网络效应“圣经”(上):网络效应为什么重要?其运作原理是什么?

编者按:自1994年以来,网络效应创造了科技行业70%的价值。深刻理解网络效应工作方式的创始人,将更有能力创建定义某一类别的公司。日前,NFX发表了一篇文章,对网络效应的重要性、原理、特性以及如何建立和维护网络效应等进行了详细地阐述。本文是上篇,主要涉及网络效应的重要性、原理、特性。文章由36氪编译,希望能够为你带来启发。

网络效应“圣经”(上):网络效应为什么重要?其运作原理是什么?

一、网络效应为什么重要?

网络效应是产品和业务中的一种机制。有了网络效应,每多出一个用户,都会使产品/服务/体验对其他的用户更有价值。

网络效应之所以重要,是因为它们是数字世界中最好的防御形式,因此也是创造价值的最佳形式(另外的三大防御形式是品牌、嵌入和规模)。

过去几十年来,网络效应创造了科技行业中的绝大部分价值,因为科技领域中,许多赢家通吃的公司都是由网络效应推动的。网络效应,已经触及或即将触及每一个行业。

然而,并非所有的网络效果都是相同的,理解网络效应中的细微差别,对你在自己的产品中构建网络效应是至关重要的。不同类型的网络效应的强度也不同,它们各自的工作方式也不同。到目前为止,我们已经确定了13种不同的网络效应。它们按强度排列如下:

  • 物理(直接类) (例如:固定电话)
  • 协议(直接类) (例如:以太网)
  • 个人效用(直接类) (例如:iMessage、WhatsApp)
  • 个人(直接类) (例如:Facebook)
  • 市场网络(直接类) (例如:HoneyBook、AngelList)
  • 市场型(双边) (例如:eBay、 Craigslist)
  • 平台型(双边) (例如:Windows、 iOS、 Android)
  • 渐近型市场(双边) (例如:Uber、Lyft)
  • 数据网络效应 (例如:Waze、Yelp!)
  • 技术性能网络效应 (例如:Bittorrent、Skype)
  • 语言型(社交) (例如:谷歌、施乐)
  • 信念型(社交) (例如:货币、宗教)
  • 从众型(社交) (例如:Slack,Apple)

网络效应“圣经”(上):网络效应为什么重要?其运作原理是什么?(译者注:关于13种网络效应,可以点击→“网络效应”指南:13 种网络效应全解析,带你了解巨头成功的秘密)

二、网络如何运作?

广义上说,网络是人或事物相互联系的系统。你几乎可以在任何复杂的系统中找到网络:从电网、道路到社交媒体和人脑。不过,所有类型的网络都有几个共同的特点。了解网络的基本组成部分,对于希望建立自己的网络效应业务的创始人是有帮助的。

节点和链接

在非常基础的层次上,网络是由节点和链接组成的。

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网络效应“圣经”(上):网络效应为什么重要?其运作原理是什么?

节点是网络的参与者:消费者、设备、客户、买家、卖家、经纪人等。不同类型的节点,在同一网络中可以有非常不同的角色。

同一网络中的节点在影响因素、影响力、权力和价值方面可能有所不同。中心节点是在网络中具有大量链接的节点,通常更有价值。边缘节点的链接相对较少,通常价值较小——如果边缘节点可以直接连接到几个强大的节点,则可能会有例外。节点的价值因网络而异。

网络大小可以通过网络中节点的总数来衡量。网络的大小并不能决定网络的价值,因为网络中的活动量可能会有所不同。

链接是网络中节点或节点组之间的连接。并非网络中节点之间所有的链接都是相等的。链接的方向性可能会有所不同(见下文)。

不同的链接强度也会有所不同,这是一个关于两个节点之间的耐久性、紧密性和活动性的函数。例如,你和你最好朋友的Facebook Messenger链接比你和高中以来就没有交谈过的人的链接要强得多,但它们都可以被视为Facebook Messenger网络中的链接。

