Азербайджанский Голливуд? Dalga.az, Myvideo.az и Tvseans.com

Сайты с платным просмотром сериалов во всем мире становятся все популярнее: Neftlix, Hulu, Amazon Prime и их конкуренты стали основными кинотеатрами для миллионов зрителей.  В Азербайджане также в той или иной мере идут попытки развития платформ, которые также смогут предоставлять платные просмотры.

Скептиков, которые не видят потенциал платных просмотров в Азербайджане, просим изучить аудиторию таких русскоязычных платформ как Amediateka, Megogo и Ivi. Анализ Navigator Business Review показывает, что эти платформы пока точечно и в основном с владельцев smart-телевизоров, но уже стали собирать оплату у азербайджанских пользователей.

Согласно информации Navigator Business Review, несмотря на временный успех русскоязычных  платформ из России и Украины, наибольшие шансы для генерации прибыли имеют те платформы, которые будут предоставлять контент на азербайджанском языке и это связано с языковым  барьером.

На наш взгляд наибольшие шансы для этого есть у Dalga.az, Myvideo.az и у Tvseans.com. Судя по всему, Dalga.az имеет непосредственное отношение к Xazar Tv, Myvideo.az – к КАTV1, а Tvseans.com создан бывшим руководителем ANS TV Вахидом Мустафаевым. Navigator.az будет внимательно следить за развитием этих платформ.

А теперь давайте вернемся к мировой практике, в частности к американским платформам, которые успешно развиваются и являются локомотивом интернет видео-индустрии.

Впереди прочих на этом рынке находится Netflix. Эта компания смогла заработать полмиллиарда долларов, объединив развлекательную часть бизнеса с новейшими IT-технологиями

В XX веке на показе фильмов и сериалов зарабатывали традиционные телеканалы. Они закупали видеопродукцию у сторонних продюсерских компаний и компенсировали свои расходы продажей рекламы. В современном мире зрители не хотят смотреть рекламу. Еще меньше люди хотят ждать определенного времени, когда телеканал покажет им любимое телешоу. Просмотр фильмов и сериалов переместился в интернет.

Для компаний, которые транслируют видео в сети, производство контента тоже не было приоритетной задачей. Netflix изменил эту модель, став и транслятором, и продюсером собственных шоу. Сейчас это крупнейший OTT-оператор в мире (OTT расшифровывается как over the top и означает предоставление видео через интернет), а коэффициент оценки цены за акцию к прибыли на акцию (P/e) у сервиса в разы выше, чем у других технологических компаний.

Показатель P/e Netflix — более 200. Для сравнения, у Google — около 60, у Facebook — в районе 30, у Apple — около 20. Выигрывает оператор и в сравнении с владельцами голливудских киностудий: p/e Time Warner — около 100, у 21st Century Fox — менее 20. Ценят сервис и потребители: на Netflix приходится 37% всего североамериканского интернет-траффика.

 

Неслучайно интерес к видеоконтенту в последнее время проявляют в России телекоммуникационные операторы, интернет-компании и медиахолдинги. В мире ситуация аналогичная: кабельный оператор Comcast получил полный контроль над одной из самых больших студий в мире NBC Universal, которая производит собственный контент. AT&T была готова купить Time Warner, куда входит и студия Warner Brothers, более чем за $85 млрд, но из-за вопросов от антимонопольной службы сделку отложили до второго квартала 2018 года. Наверняка, все они мечтают повторить успех Netflix. Для этого придется повторить восемь шагов, которые привели нынешнего лидера к успеху.

Начать со стартовой абонентской базы

Нынешняя база абонентов Netflix насчитывает 120 млн пользователей. Это в три раза больше чем у Amazon Prime, который тоже предоставляет доступ к видео по подписке. К тому же, количество подписчиков Netflix постоянно растет. У сервиса уже была скромная база абонентов на момент запуска потокового вещания в 2007 году — к тому времени компания десять лет занималась распространением по подписке и много знала о любителях кино.

Много инвестировать

Производство фильмов, сериалов и телешоу все время дорожает. Стоимость эпизода «Гарри Поттер и принц-полукровка», вышедшего в 2009 году, почти в два раз превысила стоимость первого фильма, «Гарри Поттер и философский камень». Ставки в игре высоки: недавно Netflix анонсировал, что потратит в этом году на закупку контента от сторонних компаний и производство собственных фильмов и сериалов $7-8 млрд.

Это сопоставимо с годовыми бюджетами студий 21th Century Fox и Warner Brothers, которые входят в число крупнейших игроков Голливуда. Для них съемки фильмов — основной бизнес, в то время как Netflix уже стал диверсифицированной компанией на стыке телекоммуникаций и продюсерской деятельности. Начиная с 2013 года расходы на производство собственных шоу Netflix росли на 25-30% в год. До 2020 года тренд должен сохраниться.

