Статья 'Основы стратегического лидерства бизнес – модели цифровой экосистемы ' - журнал 'Финансы и управление' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакционный совет > Редакция > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Финансы и управление
Правильная ссылка на статью:

Основы стратегического лидерства бизнес – модели цифровой экосистемы

Николаев Павел Викторович

Магистр, Факультет Мировой Экономики, Высшая Школа Экономики

127221, Россия, Московская область, г. Москва, ул. Полярная, 32

Nikolaev Pavel Viktorovich

Master, Faculty of World Economics, Higher School of Economics

127221, Russia, Moscow region, Moscow, ul. Polyarnaya, 32

doci-99@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.25136/2409-7802.2023.3.68956

EDN:

GUIHTW

Дата направления статьи в редакцию:

12-11-2023


Дата публикации:

22-11-2023


Аннотация: В современном мире в связи с развитием интернет-технологий все возрастающее значение приобретает активность компаний в цифровой среде. Наиболее успешные из них основывают свою деятельность на особом виде бизнес-модели – цифровой экосистеме, которая представляет собой уникальное сочетание факторов, позволяющих компании занимать стратегически лидирующее положение и быть наиболее экономически эффективной. В работе дается характеристика и раскрываются наиболее характерные признаки бизнес-модели цифровой экосистемы, а также наглядно демонстрируются факторы конкурентоспособности цифровых экосистем. Также данная работа позволяет глубже понять сущность цифровых экосистем как ключевого элемента современной экономики, выявляя их роль в обеспечении стратегического лидерства и устойчивой конкурентоспособности компаний в эпоху цифровых технологий. Среди методов в том числе использовались – всесторонний обзор существующей литературы, кейс-анализ, опросы и интервью с бизнес-лидерами и экспертами в данной области, сравнительный анализ тематических исследований. Необходимость эффективного лидерства в эпоху цифровых технологий широко признается как бизнес-сообществом, так и научными кругами. Однако еще многое предстоит узнать о конкретных факторах, определяющих успешные стратегии лидерства в этом новом цифровом мире. Это исследование направлено на выявление ключевых черт успешных стратегий лидерства в цифровой эпохе, фокусируясь на бизнес-моделях цифровых экосистем, позволяющих занять лидирующие позиции на мировом рынке. Научная новизна данной работы заключается в углубленном анализе влияния цифровых технологий на стратегическое лидерство компаний и выявлении специфических аспектов, формирующих успех цифровых экосистем в конкурентной глобальной среде. Это исследование направлено на заполнение пробелов в понимании ключевых факторов, обеспечивающих стратегическое лидерство в эпоху цифровой трансформации.


Ключевые слова:

бизнес-модель, цифровая экосистема, цифровая трансформация, цифровая экономика, стратегическое развитие, лидерство, факторы конкурентоспособности, конкурентные преимущества, инновационная активность, экономическая эффективность

Abstract: In the modern world, due to the development of Internet technologies, the activity of companies in the digital environment is becoming increasingly important. The most successful of them base their activities on a special kind of business model – the digital ecosystem, which is a unique combination of factors that allow the company to occupy a strategically leading position and be the most cost-effective. The paper characterizes and reveals the most characteristic features of the business model of the digital ecosystem, as well as clearly demonstrates the factors of competitiveness of digital ecosystems. Also, this work allows a deeper understanding of the essence of digital ecosystems as a key element of the modern economy, revealing their role in ensuring strategic leadership and sustainable competitiveness of companies in the digital age. Among the methods used were a comprehensive review of existing literature, case analysis, surveys and interviews with business leaders and experts in the field, a comparative analysis of case studies. The need for effective leadership in the digital age is widely recognized by both the business community and academia. However, there is still much to learn about the specific factors that determine successful leadership strategies in this new digital world. This research aims to identify the key features of successful leadership strategies in the digital age, focusing on the business models of digital ecosystems that allow you to take a leading position in the global market. The scientific novelty of this work lies in an in-depth analysis of the impact of digital technologies on the strategic leadership of companies and the identification of specific aspects that shape the success of digital ecosystems in a competitive global environment. This research aims to fill gaps in understanding the key factors that ensure strategic leadership in the era of digital transformation.


Keywords:

business model, digital ecosystem, digital transformation, digital economy, strategic development, leadership, competitiveness factors, competitive advantages, innovative activity, economic efficiency

Введение

Стремительные темпы технологических изменений и цифровой трансформации привели к серьезной перестройке в способах работы бизнеса на мировой арене. Одной из ключевых задач, стоящих перед бизнесом в этой новой цифровой эре, является разработка и внедрение эффективных стратегий лидерства в современной быстро меняющейся среде. Этот исследовательский проект направлен на изучение факторов, определяющих стратегическое лидерство цифровой экосистемы как бизнес-модели на глобальном рынке.

