Kaj skupnega imajo podjetja Microsoft, Apple, Amazon, Alphabet, Meta Platforms, Netflix, Uber, Visa, Mastercard, Tencent, Alibaba in Spotify? Verjetno je prvi odgovor, ki se je pojavil ob branju prejšnjega stavka, da so to ameriška podjetja… Ampak na seznamu podjetij so tudi Tencent, Alibaba in Spotify, ki ne izpolnjujejo pogoja “Država porekla: ZDA”. Po kratkem razmisleku je mogoče priti do ugotovitve, da prej omenjena podjetja združuje uporaba tehnologije in interneta. Vendar je to preveč enostavno. Vsa podjetja v večji ali manjši meri uporabljajo tehnologijo in internet.

Odgovor na zastavljeno vprašanje se skriva v eni od komponent poslovnih strategij prej omenjenih podjetij. Namreč, eden od razlogov, zakaj so ta podjetja postala tako velika, je uspešna uporaba mrežnih učinkov.

Mrežni učinki so pojav pri produktih, storitvah ter poslovanju podjetij, ko se z vsakim novim uporabnikom produkt, storitev ali uporabniška izkušnja izboljša ter pridobi na vrednosti za druge uporabnike. Pomembnost tega učinka je tudi ta, da vrednost raste eksponentno, medtem ko se stroški povečujejo linearno.

 

Podjetja se morajo zavedati pomembnosti mrežnih učinkov, saj se velik del dodane vrednosti pogosto ustvari ravno zaradi mrežnih učinkov. Vsi mrežni učinki pa niso enaki in zato je pomembno, da razumemo bistvene lastnosti ter njihove zakonitosti.

Vozlišča in povezave

Na osnovni ravni so mreže narejene iz vozlišč in povezav. Vozlišča so udeleženci omrežja: potrošniki, naprave, kupci, kupci, prodajalci, posredniki. Osrednja vozlišča so vozlišča z velikim številom povezav in so pogosto bolj dragocena. Obrobna vozlišča, po drugi strani, imajo relativno malo povezav in imajo običajno manjšo vrednost. 

Velikost omrežja je mogoče izmeriti s skupnim številom vozlišč v omrežju. Povezave se razlikujejo glede na moč, ki je odvisna od vzdržljivosti, bližine in aktivnosti med dvema vozliščema. 

Še ena pomembna karakteristika mrež je gostota: večja kot je gostota omrežja, močnejši so mrežni učinki. 

V primeru preučevanja omrežij je mogoče analizirati tudi smer povezav med posameznimi vozlišči. V primeru, ko eno vozlišče vpliva na drugo le enosmerno, govorimo o usmerjenih povezavah. Ko več vozlišč vpliva druga na drugo, so povezave neusmerjene. Omrežja običajno zajemajo mešanico usmerjenih in neusmerjenih povezav. Usmerjene povezave so lahko ena proti ena ali ena proti več. Ključni atribut povezav ena proti več je, da je tok interakcije enosmeren. Pri odnosih ena proti ena, interakcija teče v obe smeri.

Nekatera omrežja omogočajo oblikovanje lokalnih skupin ali grozdov: skupin vozlišč, ki so tesneje povezane kot širša mreža.

Vrednost omrežij

Kritična masa omrežja se nanaša na točko, na kateri vrednost, ki jo ustvari omrežje, presega vrednost samega izdelka ali konkurenčnih izdelkov.

Za ocenjevanje hitrosti rasti vrednosti omrežij lahko uporabljamo tri različne pristope. Sarnoffov zakon pravi, da se vrednost omrežja povečuje sorazmerno z velikostjo omrežja. Torej se z vsakim dodatnim uporabnikom vrednost poveča sorazmerno. Metcalfejev zakon pravi, da vrednost komunikacijskega omrežja raste sorazmerno s številom uporabnikov v omrežju na kvadrat. Reedov zakon pravi, da omrežja, ki omogočajo oblikovanje grozdov doživijo povečanje vrednost še hitreje kot druga omrežja. Vrednost je torej odvisna od skupnega števila vozlišč plus skupnega števila možnih grozdov. V praksi je rast vrednosti omrežij zaradi povečanja števila uporabnikov nekje vmes med ocenami Metcalfejeva in Reedovega zakonov. Ključno je razumeti, da se v primeru mrežnih učinkov, z vsakim novim uporabnikom vrednost povečuje nelinearno.