Снимать собственные шоу

Покупка прав на показ фильмов и сериалов — дорогое удовольствие. К тому же, киностудии часто «зашивают» в контракты обязательства на приобретение менее рейтинговых передач наряду с блокбастерами. В 2012 году Netflix начала инвестировать в производство собственных шоу, чтобы не переплачивать контрагентам за видео. Сериал «Оранжевый — хит сезона» попал в топ-50 самых популярных сериалов 2016 года. В первую неделю просмотров «Оранжевый» даже обогнал «Карточный домик» — культовый сериал об американской политике с Кевином Спейси в главной роли. Тоже продукт Netflix.

Другой хит американского сервиса, сериал «Загадочные события», также известный как «Очень странные дела», номинировался на кинематографические награды более 150 раз и получил около 40 призов.

Решение о том, что производить, всегда принимается на основе анализа больших данных и глубокого знания рынка. Пожалуй, «Карточный домик» — самый яркий пример. Менеджеры Netflix оценили, насколько высока среди их подписчиков доля поклонников Дэвида Финчера, режиссера фильмов «Бойцовский клуб» и «Социальная сеть». Аналитики наложили эти сведения на информацию о поклонниках Кевина Спейси. После этого съемочная группа сняла несколько анонсов, каждый из которых был рассчитан на отдельную группу зрителей: использовал таргетированное продвижение, чтобы с большей вероятностью зацепить разных людей. Кому-то достался ролик с фокусом на Спейси, кому-то — с актрисой Робин Райт, а поклонникам Финчера — персональное обращение режиссера к зрителям.

При этом «Карточный домик» использовал проверенную идею, имевшую успех на британском телевидении в девяностых годах прошлого века. Британскую версию «Карточного домика» в трех частях делала BBC, первая часть вышла в эфир во время ухода Маргарет Тэтчер с поста премьер-министра. Результат продуманного подхода впечатляет: в первом квартале 2013 года сериал принес Netflix два млн новых подписчиков, увеличив базу абонентов на 7%. Тогда же 86% пользователей заявили, что после просмотра сериала не будут прерывать подписку на сервис.

В этом году Netflix выпустил полнометражный фильм «Аннигиляция», а в 2017 году совершил первую сделку по слияниям и поглощениям (M&A), купив издателя культовых комиксов Millarworld. Этой фирме принадлежат права на вселенные Kingsman, «Особо опасен», «Старик Логан», «Звездный свет» и другие. Недавно сериальный сервис объявил о планах довести долю собственного контента в каталоге до 50%.

Задействовать большие данные

Netflix использует большие данные не только во время съемок, а на каждом этапе работы. Благодаря системе подписки в компании знают своего потребителя так глубоко, как немногие в этой сфере. Потребительское поведение отслеживают по десяткам параметров: сколько людей начали смотреть тот или иной фильм или эпизод, сколько досмотрели его до финала; каким было время между просмотрами эпизодов; конверсия тех, кто увидел анонс, в зрителей; что смотрят в будни, а что в выходные и многое другое. Анализ данных позволяет делать максимально точечные предложения — если человек привык смотреть фильмы по выходным, анонс покажут ему в подходящее время.

На основании аналитики принимаются и решения о съемках следующих сезонов. В результате 88% сериалов Netflix продлевают на второй сезон, в то время как у кабельных сетей этот показатель не превышает 35%. И еще один факт о качестве аналитики онлайн-сервиса: в среднем каждый из подписчиков оставляет на сайте около 200 оценок в год. Благодаря этому компания может анализировать около 5 млрд отзывов; 75% рекомендаций на их основе оказываются верными — оценки отличаются лишь на 0,5 «звездочки».

Адаптироваться к новым рынкам

Для успеха важно, чтобы снимаемые фильмы и сериалы были близкими потребителю — то есть базировались на местных реалиях, подчас непонятных человеку извне. Чтобы использовать потенциал региональных рынков, Netflix начал экспансию за пределы США: в 2010 году компания вышла в Канаду, через год — в Латинскую Америку, а сейчас сервис представлен на 15 рынках. Производство собственных фильмов и сериалов идет в Индии, Корее, Испании и Франции.

То, что снимается в этих странах и имеет хотя бы малый шанс зацепить аудиторию из других стран, распространяют по всем регионам присутствия. Решение принимается на основе аналитики. Так на международный уровень вышел британский сериал «Корона» — английская королева интересна пользователям в разных странах. В то же время «Марсель» с Жераром Депардье не стали продвигать где-либо за пределами Франции.

Компания четко просчитывает траты: в каждый эпизод «Короны» вкладывают по $5 млн, в серию «Марселя» — в пять раз меньше. Это сопоставимо с затратами на производство локальных французских игроков и отбивается на локальном рынке, не приводы к финансовым потерям в других странах.

Закупать чужие фильмы и сериалы

Шоу, который Netflix не снимает, а закупает, также используют с максимальной эффективностью. Мощная аналитика ускоряет принятие решений: компания очень быстро чистит каталог, избавляясь от непопулярных продуктов и переставая платить за них отчисления правообладателю.