网络密度

网络的密度由其链接与节点的比率决定。比率越高,网络越密集。

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通常,网络密度越高,其网络效应就越强。链接的互连性有助于加强其他节点之间的连接。如果你是某个人的朋友,他的朋友就能够和你所有的其他朋友链接起来,那么你的纽带的力量,可能比孤立的一个节点更强大。

在网络中,密度通常不是均匀分布的。网络中某些区域的密度可能比网络中其他的区域高的多(这是导致集群的原因,将在下面更详细地描述这一现象)。

在构建产品时,建议注意节点之间是如何形成联系的,以便设计产品的时候来提高网络密度。寻找你网络的“白热化中心”——最密集、最活跃的部分——并把产品特性和语言集中在激活其他用户的行为上,让他们表现得更像那个群体。他们的活动将吸引其他节点,这些节点将受到“白热化”群体活动的激发,从那里向外辐射的速度比你想象的要快得多。

方向性

图论是网络科学的一个方面,在图论中,节点之间的链接可以是有向的,也可以是无向的。

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图是有向的还是无向的取决于网络节点之间连接的性质。如果连接是定向的,则意味着一个节点以非往复的方式指向另一个节点。

例如,在Twitter这样的个人网络上,名人和政治家这样的知名人士有大量粉丝,他们基本上不会关注粉丝。信息的流动主要是单向的——从更大、更中心的节点到更小、更边缘的节点。

相比之下,像Facebook Messenger或WhatsApp这样的个人效用网络,连接必然是相互的。如果你在Facebook Messenger上和某人交谈,信息流动和互动是双向的。所以Facebook Messenger和WhatsApp是无向连接网络的例子。

网络中节点之间的链接方向,由网络中节点之间的交互流动的方式(如果有的话)决定。这种交互可以包括金钱、信息、通信以及在节点交互时可以在节点之间传递的任何其他东西。

仅由有向链接组成的网络称为有向图,但真正的有向图很少。通常,网络都是有向连接和无向连接的混合体。理解网络中链接的方向性,并直观地映射它们,可以更好地设计产品和优化功能。

一对一与一对多

网络中节点之间的关系可以是一对一的,也可以是一对多的。

网络效应“圣经”(上):网络效应为什么重要?其运作原理是什么?

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一对多连接的关键属性是它们是定向链接,其中交互流动是单向的。另一方面,一对一的关系通常在功能上是相互的。所以它们是没有方向的。互动是双向的。

在前面讨论过的Twitter或其他非对称的个人网络(如Instagram或YouTube )的例子中,有许多中心节点(定向连接),也有许多边缘节点。这些例子中的边缘节点主要是“观察”者,而中心节点是内容生产者。

具有一对多关系的中心节点,可以将信息传递到边缘节点,而回流的交互通常很小,甚至不存在(想想明星和他们粉丝之间的关系)。

中心节点也可以存在于像Facebook这样的一对一的连接网络中 (尽管它们最终加入了一对多的“关注”功能),其中一些用户有很多朋友,而另一些用户很少。但差距并不像允许一对多的网络那么大。

集群

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在现实网络中,节点的分布不太可能是均匀的。它们倾向于聚集或形成比整个网络更紧密结合的区域性群体。当两个集群通过一个单独的链接连接,而在其他方面没有连接并且彼此隔离时,这个链接就被称为桥梁。

在Slack或Facebook Messenger等在线的个人效用网络中可以看到集群,人们在这些网络中形成比更广泛的网络更活跃的子集群。如果你考虑自己对这些服务的私人使用,你可能会看到一些例子。类似的集群现象,也可以在Twitter和YouTube这类的网络上看到。

用“集群系数”衡量的具有较高集群度的网络,可以具有里德定律(Reed’s Law)所描述的非常强大的网络效应(下面将对此进行更多描述),里德定律假设,随着网络的增长,网络的价值呈指数增长。具有高集群系数的网络,在增长的同时会以指数形式增加价值,而具有低集群系数的网络,将以较慢的速度增加价值。虽然并非所有网络都同样容易形成集群,但是有一些策略可以提高网络中的集群系数。

