В предыдущем посте мы говорили о том, что сетевые эффекты – это механизм роста, который позволяет ценности товара расти в ответ на увеличение аудитории.
Три наиболее распространенных типа сетевых эффектов включают:
✔️ прямые сетевые эффекты;
✔️ перекрестные сетевые эффекты;
✔️ сетевые эффекты вокруг данных.
Сегодня поговорим о сетевых эффектах вокруг данных. Это происходит, когда ценность продукта увеличивается не просто за счет роста числа пользователей, а за счет взаимодействия этих пользователей с продуктом.
В качестве примера можно привести поисковые системы, которые становятся более эффективными по мере того, как учатся на данных, полученных от пользовательских запросов и кликов. То есть пользователи непроизвольно делают продукт лучше просто взаимодействуя с ним. Искусственный интеллект ChatGPT – еще один отличный пример того, как это работает.
Цикл сетевых эффектов выглядит так: пользовательские данные повышают ценность продукта ➡️ что привлекает новых пользователей ➡️ которые, в свою очередь, генерируют еще больше данных ➡️ далее используемых для улучшения продукта, и так далее.
Если мы перенесем эту историю на образовательные продукты, то можно предположить следующие возможности использования подобных сетевых эффектов:
✅ Персонализированные учебные планы. Сбор данных о процессе обучения каждого пользователя позволяет создавать адаптивные учебные программы, которые автоматически корректируются под уровень знаний, скорость обучения и предпочтения слушателя.
✅ Улучшение контента курсов. Анализ данных о том, какие разделы курсов студенты проходят быстро, а над какими заданиями они застревают помогает оптимизировать их содержание.
✅ Рекомендательные системы. Используя данные о предпочтениях и истории обучения пользователей, платформы могут предлагать индивидуализированные рекомендации по курсам и материалам, которые могут быть интересны и полезны другим слушателям.
Варвара Егорова и Команда сообщества Digital Learning