Другой пример: оценив, что доля детской аудитории выше, чем декларируется (так как дети часто смотрят видео с аккаунта родителей), Netflix заключила партнерское соглашение с Disney. В ходе борьбы за права компания обогнала конкурентов из Starz и обеспечила себе доступ к стратегически важному продукту. Сервис получил эксклюзивные права в США на показ фильмов сразу после окончания окна распространения через DVD, Blue-ray и VOD (video-on-demand — видео по запросу). Сделка распространяется на всю продукцию Walt Disney Studios со всеми подразделениями, включая Pixar, Lucasfilm и другие студии. На этих условиях пользователи уже увидели «Пиратов Карибского моря: мертвецы не рассказывают сказки», «Моану», «Зверополис», «В поисках Дори», «Тачки 3», «Первого мстителя: Противостояние» и «Изгой-один: Звездные войны. Истории».

После этого контракта в Disney осознали потенциал рынка и решили запустить собственный сервис потокового вещания. С 2019 года киностудия планирует начать показывать свои фильмы, сериалы и мультфильмы по подписной модели, похожей на Netflix.

Развивать технологии

Максимальное упрощение жизнь пользователя — еще один способ добиться лояльности аудитории. В Netflix можно начать смотреть сериал на компьютере, прерваться и возобновить просмотр с той же точки на любом из устройств: по телевизору, на планшете или в смартфоне. На данный момент далеко не все сервисы технологических компаний поддерживают принцип равнозначности устройств.

Даже выбор картинки для презентации фильма в каталоге — важное дело. Зрители тратят всего 1,8 секунды на раздумья, а 82% решений о том, начать ли смотреть тот или иной фильм, принимается на основании иконки в анонсе. Например, сериал «Оранжевый — хит сезона» выстрелил, когда акцент в анонсах перенесли на главную героиню. Первая замена картинки в анонсе документального фильма «Короткая игра» принесла сначала 6% прироста зрителей, второй эксперимент был удачнее — плюс 14%. Для этого крупным планом вывели подростка, взмахивающего гольф-клюшкой, четко обозначив основную тему фильма.

Расти в разных направлениях

Любой компании, которая хочет быть успешной в сфере теле- и кинопроизводства, сегодня придется играть на стыке нескольких индустрий. Netflix объединяет компетенции технологической компании, производителя видео и оператора, который обеспечивает доступ к сервису. Это дает компании гибкость и конкурентные преимущества.

Например, в октябре 2016 года Netflix пришлось покинуть китайский рынок из-за «непреодолимых регуляторных трудностей». Сервис не присутствует в КНР в качестве самостоятельного игрока, но все равно зарабатывает на местных зрителях по модели успешных студий Голливуда. Американская компания продает свои фильмы и сериалы местной фирме iQiyi, «дочке» интернет-гиганта и крупнейшему поставщику потокового видео со 100 млн подписчиков. По сути, iQiyi — зеркальное отражение Netflix на китайском рынке.

Похожие

  • Админ - 5 июля 2018 Компьютерное зрение уже помогает пасти коров, искать преступников и подбирать мебель для дома. Камеры наблюдения с функцией распознавания лиц уже работают в метро и продуктовых магазинах, а беспилотные автомобили колесят по дорогам Калифорнии (и обещают совершить революцию на рынке транспорта). Технология буквально преобразила мир в последние несколько лет. На конференции Machines Can See, организованной VisionLabs при поддержке Сбербанка и Sistema_VC, руководитель отдела исследований Google в области компьютерного зрения Витторио Феррари рассказал Inc., насколько хорошо машины видят сегодня, какие стартапы покупает Google и почему роботы никогда не смогут достичь уровня мышления человека.

    Кусок компьютерного пирога

    Чему вы сейчас учите компьютеры? Какие последние успехи?

    В последние 2 года я руковожу группами по изучению компьютерного зрения, одной — в Google, другой — в университете Эдинбурга. Примерно половина моей работы — это тестирование компьютерных моделей. Кроме того, мы исследуем Transfer Learning и взаимодействие человека с компьютером (human-machine collaboration). Еще я работаю над сегментацией видео, обучаю нейросеть распознавать объекты на видео. Я очень много работаю над контекстом — чтобы компьютер мог полностью описать сцену, которую видит на картинке. Скажем, когда мы видим телефон, мы понимаем, что это телефон, не только по форме предмета, но и по другим предметам и обстановке вокруг него, — и я пытаюсь научить этому компьютер.

    Что компьютеры уже могут легко распознавать с помощью машинного зрения, а над чем еще работать и работать?

