Цифровая эпоха быстро меняет правила ведения бизнеса — еще вчера платформой считалась просто ИТ-инфраструктура [1], а сегодня платформами стали называть онлайн-сообщества, собравшие огромную аудиторию. Сети стали не только сообществом участников по интересам, но и каналами продаж. Как отмечают эксперты [2], успех бизнеса напрямую связан с углублением разделения труда и это утверждение актуально для платформ. Сегодня «электронная коммерция» и «платформа как бизнес» — принципиально разные модели с разной логикой масштабирования, управления, монетизации и цифровизации (рис. 1).

Платформа как бизнес или бизнес на платформе?
Рис. 1. E-commerce и платформный бизнес: сегменты монетизации и структура «ядро»

Электронная коммерция — это однонаправленная цепочка создания ценности, где бизнес создает ценность через производство продуктов и оказание услуг. Речь идет о классической линейной модели — продавец предлагает товар для покупателя. Платформа как бизнес — многогранная структура, ускоряющая обмен созданными ценностями между группами пользователей, потребителей и производителей, среда для взаимодействия разных участников. Бизнесы становятся пользователями ее алгоритмов и правил. На платформе связи между субъектами сами по себе генерируют ценность, недостижимую в изоляции.

Казалось бы, такое различие базовых процессов должно автоматически привести к четкому самоопределению бизнесов, однако, как обычно, в каждой конкретной ситуации начинает казаться, что нет ничего страшного в том, чтобы сразу из одного центра управлять всеми процессами, и как будто это даже может оказаться более выгодным.

На заре платформной эпохи многие компании потерпели крах, не сумев распознать новый формат. Nokia сделала ставку на аппаратное обеспечение и закрытую ОС Symbian, игнорируя экосистему приложений — рыночная доля компании упала с 50% (в 2007 году) до 3% (в 2013 году), а за это время Apple выпустила iOS как платформу для разработчиков, создавших к 2024 году около 1,5 млн приложений. Но теперь и у платформ есть свои ошибки. Социальная сеть MySpace не сумела обнаружить разделение моделей на платформе и сама продавала рекламу по модели e-commerce, вместо того чтобы сосредоточиться на развитии экосистемы, привлечении сторонних разработчиков и монетизации взаимодействий пользователей. Итог — потеря 45 млн пользователей с 2008-го по 2012 год. Иначе поступила Facebook (принадлежит компании Meta, которая признана в России экстремистской и запрещена. — Прим. ред.), внедрив Open Graph API, что позволило интегрировать в экосистему около 6 млн разработчиков. Рекламу сама сеть не продает, а монетизирует транзакции в рекламных кампаниях и данные пользователей.

Такие понятные разные бизнес-модели

Разного типа бизнесы имеют разную природу дохода, что дает разные инструменты создания и развития, разный тайминг и разные риски.

Модель E-commerce: продавец на Amazon или на Озон, зарабатывает, продавая товары посетителям своих площадок — прибыль формируется за счет маржи, наценок и оптимизации процессов. Чем больше продано товаров, тем выше выручка, но сохраняются постоянные издержки, связанные с закупками, хранением, доставкой и возвратами. Товарооборот требует значительных вложений в хранение, рекламу, персонал и сервис. Основные риски этой модели связаны с высокой конкуренцией и с высокими операционными затратами.

Платформные бизнесы создаются технологическими предпринимателями (крупными корпорациями, стартапами), ориентированными на формирование экосистемы с помощью технологий. Прибыль здесь формируется за счет создания механизма деловых контактов между различными группами пользователей и комиссии с транзакций, подписки на услуги, размещения рекламы, монетизации API-доступа для внешних разработчиков, обработки данных и расширения экосистемы сервисов. В отличие от электронной коммерции, эта модель не требует владения товарными запасами, минимизирует затраты на логистику и фокусируется на увеличении числа взаимодействий внутри экосистемы. Для устойчивого развития платформа должна поддерживать количество и качество транзакций: непрерывно балансировать интересы всех участников, поддерживать высокий уровень вовлеченности и преодолевать барьер критической массы пользователей, за которым включаются механизмы саморазвития экосистемы. Airbnb и Uber зарабатывают на процентах с каждого бронирования или поездки.

