В продолжение осмысления «уберизации экономики» — о ключевой роли модели предметной области для успеха убер-сервиса и зависимости «степени уберизации» от этой модели.

В предыдущей статье я сформулировал основные тезисы «убер-сервиса», критерии отнесения сервиса к таковым и ключевые последствия для «уберизируемого» сектора. Здесь же хотелось бы осмыслить один конкретный аспект: значимость информационной модели предметной области убер-сервиса для успеха проекта.

Основы

Как было сказано, убер-сервис «сшивает» возможности и потребности независимых агентов максимально эффективным для них образом. Ключевой проблемой при этом является идентификация этих самых возможностей и потребностей, которая, с одной стороны, позволит добиться однозначности сопоставления в автоматическом режиме, без участия человека, а с другой — будет в достаточно полной мере описывать их, оставляя за бортом на сколько возможно малое количество «желающих странного».

Фактически, мы имеем классическую для ИТ и упорядоченной жизни общества вообще проблему создания и поддержания системы классификации и кодирования, основной задачей которой является однозначность определения самых разных понятий и сущностей, начиная от системы единиц и заканчивая кодами товаров на полках супермаркетов.

Учитывая, что убер-сервис работает именно с экономикой, основной его функцией является экономическое взаимодействие, т.е. по сути купля-продажа товаров и услуг. В этом смысле, в рамках «стыковки» существуют:

1. Идентификация сущности как таковой
2. Параметры сущности
3. Доступность
4. Цена
5. Риски

Собственно, возможность либо невозможность кодифицировать и обрабатывать эти параметры и  определяет эффективность «уберизации», то есть возможность максимально исключить человека из операции и интенсифицировать встречные бизнес-функции. Стыковка спроса-предложения при условии явной и однозначной кодификации по всем направлениям — обязана происходить автоматически, это очевидно.

Рассмотрим каждое направление в отдельности.

Идентификация

Идентификация прямо происходит из понятийной среды «уберизируемого сектора», ибо каждый сектор экономики имеет свой достаточно стабильный глоссарий верхнего уровня. Есть «гайка» и есть «укладка бетона». Ключевой вопрос состоит в однозначности содержания понятий, которая варьируется в широких пределах. Вариабельность понятия определяется наличием отраслевых общепринятых стандартов, в некоторых случаях — «обычаями делового оборота» или частными стандартами доминирующего игрока рынка.

В любом случае мы должны понимать, что есть сущности с предельно высокой однозначностью — «гайка» или «бетон», а есть с предельно низкой, например «картина», причем сущность следует считать однозначно определенной, даже если она требует множества дополнительных параметров для полной взаимной заменяемости. В то же время возможность детальной атрибуции через параметры не создает однозначности, если не позволяет обеспечить взаимную заменяемость. Мы можем знать о картине все, но это не позволит нам заменить одну картину другой.

В терминах убер-сервиса чем выше степень определенности — тем более качественный сервис можно построить. Сервис, работающий с неопределенными, неоднозначными сущностями превращается в «доску объявлений», и не более того. Работая с «нечеткими» сущностями сервис вынужден использовать поисковые механизмы, включая анализ семантики, и перекладывать конечный анализ соответствия предложения потребностям на человека, что сильно снижает эффективность «уберизации».

Первичная идентификация как правило не вызывает трудности и происходит из самой сути того сектора, в котором работает сервис. Важно понимать степень ее однозначности.

Параметры

В большинстве случаев предварительная идентификация сущности требует уточнения в виде ее параметров, набор которых если не уникален, то специфичен для каждого «идентификатора». Понятная гайка может быть разного вида, размера, с разным видом и размером резьбы и т.д. Ключевым свойством параметра является то, что он не имеет самостоятельного смысла в отрыве от сущности.

В отраслях с хорошо структурированным информационным пространством наборы параметров определяются отраслевыми или государственными стандартами, что позволяет свести набор параметров, используемых сервисом до списка возможных стандартов и ключевых параметров внутри этих стандартов.

Как уже было сказано, идеальная ситуация — это когда набором параметров достигается полная определенность до уровня взаимозаменяемости. Например, гайка М10 исп. 1 по ГОСТ 5915-70 — вполне исчерпывающее описание. Всякое отступление вниз по шкале определенности снова вызывает необходимость включения в процесс сопоставления человека и снижает эффективность сервиса.

Увы, наш мир не стандартизован тотально, поэтому зачастую сервис вынужден вводить собственные наборы параметров исходя из понимания рынка, целей и ценностей его участников. А так же структурировать по тому набору критериев, который он считает оптимальным для «сшивания», сегментировать и вообще — обустраивать информационное пространство.

Так, например, сервисы такси самостоятельно определяют и вводят понятные категории — «эконом-комфорт-бизнес-люкс», параметры типа «курить можно/нельзя», «кондиционер есть/нет» и т.д. Это делает их более эффективными.

При параметризации важным является достижение баланса между полнотой данных, требуемых для автоматического сопоставления и трудоемкостью задания всех необходимых параметров клиентом сервиса.