Признаки цифровой экосистемы как бизнес-модели

Чтобы наиболее точно определить признаки цифровой экосистемы как бизнес-модели, прежде всего надо понять, что представляет собой бизнес-модель. Для этого можем воспользоваться классическим определением от одного из авторов Harvard Business Review, которое гласит, что бизнес модель – это способ, с помощью которого компания генерирует доход и получает прибыль от своей деятельности [1]. Более подробное описание можно найти у А.Остервальдера и И.Пинье, они считают, что бизнес-модель - это концепция, которая служит для описания основных принципов создания, развития и успешной работы организации [2]. В своей работе «Построение бизнес-моделей» авторы выделяют девять составных частей каждой бизнес-модели: 1) потребительские сегменты (ПС), 2) ценностные предложения (ЦП), 3) каналы сбыта (КС), 4) взаимоотношения с клиентами (ВК), 5) потоки поступления доходов (ПД), 6) ключевые ресурсы (КР), 7) ключевые виды деятельности (КД), 8) ключевые партнеры (КП), 9) структура издержек (СИ).

После того, как мы определились с тем, что такое бизнес-модель, стоит получше разобраться с тем, что такое цифровая экосистема.

Компания Gartner считает цифровой экосистемой взаимозависимую группу предприятий, людей и/или вещей, которые совместно используют стандартизированные цифровые платформы для достижения взаимовыгодной цели [3]. Согласно определению компании Accenture, цифровая экосистема - это динамичная и взаимосвязанная сеть организаций, людей и технологий, которые совместно создают и обеспечивают ценность посредством взаимодействия при использовании цифровых технологий [4].

Все это позволяет определить признаки цифровой экосистемы как бизнес-модели.

Прежде всего, это способность цифровой экосистемы создавать и связывать новые бизнес-модели в рамках одной организации, которые разрушают традиционные отрасли и стимулируют инновации. Это достигается прежде всего за счет использования передовых технологий, таких как искусственный интеллект, блокчейн и интернет вещей. Эти технологии позволяют компаниям создавать новые продукты и услуги, которые более эффективно удовлетворяют потребности клиентов, что приводит к увеличению выручки и рыночной доли. Ярким примером подобного как раз и является компания Amazon, которая сочетает в себе бизнес-модель цифровой платформы (Amazon marketplace), бизнес-модели вида free (Amazon Web Services), а также классические бизнес-модели – бритва и лезвие, длинный хвост, прямые продажи, супермаркет и им подобные [5].

Другим признаком является широкий охват клиентов и крайне точные персонализированные предложения для них, что достигается способностью цифровой экосистемы использовать большие данные и аналитику для получения информации о поведении и предпочтениях клиентов. Благодаря огромному объему данных, генерируемых по различным цифровым каналам, компании могут извлекать ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов. Применяя передовые методы аналитики, они могут выявлять закономерности, тенденции и корреляции в данных, что приводит к более глубокому пониманию клиентов. С помощью анализа данных компании могут определить их предпочтения, модели покупок и конкретные потребности. Эти знания позволяют компаниям адаптировать свои продукты, услуги и маркетинговые стратегии в соответствии с индивидуальными запросами потребителей. Персонализируя клиентский опыт, компании могут повысить удовлетворенность и лояльность клиентов. Более того, аналитика больших данных в цифровой экосистеме может предоставлять информацию в режиме реального времени, позволяя компаниям оперативно реагировать на меняющееся поведение покупателей и рыночные тенденции. Отслеживая и анализируя данные в режиме реального времени, предприятия могут принимать решения, основанные на данных, оптимизировать свою деятельность и заблаговременно удовлетворять потребности. Чтобы эффективно использовать большие данные, компании используют различные методы, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и прогнозная аналитика. Эти методы помогают идентифицировать потребительские сегменты, прогнозировать поведение клиентов и разрабатывать целевые маркетинговые кампании. Кроме того, анализ настроений и мониторинг социальных сетей позволяют компаниям оценивать настроения клиентов и получать обратную связь, способствуя лучшему взаимодействию с ними и более качественному предоставлению услуг. Стоит отметить, что использование больших данных и аналитики в рамках цифровой экосистемы поднимает важные вопросы, касающиеся конфиденциальности данных, безопасности и этических норм. Компании должны обеспечивать соблюдение нормативных требований и внедрять ответственные методы управления данными, чтобы поддерживать доверие клиентов и защищать конфиденциальную информацию. Также подобная клиентоориентированность требует очень больших затрат на инфраструктуру, создание и функционирование центров обработки данных. Компания Amazon имеет свои мощности в 31 регионе мира и представлена более чем 450 точками присутствия по всей планете [6].

