Свалившиеся в пропасть
К оглавлению1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1617 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67
68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101
102 103 104
Что происходит, когда вы попадаете в «ловушку 22»? Во-первых, поскольку товар уже привлек внимание ранних последователей, он получил широкую огласку. Такие продукты есть среди сетевых технологий (вспомните о гигабитовой Ethernet, оптической маршрутизации или кабельных модемах); в персональных компьютерах это обработка звука при диктовке, взаимодействие с телевизором и специализированные устройства наподобие электронных книг; в периферийном оборудовании — персональные цифровые помощники PDA для работы с электронной почтой и Internet, клавиатуры, оборудованные сканирующими устройствами, и гироскопические мыши, которыми можно работать, держа их на весу; в программном обеспечении масштаба предприятия — приложения для поиска данных, целевого маркетинга и сквозного контроля каналов поставок; а в самой Internet — трехмерные миры, написанные на языке VRML, IP-телефония и IP-видеоконференции. Все мы много читали о такого рода продуктах, но в то же время ни один из них не достиг на сегодняшний момент лидирующих позиций на основном рынке, несмотря на то что сами продукты работают достаточно хорошо. В значительной степени это произошло потому, что их применение влечет за собой серьезные изменения в работе организаций и что до сих пор маркетологи не сумели снизить для раннего большинства барьер принятия. Вот продукты и хиреют, продолжая насыщать сегмент рынка ранних последователей, но не могут вырваться из этого плена и достичь по-настоящему широкого распространения.
Классическим примером такого сценария для 1990-х годов стала архитектура клиент/сервер для приложений масштаба предприятия. В 1987 году The Gartner Group объявила ее архитектурой грядущего десятилетия, и действительно все ИТ-отделы почтительно преклонили колени. После этого несколько лет подряд выходили статьи о прорывах в аппаратном обеспечении клиент/сервер, появлении программного обеспечения, ориентированного на задания для реляционных баз данных RDBMS, новых инструментов для интерфейса GUI, но в итоге продавались только мэйнфреймы и комплекты мини-компьютеров. Только к 1992 году — через пять лет — архитектура клиент/сервер наконец-то стала самостоятельной категорией программного обеспечения, и только к 1995 году — через восемь лет — она обогнала своего сервер-ориентированного прародителя.
Почему же понадобилось так много времени? Архитектура клиент/сервер требовала, кроме всего прочего, стандартного клиента с интерфейсом GUI. В 1987 году стандартным клиентом был компьютер, работающий в среде DOS. Существовало четыре системы с графическими возможностями — Unix, Macintosh, OS/2 и Windows. Компании IBM и Microsoft объявили о своем намерении сделать новым стандартом OS/2. Но это не удалось: Unix и Macintosh процветали, а Windows запаздывала (а с ней и весь рынок), пока Windows 3.0 не стала новым стандартом де-факто. К тому моменту PeopleSoft представила клиент-серверное решение для Human Relations с Windows-клиентами — и возник рынок.
Рассмотрим еще один пример. Одной из тем передовиц начала 1980-х годов был искусственный интеллект — мозг в коробке. О нем писали все, и многие солидные покупатели удостоили своим вниманием такие компании, как Teknowledge, Symbolics и Intellicorp. Список клиентов любой из них напоминал справочник «Кто есть кто» крупнейших американских компаний, входящих в Fortune 100. Имена первопроходцев в области искусственного разума, таких, как Том Келер, глава Intellicorp, с завидным постоянством мелькали на страницах различных изданий — от Inc. и High Technology до Time и обложки Wall Street Journal; помимо всего прочего, на волне общего энтузиазма их компании стали публичными.
Сегодня, однако, технология искусственного интеллекта отправлена в мусорную кучу. Несмотря на то что она была и остается весьма современной технологией и получила поддержку ранних последователей, которые увидели в ней потенциал использования компьютера в качестве помощника человека при принятии решений, основной рынок для нее так и не возник. Почему? Когда пришло время раннего большинства, возникло слишком много препон: отсутствие массовой аппаратной поддержки, невозможность легкой интеграции с существующими системами, отсутствие устоявшейся методологии разработки и недостаток людей, обученных работе с ней. Технология искусственного интеллекта хирела у входа на основной рынок и все из-за того, что не было последовательной маркетинговой политики, которая сумела бы занизить барьер принятия. Спустя какое-то время она получила репутацию неудавшегося начинания. А уж тут и на сам термин было наложено табу.
Так и продолжается по сей день, хотя технология искусственного интеллекта жива и здорова. Она лежит в основе таких популярных сегодня технологий, как экспертные системы и объектно-ориентированное программирование, но в маркетинговых программах никто не использует термин искусственный интеллект. И такая компания, как Intellicorp, которая прилагала немыслимые усилия, чтобы оставаться прибыльной, занимаясь разработками искусственного интеллекта, полностью дистанцировалась от этого термина.
В общем, когда компании, продвигающие хайтек-продукты на рынок, пытаются осуществить переход от сегмента ранних последователей-провидцев и проникнуть на следующий сегмент — прагматично настроенного раннего большинства, они действуют без референсной базы и без поддержки на таком рынке, который очень сильно ориентирован на авторитеты и поддержку.
Это действительно пропасть, и в нее провалилось немало неосторожных начинающих рисковых компаний. Несмотря на то что эффект пропасти постоянно повторяется, хайтек-маркетинг все еще не уделяет этой проблеме пристального внимания. Цель настоящей книги — исправить это упущение. В качестве последней прелюдии к моим попыткам хочу пробудить новые проблески осознания и понимания этого ужасного состояния — пропасти — и предлагаю одну притчу как пример неудачного предпринимательского опыта.