Масштабирование этих моделей устроено по-разному. В электронной коммерции рост требует увеличения товарного ассортимента, расширения складов, улучшения логистики и снижения издержек. В платформной модели рост зависит от вовлеченности пользователей и усиления сетевых эффектов. И это не две стадии развития одного и того же. Поэтому традиционный интернет-магазин сложно трансформировать в платформу, а платформа не может эффективно функционировать по законам классической розницы. Платформа не просто трансформирует линейный бизнес, а формирует новый тип экономических отношений.

Инвестиционный период также разный. E-commerce требует значительных первоначальных вложений в товарные запасы, складские помещения, логистику и маркетинг. Например, Amazon как продавец инвестирует миллиарды в строительство складов по всему миру и в логистические цепочки. Выход на рынок занимает 1–3 года и требует крупных оборотных средств. В платформе как бизнесе инвестиции направляются в технологии, алгоритмы обработки данных и привлечение пользователей. Airbnb, например, потратил миллионы на маркетинг и разработку алгоритмов подбора жилья, но не инвестировал в недвижимость. Для платформ важно достичь критической массы пользователей, а не владеть физическими активами. Обычно такие компании выходят на рынок быстрее, в среднем за год при успешной стратегии. Высокая скорость роста на старте еще не гарантирует устойчивости в долгосрочной перспективе. Если бизнес не справляется с привлечением участников и с балансом процессов, он теряет все, кроме серверов и программного кода.

Имеются различия и в программном обеспечении. Для продажи продуктов через торговую площадку необходимо ПО для управления товарными запасами (системы ERP), автоматизации логистики и аналитики продаж. Например, компании Shopify, WooCommerce и Sellics предлагают решения для управления каталогами товаров, обработки заказов и маркетинга.

Twilio Segment CDP (Customer Data Platform) — это решение для самой платформы. В платформе как бизнесе инвестиции идут в разработку API, системы обработки платежей и алгоритмы персонализации. Например, Uber использует специальные алгоритмы ценообразования, а видеохостинг YouTube инвестирует в рекомендательные системы. Важны также инструменты для масштабирования сети пользователей (AWS, Google Cloud, BigQuery).

Существенные различия есть и при покупке сервисов. В E-commerce покупаются логистические услуги (FedEx, DHL), складские мощности (Fulfillment by Amazon), маркетинговые инструменты и системы управления заказами (Order Management Systems) — без подобных сервисов бизнес не сможет функционировать. В платформе как бизнесе основные расходы идут на облачные сервисы (AWS, Azure), обработку данных (Google BigQuery), платежные шлюзы (Stripe, PayPal), рекламные инструменты для привлечения пользователей (TikTok Ads, Google Performance Max).

Однако, несмотря на очевидные принципиальные различия, на практике разграничение этих моделей остается неясным. Во-первых, при нарастающей сложности в компании довольно просто пропустить момент появления платформы там, где еще недавно были просто продажи. Постепенная трансформация ведет к тому, что бизнес может незаметно эволюционировать от электронной коммерции к платформе. И, образно говоря, превращает одну корзину не просто в хранилище для всех яиц, а и в инкубатор, где вместе с ними оказывается и курица. В развитом состоянии платформа представляет собой сложную динамическую систему, состоящую из множества разнотипных узлов и многочисленных взаимосвязанных процессов. Обратные связи между участниками трудно наблюдать, анализировать и типизировать. Обычно предприниматель, растящий свой бизнес, к этому не готовился. Во-вторых, иногда информационные технологии только мешают. Единая ИТ-инфраструктура может скрывать различия между моделями дохода, создавая иллюзию однородности информационного пространства, в котором совершаются все операции.

В результате бизнес рискует потерять фокус, не различая, за счет чего он получает прибыль. Именно это привело к краху MySpace, которая была наполнена активностью пользователей, но не смогла монетизировать экосистему.