临界点

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网络的临界点,是指网络产生的价值超过产品本身和竞争产品价值的点。这可能在不同的时间发生,主要取决于网络的类型。

例如,像电话这样的物理直接网络,在很早就获得了临界点。正如AT&T董事长早在1908年就指出的,“电话——如果线路另一端没有连接——甚至不是玩具或科学仪器。它是世界上最无用的东西之一。”由于一部没有任何连接的电话是完全没有价值的,一个连接两个用户的电话网络,本身就有足够的价值超过一个产品的固有价值。

这与Windows或iOS等平台网络形成了鲜明的对比。即使没有任何程序或应用程序,Windows操作系统的价值也是相当高的。只有在用户和开发人员的网络变得相当大之后,第三方程序的价值加上与其他用户的互操作性的价值,才超过微软程序本身的价值。

大多数具有网络效应的产品,只有达到临界点,才能充分利用其网络效应提供的防御性。在网络规模达到临界点之前,产品仍然非常脆弱,可能对用户没有多大价值。对于这样的产品来说,挑战往往是要建立足够的初始价值,以激励早期采用者开始使用该产品。

网络“定律”

多年来,各种网络效应的先驱都试图模拟网络的增长,以及网络如何增加价值的。换句话说,他们试图描述网络效应的力量。随着时间的推移,每一项新的定律都发现,网络和网络增长的价值在过去被严重低估了。

这些定律并不是真正的定律。它们只是描述不同类型的网络之间的关系,以及这些网络的价值的数学概念。它们之所以被称为定律,只是因为听起来很酷。有时候,你可以让所有这些“定律”的各个方面同时适用于同一个网络。

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萨诺夫定律(Sarnoff’s Law)

大卫·萨诺夫(David Sarnoff)是广播时代广播电视业的巨人,1919年至1970年期间,他领导着美国广播公司。那几年它是世界上最大的网络之一。萨诺夫观察到,他的网络价值似乎与网络规模成正比——与N成正比,N是网络上的用户总数。

事实证明,萨诺夫对网络价值的描述最终低估了某些类型的网络,但它是对广播网络最准确的描述。

梅特卡夫定律(Metcalfe’s Law)

梅特卡夫定律指出,通信网络的价值,与网络上用户数的平方成正比( N^2,其中N是网络上的用户总数)。

这一概念的形成可以追溯到1980年左右,归功于以太网标准的发明者之一罗伯特·梅特卡夫(Robert Metcalfe)。

梅特卡夫定律似乎是成立的,因为网络上节点之间的链接数量以N^2的速度增加,其中N是节点的数量。虽然最初是用来描述以太网、传真或电话网络等通信网络,但随着互联网的到来,它已经演变成了描述社交网络和市场网络的定律。

里德定律

里德定律是麻省理工学院的大卫·里德(David P. Reed)于1999年提出的。里德承认“多种价值与网络规模成正比增长”,有些价值与网络规模的平方成正比增长,但他认为,允许形成集群的“集群网络”(如上所述)的价值比其他网络的增长更快。

根据里德的说法,集群网络的价值增加了2^N倍,其中N是网络上节点的总数。

里德提出用2^N代替N^2的原因,是因为“支持简单集群通信”的网络中可能的集群的数量远远高于1,所以网络中的连接总数(网络密度)不仅仅是节点总数( N^2 )的函数。实际上,它是节点总数加上可能的子集群的函数,随着网络中用户的增加,它的扩展速度要快得多。

由于大多数在线网络允许集群的形成,它们可能至少会像里德定律所提出的那样,价值增长的速度比梅特卡夫定律或萨尔夫定律所指出的要快得多。

三、网络的属性

不规则

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网络在现实生活中通常是不一致的。它们只是在图表中看起来是这样的。它们有集群、热点和死角。这些反映了现实世界中复杂系统的不规则性。这方面的例子,有区位差异(例如,城市人和农村人的行为非常不同)、现实世界中的关系差异(经理与员工的关系不同于同级同事的关系)、规模差异(一家有两个人的公司会做出不同于一家有30人或500人的决定),以及其他许多方面。