Другим признаком является высокая адаптивность и склонность к сотрудничеству, а не конкуренции, ведь сотрудничество и партнерские отношения являются фундаментальными аспектами цифровых экосистем. В отличие от традиционных бизнес-моделей, которые в первую очередь ориентированы на конкуренцию и изолированные операции, цифровые экосистемы процветают благодаря сотрудничеству и синергии между различными компаниями (особенно в рамках одной группы компаний) и заинтересованными сторонами. Такой совместный подход приносит множество преимуществ, включая повышение эффективности и инновационности. В рамках цифровой экосистемы компании осознают ценность общих ресурсов, информации и экспертных знаний. Они активно стремятся к партнерству и сотрудничеству, чтобы использовать взаимодополняющие сильные стороны и возможности. Объединяя ресурсы, компании могут добиться экономии за счет масштаба, оптимизировать операции и снизить затраты. Например, одна компания может поделиться своим опытом в области анализа данных, в то время как другая предоставляет надежную технологическую инфраструктуру. Такой совместный обмен информацией позволяет каждому участнику извлекать выгоду из объединенных возможностей, что приводит к повышению эффективности. Сотрудничество в рамках цифровой экосистемы также способствует инновациям. Работая вместе, компании могут использовать различные точки зрения, опыт и идеи. Это сотрудничество стимулирует творческий подход и способствует совместному созданию новых продуктов, услуг и бизнес-моделей. Это поощряет открытые инновации, когда компании активно ищут информацию извне и сотрудничают с партнерами, клиентами и даже конкурентами для обеспечения постоянного совершенствования и прорывных открытий. Более того, партнерские отношения в рамках цифровой экосистемы позволяют компаниям получать доступ к новым рынкам и клиентским сегментам. Объединив усилия, компании могут расширить свой охват и задействовать клиентскую базу своих партнеров. Это совместное расширение увеличивает проникновение на рынок и повышает общую конкурентоспособность экосистемы в целом. Важно отметить, что сотрудничество в рамках цифровой экосистемы выходит за рамки традиционных партнерских отношений между компаниями. Это распространяется на сотрудничество в масштабах всей экосистемы, в котором участвуют множество заинтересованных сторон, таких как правительства, научные круги, некоммерческие организации и даже отдельные пользователи. Это инклюзивное сотрудничество поощряет целостный подход к решению проблем и решает сложные социальные задачи. Хорошим примером подобного сотрудничества является компании Google со своей операционной системой Android. Именно благодаря стратегии создания партнерского рынка с другими компаниями, система Android стала одной из самых популярных в мире [7].

Конечно, при рассмотрении признаков цифровой экосистемы как бизнес-модели нельзя не отметить способность любой экосистемы создавать сетевые эффекты. Сетевые эффекты возникают, когда ценность продукта или услуги возрастает по мере того, как все больше физических или юридических лиц присоединяются к экосистеме и участвуют в ней. Это явление особенно заметно у цифровых платформ и социальных сетей, где взаимодействия и связи между пользователями определяют общую ценность и полезность системы. В контексте цифровой экосистемы сетевые эффекты усиливаются благодаря взаимосвязанному характеру ее участников. По мере того как все больше предприятий, клиентов и других заинтересованных сторон вовлекаются в экосистему, возможности для сотрудничества, обмена и создания ценности расширяются в геометрической прогрессии. Например, торговая платформа, такая как Amazon, извлекает выгоду из сетевого эффекта, поскольку все больше продавцов присоединяются к платформе, привлекая большую клиентскую базу и повышая разнообразие и доступность товаров. Это, в свою очередь, привлекает еще больше клиентов, создавая благоприятный цикл роста. Платформы социальных сетей, такие как Facebook, Instagram и Twitter, являются классическими примерами сетевых эффектов в действии. По мере увеличения числа пользователей на этих платформах растет и ценность каждого пользователя. Больше пользователей означает больше подключений, взаимодействий и обмена контентом, что приводит к более богатому и увлекательному опыту. Это, в свою очередь, привлекает дополнительных пользователей, создавая саморазвивающийся цикл сетевых эффектов. По мере расширения пользовательской базы эти платформы становятся все более ценными не только для частных лиц, но и для компаний, которые стремятся охватить более широкую аудиторию. Наличие сетевых эффектов в цифровой экосистеме имеет глубокие последствия для бизнеса, работающего в ее рамках. Это подчеркивает важность приобретения и удержания критической массы участников для создания процветающей экосистемы. Привлекая больше участников, предприятия могут полностью раскрыть потенциал сетевых эффектов, что приведет к повышению вовлеченности клиентов, расширению возможностей сотрудничества и, в конечном счете, к конкурентному преимуществу на рынке. Чтобы проиллюстрировать влияние сетевых эффектов, эмпирические исследования предоставили доказательства положительной взаимосвязи между размером пользовательской базы и ценностью цифровых платформ. Например, исследование социальных сетей показало, что платформы с большим числом активных пользователей, как правило, демонстрируют более высокий уровень вовлеченности пользователей, более длительную продолжительность посещений и расширенные возможности монетизации за счет рекламы и партнерских отношений [8]. Стоит отметить, что сетевые эффекты также могут создавать барьеры для входа, поскольку компании, которые опаздывают с установлением присутствия в цифровой экосистеме, могут с трудом преодолевать преимущества, которыми пользуются ранние участники. Это подчеркивает важность стратегического выбора времени и эффективного исполнения при использовании сетевых эффектов для достижения успеха в бизнесе [9].

Мы установили, что сновными признаками цифровой экосистемы как бизнес-модели являются: сочетание в рамках одной компании и/или группы компаний различных по своему функционалу бизнес-моделей, чье совместное функционирование повышает общее благосостояние всех участников. Широкий охват клиентов и максимально персонализированные предложения, что достигается использование новых технологий в своей деятельности. Высокий уровень адаптивности и склонность к построению партнерского взаимодействия, что позволяет быстро и гибко реагировать на новые вызовы. Это приводит нас к главному признаку любой экосистемы – способности генерировать огромное количество сетевых эффектов, когда выигрывают буквально все (компания/партнеры/клиенты/общество/государство), что и делает построение цифровой экосистемы столь желанной, но и столь трудной задачей для любой компании.