Как все это будет выглядеть на примере обычной компании? Представим себе небольшую логистическую компанию, которая по мере цифровизации превратилась в платформу. Изначально это был бизнес с ограниченным количеством клиентов, небольшим собственным автопарком и складами. Большинство операционных и стратегических решений принималось вручную, основываясь на экспертизе руководителя. Компания инвестировала в цифровые технологии, и спустя 3–4 года она уже другая — через удобный интерфейс к ее сервисам подключаются клиенты, которым нужны логистические услуги; независимые перевозчики; владельцы складов; сервисы технического обслуживания; поставщики комплектующих; и т. д. Программное обеспечение соответствующей платформы обеспечивает для каждого участника гибкую ценовую политику и формирует индивидуальные актуальные предложения. Система аккумулирует большие объемы данных о перевозках, складах, спросе и поведении пользователей, позволяя строить динамические модели предсказания загрузки, оптимизировать маршруты, автоматически распределять заказы по исполнителям, предлагать персональные условия и механизмы самообучающегося ценообразования.

Момент появления платформы может остаться незамеченным — для всех людей характерна инерция мышления и обычно не хватает времени для обобщения опыта и выводов. Столкнувшись на платформе с проблемами и конфликтами интересов субъектов, собственники начинают их решать по аналогии с решением обычных проблем бизнеса. Естественно, включается режим реагирования, хотя надо включать учет логики сложных систем, например, осваивать кибернетическую модель. Обозначим некоторые черты этой модели.

Кибернетические принципы управления экосистемами

Платформы можно рассмотреть через призму кибернетической теории сложных систем. Модель жизнеспособной системы (Viable System Model, VSM), еще в 1970 -х годах [3] разработанная Стаффордом Биром, предлагает инструментарий для управления организациями как саморегулирующимися системами, способными выживать в условиях неопределенности. Согласно Биру, любая жизнеспособная система состоит из пяти взаимосвязанных подсистем, которые можно использовать для рассмотрения платформы как бизнеса.

Система 1. Операции. Отвечает за выполнение базовых функций, таких как доставка товаров и обработка заказов. В контексте платформ подобные функции реализуются непосредственно участниками экосистемы — например, водителями Uber, хостами Airbnb или продавцами на Amazon. Именно их активность генерирует транзакции и формирует основу функционирования платформы.

Система 2. Координация. Отвечает за координацию действий между операционными единицами. На платформах данная функция осуществляется с помощью алгоритмов динамической балансировки спроса и предложения, предотвращающей возможные дисбалансы. Типы дисбалансов: временные (пики спроса), географическая неравномерность, сегментные (асимметрия спроса товаров), структурные (логистические ограничения), поведенческие (доминирование развлекательного контента). Устранение дисбалансов опирается на данные в реальном времени, прогнозные модели и обратную связь, что позволяет даже при пиковых нагрузках с высокой точностью синхронизировать спрос и предложение. Например, алгоритм Uber Surge Pricing учитывает текущий спрос, предложение и внешние факторы (погода, обстановка в регионе, время суток), благодаря чему заполняемость такси увеличивается на 27%, а доходы водителей в часы пик существенно растут.

Система 3. Контроль. Направлена на контроль и управление операционной эффективностью, включая анализ транзакций, управление комиссиями, оптимизацию цен и других экономических параметров взаимодействий участников, а также на борьбу с мошенничеством. Cainiao, логистическое подразделение Alibaba, за счет автоматизации 78% своих операций снизило стоимость доставки почти до 1 долл. за единицу.

Система 4. Интеллект. Адаптируется к внешней среде, анализирует тенденции и инновации. На платформах это проявляется в использовании моделей машинного обучения для прогнозирования спроса и разработки новых сервисов (например, Uber Eats).

Система 5. Политика и деловая этика. Определяет политику и правила взаимодействия на платформе, обеспечивая прозрачность и доверие участников. Uber открыто публикует принципы работы Surge Pricing, чтобы снизить возможное недовольство водителей. Airbnb вводит четкие правила оценки гостей. В TikTok политика модерации контента помогает поддерживать доверие к платформе.

Нахождение в системе координат VSM позволяет работать с объективными сложностями и конфликтами, возникающими на платформах.