Neposredni in posredni mrežni učinki

Dve široki vrsti mrežnih učinkov so neposredni in posredni mrežni učinki. Neposredni mrežni učinki se pojavijo, ko se vrednost izdelka, storitve ali platforme poveča le zaradi povečanja števila uporabnikov in posledične rasti omrežja. Platforme družbenih omrežij imajo koristi predvsem zaradi neposrednih mrežnih učinkov, ker vrednost storitve raste kot neposreden rezultat privabljanja več uporabnikov. Na primer Twitter ima neposredni mrežni učinek, saj se z vsakim dodatnim uporabnikom v omrežju, poveča korist za vse obstoječe uporabnike. Posredni mrežni učinki pa se pojavijo, ko je platforma ali storitev odvisna od dveh ali več skupin uporabnikov, kot so proizvajalci in potrošniki, kupci in prodajalci ali uporabniki in razvijalci. Ko se platformi pridruži več ljudi iz ene skupine, druga skupina posledično pridobi na vrednosti svoje izkušnje. Dober primer posrednih mrežnih učinkov je prevozni ponudniki Uber, saj ko se posamezni potencialni voznik pridruži omrežju Uber, ostane vrednost omrežja enaka, vendar se poveča vrednost za prevoznike, saj bodo potencialno imeli več poslovnih priložnostih. Torej se tukaj poveča vrednost storitve za eno uporabniško skupino omrežja, ko se pridruži nov uporabnik druge skupine.

Primer mrežnih učinkov

Za lažje razumevanje koncepta mrežnih učinkov je smiselno pogledati, kako mrežne učinke izkoriščajo podjetja. Za ponazoritev smo izbrali podjetja, ki ponujajo storitve iskanja na internetu. V to skupino spadajo na primer ameriški Alphabet (oziroma Google), ruski Yandex in kitajski Baidu. Ko se pojavi iskalnik, se ustvarita dve skupini: na eni strani imamo uporabnike iskalnika, ki uporabljajo storitev iskanja, na drugi strani pa podjetja, ki preko iskalnika oglašujejo svoje storitve in izdelke.

Iskalniki se na poizvedbe uporabnikov odzovejo z zagotavljanjem ustreznih in dragocenih informacij o vsebinah, ki jih uporabniki iskalnikov iščejo. Oglaševalci pa preko iskalnikov oglašujejo svoje produkte in storitve.

Pri monetizaciji svojih iskalnikov Alphabet, Yandex in Baidu zbirajo, obdelujejo in posredujejo podatke uporabnikov ter podjetjem prodajajo oglasna mesta. Z analizo podatkov uporabnikov nato oglaševalci in ponudniki iskalnikov, izboljšujejo kakovost algoritmov iskalnika in usmerjenega oglaševanja ter zagotovijo ustreznejše rezultate iskanja. Tako lahko oblikujejo prilagojene oglaševalske strategije za izdelke in storitve podjetij. Podjetja so tako uspešnejša pri plasiranju svojih izdelkov, potrošniki pa prejmejo priporočila, prilagojena njihovim interesom.

Oglaševalna mesta se na konkurenčni podlagi dodelijo (se prodajo na dražbi) podjetjem, ki so pripravljena plačati najvišji znesek, da bi pridobila vidnost, ko uporabnik išče ustrezne vsebine. Podjetja-zmagovalci dražb pa plačajo provizijo ponudniku iskalnika za vsak klik in preusmeritev na stran oglaševalca.

Velik del prihodkov Alphabeta, Yandexa in Baidu temelji ravno na prodaji oglaševalnih mest.