你需要认识到这些异常之处,找到网络中的“白热化中心”,在将你的注意力扩展到更广泛的网络之前,先关注它,来建立网络效应。

真实身份、假名与匿名

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许多具有网络效应的公司,要求用户创建网络中其他节点可见的个人资料。具有与节点真实身份相关联的个人资料的网络——例如你的真实个人姓名或真实公司名称——通常比具有假名的个人资料的网络更有效地构建网络效应。

西方世界最大、最成功的三大社交网络——LinkedIn、Facebook和Twitter——也是第一批大规模成功提供真实身份资料的社交网络,这并非巧合(尽管Twitter确实允许使用假名,但人们使用的身份通常与其真实身份相关联,例如“@ realDonaldTrump”)。在实名制被接受之前推出的数百个社交网络最终全部消亡了。

在信任和声誉促进交易流动性的双边市场和平台网络效应业务中,真实身份也很重要。

有一点需要注意:在涉及到加密或政府间谍工作的一些应用中,匿名是网络的必要特征。然而,这种网络通常在短时间内崩溃有三个原因: 第一,当网络的匿名性遭到破坏并且对系统的信任终结;第二,节点之间传输的内容由于匿名,免费搭车者将网络拖垮而变得质量太低;第三,当世界其他地方和各种部门(例如政府)介入时,匿名网络变得不可接受。

让我们明确一点,以电报为例,当用户的信息被加密时,他们使用它是因为它允许他们连接到真实的身份,而不是匿名的人。隐私不同于匿名。

不对称

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这个术语主要与市场有关,无论市场是1、2、3边的还是N边的。在几乎每个市场中,一个或一种类型的节点比另一个更难获得。

在某些情况下,市场更难的一面是需求面——买家。通常在这种情况下,如果你能设法吸引愿意付钱的人(买家),供应商(卖家)就会很快出现,而且不会付出太多的努力。我们称之为“需求侧市场”。

Fiverr和UpWork就是集中精力寻找需求、依靠供给的例子。Lending Club就是另一个例子。他们集中精力寻找资金需求(借款人),贷款人自己出面为借款人提供资金。

在某些情况下,更难的一面是供应,一旦供应方变得强劲,需求方用户就会有机地被市场吸引。我们称之为“供应侧市场”。例如,Uber和Lyft将大部分预算用于司机获取——也就是供应方。同样,OpenTable也不得不慢慢获取餐厅,供应方一个接一个,直到七年后,它积累了足够的供应来吸引需求(人们希望预订餐厅)。

当然,在一些市场上,你会发现双方都难以吸引。这让事情变得非常困难。

市场中的另一个不对称,涉及一个侧面或一种节点内部的不对称。换句话说,并不是所有的供给或需求都是平等的。通常,在网络中,某些节点会被证明是更有价值的,有时比其他节点价值高出1000倍。

在市场中寻找这些不同的不对称,并优先考虑哪种需求或供应最能吸引第一、第二和第三种需求。然后集中精力发展策略,先破解最高价值目标。

同构与异构网络

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同构网络,是指网络中所有节点具有相同功能的网络。一个用户在执行的基本功能上可以与下一个用户交互。例如,在固定电话网络中,每个节点(电话)可以执行与其他节点基本相同的功能,人们倾向于出于相同的原因获得电话。电信网络通常是同构的。

异构网络是指存在两种或两种以上按功能和效用分类的节点的网络。在Honeybook市场网络上,活动策划人的行为与摄影师不同,摄影师的行为与花店老板不同。eBay上的买家节点与卖家节点也有着根本的不同。

渐近网络效应

渐近网络效应是收益递减的网络效应。

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回想一下网络效应的基本定义:随着产品使用量的增长,它对每个用户的价值也在增长。然而,在某些情况下,在网络增长的某一点之后,网络效应可能开始减弱。渐进网络的增长,在达到一定规模后,就不再惠及现有用户了。