Оценка инновационной активности и цифровой трансформации компаний

Для наиболее точного определения факторов успеха бизнес-модели цифровой экосистемы рассмотрим опыт компаний Amazon и Alibaba. Для этого мы исследуем их R&D проекты, интеллектуальную собственность и используемые технологии.

Инвестиции в НИОКР: Приверженность Amazon к проведению НИОКР очевидна, благодаря ее регулярным инвестициям в эту область. Согласно финансовым отчетам компании, ее расходы на НИОКР неуклонно росли на протяжении многих лет. Расходы Amazon на исследования и разработки за квартал, закончившийся 31 марта 2023 года, составили $20,450 млрд, что на 37,78% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Расходы Amazon на исследования и разработки за двенадцать месяцев, закончившихся 31 марта 2023 года, составили $78,821 млрд, что на 34,95% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Ежегодные расходы Amazon на исследования и разработки в 2022 году составили $73,213 млрд, что на 30,62% больше, чем в 2021 году.

Ежегодные расходы Amazon на исследования и разработки в 2021 году составили $56,052 млрд, что на 31,15% больше, чем в 2020 году.

Ежегодные расходы Amazon на исследования и разработки в 2020 году составили $42,74 млрд, что на 18,95% больше, чем в 2019 году [10].

Значительные инвестиции Amazon в исследования и разработку обусловлены ее ориентацией на инновации во многих секторах. Компания исследует достижения в области электронной коммерции, облачных вычислений, искусственного интеллекта, робототехники и других новых технологий. Усилия Amazon в области исследований и разработок играют важную роль в создании и совершенствовании ее технологической инфраструктуры. Это включает в себя расширение платформы облачных вычислений Amazon Web Services (AWS) и разработку новых возможностей AWS, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика данных. Эти инвестиции позволяют Amazon предоставлять масштабируемые и надежные решения предприятиям любого размера.

Инновации, ориентированные на потребителя: Научно-исследовательские инициативы Amazon основаны на клиентоориентированном подходе. Компания фокусируется на понимании предпочтений клиентов, предвосхищении их потребностей и предоставлении превосходного пользовательского опыта. С помощью исследований и разработок Amazon стремится разрабатывать инновационные функции, улучшать функциональность продукта и предоставлять персонализированные рекомендации для повышения удовлетворенности и лояльности клиентов.

Логистика и услуги доставки: основной бизнес Amazon также включает в себя мощную сеть логистики и доставки. Компания вложила значительные средства в создание комплексной инфраструктуры цепочки поставок, включая центры выполнения заказов, склады и транспортные возможности. Это позволяет Amazon обеспечивать эффективную и своевременную доставку товаров клиентам по всему миру. В поисках инновационных решений для доставки Amazon изучила возможность использования автономных транспортных средств и беспилотных летательных аппаратов. Инициатива Amazon Prime Air направлена на разработку беспилотных летательных аппаратов для целей доставки, в то время как Amazon Scout - это автономный робот-доставщик, предназначенный для навигации по тротуарам и доставки посылок домой клиентам. Эти инициативы демонстрируют стремление Amazon использовать робототехнику для революционизирования процесса доставки "последней мили".

Автоматизация: Amazon управляет многочисленными центрами фулфилмента по всему миру и внедрила передовые робототехнические технологии для оптимизации своих складских операций. Компания использует роботизированные системы, такие как автоматизированные управляемые транспортные средства Amazon Robotics (AGV) и роботизированные манипуляторы, для автоматизации различных задач, таких как сбор, сортировка и упаковка. Эти роботы работают совместно с работниками-людьми, обеспечивая более быструю и точную обработку заказов.

Особенно следует обратить внимание на то, что Amazon владеет в общей сложности 30473 патентами по всему миру. Эти патенты принадлежат к 17188 уникальным семействам патентов. Из 30473 патентов 26859 являются активными [11].

Расходы Alibaba на исследования и разработки за квартал, закончившийся 31 декабря 2022 года, составили $1,960 млрд, что на 20,49% меньше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Расходы Alibaba на исследования и разработки за двенадцать месяцев, закончившихся 31 декабря 2022 года, составили $8,025 млрд, что на 12,58% меньше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Ежегодные расходы Alibaba на исследования и разработки в 2022 году составили $8,749 млрд, что на 0,15% больше, чем в 2021 году.

Ежегодные расходы Alibaba на исследования и разработки в 2021 году составили $8,736 млрд, что на 43,57% больше, чем в 2020 году.

Ежегодные расходы Alibaba на исследования и разработки в 2020 году составили $6,085 млрд, что на 9,09% больше, чем в 2019 году [12].

Компания Alibaba старается инвестировать в свои НИОКР проекты значительные средства, чтобы оставаться на лидирующих позициях в мире. Значительное место в этом отведено собственным институтам компании:

Академия Дамо, сокращенно от "Открытие", "Приключение", "Импульс" и "Перспективы", является глобальной исследовательской инициативой компании Alibaba. Она фокусируется на прорывных технологиях, включая искусственный интеллект, машинное обучение, аналитику данных, облачные вычисления и многое другое. Академия стремится изучать передовые технологии, развивать сотрудничество с мировыми исследовательскими институтами и продвигать прорывные инновации.