    Все упирается в то, что мы имеем в виду под зрением. Представьте, что идеальное компьютерное зрение — это пирог. Если взять все, что человек имеет в виду под словом вижу, то современные модели компьютерного зрения — лишь маленький, тонюсенький кусочек этого пирога. Сегодня хорошо работает распознавание лиц, фигур людей (когда нужно посчитать, сколько людей на том или ином изображении), все, что связано с конкретными объектами, — например, компьютер легко может распознать одно и то же здание с разных точек или найти его изображение в большой базе данных. Кроме того, работает распознавание базовых объектов — например автомобилей или пешеходов на улицах — по категориям. Но стоит выйти за пределы четко структурированной задачи — и распознавание уже едва работает. Попросите компьютер четко и осмысленно описать каждый предмет на картинке и то, как он относится к окружающим объектам. Не просто: это чашка, а на ней какая-то железяка и непонятное пятно, — а со смыслом: фарфоровую чашку держит за ручку человеческая рука, а на блюдце возле чашки лежит металлическая ложка, — это намного превосходит сегодняшние возможности компьютеров.

    Что мы приобретем, если компьютеры научатся этому?

    Можно будет узнавать по фотографии свойства объекта — например  эластичность покрытия стадиона, по которому бежит Усэйн Болт. Мы ведь видим, как движется поверхность, от которой отталкивается его нога, — значит, сможем определить, что это за материал и каковы его свойства.

     

    Следующий уровень — это, например, когда компьютер будет понимать по выражению лица, что человек внимательно слушает (а это уже не столько зрение, сколько понимание культурных особенностей). Или, если на картинке человек держит перед лицом карандаш, компьютер разберется, что он не собирается его съесть, а скорее всего, собирается что-то написать.

    Но для решения таких задач уже нужна логика и здравый смысл. С каждым последующим уровнем пирога мы отдаляемся непосредственно от зрения и заходим на территорию искусственного интеллекта.

    Какие проблемы можно было бы решить с помощью компьютерного зрения, если бы оно было развито до такой степени?

    Если речь идет о конкретных приложениях — поиск по пейзажу или бэкграунду фотографии в Google Photos например. Говоришь компьютеру: выбери фотографии, где я  на пляже. Следующий шаг — когда ты уточняешь условия поиска: я на пляже с собакой и в красном купальнике. Это сразу усложняет поиск по картинкам — ни один продукт сегодня с таким не справляется. Поиск нескольких объектов на фото и постановка в контекст — всё это компьютер пока плохо понимает. Еще более сложный уровень: я кормлю собаку печеньем на пляже. Чтобы найти фотографию, на которой это изображено, компьютер должен построить отношения между твоей рукой, печеньем и собакой и распознать бэкграунд в виде пляжа. Процесс поиска по Google Images практически так и устроен, но условия поиска и тип вопросов, которые вы можете задать, ограничивает его возможности. Базовый продукт у нас есть, но он пока не научился удовлетворять сложным условиям поиска.

    Почему компьютер не умеет принимать разумные решения (и если научится, то еще не скоро)

    Сегодня множество компаний пытаются разрабатывать продукты на основе распознавания изображений. Есть ли свободные ниши на этом рынке?

    Думаю, что вопрос не в наличии свободных ниш. Количество стартапов на рынке не должно ограничивать потенциал конкретной компании. Google, Microsoft и Apple уже выпустили ряд продуктов на основе компьютерного зрения, то есть рынок уже частично насыщен. Но вместо того чтобы думать, а есть ли там свободные ниши, стартапу надо быть креативным и пытаться создать свою собственную нишу. В конечном счете все упирается в человеческие нужды — нужно найти потребность людей и придумать, как ее удовлетворить. Люди покупают машины, ходят в кино, и т.д. Вместо того чтобы размышлять, к какой сфере лучше приложить компьютерное зрение, стоит задать себе вопрос, в какой сфере потребности людей не удовлетворены. Может быть, речь идет о конкретной группе людей, например о российских мужчинах до 25 лет. И уже когда определитесь с проблемой, искать технологию, которая сработает для ее решения.

    В каком направлении стоит двигаться?

    Стоит смотреть на искусственный интеллект в целом — это намного более широкая сфера, чем компьютерное зрение. Cистемы построения логических выводов (reasoning systems, или программы, которые обучаются принимать сложные решения на основе методов дедукции и индукции) тоже пока еще слабо развиты. Компьютерное зрение неплохо развивается, но вот после того, как компьютер распознает изображение, он почти ничего не может сделать. Сейчас нет продуктов, которые позволяли бы сказать виртуальному помощнику в телефоне: хочу поехать в один классный ресторан в Италии, забыл название, но вот фотография оттуда, — и чтобы компьютер не просто определил, что это за ресторан, но и нашел в твоем календаре свободный вечер, заказал самый дешевый авиабилет до Италии на эту дату, забронировал столик и сверил расписание с твоей женой. Робот может по картинке распознать, что это за ресторан, но не может поставить его в контекст других твоих запросов. Уровень AI Reasoning вообще практически не развит — а значит, во всем, что происходит после распознавания картинки, огромное пространство для действий.

    Недавно беспилотный автомобиль в Калифорнии сбил пешехода. Могло ли компьютерное зрение помочь избежать такой ситуации?

