lỗi
  • JUser: :_load: Không thể nạp user với ID: 50
  • JUser: :_load: Không thể nạp user với ID: 49
  • JUser: :_load: Không thể nạp user với ID: 46
  • JUser: :_load: Không thể nạp user với ID: 48
  • JUser: :_load: Không thể nạp user với ID: 47

Giải ngố về hiệu ứng mạng (Network Effect)

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Rating 0.00 (0 Votes)
@media (min-width:640px){ #adsarticletop.adbox{margin:0 20px 10px 0;width:336px; max-width:100%;height:280px; float:left} }

Network Effects (hiệu ứng mạng) là một chủ đề hết sức quan trọng nhưng đôi khi lại dễ gây nhầm lẫn.

Lý do khiến Network Effect đóng vai trò quan trọng trong kinh doanh đó là bởi vì các công ty tạo ra được hiệu ứng mạng đáng tin cậy có khả năng đứng vững trước các tình huống căng thẳng, tỷ lệ duy trì và tương tác khách hàng cao, có nhiều đặc điểm điển hình của sự độc quyền và có khả năng tồn tại bền vững trong thời gian dài.

Định nghĩa về Network Effect (hiệu ứng mạng):

Hiệu ứng mạng đạt được khi việc tăng thêm người dùng mới tạo ra giá trị cho những người dùng hiện tại.

Chính xác ở đây là trải nghiệm và giá trị tổng thể bên trong mạng lưới sẽ tăng lên khi có sự xuất hiện của nhiều người dùng mới.

Vậy hiệu ứng mạng diễn ra như thế nào?

Hiệu ứng mạng

Một người dùng bất kỳ luôn muốn một thứ gì đó từ những người dùng khác. Mỗi người dùng trong một mạng lưới như vậy vừa là nhà sản xuất (producer) vừa là khách hàng (consumer).

Chẳng hạn, tôi đăng bài viết của mình trên blog và tôi cũng đọc nó. Tôi đăng tweet và tôi cũng đọc tweet của những người khác. Tôi kiểm tra lượng người dùng truy cập trên Wave và tôi cũng góp phần tăng traffic cho website đó.

Hay nói cách khác, tôi vừa là người sản xuất, vừa là khách hàng. Tôi vừa là người đọc, vừa là người viết.

Các công ty có hiệu ứng mạng mạnh

Hãy xem xét 3 lĩnh vực kinh doanh với hiệu ứng mạng mạnh: Social Networks (mạng xã hội), Multiplayer Games (game nhiều người chơi) và Sensor Networks (mạng cảm biến).

Chẳng hạn như Facebook – nổi tiếng với hiệu ứng mạng mạnh mẽ và sự tăng trưởng có tính chất hữu cơ. Facebook được phát triển bởi một nhóm sinh viên đại học Harvard, sau đó, bùng nổ trong sự tính toán kỹ lưỡng (của các nhà sáng lập) và không hề vội vàng để đảm bảo kết nối mạnh mẽ. Càng nhiều bạn bè và gia đình cùng tham gia thì giá trị của những người dùng hiện tại càng lớn.

Hiệu ứng mạng cốt lõi đó chính là hoạt động cơ bản trên Facebook, bao gồm chia sẻ hoặc đăng trạng thái/bài viết. Các bài đăng là "keo dán" và "bộ khởi động".

Mỗi người dùng Facebook vừa là người sản xuất, vừa là khách hàng. Họ vừa là người viết, vừa là người đọc.

Twitter

Tiếp theo, hãy xem xét một ví dụ khác là Twitter – cũng giống như Facebook – có hiệu ứng mạnh mạnh mẽ. Điều thú vị về mạng xã hội này đó chính là bởi vì nó được chia sẻ nhanh hơn trên Twitter. Tuy nhiên, Facebook lại có mạng lưới mạnh hơn bởi vì sự gắn bó với gia đình, bạn bè cùng các bức ảnh cá nhân được xem như một chất keo có khả năng kết dính "siêu" mạnh!

Hiệu ứng mạng trong game nhiều người chơi

Theo định nghĩa, thể loại game này được thiết kế với sự tham gia của nhiều người. Khi một người chơi mới tham gia vào, những gamer đã chơi từ lâu sẽ rất có lợi. Giống như việc trên Facebook chúng ta nhìn thấy thông tin của bạn bè thì trong game nhiều người chơi, chúng ta cũng nắm được thông tin của các đối thủ khác.