Квантовая лаборатория для исследования облачного интеллекта Alibaba специализируется на исследованиях и разработках в области квантовых вычислений. Alibaba признает потенциал квантовых вычислений в решении сложных задач и стремится быть на переднем крае этой развивающейся технологии. Лаборатория исследует различные области применения квантовых вычислений и сотрудничает с промышленными и академическими партнерами для развития этой области.

Лаборатория безопасности Alibaba специализируется на исследованиях и разработке технологий в области кибербезопасности. Она нацелена на повышение безопасности платформ и сервисов Alibaba, а также стремится внести свой вклад в более широкую экосистему кибербезопасности. Лаборатория проводит исследования по таким темам, как обнаружение вторжений, анализ угроз и безопасные вычисления, и сотрудничает с ведущими экспертами и учреждениями в этой области

Alibaba-Нанкинский объединенный исследовательский институт передовых технологий - Alibaba создала этот объединенный исследовательский институт, чтобы сосредоточиться на искусственном интеллекте, интеллектуальном производстве и технологиях интернета вещей. Институт объединяет академический опыт и отраслевые знания Alibaba для стимулирования инноваций в этих областях с целью внести свой вклад в развитие более совершенной технологической экосистемы.

У компании Alibaba в общей сложности 51752 патента по всему миру. Эти патенты принадлежат к 32005 уникальным семействам патентов. Из 51752 патентов 28717 являются активными [13].

Проведя анализ инновационной активности и цифровой трансформации компаний Amazon и Alibaba можно сделать вывод о том, что обе компании оперируют примерно одним и тем же набором технологий, при этом у компании Alibaba это получается делать эффективнее, о чем свидетельствует большее количество патентов при меньшем бюджете.

Цифровые экосистемы России

Рассматривая тему построения бизнес-модели цифровой экосистемы и ее лидерства на рынке, мы не можем обойти внимание опыт российских компаний.

Возможность построения цифровой экосистемы в России - сложный и многогранный вопрос. Существует ряд факторов, которые затрудняют достижение этой цели, но есть также ряд причин, склоняющих к осторожному оптимизму относительно будущего данного типа построения бизнеса компаний.

В частности, в качестве одной из проблем является отсутствие четкого определения того, что на самом деле представляет собой цифровая экосистема [14]. Существует множество различных интерпретаций этого термина, что может, в том числе, затруднить разработку последовательной стратегии развития цифровой экосистемы.

Еще одной проблемой является необходимость в значительных инвестициях в цифровую инфраструктуру. Однако в России уже существует ряд программ, включая Национальный проект «Цифровая экономика», который устанавливает цели и задачи для развития цифровой сферы в Стране. В рамках этой стратегии планируется развитие сетей связи, включая высокоскоростной интернет, мобильную связь нового поколения (5G) и цифровые инфраструктурные проекты [15].

Однако, как и во многих других странах, развитие цифровой инфраструктуры может требовать значительных инвестиций и времени. В зависимости от финансовых ресурсов, технической сложности и других факторов, процесс развития инфраструктуры может занимать продолжительное время.

Наконец, в цифровом секторе ощущается нехватка квалифицированных работников. В особенности дефицит кадров в цифровом секторе обострился после начала специальной операции на территории Украины [16]. России необходимо инвестировать в образование и профессиональную подготовку, чтобы создать рабочую силу, способную управлять цифровой экономикой.

Несмотря на эти проблемы, есть ряд факторов, внушающих оптимизм в отношении будущего цифровых экосистем в России. Правительство взяло на себя обязательство развивать цифровую экономику, и в этом секторе работает все больше стартапов и предпринимателей. Кроме того, Россия имеет большой опыт в области инноваций. В стране созданы одни из ведущих мировых компаний в ряде секторов, включая технологии, космос и энергетику [17].

В России на данный момент существуют несколько значимых цифровых экосистем, две из которых являются наиболее известными и успешными: Яндекс и Сбербанк. Они развиваются в разных сферах, но оба предоставляют широкий спектр услуг и продуктов, создавая связи между различными бизнес-направлениями внутри своих экосистем [18].

Яндекс:

Бизнес-направления: Яндекс является крупнейшей интернет-компанией в России, предоставляющей широкий спектр услуг, включая поисковую систему, онлайн-рекламу, электронную коммерцию, медиа-сервисы, такие как видео- и аудио-стриминг, карты и навигацию, такси, доставку еды, финансовые услуги и многое другое.

Экосистема Яндекса:

1. Поисковая система: Яндекс является крупнейшей поисковой системой в России, предоставляющей информацию и результаты поиска в разных категориях.

2. Рекламная платформа: Яндекс предоставляет рекламные услуги, включая контекстную рекламу и рекламу в поисковой выдаче.

3. Яндекс.Маркет: это онлайн-платформа для сравнения цен и покупки товаров у различных продавцов.

4. Яндекс.Драйв: Сервис аренды автомобилей с возможностью аренды по часам.

5. Яндекс.Такси: Сервис заказа такси через мобильное приложение.

6. Яндекс.Еда: Сервис доставки еды из различных ресторанов и кафе.

7. Яндекс.Карты: Сервис карт и навигации, предоставляющий информацию о местоположении, прокладывающий маршруты и др.

