению пользователей, их взаимодействию с продуктом. Такие эффекты встречаются у поисковиков: их ключевое ценностное предложение неизменно, но их эффективность растет за счет обучения на данных от действий пользователя. Каждый клик и запрос помогает улучшать алгоритмы и тем самым предоставлять пользователям более релевантную выдачу и более качественный пользовательский опыт. 

Наличие у продукта сетевых эффектов вокруг данных означает, что, взаимодействуя с продуктом, пользователи генерируют данные, которые затем используются для оптимизации продукта. Оптимизированный таким образом продукт стимулирует пользователей чаще к нему обращаться, что создает цикл постоянного улучшения этого продукта. Доминирование Google на рынке поисковиков — самое яркое свидетельство работы подобного механизма. Анализ огромных массивов данных позволяет Google предоставлять все более качественную поисковую выдачу, тем самым закрепляя свою позицию на рынке.

Сетевые эффекты вокруг данных также представлены в AI-продуктах. Например, ChatGPT улучшает качество своей работы благодаря взаимодействию пользователей с ним. Похожим образом и рекомендательные системы оттачивает свои результаты на основе пользовательских действий. Чем больше данных получает система, тем более точной она становится, а значит, другим аналогичным продуктам будет все сложнее составить конкуренцию. 

Еще один пример — Google Maps. Ценность этого продукта растет не только от прямого вклада пользователей (например, комментарии к местам на карте), но и за счет получаемых данных о ситуации на дороге. Чем больше людей пользуются Google Maps, тем точнее сервис способен предсказывать пробки и составлять более эффективные маршруты, привлекая таким образом новых пользователей.

В каждом случае сетевых эффектов вокруг данных цикл выглядит следующим образом: 

— данные, полученные от пользователей, позволяют повышать ценность продукта;

— более качественный продукт привлекает новых пользователей;

— новые пользователи генерируют еще больше данных, которые используются для улучшения продукта; 

— цикл повторяется. 

Примеры продуктов с сетевыми эффектами вокруг данных:

  • Google;
  • Яндекс Карты
  • Spotify;
  • ChatGPT.

Комбинации сетевых эффектов

Продукты, которые обладают сразу несколькими типами сетевых эффектов, могут достигать впечатляющих результатов. Например, прямые сетевые эффекты позволили Facebook и Twitter быстро нарастить базу пользователей — эти продукты становились все более эффективными для новых людей по мере того, как росла их аудитория. В то же время сетевые эффекты вокруг данных позволили этим платформам рекомендовать все более релевантный контент для пользователей, тем самым повышая их вовлечение. 

Это очень мощная комбинация. Пользователи приходят в такие продукты не только за социальными связями, но и за релевантным для них контентом, что стало следствием обработки больших массивов данных от других пользователей. Синергия двух типов сетевых эффектов в итоге делает продукты незаменимыми.

Amazon иллюстрирует похожую синергию в e-commerce. Во-первых, благодаря перекрестным сетевым эффектам платформе удалось нарастить одновременно и базу покупателей, и базу продавцов: прирост потребителей услуг привлекает провайдеров услуг. Во-вторых, в распоряжении Amazon оказываются данные о взаимодействии пользователей с продуктом, благодаря которым продукт улучшает рекомендации и становится все более ценным. 

Совместная работа разных типов сетевых эффектов — эффективная стратегия, которая помогает продукту выстроить мощную защиту от потенциальных конкурентов.

Ограничения и другие важные аспекты сетевых эффектов

Ранний и агрессивный фокус на сетевых эффектах в продукте позволяет гарантировать его лидирующие позиции в будущем. Трудно спорить с тем, что многие компании, которые стоят сотни миллиардов долларов сегодня, строили свои продукты и бизнес именно на основе сетевых эффектов. Благодаря ним такие продукты становятся незаменимыми для пользователей, а значит, приносят успех и бизнесу.

Однако нельзя сказать, что сетевые эффекты характерны для любого продукта: главное условие для их работы — взаимодействие между людьми для решения их задач. Если мы взглянем на однопользовательскую компьютерную игру, то ее ценность никак не меняется от того, сколько людей в мире в нее играют. Но добавив мультиплеер, доски почета, соревновательные механики и награды, та же самая игра открывает для себя возможности по использованию сетевых эффектов. Новые игроки могут приобретать игру не только ради сюжетной кампании, но и возможности играть с другими людьми. Чем больше игроков, тем привлекательнее становится игра для новичков.

Важно также разделять понятия «сетевые эффекты» и «виральные каналы роста». Если в определенной игре появляется реферальная программа, в которой игроки получают внутреннюю валюту за приглашение друзей, прирост числа игроков действительно может ускориться. Однако это необязательно означает, что игра становится ценнее по мере увеличения числа игроков. Это пример работы вирального канала роста, а не пример сетевых эффектов.

Впрочем, виральные каналы роста и сетевые эффекты могут работать сообща. Представьте сервис облачного хранилища файлов. Изначально продукт предлагает каждому отдельному пользователю возможность хранить свои файлы в облаке, и прирост аудитории сервиса никак не делает его более ценным. Однако добавление возможностей для совместной работы и шеринга папок позволяет запустить прямые сетевые эффекты. Пользователи получают больше ценности от того, что могут работать совместно с другими людьми в реальном времени. Так продукту становится легче удерживать пользователей. 

Усилить эти сетевые эффекты могут виральные каналы роста. Например, продукт может добавить реферальную программу, которая предусматривает дополнительный объем хранилища для тех, кто приглашает новых пользователей. Это привлекательное предложение, и люди охотнее рекомендуют сервис друзьям и коллегам. Таким образом, аспект совместной работы в таком продукте становится все более ценным за счет притока аудитории. 

Ключевая сложность в работе с сетевыми эффектами — «проблема холодного старта». Без достаточной пользовательской базы запустить сетевые эффекты в продукте очень сложно. Задача становится еще более трудной, если на рынке уже есть устоявшийся конкурент, который задействует сетевые эффекты. Именно поэтому сетевые эффекты полезно комбинировать с другими механиками роста, например виральными каналами, о которых мы говорили выше.

Узнайте больше

— Что делать, если продукт перестал расти?

— Как построить реферальную программу

Автор иллюстрации к материалу — Анна Гольде