  • Конфликт интересов. Платформы объединяют группы с противоречивыми целями. Водители хотят максимизировать свой доход, а пассажиры — минимизировать стоимость поездок. Согласно VSM решение заключается в том, что Система 2 с помощью алгоритмов динамического ценообразования (Surge Pricing) балансирует спрос и предложение, а Система 3 вводит автоматические штрафы за отмену заказов, снижая риски для водителей.
  • Управление сетевыми эффектами. Проблемы начинаются при достижении критической массы пользователей. Система 4 обеспечивает прогнозирование роста количества участников. Например, Airbnb использует A/B-тесты для привлечения хостов, а Система 5 применяет геймификацию и предлагает бонусы за приглашение друзей, как это реализовано в TikTok.
  • Адаптация к кризисам. Во время пандемии платформы с архитектурой на основе уровней VSM показали высокую устойчивость. Система 1 позволила водителям Uber переключиться на доставку еды, а Система 4 в Alibaba быстро запустить сервис онлайн-образования.
  • Снижение операционных рисков. Согласно исследованиям [4], платформы, работающие по принципам VSM, уменьшают количество сбоев на 27%.
  • Ускорение внедрения новаций. Платформы, у которых явно выделена Система 4, отвечающая за развитие и прогнозирование, выводят новые продукты на рынок на 35% быстрее [5].
  • Сохранение стратегической целостности. Учет уровней VSM помогает поддерживать баланс между текущими операциями и инновациями благодаря выделенной системе управления развитием и адаптацией (Система 4).

Видно, что владелец разросшегося до платформы бизнеса должен учитывать и уровни, и типы обратных связей между ними, удерживая при этом свой исходный базовый процесс продаж продукта или услуги. Однако на практике все это оказывается не так просто.

Кибернетический принцип на примере логистической платформы

На примере логистической платформы хорошо видны некоторые обратные связи разных уровней системы, с которыми бизнесу придется иметь дело (рис. 2).

Платформа как бизнес или бизнес на платформе?
Рис. 2. Обратные связи на логистической платформе

Экономическая петля обратной связи идет между Системой 1 (Операции) и Системой 2 (Координация). Рост на платформе числа перевозчиков и складских операторов расширяет предложение услуг, что увеличивает выбор для грузоотправителей и делает платформу более привлекательной. Количество транзакций растет, что ведет к увеличению доходов платформы. При этом высокая конкуренция среди перевозчиков и складских операторов приводит к снижению цен и более высокой загрузке ресурсов, что в свою очередь привлекает новых клиентов и поставщиков, еще больше усиливая систему.

Операционная петля обратной связи усиливает эффективность и охватывает Систему 3 (Контроль) и Систему 4 (Интеллект). Оптимизация процессов хранения и времени доставки сокращает простои и снижает транспортные расходы. Это повышает заполняемость складов и загрузку транспорта, увеличивая их рентабельность. Улучшение логистических процессов и снижение простоев позволяют снизить цены, делая платформу еще привлекательнее для клиентов, а высокая утилизация складских и транспортных ресурсов создает условия для притока новых участников, расширяя рынок.

Петля данных и персонализации обратной связи задевает межуровневые взаимодействия Систем 4 (Интеллект) и 5 (Политика). Чем больше сделок совершается через платформу, тем больше аккумулируется информации о маршрутах, ценах, загруженности ресурсов и предпочтениях клиентов. Это формирует основу для динамических цифровых моделей прогнозирования спроса, адаптации цен и формирования персональных условий для клиентов. Использование прогнозной аналитики повышает точность расчетов и снижает неопределенность, улучшая эффективность работы всех субъектов платформы. В результате повышается качество клиентского опыта, растет лояльность пользователей, что способствует привлечению новых клиентов.

Инновационная петля обратной связи охватывает Системы 4 (Интеллект) и 5 (Политика). Накопленные данные и созданные на их основе прогнозные модели используются для разработки новых сервисов, таких как динамическое ценообразование, интеграция с сервисами страхования грузов и автоматическое перераспределение заказов. Развитие платформы привлекает новых поставщиков сопутствующих товаров и услуг, включая компании по сервисному обслуживанию техники, продаже расходных материалов и страхованию. Платформа постепенно трансформируется в полноценную экосистему, в которой участники взаимодействуют уже не столько с владельцем платформы, сколько между собой, создавая новые ценности. Это укрепляет саму платформу, увеличивает количество транзакций и способствует привлечению новых клиентов.