8. Яндекс.Музыка и Яндекс.Радио: Сервисы стриминга музыки и радио.

9. Яндекс.Деньги: Электронная платежная система, позволяющая осуществлять платежи и переводы.

Связи внутри системы: многие из этих сервисов взаимосвязаны и образуют внутреннюю связь в экосистеме Яндекса. Например, Яндекс.Маркет позволяет пользователям находить товары, а Яндекс.Доставка обеспечивает их доставку. Платежи за товары и услуги могут быть осуществлены через электронную платежную систему Яндекс.Кошелек. Все сервисы при этом объединены единой учетной записью Яндекса – Яндекс ID.

Сбербанк:

Бизнес-направления: Сбербанк – крупнейший банк в России, который расширяет свою деятельность и превращается в технологическую компанию. Банк предлагает широкий спектр финансовых услуг, включая банковские продукты, инвестиционные услуги, страхование, ипотеку, пенсионное обслуживание и др.

Связь внутри системы: Сбер строит свою цифровую экосистему с использованием платформы Сбербанк Онлайн, которая объединяет различные сервисы и продукты. Сбербанк онлайн предоставляет доступ к финансовым услугам и продуктам Сбера, а также к продуктам и услугам партнеров, включая электронную коммерцию, доставку еды, услуги связи и многое другое.

Экосистема Сбера:

Банковские услуги: Сбер предлагает широкий спектр банковских продуктов, включая счета, кредиты, ипотеку, инвестиции и страхование.

Сбербанк Онлайн: Это цифровая платформа Сбера, позволяющая клиентам получать доступ к различным банковским услугам и продуктам через мобильное приложение или интернет-банк.

Сбербанк Инвестиции: Платформа для инвестиций, предоставляющая доступ к различным финансовым инструментам и портфелям.

Сбербанк Страхование: Услуги страхования, включая автомобильное, жизнь, имущество и др.

СберМегаМаркет: Онлайн-платформа для покупки товаров различных категорий, включая электронику, бытовую технику, косметику и другое.

Связи внутри системы: Сбер строит свою экосистему вокруг платформы Сбербанк Онлайн, которая объединяет различные сервисы и продукты. Например, клиенты могут использовать Сбербанк Онлайн для управления своими финансами, инвестирования через Сбербанк Инвестиции и совершения покупок через СберМегаМаркет. Это позволяет клиентам получать все необходимые услуги в одной платформе.

В обоих случаях, Яндекс и Сбер используют основной бизнес (поисковая система и банковские услуги соответственно) как ядро своих экосистем и стремятся создать сеть взаимосвязанных бизнес-направлений. Такие экосистемы позволяют компаниям удерживать пользователей внутри своих платформ и предоставлять им широкий спектр услуг, удовлетворяя различные потребности.

Заключение

Учитывая все вышесказанное, основами стратегического лидерства бизнес-модели цифровой экосистемы являются:

- Способность сочетать в себе большое количество разнообразных бизнес-моделей и эффективно реализовывать их сильные стороны

- Институциональная гибкость и адаптивность, позволяющие быстро реагировать на рыночные сигналы

- Склонность к партнерству и альянсам, позволяющим всем участникам увеличивать свою выгоду

- Опора как на лидерство в сфере технологий и инноваций, так и на высококачественный человеческий капитал

- Генерация системных эффектов, которые, благодаря всему перечисленному, кратно умножают результаты

