硅谷VC谈Network effect

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此为Andreessen Horowitz于Youtube谈网络效应的谈话内容,觉得很有料,在此摘录重点如下,与大家分享[笑]

▶️品牌是不是一个Network effect?

品牌本质上的意涵其实是让消费者容易从类似产品中辨识出较有特色的产品,例如说到快餐店就会想到麦当劳,而在一个国家的范围内,消费者看到麦当劳就会直觉想到麦当劳汉堡的味道和搭配的可乐。相反的,如果去一家没没无闻的炸鸡店,消费者就必须面临「未知、采雷」的风险,因此品牌辨识本身有助于消费者区隔产品。

但需要注意的是,这些产品区隔并不能说明品牌具备Network effect,因为并不是越多人知道这个品牌,品牌带给消费者的效用就会增加,事实上效用是一样的,例如全国各地的麦当劳都是同一种口味,因此消费者知道麦当劳的效用是多少,但并不会因为越来越多人知道麦当劳而使得麦当劳变好吃。

▶️Network effect案例
⏺Case 1 外卖市场
对消费者、餐厅 Weak Network effect
=>容易切换平台

对送餐人 Median Network effect
=>一次只能送一个平台,因此平台能锁定的送餐人数量变成行业关键

⏺Case 2 共享乘车
Weak Network effect
对消费者没有特别的加值作用(incremental Value),因此也常常看到共享乘车的公司在发放优惠。

但整体共乘市场还是非常的大,因此常常看到地域性的大公司崛起,如UBER、滴滴等公司,随着共享乘车的公司做大之后,往往会往类似领域走,例如UBER实际上同时有做共享单车以及外卖业务,这样的好处是后台系统可以共享,因而。

⏺Case 3 社群网络
*早期 Strong Network effect
在早期缺乏一个「网络大厅」的时代,早期社交网络的Network effect是非常强的,无论是出于实际朋友圈的延伸,还是特定喜好聚集的网络论坛都是。

但也由于平台十分容易复制,因此早期的社群网络是高度分散和区隔的。

*后期 Negative Network effect
当「网络大厅」普及之后,人们又开始不想在公开场合说太多话,就像我们在真实世界会斟酌自己的言行一样。这时候网络效果就会由正转负,人越多反而越窒碍难行,因此很多小众的平台趁势而起,如针对设计师和喜爱美感的人推出的Pinterest、青少年秀自己推出的Snapchat或是以短影片出名的抖音。

因此社群网络发展到这个阶段,已经变成负Network effect。

然而,社群网络真正具备防御性的地方在于广告分送,对于广告主来说,社群网络的Network effect非常强,当Facebook有办法聚集各式各样的人在平台上时,后台广告系统有办法准确对应到一个人的各种行为,因此广告主很爱把钱投入FB不是没有原因。这也是其他「小众」平台无法达到的高度,这些平台都无法捕捉一个人完整的行为,在投放精准度上,无法达到FB的高度。

⏺Case 4 Data Network effect
Data Network effect是不是存在让人很争议。例如很多人传Netflix是使用大数据去分析消费者喜欢什么,在藉此录制新的影片。但事实上消费者并不是因为Netflix真的预测出消费者的偏好才成功,而是Netflix本身具备许多影片,可以一站式满足消费者看影片的需求,所以Netflix才会成功。

另一个他们提到的新创公司,是利用数据去预测女人喜欢怎么样的造型,但实际上一个很厉害的设计师也可以做到这件事,不一定需要「大数据」加持。

当然也有非常强的Data Network effect案例,像是Google,每个人都在Google上做搜寻,因此Google可以利用大量高频的搜寻做出最佳的优化结果。

另一个我能想到的是SAP,对于ERP厂商(企业资源规划系统,也就是整合企业管销人发财数据的软件)来说,没有实务经验下设计的ERP面临及高的风险,但SAP有50年的ERP历史,因此传统大公司都很喜欢使用SAP,因为他的系统为业界最稳定,最不容易出错的系统。而这个「不容易出错」的系统,也是来自于50年间,搜集到不同公司的ERP数据整理而来。

也就是说,一但是很强的Data Network effect,进入门坎也会变得非常高,无人能与之竞争。但弱的Data Network effect效用就非常鸡肋

⏺Case 5 城市
城市具有非常强的Network effect,例如硅谷以科技业闻名,因此全球的工程师都很向往在硅谷工作。这些Network effect的建立来自于外围完善的基础建设,例如知名的大学可以源源不绝产生理工科人才,高速公路可以强化地区交通等等。

产业集中在同一个区域也产生许多综效,例如可以集体采购,找员工非常方便,探听业内消息也非常方便(?)等等

▶️如何衡量Network effect?
有许多指标可以去研究公司是不是有Network effect,例如定价能力(Pricing power)或是客户留存率(Retention rate)等等。

其中比较重要指标的有:

⏺早期使用者
比较复杂的还有关注早期使用者,早期用户通常对产品的忠诚度较高,有较高的留存率。

⏺Power user curve
另外一个私募常常看的比率是客户活跃程度图(Power user curve),也就是依照一个月内客户使用天数画成的柱状图,这种图可以帮助一家公司找出重度使用者的比例(每天都一定会使用公司产品的人),因此一个好的商业模式带来的Power user curve应该是微笑曲线,也就是重度使用者比例很高。

⏺消费者使用同类型其他家服务的比重
在一个服务开始早期,消费者倾向同时使用多家服务,并比较各种不同服务中,哪个是比较适合他的。在这个阶段,消费者对任何一家公司都没有很强的忠诚度,这种状况需要持续到某一家开始利用网络效果崛起之后,才会对公司产品产生越来越高的忠诚度。

⏺Pricing power
最后,说了这么多,网络效果的最后还是要回到定价能力(Pricing power),如果自家产品抽成15%,而别家同类型产品抽成10%。

即使在这样的状况下,自家产品仍然受到欢迎,就表示自家产品的竞争力比同业好很多。

=====END=====

Marc Andreessen 为硅谷的三大传奇人物之一,他曾创立网景公司,旗下的 Netscape Navigator 为早期个人计算机必备的浏览器,尽管最终败给了微软,但却打开了网络产业快速发展的滥觞。

1999 年,Marc Andreessen 与 Ben Horowitz 共同成立了 Loudcloud(后来的 Opsware)发展企业用软件,此为全球首家最早的云端运算及软件即服务(Software as a Service)的公司之一。2007 年HP以 16 亿美金 HP 收购Opsware,两人在那之后便成了天使投资人,2009年时成立了 Andreessen Horowitz。Marc Andreessen 现在同时是 Facebook、eBay 和 HP 的董事会成员。

Reference
1、硅谷VC谈Network effect-1
网页链接

2、硅谷VC谈Network effect-2
网页链接

3、硅谷VC谈Network effect-3
网页链接

4、16种衡量Network effect的指标
网页链接

5、Power user curve
网页链接

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