    Если вы про тот случай в Калифорнии, когда велосипедист выскочил прямо из-за угла, то не думаю, что это проблема компьютерного зрения. Он вылетел реально быстро, и система контроля в автомобиле распознала его за долю секунды до столкновения. Можно ли возлагать вину за эту аварию на систему управления беспилотником? Возможно, надо приделать к автомобилю ракету, которая молниеносно поднимала бы его в воздух в таких случаях, но давайте посмотрим правде в глаза: если бы я был в тот момент за рулем, я бы сам врезался в человека. К сожалению, есть определенные пределы того, на что способна технология. Главный вопрос, который мы должны себе задавать, — произошла бы эта катастрофа, если бы за рулем сидел живой водитель? Если да, то никакое улучшение компьютерного зрения и ИИ не позволит предотвращать такие ситуации. Это уже область за пределами человеческих способностей. Компьютер, как и человек, может только увеличить скорость реакции во много раз, но не предвидеть опасность. Так что этот инцидент совершенно не означает провала ИИ. К сожалению, мы не можем уйти от реальности, в которой иногда происходят трагедии.

    Как продаться в Google

    А что насчет разметки данных для ИИ? Многие называют ее одной из ключевых проблем, для которых нужно привлекать людей.

    В моей команде на сегодняшний день порядка 80 разметчиков данных для ИИ, но в целом у Google в распоряжении тысячи таких сотрудников. Частично это краудсорсеры, частично нанятые сотрудники, которые должны зарегистрироваться на сервисе с обещанием посвятить этой работе определенное количество часов в день. Очень много данных требует разметки, и речь далеко не только о компьютерном зрении. Некоторые из контрибьюторов размечают запрещенный контент на YouTube например. Вообще для этого тестируются модели на основе машинного обучения, но есть и живые проверяющие.

     Недавно Google запустил AYI Vision Kit — «умную» камеру, которая может сама распознавать объекты с помощью компьютерного зрения. Как вам кажется, к чему приведет такая популяризация этой технологии?

    Сейчас ИИ становится все более доступным даже в небольших гаджетах — так же, как это произошло с электроинжинирингом, а затем с программированием. Этот DYI-набор легко перепрограммировать на что угодно, так чтобы люди могли с ним играть и экспериментировать. Думаю, те, кто покупает этот продукт, не занимаются наукой или созданием новых продуктов на постоянной основе, но это по крайней мере заставляет их распахнуть сознание. Возможно, какие-нибудь школьники увлекутся этим и поступят в университет, потом пойдут работать в Google, станут профессорами и займутся реальными исследованиями.

    Каким должен быть стартап с использованием ИИ, чтобы его купил Google?

    Google покупает намного больше компаний, чем пишут в прессе. Многие из них — совсем небольшие стартапы, но их техническая экспертиза — мирового класса. И это самое главное — ведь Google лишь частично покупает компании ради технологий, а прежде всего — ради экспертизы. Но чтобы Google вас купил, стартап должен уже достичь уровня, когда он в чем-то меняет мир. Например, у него уже должно быть около 100 сотрудников и крупные клиенты, — впрочем, если вы достигли такого уровня, я бы рекомендовал вам не продаваться, а стараться взлететь самостоятельно.

    İncRussia

    Компьютерное зрение уже помогает пасти коров, искать преступников и подбирать мебель для дома. Камеры наблюдения с функцией распознавания лиц уже работают ...

  • Замир Мамедов - 28 июня 2018

    Ласло Бок — одна из самых значимых фигур в сфере управления персоналом. Он стал вице-президентом по HR в Google в 2006 году, когда в компании работало несколько тысяч человек, а ушел в 2016-м, когда число сотрудников выросло до 70 тысяч. Именно Бок привнес научный подход в HR–практику Google. В частности, он реализовал исследовательский проект Oxygen для выявления черт, присущих самым успешным управленцам Google. В 2015 году Ласло Бок выпустил бестселлер «Work Rules!» («Работа рулит!»), который был переведен на 25 языков. Два года назад вместе с еще одним выходцем из Google Уэйном Кросби Бок запустил стартап HUMU и привлек более $40 млн инвестиций. Идея проекта Бока и Кросби в том, чтобы с помощью научных данных и технологий оптимизировать отношения между бизнесом и людьми, сделать сотрудников счастливыми и одновременно повысить их продуктивность. Правда, о том, что именно делает стартап, кто его клиенты и как устроена бизнес-модель HUMU, основатели пока не говорят. На прошедшем в Берлине форуме SAP Success Connect Ласло Бок рассказал, почему сотрудникам жизненно необходимы свобода, доверие и «легкие толчки». Мы публикуем самые интересные фрагменты из его выступления.

    В Google у меня была простая миссия — найти лучшие кадры, растить их и удерживать. Когда я пришел в компанию, самым сложным стало то, что люди вокруг считали, будто все знают лучше меня: как надо успешно работать, правильно руководить, планировать преемственность. Их было трудно в чем-либо убедить. Мы нашли выход — решили, что будем полагаться на научные данные.