Uber就是一个例子,因为在大约4分钟的等待时间之后,Uber的乘客就不再从司机数量的增加中受益了。随着需求方价值增长趋近于零,更多供应的价值也接近于零。

例如,许多数据网络效应是渐进的。数据集达到一定大小后,随着数据集的增长,算法不再有意义地改进。大多数数据网络效应都受到此属性的影响。像Waze这样的公司最有效地避免了这种情况,因为这种服务需要实时数据,这些数据必须由数千甚至数万个节点不断更新,才能最大限度地发挥作用。

同边网络效应

同边网络效应是发生在多边(双边或N边网络)同一边的直接网络效应。同边网络效应是指随着同侧用户的增加,同边用户的价值发生变化。

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例如,Uber实际上具有负面的同边网络效应或拥塞效应。这是因为在任何给定的时间,更多的乘客意味着更高的价格点或更长的等待时间。司机也是如此——Uber司机越多,其他司机的竞争就越激烈。

不过,同边网络效应也可能是积极的。对于Windows用户来说,情况就是这样,因为文件兼容性,Windows用户可以从添加新的Windows用户中获益。两个Windows用户可以轻松地在他们之间共享文件,并且可以共享文件的人数随着使用同一平台的人数的增加而增加。

横向网络效应

横向网络效应是指在一个具有多边的网络中,由互补商品或服务产生的直接网络效应。与间接网络效应不同,横向网络效应具体是指通过将用户添加到网络的另一边,使网络的一边用户的价值直接增加。

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再以Uber为例,它有很大的积极的横向网络效应,因为每个额外的司机都直接为乘客这一边的所有用户增加价值(直到某一点),反之亦然。

间接网络效应

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当一个网络的价值,由于一种类型的节点直接受益于另一种类型的节点,而不是直接受益于同一类型的其他节点而增加时,就会产生间接的网络效应。同边的节点会间接相互受益,因为它们增加了网络另一边互补用户使用网络的激励,这反过来又使同边的所有节点受益。

例如,在eBay这样的双边市场上,新卖家的加入并不会直接惠及其他卖家。事实上,另一个卖家只是意味着所有其他eBay卖家的竞争更加激烈。然而,由于商品库存的扩大使整个市场对买家更具吸引力,由于潜在客户的增加,更多的卖家最终间接惠及其他卖家。对于每一个新卖家来说,网络的价值都有一个强大的间接增长。

微软Windows等操作系统平台是间接网络效应的又一个很好例子。新的Windows开发人员不会直接惠及其他开发人员。然而,随着Windows程序库的扩大,Windows用户的数量将会增加。更多的Windows用户对所有开发人员都有利,因为这增加了他们程序的潜在客户群体。

负面网络效应

在某些情况下,更多的网络使用或更大的网络规模实际上会降低网络的价值,从而导致负面的网络效应。

负面的网络效应可以通过两种方式发生:网络拥塞(增加使用量)和网络污染(增大规模)。

最常见的网络拥堵例子是道路交通。高峰时,路上每多开一辆车,城市的道路网络就会对其他司机造成更大的堵塞(即价值更低)。类似的拥塞可能发生在电信网络中,尽管在线网络更少。

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然而,网络污染在网络上更为普遍。例如,你的社交网络在Facebook上增长的越广,你的Facebook NewsFeed就会受到越多的污染。

网络效应“圣经”(上):网络效应为什么重要?其运作原理是什么?

网络有可能同时产生消极和积极的网络效应。Twitter和Facebook是两个最好的例子,因为Twitter和Facebook的Feed都是展示你网络中人们的信息,但是如果人太多,Feed就可能会被污染。

对于创始人来说,意识到这一点非常重要,这样他们可以构建产品特性,以尽可能减少负面网络效应,同时培养正面网络效应。

未完待续……

下篇将为你呈现:如何建立和维护网络效应,以及与网络效应有关的各种概念。

原文链接:https://www.nfx.com/post/network-effects-bible

编译组出品。编辑:郝鹏程

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爱运营爱运营管理员
上一篇 2018年6月1日 下午1:52
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