Библиография
1. Джоан Магретта (2002). Почему нужна бизнес модель. Сборник статей HBR. Москва, Альпина Паблишер, 2021, 170 с.
2. А. Остевальдер, И.Пинье (2010). Построение бизнес-моделей. Москва, Альпина Паблишер, 2022, 288 с.
3. Gartner отчет (2017) // https://www.gartner.com/imagesrv/cio/pdf/Gartner_CIO_Agenda_2017.pdf. Просмотрено 05.05.2023
4. Accenture (2022). Почему организациям следует готовиться к построению ценностных экосистем //  https://www.accenture.com/us-en/blogs/blockchain-mps/why-organizations-should-prepare-for-valuable-digital-identity-ecosystems. Просмотрено 05.05.2023
5. Гассман, Франкенбергер, Шик (2014). 55 лучших шаблонов бизнес-модели. Москва, Альпина Паблишер, 2022, 432 с.
6. AWS (2023). Глобальная инфраструктура // https://aws.amazon.com/ru/about-aws/global-infrastructure/?p=ngi&loc=1. Просмотрено 05.05.2023
7. Хаджиу, Йоффи (2009). Какова ваша Google-стратегия? Сборник статей HBR. Москва, Альпина Паблишер, 2023, 194 с.
8. Чанг (2023). Как возможности цифровой платформы влияют на инновационную деятельность малых и средних предприятий—Evidence from China. Technology in Society, Volume 72 // https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0160791X22003281. Просмотрено 05.05.2023
9. Якобидес (2019). Какова должна быть ваша стратегия в экономике экосистем? Сборник статей HBR. Москва, Альпина Паблишер, 2023, 194 с.
10. Macrotrends (2023). Amazon R&D expenses // https://www.macrotrends.net/stocks/charts/AMZN/amazon/research-development-expenses. Просмотрено 22.05.2023
11. Insights (2023). Amazon patents // https://insights.greyb.com/amazon-patents/. Просмотрено 22.05.2023
12. Macrotrends (2023). Alibaba R&D expenses // https://www.macrotrends.net/stocks/charts/BABA/alibaba/research-development-expenses. Просмотрено 18.05.2023
13. Insights (2023). Alibaba patents // https://insights.greyb.com/alibaba-patents/. Просмотрено 22.05.2023
14. Институт Гайдара (2022). Цифровые экосистемы в России: эволюция, типология, подходы к регулированию // https://www.iep.ru/files/news/Issledovanie_jekosistem_Otchet.pdf. Просмотрено 22.05.2023
15. Комньюс (2023). Дефицит ИТ-кадров в России: то ли есть, то ли нет // https://www.comnews.ru/content/224406/2023-02-13/2023-w07/deficit-it-kadrov-rossii-li-est-li-net. Просмотрено 22.05.2023
16. Национальные проекты (2023). Цифровая экономика // https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/projects/tsifrovaya-ekonomika/p-informatsionnaya-infrastruktura-p. Просмотрено 22.05.2023
17. Правительство РФ (2023). Основные показатели национальной цели «Цифровая трансформация» в 2022 году перевыполнены // http://government.ru/news/47578/. Просмотрено 22.05.2023
18. CDO2DAY (2022). Российские цифровые экосистемы: перспективы развития // https://cdo2day.ru/analytics/cifrovye-jekosistemy-v-rossii-perspektivy-razvitija/. Просмотрено 22.05.2023
References
1. Joan Magretta (2002). Why a business model is needed. Collection of HBR articles. Moscow, Alpina Publisher.
2. A. Osterwalder, I. Pinier (2010). Building business models. Moscow, Alpina Publisher.
3. Gartner report. (2017). https://www.gartner.com/imagesrv/cio/pdf/Gartner_CIO_Agenda_2017.pdf
4. Accenture (2022). Why organizations should prepare for valuable digital identity ecosystems. Retrieved from https://www.accenture.com/us-en/blogs/blockchain-mps/why-organizations-should-prepare-for-valuable-digital-identity-ecosystems
5.  Gassman, Frankenberger, Chic (2014). 55 best business model templates. Moscow, Alpina Publisher.
6. AWS (2023). Global infrastructure. Retrieved from https://aws.amazon.com/ru/about-aws/global-infrastructure/?p=ngi&loc=1
7. Hadjiu, Joffe (2009). What is your Google strategy? Collection of HBR articles. Moscow, Alpina Publisher.
8. Chang (2023). How digital platform capability affects the innovation performance of SMEs—Evidence from China. Technology in Society, Volume 72. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0160791X22003281
9. Jacobides (2019). What should be your strategy in the ecosystem economy? Collection of HBR articles. Moscow, Alpina Publisher.
10. Macrotrends (2023). Amazon R&D expenses. Retrieved from https://www.macrotrends.net/stocks/charts/AMZN/amazon/research-development-expenses
11. Insights (2023). Amazon patents. Retrieved from https://insights.greyb.com/amazon-patents/
12. Macrotrends (2023). Alibaba R&D expenses. Retrieved from https://www.macrotrends.net/stocks/charts/BABA/alibaba/research-development-expenses
13. Insights (2023). Alibaba patents. Retrieved from https://insights.greyb.com/alibaba-patents/
14. Gaidar Institute (2022). Digital ecosystems in Russia: evolution, typology, approaches to regulation. Retrieved from https://www.iep.ru/files/news/Issledovanie_jekosistem_Otchet.pdf
15. Komnews (2023). Deficit of IT personnel in Russia: either there is it or not // website https://www.comnews.ru/content/224406/2023-02-13/2023-w07/deficit-it-kadrov-rossii-li -est-li-net
16. National projects (2023). Digital economy. Retrieved from https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/projects/tsifrovaya-ekonomika/p-informatsionnaya-infrastruktura-p
17. Government of the Russian Federation (2023). The main indicators of the national goal “Digital Transformation” in 2022 were exceeded. Retrieved from http://government.ru/news/47578/
18. CDO2DAY (2022). Russian digital ecosystems: development prospects. Retrieved from https://cdo2day.ru/analytics/cifrovye-jekosistemy-v-rossii-perspektivy-razvitija/

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Предмет исследования. Опираясь на заголовок, представляется возможным сделать вывод о том, что статья должна быть посвящена теоретическим основам стратегического лидерства в экономике цифровых экосистем. Представляется, что первое словосочетание в заголовке («теоретические основы») не нашло своего отражения в тексте. Говоря о втором блоке, то вопросы раскрыты поверхностно, о чём будет сказано ниже.

Методология исследования базируется на изложении общеизвестных фактов и суждений. Выбранный заголовок «теоретические основы» не предполагает тот факт, что статья будет состоять из общеизвестных фактов и суждений, а означает включения в неё фундаментальных теоретических положений (принципы, задачи, функции и т.п.). При доработке статьи следует также обратить внимание на важность изучения статистических данных, которые позволят определить тенденции, наблюдаемые в Российской Федерации и за рубежом, а также ответить на вопрос о наличии специфики стратегического лидерства в экономиках разных стран в контексте развития цифровых экосистем.

