Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Premium
Transformacja organizacyjna
Magazyn (Nr 9, czerwiec 2021)

Kiedy szybko, a kiedy wolno skalować biznes platformowy

1 czerwca 2021 26 min czytania
​Max Büge
​Pinar Ozcan
Kiedy szybko, a kiedy wolno skalować biznes platformowy

Streszczenie: W powszechnej opinii firmy działające jako cyfrowe platformy powinny szybko zwiększać skalę swojej działalności. Jednak na niektórych rynkach takie podejście może być błędne. Przykładem szybkiego skalowania jest Uber, który od 2009 roku dynamicznie rozszerzał swoją obecność na świecie, aby osiągnąć efekty sieciowe, łącząc wielu kierowców i pasażerów. Jednak szybkie skalowanie nie zawsze jest najkorzystniejszą strategią dla wszystkich platform. W niektórych przypadkach lepsze efekty przynosi ostrożniejsze, stopniowe i wolniejsze podejście. Badania nad działalnością takich platform jak Airbnb, Amazon, Apple, Expedia, Facebook, Google, Grindr, LinkedIn, Netflix, PayPal i Uber wskazują, że złożoność regulacji i ryzyko regulacyjne to istotne czynniki wpływające na decyzje dotyczące skalowania platform. Oba te czynniki zyskują na znaczeniu, ponieważ coraz więcej firm stara się wykorzystać korzyści płynące z modelu platformowego. mitsmr.pl+1mitsmr.pl+1

Pokaż więcej

W powszechnej opinii firmy funkcjonujące jako cyfrowe platformy powinny szybko zwiększać skalę swojej działalności. Jednak na niektórych rynkach jest to błędne podejście.

Firma Uber powstała w 2009 roku w San Francisco i wkrótce po rozpoczęciu działalności zrealizowała prostą strategię, która szybko zaowocowała globalną ekspansją tego przedsiębiorstwa. Aby osiągnąć efekty sieciowe wynikające ze skojarzenia ze sobą tak wielu kierowców i pasażerów tak szybko, jak było to możliwe, firma nadała priorytet uruchamianiu działalności w nowych miastach. W wielu z nich utworzyła w tym samym czasie kluczowe zespoły złożone z menedżerów generalnych, menedżerów operacyjnych i menedżerów społeczności. W każdym z tych miast jej zespoły zachęcały kierowców do wożenia pasażerów, zapewniając im aplikację – a niekiedy również darmowy smartfon – dzięki czemu mogli zarabiać w wolnym czasie. Aby przyciągnąć pasażerów, firma dotowała przewozy uczestników dużych konferencji i innych głośnych wydarzeń. A dzięki ich ustnym rekomendacjom zyskiwała tysiące kolejnych klientów[i].

Szybkie skalowanie, którego egzemplifikacją było podejście firmy Uber, jest najważniejszym elementem strategii rozwoju platform, w której szybkość działania jest uważana za decydujący czynnik w wyścigu o zawładnięcie rynkami, zgodnie z zasadą „zwycięzca bierze wszystko” czy „zwycięzca bierze większość”[ii]. Jednak szybkie skalowanie nie musi być najkorzystniejszą strategią dla wszystkich platform. W niektórych przypadkach lepsze efekty daje uważniejsze, inkrementalne i tym samym wolniejsze podejście.

Badając działalność takich platform, jak: Airbnb, Amazon, Apple, Expedia, Facebook (a zwłaszcza plany Facebooka dotyczące kryptowaluty libra), Google, Grindr, LinkedIn, Netflix, PayPal i Uber, ustaliliśmy, że dwoma istotnymi, ale często lekceważonymi czynnikami, które powinny wpływać na decyzje dotyczące skalowania platform, są złożoność regulacji i ryzyko regulacyjne. Ponadto oba te czynniki będą prawdopodobnie zyskiwały na znaczeniu w następnych latach, jako że starania o uregulowanie działalności firm technologicznych nabierają rozpędu, a coraz więcej firm, reprezentujących coraz bardziej różnorodną paletę rynków i sektorów, stara się przechwycić korzyści, jakie dają platformy.

Zostało 94% materiału do przeczytania

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Dołącz do subskrybentów MIT Sloan Management Review Polska Premium!

Kup subskrypcję
O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

AI weszła do biznesu. Teraz zaczyna się trudniejsza część transformacji

57% polskich przedsiębiorstw wykorzystuje już sztuczną inteligencję produkcyjnie. Jednocześnie 43% firm wskazuje integrację AI z istniejącymi systemami jako największą barierę jej skalowania.

Księgowość jako źródło przewagi konkurencyjnej. Dlaczego firmy nie wykorzystują wiedzy, którą już posiadają?

Firmy nie przegrywają przez brak danych — przegrywają, bo ignorują wiedzę, którą już mają. W fakturach, kosztach i korektach od lat zapisuje się prawdziwa historia firmy. Czy księgowość może stać się Twoją przewagą konkurencyjną?

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Premium
Jak GenAI może – a jak nie może – pomóc w zarządzaniu wiedzą o klientach

Generatywna sztuczna inteligencja rewelacyjnie analizuje informacje o konsumentach, ale nie naprawi kultury Twojej firmy. Gdzie kończą się możliwości technologii?

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!