Torej v tem dvostranskem tržnem okolju oglaševalci dodelijo višjo vrednost oglaševanja na iskalniku, ko pričakujejo večjo verjetnost ujemanja z večjim številom ciljnih skupin.

Število uporabnikov poveča vrednost storitve iskanja na internetu na dva načina.

  • Podjetja opazijo, da jih je mogoče povezati z večjim številom potencialnih kupcev, saj se število potencialnih kupcev povečuje.
  • Iskalniki z več uporabniki lahko analizirajo dodatne podatke in izboljšajo svoje algoritme ujemanja.

Podjetja kot so Alphabet, Yandex in Baidu lahko zaradi večjega števila uporabnikov oglaševalcem zagotovijo bolj prilagojene storitve, kar posledično poveča verjetnost uspeha pri privabljanju potrošnikov.

Glede na konkurenčno dodeljevanje oglaševalnih mest, več potrošnikov zato pomeni višje prihodke za podjetja, ponudnike iskalnikov, saj so oglaševalci pripravljeni ponuditi več denarja za oglaševanje.

Uporabniki na drugi strani trga cenijo informacije, ki jih neposredno in hitro vodijo do tega, kar iščejo ter tako zmanjšajo porabo časa.

Zaradi želje po relevantnih, ažurnih in hitro dostopnih informacijah uporabniki obiščejo samo najkakovostnejši iskalnik (po svojih standardih in merilih), čeprav imajo možnost sočasne uporabe različnih iskalnikov. Iskalniki tekmujejo v kakovosti in učinkovitosti iskanja (natančnosti rezultatov, hitrosti nalaganja strani in relevantnosti v realnem času), da bi pritegnili več uporabnikov, ki bodo posledično prinesli dodatne oglaševalske prihodke ter izboljšali kakovost storitve. Zato je za podjetja-operaterje iskalnikov pomembno, da zbirajo vse podatke o uporabnikih, ki jih je mogoče analizirati, z namenom izboljšanja storitve in povečevanja prihodkov iz naslova oglaševanja.

Torej, če povzamemo, Alphabet, Yandex in Baidu uporabljajo mrežne učinke na naslednji način:

Razumevanje mrežnih učinkov je, po našem mnenju, izjemno pomembno tako za podjetja kot tudi investitorje. Podjetja, katerih poslovni modeli vsaj delno temeljijo na mrežnih učinkih, imajo veliko konkurenčno prednost. V preteklosti so se taka podjetja izkazala za bolj uspešna kot podjetja, ki vplivu in razvoju mrežnih učinkov ne posvečajo zadostne pozornosti.

Poznavanje mrežnih učinkov ter poglobljen razmislek o potencialnem nastanku mrežnih učinkov pri storitvah in produktih, je pomemben del odkrivanja investicijskih priložnosti ter doseganja presežnih donosov. Uspešna uporaba mrežnih učinkov namreč omogoča eksponentno rast rezultatov poslovanja podjetij, kar se v dolgoročni perspektivi pozitivno odraža tudi na gibanju cen delnic teh podjetij.

Ugotovitev

Razumevanje mrežnih učinkov je, po našem mnenju, izjemno pomembno tako za podjetja kot tudi investitorje. Podjetja, katerih poslovni modeli vsaj delno temeljijo na mrežnih učinkih, imajo veliko konkurenčno prednost. V preteklosti so se taka podjetja izkazala za bolj uspešna kot podjetja, ki vplivu in razvoju mrežnih učinkov ne posvečajo zadostne pozornosti.

Poznavanje mrežnih učinkov ter poglobljen razmislek o potencialnem nastanku mrežnih učinkov pri storitvah in produktih, je pomemben del odkrivanja investicijskih priložnosti ter doseganja presežnih donosov. Uspešna uporaba mrežnih učinkov namreč omogoča eksponentno rast rezultatov poslovanja podjetij, kar se v dolgoročni perspektivi pozitivno odraža tudi na gibanju cen delnic teh podjetij.