Что происходит, когда вы попадаете в «ловушку 22»? Во-первых, поскольку товар уже привлек внимание ранних последователей, он получил широкую огласку. Такие продукты есть среди сетевых технологий (вспомните о гигабитовой Ethernet, оптической маршрутизации или кабельных модемах); в персональных компьютерах это обработка звука при диктовке, взаимодействие с телевизором и специализированные устройства наподобие электронных книг; в периферийном оборудовании — персональные цифровые помощники PDA для работы с электронной почтой и Internet, клавиатуры, оборудованные сканирующими устройствами, и гироскопические мыши, которыми можно работать, держа их на весу; в программном обеспечении масштаба предприятия — приложения для поиска данных, целевого маркетинга и сквозного контроля каналов поставок; а в самой Internet — трехмерные миры, написанные на языке VRML, IP-телефония и IP-видеоконференции. Все мы много читали о такого рода продуктах, но в то же время ни один из них не достиг на сегодняшний момент лидирующих позиций на основном рынке, несмотря на то что сами продукты работают достаточно хорошо. В значительной степени это произошло потому, что их применение влечет за собой серьезные изменения в работе организаций и что до сих пор маркетологи не сумели снизить для раннего большинства барьер принятия. Вот продукты и хиреют, продолжая насыщать сегмент рынка ранних последователей, но не могут вырваться из этого плена и достичь по-настоящему широкого распространения.
Классическим примером такого сценария для 1990-х годов стала архитектура клиент/сервер для приложений масштаба предприятия. В 1987 году The Gartner Group объявила ее архитектурой грядущего десятилетия, и действительно все ИТ-отделы почтительно преклонили колени. После этого несколько лет подряд выходили статьи о прорывах в аппаратном обеспечении клиент/сервер, появлении программного обеспечения, ориентированного на задания для реляционных баз данных RDBMS, новых инструментов для интерфейса GUI, но в итоге продавались только мэйнфреймы и комплекты мини-компьютеров. Только к 1992 году — через пять лет — архитектура клиент/сервер наконец-то стала самостоятельной категорией программного обеспечения, и только к 1995 году — через восемь лет — она обогнала своего сервер-ориентированного прародителя.
Почему же понадобилось так много времени? Архитектура клиент/сервер требовала, кроме всего прочего, стандартного клиента с интерфейсом GUI. В 1987 году стандартным клиентом был компьютер, работающий в среде DOS. Существовало четыре системы с графическими возможностями — Unix, Macintosh, OS/2 и Windows. Компании IBM и Microsoft объявили о своем намерении сделать новым стандартом OS/2. Но это не удалось: Unix и Macintosh процветали, а Windows запаздывала (а с ней и весь рынок), пока Windows 3.0 не стала новым стандартом де-факто. К тому моменту PeopleSoft представила клиент-серверное решение для Human Relations с Windows-клиентами — и возник рынок.
Рассмотрим еще один пример. Одной из тем передовиц начала 1980-х годов был искусственный интеллект — мозг в коробке. О нем писали все, и многие солидные покупатели удостоили своим вниманием такие компании, как Teknowledge, Symbolics и Intellicorp. Список клиентов любой из них напоминал справочник «Кто есть кто» крупнейших американских компаний, входящих в Fortune 100. Имена первопроходцев в области искусственного разума, таких, как Том Келер, глава Intellicorp, с завидным постоянством мелькали на страницах различных изданий — от Inc. и High Technology до Time и обложки Wall Street Journal; помимо всего прочего, на волне общего энтузиазма их компании стали публичными.
Сегодня, однако, технология искусственного интеллекта отправлена в мусорную кучу. Несмотря на то что она была и остается весьма современной технологией и получила поддержку ранних последователей, которые увидели в ней потенциал использования компьютера в качестве помощника человека при принятии решений, основной рынок для нее так и не возник. Почему? Когда пришло время раннего большинства, возникло слишком много препон: отсутствие массовой аппаратной поддержки, невозможность легкой интеграции с существующими системами, отсутствие устоявшейся методологии разработки и недостаток людей, обученных работе с ней. Технология искусственного интеллекта хирела у входа на основной рынок и все из-за того, что не было последовательной маркетинговой политики, которая сумела бы занизить барьер принятия. Спустя какое-то время она получила репутацию неудавшегося начинания. А уж тут и на сам термин было наложено табу.
Так и продолжается по сей день, хотя технология искусственного интеллекта жива и здорова. Она лежит в основе таких популярных сегодня технологий, как экспертные системы и объектно-ориентированное программирование, но в маркетинговых программах никто не использует термин искусственный интеллект. И такая компания, как Intellicorp, которая прилагала немыслимые усилия, чтобы оставаться прибыльной, занимаясь разработками искусственного интеллекта, полностью дистанцировалась от этого термина.
В общем, когда компании, продвигающие хайтек-продукты на рынок, пытаются осуществить переход от сегмента ранних последователей-провидцев и проникнуть на следующий сегмент — прагматично настроенного раннего большинства, они действуют без референсной базы и без поддержки на таком рынке, который очень сильно ориентирован на авторитеты и поддержку.
Это действительно пропасть, и в нее провалилось немало неосторожных начинающих рисковых компаний. Несмотря на то что эффект пропасти постоянно повторяется, хайтек-маркетинг все еще не уделяет этой проблеме пристального внимания. Цель настоящей книги — исправить это упущение. В качестве последней прелюдии к моим попыткам хочу пробудить новые проблески осознания и понимания этого ужасного состояния — пропасти — и предлагаю одну притчу как пример неудачного предпринимательского опыта.