"Chất keo" và "bộ khởi động" cho hiệu ứng mạng trong game đó chính là bản thân mỗi trò chơicác đồ vật trong game đó.

Chúng cung cấp những tiếp điểm (touch point – điểm tiếp xúc) và các cơ hội để tất cả người chơi cùng sáng tạo ra một thế game chỉ dành riêng cho game thủ. Game có độ kết dính cao bởi vì người chơi cần nâng cấp (level up) và việc mới gia nhập vào các thế giới được tạo ra bởi nhiều người này khá là tốn kém.

Cuối cùng, hãy cùng xem một ví dụ nữa đó là Waze – một ứng dụng bản đồ giao thông được mua lại bởi Google. Các nhà phát triển Waze đã rất khôn ngoan khi nhận ra rằng mọi người tham gia giao thông sẵn sàng chia sẻ vị trí của họ để đổi lấy việc nhận được thông tin về tình trạng giao thông ở các nơi khác mà họ muốn đến.

Người dùng chia sẻ thông tin của họ và nhận lại thông tin khác. Mỗi người dùng là một nhà sản xuất và là người tiêu thụ thông tin.

Hiệu ứng mạng và tính lan truyền (virality)

Network Effect

Hãy xem sự khác biệt giữa Network Effect, Virality, Marketplace (mô hình thương mại điện tử hoạt động theo hình thức C2C – customer to customer, giúp nhà sản xuất gặp được nhiều khách hàng hơn) và Economies of Scale (lợi thế theo quy mô) – những thuật ngữ mà thường bị nhầm lẫn với hiệu ứng mạng.

Virality mô tả thứ gì đó lan truyền rất nhanh qua một mạng lưới đã có sẵn. Trong khi đó, Network Effect là việc tạo ra một mạng lưới hoàn toàn mới.

Chẳng hạn, truyền miệng là một ví dụ của Virality – tin tức về vụ tấn công các khách du lịch ở Paris lan nhanh qua Twitter. Pokemon Go là một minh chứng khác của Virality – hàng triệu người cùng đua nhau săn Pokemon trong trò chơi này. Và chắc chắn, những video về các chú mèo hài hước trên YouTube cũng dễ dàng được nhận ra là có tính lan truyền.

Virality rất tuyệt vời và thực sự quan trọng đối với các doanh nghiệp thành công. Tuy nhiên, nó không tồn tại lâu dài. Tất cả các ví dụ trên đều là những hiện tượng trong thời gian ngắn bỗng nhiên bùng phát và sau đó (sớm muộn gì) cũng sẽ lắng lại. Chúng sẽ không bền vững theo thời gian. Chúng là những điều may mắn hoặc chuyện bất thường, xảy ra ngoài dự kiến chứ không phải là nền tảng vững chắc trong kinh doanh.

Để tách bạch rõ hai khái niệm này, bạn có thể hiểu rằng Virality không đảm bảo cho Network Effect nhưng Network Effect sẽ đảm bảo Virality trở nên mạnh hơn nữa.

Network Effect và Marketplace

Tiếp theo, hãy cùng xem xét mối quan hệ giữa MarketplaceNetwork Effect.

Dường như các công ty như UberAirbnb đều đã có những hiệu ứng mạng được tích hợp bên trong hệ thống và vận hành trong một phạm vi gồm vài tập hợp người dùng nhất định, nhưng điều này dường như không chính xác khi xem xét trên các quy mô khác.

Airbnb

Marketplace gồm hai khía cạnh: cung và cầu, nhà sản xuất và người tiêu dùng.

Trong trường hợp của Uber và Airbnb, một vài nhà sản xuất dường như là khách hàng, nhưng không phải là tất cả. Không phải tất cả các tài xế Uber đều di chuyển bằng xe Uber và không phải tất cả những người đi xe Uber đều là tài xế. Không phải tất cả các chủ căn hộ/phòng trên Airbnb đều là khách và không phải tất cả những người đặt phòng trên Airbnb đều là chủ căn hộ.

Những mô hình thương mại điện tử này và các mô hình khác có tính Virality cao qua truyền miệng nhưng hiệu ứng mạng lại khá yếu.

Economies of Scale và Network Effect

Marketplace và các hình thức kinh doanh với quy mô lớn hơn đều đạt được hiệu quả cao về sản lượng cung hay lợi thế theo quy mô.

