PayPal Microsoft Facebook. Uber. Twitter. SalesForce. Airbnb. Uber. Estas são algumas das empresas mais impactantes e significativas do mundo.

Cada uma é muito diferente da outra em muitos aspectos, mas há uma só propriedade que as define e é subjacente ao seu êxito.

Essa propriedade são os Network Effects ou Efeitos de Rede.

O Coronavírus (COVID-19) também se comporta como se usasse esta propriedade dos Network Effects, o que produz uma curva de crescimento exponencial. Para cada nó (pessoa infectada), a capacidade de expansão (“valor”) aumenta não linearmente, mas exponencialmente, conforme mostrado na figura abaixo.

Como já dissemos, os Network Effects (nfx) são a principal forma de criar defesa no mundo digital. As empresas com os tipos mais fortes de nfx integrados em seu modelo de negócio principal tendem a ganhar…, e ganhar muito.

Este artigo foi escrito por James Currier, fundador da empresa NFX, especializada em Network Effects.

Babel-Team se especializou no uso dos nfx para si mesma, para outras empresas do grupo e para seus clientes e traduziu para seus clientes e público no Brasil o artigo original de James, em inglês.

Sua pesquisa de três anos, que a empresa NFX recentemente lançou, mostra que o nfx é responsável por 70% do valor criado pelas empresas tecnológicas, desde que a Internet se converteu em uma coisa real em 1994. Mesmo sendo apenas uma minoria de empresas, as empresas com nfx acabam por criar a maior parte do valor.

Para os empreendedores que procuram construir empresas verdadeiramente impactantes, poucas áreas de especialização são mais valiosas.

Mesmo assim, pelo fato de ainda se ter escrito pouco sobre os nfx, abundam os conceitos equivocados. Muita gente fala deles, mas poucos entendem as complexidades ocultas: que são realmente os network effects, como funcionam, seus diferentes tipos e como construí-los e mantê-los.

Além disso, muito poucas empresas querem compartilhar seus segredos valiosos sobre suas estratégias de nfx, o que faz com que a maioria dos fundadores de startups nem sequer reconheçam os diferentes tipos de nfx quando os veem e muito menos entendam seu complexo funcionamento interno.

Este artigo pretende ser o ponto de partida para a discussão sobre nfx no Brasil no grupo no LinkedIn.

A seguir, apresentamos o Mapa de nfxs com uma descrição e exemplos de uso. É um esforço em constante evolução, e estamos continuamente monitorando e fazendo mudanças e atualizações. Até agora foram identificados 14 tipos de efeitos de rede, cada qual com seu próprio manual de funcionamento (playbook).

Conceitos básicos de nfx

Como você provavelmente sabe, a definição simplificada dos efeitos de rede é que eles ocorrem quando o produto ou serviço de uma empresa se torna mais valioso à medida que aumenta seu uso.

De acordo com esta definição, os network effects ou efeitos de rede parecem enganosamente simples. Mas quando se observa mais de perto, começa-se a notar que os diferentes tipos de redes são muito diferentes em seu comportamento. Consequentemente, nem todos os nfx são criados da mesma maneira: alguns são mais fortes e tendem a produzir mais valor que outros.

Os networks effects ou efeitos de rede são um dos quatro elementos de defesa na era digital, junto com a marca, a incorporação (embeding) e a escala. Dos quatro, os networks effects ou os efeitos de rede são, de longe, o mais forte. Até o momento, foram identificados 14 tipos diferentes de nfx que se dividem em cinco categorias mais amplas, como mostrado no Mapa dos Network Effects ou efeitos de rede que está a seguir.

1.      O mapa que apresentamos aqui não deve ser tomado como verdade indiscutível, é somente um ponto de partida para a discussão e compreensão. É um dos nossos métodos em evolução para ajudar os Empreendedores a reconhecer e utilizar forças poderosas para construir empresas sólidas. Porque para os fundadores que desejam construir um forte fosso competitivo, a capacidade de identificar e entender o nfx é inestimável.

2.      Os efeitos de rede não são efeitos virais.

Os efeitos de rede dizem respeito a criar defesas, e os efeitos virais tratam de obter novos usuários de forma gratuita. Têm objetivos e manuais de funcionamento completamente diferentes.

3.      Você verá frequentemente que as mesmas empresas têm vários nfx em funcionamento simultaneamente, o que significa que os diferentes tipos de nfx não são mutuamente excludentes. <São como cores, e sua empresa é como uma obra de arte. Ajuda se você se familiarizar com a paleta completa enquanto pinta.

Dito isso, passemos ao Mapa em si. Abaixo de cada um dos diferentes nfx no Mapa de efeitos de rede, eles são descritos com exemplos relevantes.

Direct Network Effect (Efeito Direto de Rede)

A primeira categoria ampla de nfx, mostrada em azul no Mapa de efeitos de rede, são os Efeitos Diretos de Rede ou Direct Network Effects. Os efeitos de rede mais fortes e mais simples são diretos: o aumento do uso de um produto leva a um aumento direto no valor desse produto para seus usuários.

O Efeito Direto de Rede foi o primeiro a ser observado, em 1908. O presidente da AT&T na época, Theodore Vail, observou como era difícil para outras empresas de telefonia competir com a AT&T, quando esta empresa tinha mais clientes em um local.