    Только треть работников считает свою работу значимой и осмысленной. К такому выводу пришла профессор Йельского университета Эми Розински, которая проводила исследования, связанные с поиском смысла в различных видах работ. В отношении некоторых профессий, например, юристов, результаты легко объяснимы. Я удивлен, что даже треть из них считает свою работу осмысленной. Но есть профессии, где, казалось бы, должно быть все наоборот: врачи, медсестры, духовенство. Но и здесь соотношение такое же. Мой друг-священнослужитель как-то заметил, что даже если вы посвятили свою жизнь другим людям, слишком легко помнить о долге, забывая при этом о радости. Однако есть способ эту радость вернуть.

    Для выживания и процветания, для того, чтобы быть счастливым, человеку необходимо находить смысл в своей работе. Это повышает и производительность труда, и прибыльность бизнеса. Адам Грант (профессор Уортонской школы бизнеса при Пенсильванском университете — прим. ред.) проводил исследования в колл-центре, чья задача — собирать пожертвования (например, на стипендии детям для учебы в колледже). В среднем люди собирали $1300 в неделю. Но как изменится их производительность, если придать работе больший смысл? Грант нашел выпускников, которые учились благодаря пожертвованиям, и попросил их написать, как учеба помогла им в жизни. Многие отметили, что колледж помог им найти хорошую работу. Сотрудники колл-центра прочитали их эссе, но ничего не произошло. Адам очень расстроился: это был плохой результат. Тогда он попросил студентов написать иначе — о том, что лично для них значило обучение. Кто-то, например, признался, что благодаря колледжу впервые в жизни прочел всего Шекспира, и это дало ему силы, вдохновение и более глубокое понимание не только английского языка, но и человеческой природы. После того, как сотрудники колл-центра прочитали новые эссе, их производительность возросла, они смогли собирать по $3100 в неделю. А когда бывшие стипендиаты стали регулярно приходить в компанию и рассказывать, чем им помог колледж, люди собирали уже по $5 тыс. в неделю. То есть прирост составил почти 400%. Это, конечно, выдающийся пример. В среднем же для разных профессий придание работе значимости приводит к росту производительности примерно на 20%.

    Есть два способа придать смысл вашему бизнесу. Первый — определите миссию вашей организации, привлекательную для всех и немного недостижимую. Миссия — это не про ценности для потребителей или акционеров. Миссия должна вдохновлять. Это что-то такое, чего нельзя достичь окончательно, нечто универсальное, близкое многим людям. Второй способ — найдите людей, которые работают в вашей организации и светятся радостью, способны вести за собой и сопереживать. Тех, кому небезразлично то, что они делают. Спросите их, что они сегодня делают иначе и почему они вообще выполняют свою работу. Вы узнаете от них истории, которые не оставляют людей равнодушными. Получив ответ, пересказывайте его снова и снова, и вы увидите, как сотрудники, которые не видят своей миссии, обретут ее.

    Нам всем важно чувствовать, что нам доверяют, ощущать себя сильными и самостоятельными. Но доверие в контексте бизнеса сводится к фундаментальному вопросу — люди в своей массе хорошие или плохие? Кажется, что ответ простой. Конечно, люди в целом обычно хорошие. Тем не менее, в мире время от времени случаются ужасные события. Если вы хотите быть лидером, построить сильную компанию, вам придется выбрать один вариант из двух. Я верю, что люди очень-очень глубоко внутри хорошие. Посмотрите на самых чистых людей, которые только есть в мире, — на детей. Конечно, они могут подраться из-за игрушки. Но они хорошие. Если один ребенок на детской площадке упал, другие дети идут к нему и утешают. Это наш естественный человеческий инстинкт. Но затем мы вырастаем и идем работать. В организациях, где мы работаем, есть правила, процедуры, которым надо следовать. Все они направлены на ограничение индивидуальной свободы и сдерживание того доброго, что просится наружу. Ненормальность состоит в том, что люди создают такие системы с самыми лучшими намерениями. Задумайтесь над этим парадоксом.

    Лучший руководитель — тот, кто меньше всего руководит. В глубине души каждый сотрудник хочет, чтобы начальник оставил его в покое. Пусть лишь немного направляет, поддерживает и организует обучение. Если же вы менеджер, вы хотите, чтобы сотрудники вовремя и правильно выполняли то, что им поручили, поэтому вы присматриваете за ними и вмешиваетесь во все детали. Парадокс состоит в том, что мы все в одно и то же время и работники, и менеджеры. Какую же среду мы хотим создать? Профессор MIT Ричард Лок провел эксперимент в Мексике. Он нашел две совершенно одинаковые фабрики, где женщины, в массе своей малообразованные, шьют футболки Nike. Одной фабрикой управляли традиционно, и здесь шили примерно 80 футболок в день. А на другой фабрике профессор предложил сотрудницам самим устанавливать расписание смен. В результате на втором предприятии производительность выросла с 80 до 150 футболок в день, себестоимость изделия снизилась с 18 до 11 центов. Поскольку женщинам платили за выработку, их доход вырос. Меня поражает, что идеи исходили от самих сотрудниц, а не от какой-то консалтинговой фирмы. Kонсультанты бы сказали: «Давайте определим исходные данные, всех включим в рассылку, внедрим лучшие практики, и будем изучать, изучать, изучать». А здесь просто предложили людям: делайте свою работу так, как считаете нужным.