Chẳng hạn, UberPool rẻ hơn theo quy mô. Điều này có nghĩa, một khi số lượng người dùng đủ lớn (nhiều khách hàng đi cùng tuyến đường được ghép với nhau) thì chi phí đi xe sẽ rẻ hơn. Đây chính là hiệu ứng mạng vì càng có nhiều người tham gia vào thì chi phí di chuyển sẽ càng rẻ.

Một ví dụ khác đó là các dịch vụ giao hàng như Postmates. Nếu số lượng đơn đặt hàng thấp thì khi đó, các đơn sẽ được giao riêng dẫn tới phí ship rất đắt. Tuy nhiên, nếu càng nhiều đơn được gộp lại với nhau thì tiền vận chuyển sẽ rẻ hơn bởi vì lúc này, các khách hàng ở gần nhau đăng ký mua hàng đã được tập hợp lại để giao một lần.

Nhìn chung, lợi thế về quy mô sẽ đạt được khi hoạt động kinh doanh phát triển. Chẳng hạn, các công ty có thể đàm phán với nhà cung cấp và nhận một khoản chiết khấu nếu mua hàng với số lượng lớn.

Điều này không liên quan gì đến Network Effect – thứ mà được xem là có thể sử dụng để bảo vệ hoạt động kinh doanh và sự độc quyền.

Các công ty có biên lợi nhuận về quy mô càng lớn thì càng mạnh hơn và càng có có khả năng chống đỡ khi thị trường chuyển biến xấu.

Hiệu ứng mạng trong tự nhiên

Trước khi đi sâu về các cơ chế của hiệu ứng mạng, hãy cũng xem thử trong tự nhiên, hiệu ứng này liệu có tồn tại?

Hiệu ứng mạng

Khoa học gọi chúng là các mạng lưới tự tổ chức (self-organizing). Nếu không quen với thuật ngữ này thì tôi đề xuất bạn đọc cuốn Complexity (tạm dịch: Sự phức tạp) – một trong những cuốn sách rất thú vị về khoa học.

"Sự sống có nguồn gốc carbon" (carbon-based life) – toàn bộ thế giới sống xung quanh chúng ta được dựa trên DNA và RNA có khả năng tự thực hiện các quá trình sao chép. Quan trọng hơn, DNA và RNA nhiều khả năng được gộp lại với nhau dẫn tới một quá trình gọi là auto-catalysis (tự xúc tác).

Điều này nghe có vẻ rất phức tạp nhưng thực sự là rất dễ hiểu và đóng vai trò cốt lõi để hiểu sâu hơn về Network Effect.

Hãy tưởng tượng các khối cơ bản của sự sống được là A và B. Một ngày, chúng được kết hợp lại với nhau và tạo ra một khối mới được gọi là AB. Tiếp theo, khối A và B được kết hợp với AB để tạo thành AAB hoặc ABB. Theo cách này, bạn có thể tạo thành AAAB, AABB, BAAB, BABB...

Điều này có nghĩa, những sự kết hợp đơn giản của các khối cơ bản có thể tạo ra ngày càng nhiều khối và chuỗi phức tạp hơn nữa. Đây chính là vòng lặp phản hồi (feedback loop).

Cách triển khai hiệu ứng mạng

Bây giờ hãy cùng tìm hiểu về cách mà bạn có thể triển khai hoặc kiểm tra tác dụng của hiệu ứng mạng trong kinh doanh.

Mỗi giao điểm cần phải trở thành một phần của vòng lặp phản hồi đơn giản.

Trên Facebook, người dùng vừa là người đọc, vừa là người viết. Đọc và viết tạo ra một vòng lặp phản hồi (Facebook loop) mạnh mẽ. Vòng lặp này kéo người dùng quay trở lại sử dụng dịch vụ. Giống như các khối cơ bản hình thành nên sự sống, đó không phải các tương tác 1:1 mà đó là các tương tác giữa 1 người với rất nhiều người.

Các nhóm người dùng Facebook - bạn bè và gia đình - không ngừng tạo và tiêu thụ thông tin, tham chiếu lẫn nhau, tạo ra các vòng lặp phản hồi và kéo mọi người quay trở lại.

Facebook là một công ty rất thành công bởi vì nó là một mạng lưới tự tổ chức được tiếp "nhiên liệu" bởi các hiệu ứng mạng.

Khả năng tự bảo vệ của Facebook là cấu trúc mạng lưới và hiệu ứng mạng có tính liên tục. Những người dùng cố gắng rời đi sẽ liên tục bị kéo trở lại bởi chính gia đình và bạn bè của họ.

Nguồn: Quan Tri Mang