Наряду с усилением платформы существуют и петли ослабления, связанные с рисками и ограничениями. Например, чрезмерное увеличение числа новых участников, которые не получают достаточного количества заказов, может привести к снижению их удовлетворенности и уходу с платформы, что уменьшит ее ценность. Если алгоритмы динамического ценообразования работают неточно, перевозчики могут начать демпинговать, что сократит маржинальность рынка и ухудшит качество услуг. Кроме того, неэффективное использование данных может привести к ошибочным прогнозам цифровых моделей и сбоям в логистических процессах.

Обратные связи это очень сильное воздействие на систему. При неверной настройке они могут быстро разрушить платформу или вовсе не дать ей появиться. Иногда компания обладает всеми элементами платформной модели, но из-за неверных управленческих решений и очень часто из-за неадекватной автоматизации необходимые обратные связи не включаются, а накопленный потенциал не реализуется. Например, при дистрибуции через партнерскую сеть может возникнуть разрыв между разработчиком и пользователем, что замедляет адаптацию продукта, искажает рыночные сигналы и нарушает баланс внутри экосистемы. Не появляется самонастраивающаяся экосистема, которая динамически управляет ценами, предложением и сервисами.

На системном уровне должно быть уже ясно, что за этой сложностью владельцу бизнеса трудно без специальных инструментов обнаружить то, что участники его компании работают на кардинально разные по типу бизнесы.

Платформа vs электронная коммерция — стратегический выбор

Глубину различия платформы как бизнеса и бизнеса на платформе можно иллюстрировать на простом примере рабочего дня топ-менеджера.

Бизнес на платформе

В 6:30 утра директор по логистике крупного 3PL-оператора (Third Party Logistics, третья сторона логистики) погружен в данные. День начинается с анализа ночных отчетов системы «1С: Предприятие 8.WMS Логистика. Управление складом», где каждый показатель таит в себе потенциальную проблему:

  • коэффициент использования объема (КИОП) — показатель эффективности использования складского пространства кросс-докинговых зон в московском хабе достиг критических 92%, грозя коллапсом при утреннем наплыве грузов;
  • три сортировочные линии в региональных фулфилмент-центрах простаивают, снижая общую производительность на 18%;
  • пять тягачей сломались на маршрутах, требуя немедленной перецепки рефрижераторных полуприцепов для сохранения SLA на доставку.

Система «1С: Предприятие. Транспортная логистика, экспедирование и управление автотранспортом» сигнализирует об отклонениях в графиках движения транспорта, а модуль прогнозной аналитики предупреждает о возможном снижении на 7% OTIF (On Time In Full) — показателя своевременности и полноты доставки — в случае непринятия экстренных мер.

Что следует предпринять:

  • перебросить бригаду из комплектовщиков с радиотерминалами из зоны штучного подбора в зону консолидации LTL-грузов (Less Than Truckload, меньше полной загрузки грузовика);
  • активировать протокол динамического слотирования для SKU с оборачиваемостью выше пяти, высвобождая объем под буферную зону кросс-докинга;
  • запустить алгоритм оптимизации мультистоповых маршрутов с приоритетом на обратную загрузку фур, повышая коэффициент использования грузоподъемности (КИГ, показатель эффективности загрузки транспорта) на 12% для снижения «пустого» пробега.

Каждое такое решение — это балансирование между операционными KPI: Cost-per-order (CPO) — стоимость на один заказ не должна превысить 250 рублей в сегменте «последней мили»; DIFOT (Delivery In Full, On Time) — доставку вовремя и полностью необходимо удержать выше 95%, несмотря на форс-мажоры; оборачиваемость запасов — скорость реализации товарных запасов нужно увеличить на 0,5 оборота в месяц, не допуская при этом stock-out-ситуаций.

И все это в условиях, когда алгоритмы платформы настроены на отправку товаров партнеров в зоны, оптимизированные под собственные операции, создавая непредсказуемые пики нагрузки.

Платформа как бизнес

В 6:30 утра в соседнем офисе руководитель платформного направления занимается оркестровкой совершенно иной действительности. Дашборды на Tableau пестрят не номерами погрузо-разгрузочных доков, а метриками цифровой экосистемы:

  • воронка конверсии новых перевозчиков показывает 22-процентный рост на этапе активации, но 5-процентное падение удержания после первого месяца;
  • «тепловая карта» транзакционной активности выявляет 30-процентный дисбаланс между спросом и предложением в сегменте LTL-перевозок на маршрутах между крупными городами и отдаленными регионами;
  • матрица cross-sell подсвечивает неожиданные 35% потенциала связки «консолидация грузов + экспресс-доставка» для сегмента региональных ретейлеров.