    Не следуйте слепо за Google, не предлагайте бесплатную еду, чартерные автобусы, волейбольные площадки. Это все чересчур. Вместо этого просто дайте вашим людям немного больше свободы. Если вы считаете, что люди плохие, то вы будете ими командовать, говорить, что они должны делать. И раз за разом будете получать худшие результаты. Если вы думаете, что люди хорошие, вы даете им возможности для роста, и они сами их найдут. Когда-то я начал карьеру в McKinsey & Company с проекта, связанного с электронной коммерцией. Я ничего не знал об этой индустрии и подготовил документ в PowerPoint, потому что консультанты только и делают, что готовят презентации. У меня получились бесподобные графики, с массой деталей, везде были сноски с объяснениями. Я пошел к менеджеру и предложил ему взглянуть прежде, чем отослать клиенту. А он ответил: «Мне обязательно сейчас на это смотреть?» Я извинился, пообещал вернуться позже и принес новый вариант. Так повторялось еще несколько раз. После моего четвертого или пятого визита менеджер отказался смотреть документ, и я отправил его клиенту. Руководитель дал мне почувствовать свободу и доверие, он сделал меня ответственным за результат, и мой конечный продукт стал лучше. Это был не его проект и не чей-нибудь, а мой, он лежал на моих плечах.

    Масштабные изменения в организациях удобнее всего проводить с помощью так называемого «легкого толчка». Этот термин придумали два профессора, нобелевский лауреат Ричард Taлер из Университета Чикаго и его коллега Касс Санстейн, профессор юриспруденции из Гарварда. Они доказали, что небольшие вмешательства, сделанные в нужное время, могут оказывать непропорциональное влияние на поведение сотрудников, в частности, облегчать правильный выбор. Например, в продовольственном магазине около кассы всегда лежит всякая дрянь: чипсы, конфеты, жевательная резинка. Это и есть легкий толчок: магазин подталкивает вас покупать вредную ерунду и хорошо зарабатывает благодаря этому. Или другой пример. В США популярны гигантские холодильники. Вы открываете дверцу, и прямо перед вами основная полка. Там люди обычно хранят сок, молоко и, может быть, контейнеры с готовой едой, которые больше никуда не влезают. Если вы проголодались или хотите пить, все это лежит прямо перед вами, хотя особой пользы оно вам не принесет. Если вы хотите изменить свое поведение или похудеть, поменяйте местоположение еды. Мы сделали так у себя дома и поставили на видное место тарелку с фруктами, которую раньше держали где-то в углу. И произошло чудо! Двое из трех детей стали есть фрукты. Третьей уже 15 лет, она к фруктам уже не притронется. Но двум другим понравилось, это просто поразительно.

    Ищите в своих организациях зоны, где вы могли бы вмешаться и произвести «легкий толчок». В Google мы когда-то вычислили, что новому сотруднику требуется в среднем девять месяцев, чтобы выйти на полную производительность. Мы стали изучать тех, кто быстрее выходил на пик продуктивности, и выявили у них пять типов поведения. Например, они всегда искали обратную связь, буквально с первой недели. Мало кто на новой работе идет к начальнику в первые дни и спрашивает: «Надо ли мне что-то подкорректировать? Правильно ли я понимаю, в чем суть моей работы? Правильно ли реагирую?» Также важно, чтобы у новичков появилось, как минимум, две новые социальные связи. Компания может легко это организовать. Например, назначить специального человека, который будет после работы ходить с людьми в бар. Мы определили, что делают успешные новички, и решили немного подтолкнуть ситуацию. Например, в понедельник вы выходите в Google и тут же получаете сообщение: «Сделайте эти пять вещей. Попросите об обратной связи. Найдите два социальных контакта и т. д.». А в пятницу накануне выхода новичка мы подталкивали менеджера — посылали ему сообщение, где говорится: «В понедельник к вам приходит новый сотрудник. Удостоверьтесь, что он сделал эти пять вещей». Конечно, не все это читают. Я даже уверен, что никто не прочитывает сообщение до конца. Но с введением даже такого инструмента средний срок выхода человека на полную производительность сократился с девяти месяцев до шести. Кроме того, по нашим подсчетам, повышение продуктивности составило 2%. Хороший результат для двух сообщений: он равен получению одного бесплатного работника на каждые 50 нанятых. И все благодаря легкому толчку.