Доступность

Доступность является лимитирующим фактором «стыковки», и потому должна включаться в рассмотрение наравне с другими параметрами. Доступность может иметь географическую, временную или иную плоскость и в целом определяет принципиальную осуществимость сделки.

В терминах убер-сервиса доступность означает наличии необходимых товаров либо мощностей для их производства в заданные сроки, возможность доставки, наличие свободных ресурсов для предоставления требуемых услуг и т.д.

Идеальное состояние «бесконечной доступности» мы можем наблюдать на массовых рынках, например, рынке отдельных видов страхования для частных лиц. Ресурс «производства страховых контрактов» по большинству их типов фактически не ограничен, однако могут существовать географические ограничения, ограничения, связанные с необходимостью физического осмотра страхуемых объектов и т.д., которые придется учитывать.

В случае ресурсно-зависимых сущностей основной задачей сервиса является поддержание максимальной актуальности информации о доступности всеми возможными способами. Примеры — мониторинг свободных машин такси-сервисами или выставление только конкретных складских объемов торговыми площадками B2B.

Хороший сервис максимально учитывает доступность. Дальнейшее развитие интеграции информационных систем будет вести сервисы в направлении онлайн-обмена информацией о доступности ресурсов непосредственно с информационными системами своих клиентов — системами управления, производственного планирования и т.д. В то же время одной из функций убер-сервиса может быть ведение графика загрузки ресурсов и мониторинг их состояния по типу такси-сервисов.

Цена

После того, как мы смогли сопоставить сущности, определили доступность — цена является ключевым фактором решения. Определенность цены так же важна для исключения человека из процесса, как определенность по другим направлениям. Кажущаяся простота выбора человеком не означает простоты в вопросе ее формирования в рамках убер-сервиса.

Для работы с ценой можно выделить четыре основных стратегии:

1. Стратегия диктата. Сервис самостоятельно определяет «справедливую» цену или прозрачный алгоритм ее формирования в зависимости от параметров, у обеих сторон сделки есть только две опции — согласиться или нет. В этом случае определение цены становится одним из ключевых факторов успеха, поскольку перекос ее в любую сторону ведет к разбалансировке сервиса, уходу из него либо поставщиков либо потребителей и снижению объема обслуживаемых им сделок. В то же время такой подход дает и поставщику и потребителю дополнительный бонус: уверенность в цене услуг и отсутствие необходимости нести бремя выбора цены. Это хорошо работает на сфокусированных, интуитивно понятных по параметрам рынках.
2. Стратегия аукциона. Одна сторона определяет все параметры без цены или с ценовым ограничением и выставляет свое предложение/запрос «на торги». В ответ другие участники сервиса формируют набор встречных предложений с разной ценой, из которых инициатор и производит выбор. Фактически все «торговые площадки», «аукционы», «агрегаторы» и «брокеры» используют эту стратегию, поскольку она позволяет работать с частично определенными сущностями и плохой параметризацией. При недостаточной для автоматизма параметризации это является оптимальной стратегией, однако качество параметризации все равно остается важным для эффективности. В зависимости от степени интеграции реализация этой стратегии может выглядеть совершенно разным образом: от классической формальной площадки госторгов, где процедура занимает недели, до сервиса выбора авиабилетов, где предложения авиакомпаний формируются онлайн.
3. Стратегия витрин. Должным образом параметризированные предложения выставляются с ценой на усмотрение продавца и определенным количеством, что означает его немедленную готовность совершить сделку на данных условиях. Сервис помогает покупателю максимально сузить отбор предложений по требуемым параметрам, оставляя на его усмотрение выбор конкретного товара у конкретного продавца. Согласие покупателя и определяет сделку, совершаемую внутри сервиса или вне его. Такую стратегию использует большинство B2C маркетплейсов, включая aliexpress.com и Яндекс.Маркет. «Витрина покупателя» теоретически возможна, но на практике не встречается.
4. Стратегия согласований. И покупатель и продавец формируют свои параметризированные предложения/запросы с разделением параметров на критичные и «возможны варианты». Система формирует «максимально подходящие» варианты потенциальных сделок как по параметрам, так и по цене, после чего инициирует и сопровождает процессы согласования по параметрам и цене, приводя в конечном итоге к сделке с некритичными параметрами и ценой, возможно отличными от  изначально заданных. При этом формирование сделки возможно как путем согласия одной стороны с условиями потенциального контрагента, так и путем итеративного уточнения «средних» условий. Данная стратегия фактически не встречается in vivo ввиду своей сравнительной сложности, большинство сервисов предпочитает «витрину продавца» или «аукцион покупателя». Однако, если разобраться в логике бизнес-функций, то большинство B2B порталов в формате «доски объявлений» неявным образом реализуют именно эту стратегию, просто согласование проходит в прямом контакте потенциальных контрагентов мимо площадки. Возможно, именно в этом одна из причин сохраняющейся популярности «досок объявлений».

Принципиальное отличие стратегий 3 и 4 заключается в порядке действий. Если в случае «аукциона» порождается именно ответ на запрос, то в случае «витрины» — идет выбор из уже заданных наперед и известных сервису условий.

