Фаза 5. Plateau of Productivity, или Поле продуктивности
Пятая фаза знаменует зрелость технологии и начало ее массового распространения. Она становится всё более практичной и удобной в использовании и вновь начинает привлекать внимание медиа. Финальный рост в фазе 5 будет зависеть от рынка технологии: высокий рост обеспечивает массовый рынок.
Где на этом графике находятся технологии, связанные с социальной диджитализацией? Hype Cycle-2013 включает в себя несколько технологий, которые способствует процессу социальной диджитализации:
– Big data, gamification, пользовательская печать 3D, «Интернет вещей» находятся на фазе 2 с перспективой выхода на массовый рынок через 5–10 лет.
– Сloud computing, разработки виртуальных миров и NFC[25] находятся на фазе 3.
– Индустриальная печать 3D и consumerization (возможность адаптировать приложения и сервисы, исходя из своих профессиональных и личных потребностей) находятся на фазе 4 с высокой вероятностью в скором времени оказаться на фазе 5.
– …
В Web’е как нигде больше циклы эволюции очень коротки: начало, середина, конец… а после новое начало. Всё очень стремительно, слишком стремительно. Что касается технологий и приложений Web, тенденцию можно описать одной фразой: «Мы захваливаем, затем забываем, потом линчуем».
Узнать большеХотите узнать, на что был похож Web 10 лет назад? “Way back machine” поможет вам погрузиться в Интернет 90-х на сайте www.archive.org. Вы найдете здесь главные страницы MSN, Spray, Pixmania по датам: май 1999, июнь 2000, апрель 2001 и т. д. Данный ресурс невероятно интересен для отслеживания графической эволюции и изменений сервисов Web’а с 1996 года.
Кривая принятия инновации
Кривая принятия инноваций, созданная Джеффри Муром, очень четко описывает реальность. Согласно его анализу, общество делится на 5 групп по своему отношению к инновациям.
График принятия инновации
● Новаторы (2,5 % населения). Всегда впереди планеты всей, эти пользователи отличаются особой легкостью адаптации к новейшим технологиям и готовы добровольно экспериментировать с последними новинками, дабы сделать продукт лучше.
● Ранние последователи (13,5 % населения). Эти люди не отличаются глубокими техническими познаниями, однако интересуются техническими новинками как явлением общественного развития, а также любят получать пользу и комфорт от их использования. Что касается процесса внедрения инноваций в общество, эта группа стратегически очень важна. Ранние последователи могут стать тем самым рычагом для своих многочисленных знакомых и коллег, что позволит узнать о новинке большому числу потенциальных пользователей.
● Раннее большинство (34 % населения). Этим людям очень важна практика использования технологии и сама технология как феномен.
● Позднее большинство (34 % населения). Эта категория людей равнодушна к технологии как к явлению, однако интересуется новыми возможностями ее использования.
● Отстающие (16 % населения).
Как вы можете догадаться из названия, отстающие находятся позади остальных пользователей, и еще не факт, что они будут пользоваться технологическими новинками.
Конечно, процентное соотношение групп пользователей довольно условно, однако это распределение может вам получить представление о процессе адаптации новой технологии на массовом рынке. Мировые технологические лидеры Microsoft и Apple используют такое категориальное деление потенциальных пользователей для разработки пользовательских сценариев в соответствии с различными целевыми категориями: инноваторы, ранние последователи, большинство… Пример распространения айфона подтверждает, что Apple получил положительные отзывы от ранних последователей и это позволило компании в краткий срок завоевать раннее большинство, благодаря, в том числе, «сарафанному радио».
Мы рассмотрели цикл зрелости технологий и график принятия инновации. Совместим два графика, добавив к ним критерий преувеличения, связанный с завышенными требованиями и завышенным разочарованием. Вы видите, что излишне эмоциональное восприятие новых технологий в конечном итоге мешает адекватно воспринимать технологический потенциал.
В качестве примера приведем Yahoo. В прошлом – звезда Web’а, Yahoo уже в течение многих лет не может похвастаться своим экономическим ростом: Google полностью захватил рынок поисковиков, а позиционирование Yahoo как медиа разрушилось из-за большого количества конкурентов, поэтому даже с приходом на рынок социальных медиа ситуация компании не изменилась. И даже многочисленные директоры, сменявшие друг друга у руля Yahoo, не могли найти верное решение.
Но кажется, что Yahoo постепенно начинает удаваться изменить ситуацию, благодаря усилиям Мариссы Майерс (бывшего менеджера Google), которая возглавила Yahoo в середине 2012 года. Именно в этом году компания увеличила свой доход в четыре раза. Усилия в изменении стратегического позиционирования, сделанные Мариссой Майерс, знатоком диджитал-технологий, иллюстрируют тот факт, что технология не может стать зрелой, не пройдя этап кризиса. Yahoo сейчас находится на четвертой фазе, на «Склоне просвещения», при этом мы не можем с абсолютной точностью сказать, что компании удастся дотянуть до пятой фазы.
Web учит бизнесменов быть скромнее и принимать решения на холодную голову. Если вы недостаточно либо слишком креативны, это приведет вас к одинаковому результату: неправильное понимание реалий.
Все технологии социальной диджитализации могут быть представлены с помощью Цикла зрелости технологий. Такой вариант представления фактов может выдать интересную информацию об аудитории (ее качестве, особенностях, способах использования информации и т. д.) и о том, какую стратегию бизнес-развития следует предпочесть.
Семантический Web: мы все объекты
Станет ли семантический Web Web’ом 3.0? Если да, какое определение можно дать семантическому Web’у?
Если проще, то:
– Web 1: доступ пользователей к данным.
– Web 2: связь пользователей друг с другом.
– Семантический Web: связь данных между собой и пользователями.
Семантический Web – это «умный» Web, данные которого могут быть обработаны не только пользователями, но и роботами. Вся информация, данные из интернета будут классифицированы, иерархизированы и интерпретированы с помощью дополнительных мета-данных, предназначенных для компьютерной обработки. К примеру, когда интернет-пользователь проходит по ссылке, чтобы зарезервировать свое место на конференции, он запускает серию автоматических действий, которые стали реализовываться благодаря мета-данным, прикрепленным к информации об этой конференции:
