Однако таковы требования к управлению сверхсложной, привязанной к местным особенностям сетью Uber, в которой спрос и предложение зависят от численности населения популярных районов и маршрутов – например, от Марина до Финансового района, – которые, как правило, плохо охвачены другими видами транспорта.
Традиционно на слайде каждая строка представляла город, но, что более важно, – каждый город представлял собой отдельную сеть в глобальной сети Uber, которую следовало развивать, защищать и масштабировать. Уникальная привычка обсуждать показатели локальных сетей была будто вшита в ДНК Uber.
В те несколько лет, которые я проработал в компании, было бы странно услышать рассуждения о показателях на уровне компании в целом, например об общем количестве поездок или общем количестве постоянных пассажиров, – разве что на торжественных собраниях сотрудников в качестве повода для гордости.
Обобщенные показатели по большей части считались бессмысленными. Вместо этого обсуждение всегда сосредоточивалось на результатах каждой отдельной сети, которую можно было развивать или сворачивать независимо от других, увеличивая маркетинговый бюджет, расходы на стимулирование водителей или пассажиров, повышение качества обслуживания или совершенствование организации работы на местах.
Заседания NACS использовались для оценки состояния каждой из сетей и глобальной сети в целом – основных объектов учета примерно 20 городов, которые приносили компании большую часть дохода. Кроме того, они помогали углубить анализ и разделить участников сети на две группы – пассажиров (спрос) и водителей (предложение), чтобы убедиться в отсутствии дефицита и профицита. Если тарифы чрезмерно высокие, то пассажиры отказываются от поездки. Если тарифы слишком низкие, то водители начинают выходить из сети и отправляться по домам после долгой ночи.
Слайды сменялись на экране. Вместе с несколькими коллегами из команды NACS в течение последних нескольких дней я работал над интересной гипотезой.
Оперативные группы сообщали, что уже несколько недель отмечается значительный рост числа водителей, рекомендованных нашим основным конкурентом в США – компанией Lyft, и это привело к их массовому переходу туда. Как правило, система рекомендаций строится по принципу «отдай/получи»: отдай 250 долларов и получи их назад, когда твой друг согласится подписать договор.
Итак, мы предположили, что резкий рост спроса на услуги такси в сезон праздников вызывал большой дефицит водителей на ключевых конкурентных рынках Западного побережья, в первую очередь в Сан-Франциско, Лос-Анджелесе и Сан-Диего. Для пассажиров это имело самые неприятные последствия. Если вы заказывали поездку, то такси приходилось ожидать гораздо дольше обычного – иногда до двадцати минут. В результате все больше клиентов отменяли заявки. Более того, иногда им приходила мысль поинтересоваться ценами и уровнем обслуживания у конкурента – и они заказывали поездку там. Эти отмены нервировали водителей Uber, возможно, какое-то время уже ехавших на вызов. Если им приходилось слишком часто нервничать, то начиналась цепная реакция: сначала они решали отправиться отдыхать до утра, а потом переключиться на сеть конкурента.
По мере изложения гипотезы Ти Кей все более напрягался и волновался: «Это нехорошо, ребята. Нехорошо». Он глубоко вздохнул. Что делать в данной ситуации? Исходя из многолетнего опыта эксплуатации сети можно предположить, что всего одно наше действие быстро восстановит равновесие на рынке.
Правильное решение в первую очередь должно касаться стороны предложения – чтобы быстро нарастить базу водителей, сократить время ожидания такси и количество отмен заказов. Это означало, что водителям следует предложить какой-то стимул: «Что если… Мы предложим бонус за рекомендацию $750/$750 здесь, в Сан-Франциско, а также в Лос-Анджелесе и Сан-Диего?»