Актуальность исследования выбранной темы не вызывает сомнения, т.к. данные вопросы находятся в активном фокусе внимания большого количества исследователей и практиков, включая должностных лиц органов государственной власти Российской Федерации и субъектов Российской Федерации. При этом, с их стороны запрос на качественные научные исследования по обеспечению стратегического лидерства.

Научная новизна в представленных на рецензирование материалах отсутствует. При этом, ввиду достаточно большого количества развилок в данных вопросах, а также относительной новизны данной тематики, представляется возможным подготовить научную статью, обладающую повышенным уровнем научной новизны, в т.ч. связанной с реальным научным и научно-практическим вкладом.

Стиль, структура, содержание. Стиль изложения научный, если оценивать по факту отсутствия просторечных и разговорных слов и словосочетаний. Структура статьи выстроена – в целом, может быть рассмотрена в рамках данной темы, но при 2 условиях относительно содержательного наполнения: 1) если статья будет посвящена не теоретическим основам, а, в целом, «стратегическому лидерству…»; 2) наполнения приводимых суждений авторскими суждениями, основанными на конкретных вычислениях, выполненных на базе реальных данных. Отдельно рекомендуется обратить внимание на поиск проблем и разработку рекомендаций по их решению. Потенциальную читательскую аудиторию интересуют ответы на данные вопросы.

Библиография. Библиографический список состоит из 12 источников. При этом, обращает на себя внимание недостаточная изученность научных публикаций по теме исследования, прежде всего, отечественных. При доработке статьи и включения числовых данных для обеспечения аргументации авторской позиции следует также указать и их источники в списке литературы.

Апелляция к оппонентам. Несмотря на сформированный список литературы, в тексте отсутствует какая-либо научная дискуссия по вопросам организации стратегического лидерства в условиях развития цифровых экосистем. При доработке статьи по указанным в тексте рецензии замечаниям следует также обсудить полученные результаты с итогами исследования, полученными другими авторами. Особое внимание рекомендуется обратить на ответ на вопрос: «В чем состоит прирост научных знаний?»

Выводы, интерес читательской аудитории. С учётом всего вышеизложенного заключаем о необходимости доработки статьи по указанным в тексте рецензии замечаниям. При условии их учёта и проведения качественной доработки статья будет представлять интерес для широкого круга читательской аудитории.


Результаты процедуры повторного рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Рецензируемая работа посвящена изучению факторов, определяющих стратегическое лидерство цифровой экосистемы как бизнес-модели на глобальном рынке.
Методология исследования базируется на изучении и обобщении современных научных публикаций по рассматриваемой теме.
Актуальность работы авторы связывают с тем, что технологические изменения и цифровые трансформации привели к серьезной перестройке в способах работы бизнеса на мировой арене, а одной из ключевых задач, стоящих перед бизнесом является разработка и внедрение эффективных стратегий лидерства в современной быстро меняющейся среде.
Научная новизна рецензируемого исследования, к сожалению, авторами четко не сформулирована в публикации.
В тексте статьи выделены следующие разделы: Введение, Признаки цифровой экосистемы как бизнес-модели, Оценка инновационной активности и цифровой трансформации компаний, Цифровые экосистемы России, Заключение, Библиография.
В статье приведены определения бизнес модели, встречающиеся в современных научных публикациях, определены признаки цифровой экосистемы как бизнес-модели (способность цифровой экосистемы создавать и связывать новые бизнес-модели в рамках одной организации, широкий охват клиентов и крайне точные персонализированные предложения для них, высокая адаптивность и склонность к сотрудничеству, способность создавать сетевые эффекты); рассмотрен зарубежный опыт компаний Amazon, Alibaba, а также отечественные цифровые экосистемы Яндекс и Сбер, их сервисы и взаимосвязи между ними в рамках каждой экосистемы. Авторы отмечают, что Яндекс и Сбер используют основной бизнес (поисковая система и банковские услуги соответственно) как ядро своих экосистем и стремятся создать сеть взаимосвязанных бизнес-направлений, что позволяют компаниям удерживать пользователей внутри своих платформ и предоставлять им широкий спектр услуг, удовлетворяя различные потребности.
Библиографический список включает 18 источников – научные публикации на русском и английском языках, а также интернет-ресурсы по рассматриваемой теме, на которые в тексте приведены адресные ссылки, что подтверждает наличие апелляции к оппонентам.
Из резервов улучшения публикации можно отметить следующие. Во-первых, заголовки подразделов желательно выделить для наглядности и улучшения восприятия полужирным шрифтом. Во-вторых, после ознакомления с представленными материалами остается не ясен научный замысел автора, не понятно какова выдвигаемая научная гипотеза, какие исходные данные и с помощью каких методов научных исследований подвергались обработке, в чем состоит научна новизна и практическая значимость полученных результатов исследования. В-третьих, в статье отсутствуют иллюстрации в виде рисунков и схем, представляется, что они могли бы сделать статью более привлекательной для прочтения.
Рецензируемый материал соответствует направлению журнала «Финансы и управление», отражает результаты проведенной авторами работы, но, по мнению рецензента, нуждается в доработке в соответствии с высказанными замечаниями.

Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.