Данные стратегии являются «крайними случаями», важными для понимания принципиальной логики. Помимо четырех перечисленных стратегий — возможны их комбинации и промежуточные варианты. Например, сервис объявляет фиксированную цену покупателю, но при этом проводит конкурентные торги между претендентами в продавцы, выполняя арбитраж на разнице цен и увеличивая свой доход.

Выбор оптимальной «стратегии цены» зависит от степени определенности с сущностями рынка, принятых на этом рынке традиций и требуемой динамики совершения сделок. Выбор ошибочной стратегии цены в состоянии сделать сервис бесполезным.

Риски

Участие в сделках неограниченного количества независимых агентов естественным образом порождает риски при совершении сделок, например:

• Несоответствие качества и количества товаров и услуг заявленному
• Неисполнение контрагентом своих обязательств в срок и в полном объеме
• Неоплата по выполненным поставкам

Проблему рисков нельзя рассматривать в отрыве от вопроса цены и свойств товара, поскольку решение принимается по комплексу свойства-цена-риски с учетом ситуации и приоритетов клиента сервиса, которые сервису не могут быть известны. Например, задержка в поставке простых гаек может привести к остановке сборочного производства, срыву поставок и огромным убыткам. А неподача машины вовремя — к опозданию на самолет.

По этой причине убер-сервис обязан осознавать, структурировать, учитывать и измерять риски, связанные со своими клиентами, накапливать и обобщать информацию, необходимую для их оценки. В большинстве сервисов совокупность рисков приводится к понятию «репутации», которая формируется на основании истории оценок конкретного независимого агента его фактическими контрагентами по совершенным сделкам. В этом смысле чем убедительнее, прозрачнее и объективнее «рейтинговая система» сервиса — тем более осознанно принимает на себя риски его клиент.

Способами снижения «фактора риска» являются, помимо «доверия к репутации», гарантии самого сервиса, предоставляемые сторонам сделки или страхование сделок самим сервисом или третьими лицами.

Управление рисками, которое осуществляет сервис — является необходимым инструментом исключения человека из процесса, поскольку позволяет перенести решение по «границам допустимого риска» из каждой отдельной сделки в общее решение в понятийном поле сервиса, например «автоматом заключать сделки с контрагентами с рейтингом 8 из 10 и выше».

Выводы

Рассмотрев проблематику структурирования информационного поля убер-сервисов можно сделать следующие выводы:

1. Претендующий на эффективность сервис вынужден нормализовать и структурировать информационное пространство либо на базе существующих общепринятых классификаторов, кодов и справочников, либо вводя свои, либо дополняя существующие своими. Фактически, он должен выработать собственную мета-модель сущностей и их параметров, которую можно однозначно транслировать в любую частную модель любого участника рынка, отдавая приоритет восприятию наиболее массовой группы клиентов.
2. Чем выше степень «нормализованности» информационного пространства — тем более эффективный убер-сервис может быть построен. Идеальный сервис атрибутирует сущности до уровня полной взаимозаменяемости.
3. В то же время неконтролируемое увеличение детализации может вести к сложностям, слишком большому количеству вводимой информации и как следствие — к фрустрации пользователей. Необходимо обеспечить максимальное повторное использование вводимой информации. Если я произвожу гайки по ГОСТ — незачем каждый раз меня допрашивать по всему набору атрибутов. Идеально — когда высочайшая степень определенности сочетается с ничтожными трудозатратами клиентов на ее достижение.
4. Хороший сервис действует в рамках своей мета-модели по принципу «или так, или никак». «Не влезающие» в его мета-модель или «желающие странного» — просто не становятся клиентами. В этом смысле качество мета-модели во многом определяет будущее сервиса.
5. Хороший сервис открыто представляет клиентам свою мета-модель и создает удобные инструменты для создания автоматизированного взаимодействия информационных систем клиентов с сервисом, в частности — для трансляции частной системы классификации и кодирования клиента в СКК сервиса, либо полностью исключает необходимость ведения клиентом частной СКК в данной области, «пересаживая» клиента на свою.
6. Хороший сервис обладает максимально объективной и достоверной информацией о доступности и максимально использует ее при формировании сделок.
7. Хороший сервис поддерживает мета-модель цены, позволяющую определять цены максимально быстро, без участия человека и соответствующую потребностям рынка. Например, большинство продавцов имеют модель «цены от объема», в то время как покупатели обозначают фиксированную цену за конкретный объем. Не соответствующая мета-модель цены — разрушительна для сервиса.
8. Хороший сервис имеет так же и мета-модель рисков и нежелательного поведения клиентов, а так же связанный с ним комплекс правил и механизмов, позволяющих его клиентам считать объективной предоставляемую сервисом оценку риска. Эта модель так же сильно зависит от области, в которой работает сервис.

Изложенные принципы действуют для любого убер-сервиса, однако с разной степенью значимости. При разработке и оценке конкретного сервиса необходимо четко, по пунктам, осознать его предметную область, сложившиеся традиции и подходы в ней, и уже исходя из этого выстраивать оптимальные мета-модели предмета, цены и рисков.