Рабочий день занят настройкой рычагов платформы: снизить take-rate — комиссию платформы на 2% для LTL-перевозчиков на недогруженных направлениях, стимулируя приток предложения; запустить A/B-тест нового алгоритма ранжирования в сегменте экспресс-доставки, отдавая приоритет водителям с рейтингом выше 5,2 и опытом работы более 500 часов; внедрить систему предиктивного ценообразования, учитывающую сезонные колебания спроса и предложения на различных маршрутах, повышая маржинальность перевозок на 15%.

Каждое действие этого руководителя оценивается через призму платформных метрик: GMV (Gross Merchandise Value) — валовый объем продаж должен расти на 5% быстрее рынка; CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения клиента для сегмента среднего бизнеса нужно снизить до 15 000 руб; NPS (Net Promoter Score) — индекс потребительской лояльности среди ключевых партнеров необходимо удержать выше 60 пунктов.

Эти «снимки» рабочего дня показывают, что в логистике операционная эффективность и платформный рост — фундаментально разные подходы к созданию ценности. Операционный директор нацелен на максимальное использование физических активов, оптимизацию процессов и снижение затрат на обработку. Руководитель платформы фокусируется на расширении экосистемы, увеличении числа участников и транзакций, а также росте общего объема операций, даже за счет временного снижения эффективности отдельных процессов. Эти подходы часто противоречат друг другу. Самое обычное действие — оптимизация маршрутов для собственного автопарка — может противоречить интересам независимых перевозчиков на платформе, а инвестиции в автоматизацию складов повышают операционную эффективность, но могут сделать услуги менее гибкими для разнообразных требований партнеров платформы.

Модели требуют разного подхода практически во всем. Финансовый учет в e-commerce основан на «котловом» методе: фиксируются объем продаж за период, общая выручка и затраты. Платформный бизнес оперирует клиентскими метриками: LTV (жизненная ценность клиента), Retention Rate (коэффициент удержания), CAC (стоимость привлечения клиента) и др. Технологический стек тоже различается. E-commerce завязан на физическую инфраструктуру: ERP-системы, системы управления транспортом и складами. Платформа зависит от цифровых инструментов: API (AWS), алгоритмов машинного обучения (TensorFlow) и аналитики (Google BigQuery). Ключевые показатели эффективности также принципиально разные. E-commerce измеряет успех через маржу, оборачиваемость запасов и индекс лояльности (NPS). Платформные бизнесы ориентируются на GMV (общий объем транзакций), LTV участников и сетевые эффекты.

Разница между моделями бизнеса не косметическая, а фундаментальная. Решение этих конфликтов внутри одной единой организации приведет к огромным организационным затратам на менеджмент. Конечно, теоретически эти проблемы можно решать с помощью мощного ИИ, однако подобные решения требуют значительных вычислительных мощностей и серьезных инвестиций. Кроме того, даже совокупный опыт топ-менеджмента компании и умение описывать деятельность могут оказаться недостаточными для формирования качественного технического задания на ИИ [6].

Разделять!

Единственный выход в преодолении сложностей, вытекающих из различия моделей «платформа как бизнес» и «бизнес на платформе» (см. Врезку), — разделение бизнесов.

Еще раз посмотрим на гигантов — Alibaba, Walmart и Amazon демонстрируют, что платформный подход кардинально отличается от классического e-commerce. Alibaba, работая по платформной модели (комиссии Taobao и Tmall, реклама Alimama, облачные сервисы Alibaba Cloud), достигала капитализации 800 млрд долл. (2018–2020 годы), более чем вдвое превышая Walmart (320 млрд долл.). При этом Alibaba не владеет ни складами, ни логистикой, а лишь монетизирует транзакции порядка 20 млн продавцов, используя сетевые эффекты и данные о 1,3 млрд зарегистрированных активных пользователей. Walmart, напротив, остается розничным бизнесом — 97% его выручки поступает от прямых продаж, а операционная маржа не превышает 2–4%. Чтобы достичь оборота, сопоставимого с Alibaba, Walmart пришлось бы инвестировать в логистику в пять раз больше.

