The Future of Competitive Strategy: Unleashing the Power of Data and Digital Ecosystems - Mohan Subramaniam;

использовать оборудование в течение более длительного времени. Это приводит к ускоренному износу оборудования и, следовательно, к увеличению спроса на запасные части. Однако в целом прогнозируемое техническое обслуживание позволяет снизить затраты клиентов Caterpillar. В основном за счет сокращения времени простоя машин и предотвращения катастрофических отказов. Сэкономленные при этом средства намного превышают те, которые клиенты могли бы потратить на приобретение дополнительных запасных частей.

Кроме того, Caterpillar обнаружила, что клиенты, использующие более дистанционный мониторинг своей техники на рабочих площадках, также приобретают больше техники. Если клиент находит данные, указывающие на то, что добавление нового колесного погрузчика на рабочую площадку может еще больше повысить производительность, он с большей вероятностью приобретет этот погрузчик. Другими словами, данные могут быть очень эффективным инструментом продаж и фактором увеличения доходов.

Это был переход компании Caterpillar в мир цифровых технологий. Обратимся к другому примеру, касающемуся другой грани услуг, основанных на данных, - массовой кастомизации.

Массовая персонализация

Некоторые интерактивные функции продуктов заставляют их работать или действовать по-разному для каждого отдельного покупателя или для каждого конкретного случая использования. В качестве примера можно привести компанию Sleep Number, которая разрабатывает и производит "умные" кровати. Компания Sleep Number давно осознала, что два человека спят одинаково. Начиная с 1980-х годов, компания Sleep Number внедрила инновации для улучшения качества сна отдельных людей и, особенно, супружеских пар с помощью технологии DualAir. Каждый человек имеет уникальную настройку Sleep Number, которая регулирует уровень упругости каждой стороны кровати. В кроватях Sleep Number используется сочетание запатентованной пены и регулируемой воздушной технологии для соответствия точкам давления тела каждого пользователя на матрас. Каждый спящий находит подходящую для себя настройку "Sleep Number" в зависимости от того, насколько мягкий или твердый матрас ему нравится и насколько хорошо кровать прилегает к его телу, что позволяет парам спать на разных уровнях упругости. Пользователи обычно пробуют различные варианты настроек, пока не найдут наиболее оптимальную, обеспечивающую максимальный уровень комфорта. Настройки могут быть изменены в любое время; компания поощряет корректировки для обеспечения оптимального комфорта.

В предыдущих моделях кроватей Sleep Number, просто в силу природы воздуха, настройки матраса могли меняться в течение ночи в зависимости от того, насколько сильно человек двигался, температуры тела, температуры в помещении и других факторов. Сегодня новейшие модели кроватей Sleep Number интеллектуально регулируют положение матраса, используя данные датчиков, чтобы обеспечить стабильность положения матраса в течение всей ночи и оптимальный комфорт. Биометрические датчики, встроенные в матрас, отслеживают дыхание, частоту сердечных сокращений, а также повороты и наклоны пользователя; датчики передают биометрические данные в облачную инфраструктуру, которые поступают в приложение. Алгоритм определяет для каждого пользователя персональный балл сна - SleepIQ score, отражающий качество и полноценность его сна, который пользователь может увидеть в приложении SleepIQ для смартфона.

Алгоритм SleepIQ динамически уточняет показатели сна на основе поступающих потоков данных с датчиков. Со временем, получая доступ ко все большему количеству данных, алгоритм узнает о режиме сна каждого человека. На основе более чем 13 млрд. биометрических точек данных о сне, собранных с помощью технологии SleepIQ, "умные" матрасы могут давать индивидуальные рекомендации по улучшению качества сна. Интеллектуальные матрасы предлагают пользователям персонализированную информацию о режиме сна и циркадных ритмах, а также предлагают изменения в образе жизни, которые могут улучшить их сон.

В перспективе Sleep Number рассчитывает на то, что сможет выявлять хронические проблемы со сном, такие как апноэ и синдром беспокойных ног, и в перспективе прогнозировать другие состояния здоровья, такие как сердечно-сосудистые заболевания и инсульты. В 2020 году компания заключила партнерство с клиникой Mayo Clinic для продолжения исследований в области науки о сне с акцентом на сердечно-сосудистую медицину и специальный фонд НИОКР для улучшения качества здоровья. Компания планирует расширить сферу своей деятельности от производителя матрасов до компании, предлагающей оздоровительные услуги.

Данные не только позволяют Sleep Number массово индивидуализировать свои матрасы, но и генерируют новые функции, основанные на данных, а также становятся важным ресурсом для дифференциации бренда и конкурентного преимущества.

Преодоление первых трех уровней цифровой трансформации с помощью производственных экосистем

Современные технологии могут обогатить сеть производственно-сбытовых цепочек унаследованной фирмы несколькими способами. Чем выше степень обогащения, тем более динамично развиваются производственные экосистемы компании. А при наличии динамично развивающейся производственной экосистемы унаследованная компания может извлечь выгоду из данных множеством различных способов. В этой главе рассматриваются два основных подхода к использованию данных: повышение операционной эффективности и создание новых услуг на основе данных. Повышение операционной эффективности позволяет снизить затраты, а новые услуги, основанные на данных, - получить новые доходы. Благодаря этим подходам производственные экосистемы помогают унаследованным компаниям подняться на первые три уровня цифровой трансформации, о которых говорилось во введении.

Уровень 1 является обязательным для компаний, поскольку большинство из них могут выиграть от повышения операционной эффективности. Неудивительно, что подавляющее большинство инициатив по цифровой трансформации относится именно к этому уровню. Этот уровень особенно актуален для компаний, в которых повышение операционной эффективности является одной из основных стратегических задач. Например, нефтегазовые компании эксплуатируют скважины, трубопроводы и нефтеперерабатывающие заводы, инвестиции в которые исчисляются несколькими миллиардами долларов. Неправильная оценка места и объема бурения, например, может обойтись в миллионы долларов. Используя IoT-устройства, искусственный интеллект и другие методы моделирования для повышения вероятности обнаружения запасов, компании могут сэкономить до 50-60% эксплуатационных расходов.

Некоторым предприятиям трудно выйти за пределы первого уровня, если получение интерактивных данных о продукте и пользователе является сложной задачей. В качестве примера можно привести сталелитейную промышленность, производство алюминия и кальцинированной соды. Ключевыми задачами на уровне 1 являются обеспечение широкого использования интерактивных данных при эксплуатации активов и устранение разрозненности в способах получения и обмена данными по активам. Устаревшие компании могут получить пользу от решения следующих стратегических вопросов:

- Исчерпали ли мы возможности получения интерактивных данных от наших активов?

- Внедрены ли у нас процессы оптимального обмена этими данными?

- Существуют ли креативные способы сбора и использования интерактивных данных о продукте и пользователе, позволяющие подняться на более высокие уровни?

Присутствие на втором уровне необходимо тем компаниям, продукты которых обладают потенциалом доступа к интерактивным данным пользователей. Этот потенциал, если он используется, обеспечивает компании дополнительные стратегические преимущества по сравнению с уровнем 1. Уровень 2 становится конечной остановкой на пути цифровой трансформации компании, если имеющиеся интерактивные данные о продукте и его пользователях не могут быть использованы для предоставления услуг, приносящих доход. В эту категорию попадают многие потребительские товары в упаковке. В основном интерактивные данные в таких компаниях используются для повышения эффективности рекламы или