    На планете Земля работает четыре миллиарда человек, и для многих из них работа — это средство достижения цели. Надо оплачивать счета, кормить семью. Это не делает нас благороднее, сильнее, не возвышает. Научные данные говорят о том, что люди тратят на работу больше времени, чем на что бы то ни было еще. Когда-то вы были ребенком, росли, узнали, что есть другие люди, и где-то вас ждет ваш, особенный человек. Вы встречаете этого человека, создаете семью, жизнь прекрасна, но вы проводите слишком много времени с «этими идиотами» в офисе, а не с тем, кто вам дорог. Но есть способ это изменить. Для этого нужна наука, машинное обучение, плюс важно добавить к работе немного любви.

    Два года назад я основал свою компанию — HUMU. HUMU пока еще не очень заметна, но наша миссия — сделать работу лучше. Когда мы только запустили наш сайт, он был ужасен: изображение рыбы и кнопка «отправить резюме». Но в первую же неделю мы получали примерно одно резюме в минуту. А все потому что мы пообещали привнести любовь на рабочие места.

    Многим сегодня позарез нужна работа, поэтому, я думаю, что в ближайшие 50 или 100 лет все еще можно будет плохо обращаться с людьми и при этом строить прибыльный бизнес. Есть много мест в мире, где можно постоянно менять работников, перемалывать и выплевывать их, потому что новые уже стоят в очереди. Но идея сделать работу лучше везде и для всех — очень мощная, и мы ей занимаемся.

      Harward Business Review

    Ласло Бок — одна из самых значимых фигур в сфере управления персоналом. Он стал вице-президентом по HR в Google в 2006 году, когда в компании работало нес ...

  • Замир Мамедов - 20 июня 2018 Крупным компаниям все больше и больше нужны сотрудники с предпринимательским мышлением. Уже доказано, что именно имея таких сотрудников компании могут выводить на рынки новые продукты и услуги и развивать внутри компании  корпоративное предпринимательство. Если раньше это был трендом на Западе, то уже волна докатилась и до Азербайджана. Правда, большинство крупных компаний пока сопротивляются этой модели, но тенденция налицо и топ-менеджмент уже устал от сотрудников, которые не готовы проявлять инициативу, предлагать и разрабатывать новые продукты и услуги с выводом на рынок. Как признался топ-менеджер крупной телекоммуникационной компании в Азербайджане, надоело видеть сотрудников "которые смотрят в рот и ничего не предлагают нового, а если и предлагают, то они лучше бы молчали". "Мы хотим сотрудников с горящими глазами и способными создавать нечто новое", отметил собеседник, который попросил не называть его и компанию, в которой он работает. Комментируя данную тему, вице-президент Ассоциации управления проектами Азербайджана (AzPMA) Фарид Кязимов отметил, что практически в каждой азербайджанской компании всегда найдутся инноваторы, готовые предлагать и создавать новые продукты. И компании должны создавать условия для их развития, так как в конечном итоге все положительно отразится на росте прибыли компании. Он подчеркнул, что AZPMA начала на рынке предлагать новый обучающий курс по продакт-менеджменту, который позволяет восполнить проблемы корпоративных предпринимателей. Спрос на такие тренинги оказался неожиданно велик, так как программа обучения позволяет изучить создание продукта/услуги от идеи и анализа рынка до его вывода на рынок. Интерес к таким знаниям говорит о том, что корпоративное предпринимательство, создание и управление продуктом внутри компании не отдельными департаментами, а именно командой, созданной под этот продукт, в Азербайджане будет развиваться. Если говорить о глобальном бизнесе, то надо отметить, что крупные компании осознают, что в создании инноваций часто проигрывают небольшим стартапам, и развивают интрапренерство — поддерживают предпринимательские проекты сотрудников, смирившись с риском провала. Успех сулит доступ к инновациям, взрывной рост бизнеса и расцвет корпоративной культуры. Представители российских компаний, поддерживающих интрапренерство, рассказали Inc., как строят корпоративные инкубаторы, находят в «безумных идеях» сотрудников возможности для развития и отодвигают «стеклянный потолок», чтобы не растерять команду. «Команда Macintosh построена по принципу интрапренерства — по сути, это группа гаражных энтузиастов, просто внутри большой компании», — так Стив Джобс охарактеризовал своих коллег в интервью журналу Newsweek в 1985 год. Если говорить о соседней России, развитие корпораций в которой можно относительно сравнить с Азербайджаном, то там уже все поняли. К примеру, в «Лаборатории Касперского» уже два года существует свой инкубатор, который помогает развивать внутреннее предпринимательство. В этом корпоративном инкубаторе компания помогает сотрудникам-инноваторам упаковать идею в инвестиционную презентацию и рассчитываем, что через несколько лет проект станет новой точкой развития бизнеса и генерации прибыли. При этом инкубатор занимается развитием тех продуктов, которых нет даже в «дорожной карте» компании, — совершенно новых и революционных.        

    Крупным компаниям все больше и больше нужны сотрудники с предпринимательским мышлением. Уже доказано, что именно имея таких сотрудников компании могут выв ...

Добавить коментарий

Войти с помощью: