Поиск бизнес-модели. Как спасти стартап, вовремя сменив план - Рэнди Комисар
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Во-вторых, работа с довольно небольшими проектами позволяет жертвователям чувствовать прямую связь с ними, и это также является ключом к кошелькам потенциальных спонсоров. GlobalGiving, вступая в третий период своего существования, намерена использовать успешные приемы Kiva по полной программе.
К 2008 году GlobalGiving, по официальным данным, удалось собрать 14 миллионов долларов пожертвований от 41 500 человек для 1300 проектов по всему миру. В процессе этого организация сумела создать жизнеспособную бизнес-модель.3 Поддержка благотворителей — ее основной источник финансовых средств. Плюс к этому она получает прибыль с небольших операционных сборов и от компаний, чьих сотрудников она обслуживает. Весьма инновационный способ финансирования предприятия, наметившего изменить мир.
Уроки от GlobalGiving
Опыт GlobalGiving демонстрирует эффективность использования системы, включающей аналоги, антиподы, внутренние убеждения и информационную панель, при запуске смелого социального проекта. Его авторы столкнулись с множеством неизвестных на заре своего начинания и нашли свой уникальный путь. Не упуская из внимания внутренние убеждения и одновременно с этим меняя ключевые стратегии (новые идеи появились благодаря использованию информационной панели), Уиттл и Курайши преодолели казавшиеся непреодолимыми препятствия и невероятно близко подошли к своей цели — сделать их начинание финансово устойчивым.
Теперь перейдем к двум другим предпринимателям. Их мечты были не менее смелыми, но направленными на абсолютно иную проблему и иную группу потребителей. И их можно назвать счастливчиками: их план А сработал с самого начала. Продолжайте читать, и вы узнаете, как их информационные панели помогли им не сбиться с пути.
История вторая. Aggregate Knowledge делает онлайн-открытие
По мнению Пола Мартино, поисковые службы не в состоянии удовлетворить запросы каждого веб-пользователя, в особенности в тех случаях, когда пользователи сами толком не знают, чего ищут. Поисковый сервис Пола Мартино был разработан как раз для подобных случаев.4 Он рассуждал так: увлеченность отдельных людей определенными темами (например, тем, что они любят читать) выступает более точным показателем интересов, нежели сформулированные ими самими вербальные запросы.
Он предложил «формативную» концепцию: то, что вы читаете онлайн, формирует более четкое представление о том, с каким человеком вы, возможно, захотите встречаться — с кем-то, кто читает похожие материалы, слушает похожую музыку, любит похожую еду и так далее. По замыслу Мартино, данная технология может предлагать темы или предметы, основанные на поведении других, сходно мыслящих людей. Добавьте к идее родственности интересов концепцию коллективного разума, и пожалуйста — на свет появилось онлайн-открытие.
Аналоги и антиподы АК
В 2005 году Мартино и Крис Лоу, его добрый друг и коллега, основали Aggregate Knowledge (АК). Цель перед ними стояла амбициозная: предоставлять пользователям предположительно релевантную информацию о событиях, медиа и коммерции, основываясь на предыдущих решениях самих пользователей. Если, к примеру, вы искали счет последней игры «Чикаго буллс», служба открытий АК предоставит вам данные о времени и месте проведения ближайших матчей команды и возможности приобрести билеты в первые ряды. Если вы искали, где в Интернете можно купить красное платье, служба АК предложит вашему вниманию другие предметы, которые приобрели люди, заказавшие красное платье. А как насчет пары ослепительных красных туфель? Или наиболее популярных CD с записями сальсы?
В отличие от существующих онлайновых рекомендательных систем система Мартино задействовала коллективный разум всего Интернета, а не только общность интересов отдельно взятой группы одного конкретного сайта.
История рождения АК проста. Лоу и Мартино работали в Tribe, net, онлайновом «племенном» сайте, объединившем социальные сети с группами и списками. Tribe предоставлял данные для поиска наиболее рекомендуемых ортодонтов Сан-Франциско, но не очень справлялся с подбором кандидатов для свиданий. Мартино предположил, что для удачного онлайнового поиска подходящих партнеров нужно подбирать отдельных людей на основании читаемых ими новостей и форумов — функции, которую Tribe в тот момент не исполнял.
Personify Inc., еще один стартап, выступал в роли и аналога, и антипода. Он поставлял аналитическое программное обеспечение, позволяющее компаниям получать представление о поведении клиентов. Идея и команда Personify привлекли значительный венчурный капитал.5 Предложение ценности было привлекательным, однако аналитический сервер компании не имел достаточных мощностей. Он мог обрабатывать и выдавать рекомендации только при ограниченном объеме данных. Но при ограниченном объеме данных конечные результаты не всегда являлись достоверными. Вот почему, по мнению Мартино, Personify не обладал достаточной технической мощью для успеха. Сервер АК должен был иметь намного больше возможностей для наращивания.
К счастью, в 2005 году концепция поиска в Интернете новизной не отличалась. Поэтому, анализируя модель выручки своей компании, Мартино и Лоу взяли за основу опыт нескольких аналогов. Во главе списка оказалась Google. Технология и сфера влияния Google доказали возможность осуществления поиска среди миллионов источников и практически мгновенного предоставления результатов. И чем больше становился массив данных, тем больше пользы Google приносила своим пользователям. Компания считалась эталоном поиска в Интернете. И, к великой радости основателей и инвесторов, превратилась в инструмент таргетирования для рекламодателей, которые использовали ключевые слова, чтобы делать онлайн-пользователям релевантные маркетинговые предложения. «Можем ли мы стать второй Google?» — подумал Мартино.
Имелся и антипод под названием Epiphany Inc., помогавший другим компаниям отслеживать и поддерживать клиентов. На собственном примере эта компания доказала, что клиенты не готовы терпеливо ждать длительного размещения программного обеспечения. Epiphany растянула представление инструмента клиентам на несколько месяцев вместо обещанных дней или нескольких недель, и эта ее ошибка привела к падению объема продаж. Ввод в действие программы Мартино не должен был так затягиваться. Тяжеловесная архитектура категорически его не устраивала. Мартино посчитал, что, если он предложит инструмент открытий наподобие Personify, наращиваемый, как Google, и простой, быстрый и недорогой в использовании, в отличие от инструмента Epiphany, то Aggregate Knowledge будет иметь все шансы на успех. Легко сказать, но реально ли сделать?
Внутренние убеждения АК
Решающую роль играли три внутренних убеждения, представленных в информационной панели АК за июнь 2006 года.6 Отражая глубокие познания Мартино в науке и технологиях, эта первая из его информационных панелей включала лишь три насущных вопроса и оперировала простым лаконичным языком (см. табл. 2-4).
— Убеждение первое: будут ли В2В-клиенты пользоваться технологией АК на собственных сайтах? Мартино был в этом уверен — внутреннее убеждение, которое изначально не имело под собой никаких оснований.
— Убеждение второе: сможет ли поисковый сервер АК, говоря техническим языком, наращивать мощность? Да, сможет, считал Мартино.
— Убеждение третье: каков оптимальный путь выхода на рынок? Ответа на этот вопрос у Мартино не было.
Убеждение 2: насколько хорошо будет работать AKRE 1.0?
Версия