Это очень серьезная сумма – намного большая, чем когда-либо предлагалась в системе рекомендаций. Но Сан-Франциско, Лос-Анджелес и Сан-Диего нуждались в помощи. Их рынки – одни из самых конкурентных, и на них следовало быстро восстановить равновесие между спросом и предложением за счет увеличения последнего. Ти Кей оглядел комнату, сделал паузу, а затем сам ответил на свой вопрос: «Да. Это привлечет внимание водителей. Это их разбудит!» – сказал он, улыбаясь и кивая.
Однако остальные не спешили разделить его мнение. Прошлый год был для Uber в США удачным, компания генерировала положительный денежный поток. В то же время конкуренция на новом для нас китайском рынке обеспечивала одновременно невероятный рост поездок и серьезные убытки. Uber вела там жестокую борьбу с ключевым конкурентом Didi, китайским агрегатором такси, и сжигала порядка миллиарда долларов в год, тратя их в основном на поощрения. Поэтому мы начали обдумывать другие идеи, включая более точную оценку времени прибытия, а также способы отбить у пассажиров желание отменять заказы. Для восстановления баланса спроса и предложения в различных сетях без использования материальных стимулов есть разные приемы – денежное поощрение хоть и мощный, но не единственный инструмент. Разговор пошел по кругу, Ти Кей раздражался все больше.
Он снова зашагал по комнате: «Нет, нет! Послушайте, ребята. Наша сеть рушится. Нам нужно остановить кровотечение… Немедленно!» Он рубанул ребром одной ладони по другой: «Давайте займемся другими делами, не упуская этой проблемы из виду. За выходные подготовим и разошлем письмо. Кто поможет его составить?» Решимость Ти Кея диктовалась годами ожесточенной конкурентной борьбы с такими компаниями, как Flywheel, Sidecar, Hailo и многими другими. Он выходил победителем именно благодаря молниеносной реакции. Команда Uber отслеживала состояние местных городских сетей и реагировала быстро и точно. Поэтому следующий шаг был очевиден.
Заняться им собирались региональные менеджеры, а я со своей командой, отвечавшей за продукт и технические аспекты системы рекомендаций водителей, должен был откорректировать ее структуру и суммы вознаграждений. Мы решили разослать свои предложения до понедельника.
По итогам совещания предлагались и другие мероприятия, поэтому вновь собраться решили на следующей неделе. Была пятница, почти десять вечера, многие, готовясь к этому совещанию, работали с раннего утра. Я прошел несколько кварталов до дома в районе Хайес-вэлли в Сан-Франциско и завершил день традиционно – «Netflix и электронная почта»[2].
Это был мой первый опыт участия в NACS; он свелся к проведению еженедельного пятничного брифинга в середине дня. Иногда, правда, его назначали на девять вечера во вторник или на два часа дня в воскресенье, если это была единственная возможность собрать всех вместе. NACS была лишь одной из моих обязанностей в Uber, благодаря этому аспекту работы я получил больше всего знаний о запуске и масштабировании сетевых эффектов.
Мне посчастливилось в течение нескольких лет работать в этой важнейшей команде, которая управляла крупнейшими рынками Uber.
Каждая неделя отличалась от прочих. На совещаниях NACS мы рассматривали разные вопросы: сбалансирование спроса и предложения на Западном побережье, способные увеличить выручку свойства продукта, запуск в новых регионах и многое другое.
К моменту моего прихода в Uber компания процветала, но я был в первых рядах команды, которая довела бизнес до 100 миллионов активных пассажиров на 800 с лишним рынках по всему миру и до 50 миллиардов долларов выручки. Это был невероятный опыт, и я горжусь проделанной нами работой.
Рис. 1. Количество поездок Uber[3]
Это случилось отнюдь не само собой – десятки тысяч человек напряженно работали над развитием сети на сотнях рынков по всему миру. Мы усвоили множество тяжелых уроков борьбы с грозными местными конкурентами, также использующими сильные сетевые эффекты. Мне повезло, что я работал в Uber в период гиперроста, присоединившись к компании в самом начале «хоккейной клюшки» – кривой, которая выгнулась вверх, когда бизнес вырос более чем в десять раз за несколько лет.