Пример Amazon подтверждает, что сосуществование двух моделей внутри одной компании возможно лишь при их четком разграничении. Розничный бизнес Amazon дает выручки больше почти на 80%, но только треть операционной прибыли с маржой 3–5%. Платформный сегмент (AWS), обеспечивая 17% выручки, генерирует 65% прибыли при марже около 36% и растет быстрее (19% в год против 9% в онлайн-ретейле).

В экспертных кругах говорят о магической формуле «5:1» — для генерации схожего оборота традиционный бизнес электронной коммерции вынужден тратить 5 долл. на инфраструктуру там, где платформному достаточно одного. Это соотношение справедливо и для формирования прибыли [7]. Это не значит, что один бизнес хуже, а другой лучше, но это означает различие подходов и инструментов.

***

Для компаний различия в моделях означают осмысленное организационное и финансовое их разделение. Amazon сохраняет четкое разделение между платформой и собственными линейными продажами (Amazon Basics). Alibaba, делая акцент на комиссиях и монетизации данных, удерживает капитализацию в семь раз выше, чем Walmart. Гибридные модели эффективны только при строгой архитектурной изоляции бизнес-подразделений. Реализовать это значительно проще, разделив сами бизнесы, чем усложнять управление внутри одной организации.

Для топ-менеджеров и собственников, если их компания выросла и уже стала гибридом, все это означает инвестиции в разделение и отказ от иллюзии «единой модели управления», причем инвестиции именно в разделение информационных систем для «e-commerce» и «платформы». Если речь идет о стартапе, то нужен четкий выбор бизнес-модели. Смешение моделей — ложная надежда, не увеличивающая шансы на успех. Платформа выживет только тогда, когда ее участники получают больше выгод от сотрудничества, чем от конкуренции [8]. Не сможет один и тот же субъект заботиться и об удобстве участников, и о продвижении продажи своего товара. Цифровая эпоха дала нам платформы. Но платформы — это не только цифровые технологии, но и переосмысление природы бизнеса.

Литература

1. Александр Прозоров, Роман Шнырев, Дмитрий Волков. Архитектура цифровых платформ будущего // Открытые системы. СУБД. — 2021. — № 2. — С. 24–28. URL: https://www.osp.ru/os/2021/02/13055934 (дата обращения: 16.05.2025).

2. Щедровицкий П. Г., Кузнецов Ю. В. Адам Смит о разделении труда // Вопросы философии. — 2016. — № 5. — С. 27–38. — URL: https://shchedrovitskiy.com/adam-smit-o-razdelenii-truda (дата обращения: 16.04.2025).

3. Бир С. Мозг фирмы / Стаффорд Бир. — М.: Радио и связь, 1993. — 416 с.

4. Boston Consulting Group. Why Platform Operating Models Are Becoming More Important to Businesses. 2023. URL: https://www.bcg.com/publications/2023/why-platform-operating-models-are-becoming-more-important-to-businesses.

5. Bossert O., Desmet D. The Platform Play: How to Operate Like a Tech Company // McKinsey & Company. — 2019. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-platform-play-how-to-operate-like-a-tech-company (дата обращения: 16.03.2025).

6. Анна Елашкина. Искусственный интеллект просит подумать // Открытые системы. СУБД. — 2024. — № 4. — С. 14–18. URL: https://www.osp.ru/os/2024/04/13059028 (дата обращения: 12.04.2025).

7. Amazon.com, Inc. Amazon Annual Report 2023 // Amazon Investor Relations. — 2024. — URL: https://s2.q4cdn.com/299287126/files/doc_financials/2024/ar/Amazon-com-Inc-2023-Annual-Report.pdf (дата обращения: 13.04.2025).

8. Моазед А., Джонсон Н. Платформа: практическое применение революционной бизнес-модели / Пер. с англ. — М.: Альпина Паблишер, 2019. — 290 с.

Андрей Кукушко (a.kukushko@mail.ru) — эксперт по разработке цифровых стратегий, бизнес-дизайну и применению ИИ-инструментов, МШУ «Сколково», (Москва).