Vail notou que o valor de AT&T se baseava principalmente em sua rede, não em sua tecnologia telefônica. Naquele momento, isso foi uma ideia revolucionária. Ele mostrou que, mesmo que um novo telefone fosse claramente superior ao telefone anterior em nível técnico, ninguém iria querer o novo telefone se não pudesse usá-lo para ligar para seus amigos e familiares.

Em outras palavras, um produto melhor não consegue compensar o valor perdido da rede. Um novo participante teria que conseguir um efeito de rede comparável para produzir realisticamente uma quantidade de valor equivalente para seus usuários. Nas palavras de Vail:

 “Um telefone, sem uma conexão do outro lado da linha, não é nem um brinquedo ou um instrumento científico. É uma das coisas mais inúteis do mundo. Seu valor depende da conexão com o outro telefone e aumenta com a quantidade de conexões”.

Cada nó em uma rede digital está conectado a qualquer outro nó, conforme representado no diagrama acima. Cada nó adicional que ingressa em uma rede direta adiciona uma nova conexão a todos os nós existentes. Portanto, o número de novas conexões (densidade da rede) aumenta como quadrado do número de nós (N2). Como o valor de uma rede é proporcional à sua densidade, cada nó adicional é somado ao valor da rede em uma velocidade geométrica.

A velocidade de propagação do COVID-19 (coronavírus) se beneficia do mesmo mecanismo: cada pessoa infectada “agrega” valor à velocidade da expansão, transformando-se em um novo nó capaz de infectar e adicionar novos nós adicionais.

Em 2001, um cientista da computação do MIT chamado David Reed foi ainda mais longe, afirmando que a lei de Metcalfe realmente subestima o valor de uma rede. Ele observou que redes menores e mais estreitas podem ser formadas dentro de uma rede maior: por exemplo, o time de futebol dentro de uma rede de escolas secundárias; irmãos dentro de uma rede familiar; tenistas dentro de uma rede de colegas de trabalho.

Essas conexões e o potencial de ingressar em outros subgrupos consolidam o comprometimento das pessoas com a rede geral de formas mais profundas do que o tamanho geral e a densidade da conexão da rede implicariam por si sós. Por isso, Reed acreditava que o verdadeiro valor de uma rede aumenta exponencialmente (2^N) na proporção do número de usuários, muito mais rápido do que o que a Lei de Metcalfe descreve. Agora chamamos isso de Lei de Reed.

Os detalhes dessas leis podem ser debatidos academicamente, mas para os fundadores de startups, elas fornecem uma maneira tangível de conceituar uma obviedade operacional: os efeitos de rede são poderosos. Eles são uma lei da natureza.

Dentro da categoria mais ampla de nfx Direto, existem muitos tipos diferentes. Até o momento, identificamos cinco: Physical Direct (Físico Direto), Protocol (Protocolo), Personal Utility (Utilidade Pessoal) e Market Networks (Mercado em Rede).

Physical Direct (Físico Direto)

Nfx Físico Direto são efeitos diretos de rede vinculados a nós físicos (por exemplo, telefones ou decodificadores de cabos) e links físicos (por exemplo, cabos no solo). Esse é o tipo de efeito de rede mais defensável, porque não apenas tem um efeito direto de rede, mas também se presta à adição de outros recursos de defesa, a saber, efeitos de escala e incorporação. Competir com uma empresa que possui efeitos físicos de rede exige um grande investimento inicial de capital e restrições físicas.

O diagrama acima mostra o formato de uma rede física, com nós representando terminais de serviço público, como linhas de telefone fixas, estações de trem ou torneiras de água, e conexões entre nós, representando elementos físicos, como linhas fixas, trilhos de trem ou tubulações de água.

Estradas, trens, eletricidade, esgoto, gás natural, cabo e internet de banda larga são exemplos de empresas com efeitos físicos diretos na rede. De fato, a maioria das redes físicas são serviços públicos: os mercados vencedores se tornam monopólios e acabam sendo nacionalizados.

A melhor evidência da forte capacidade de defesa das redes físicas é que muitas delas têm serviços ruins ou deficientes e continuam a liderar o mercado. Pense na Comcast e na Verizon. Por que elas têm o menor índice de satisfação do cliente nos Estados Unidos? Porque elas podem se safar sem nenhum risco para seus resultados. Ninguém pode competir com elas. Quem poderia gastar o dinheiro para colocar todos esses cabos? E sem concorrentes, clientes frustrados não têm a quem recorrer.

Protocol (Direct) (Protocolo Direto)

Um efeito de rede de protocolo surge quando um padrão computacional ou de comunicação é declarado e todos os nós e criadores de nós podem se conectar à rede usando esse protocolo. Bitcoin e Ethereum são exemplos recentes de redes de protocolos. O configurador de protocolo pode ser uma empresa individual, um grupo de empresas ou um painel.

As redes de protocolo são unidas em torno dos padrões de comunicação e computação, que formam a base dos links entre os nós (por exemplo, mineradores de Bitcoin e carteiras de Bitcoin).

Ethernet é outro exemplo mais tradicional de um efeito de rede de protocolo. Quando Robert Metcalfe fundou a 3Com, ele convenceu a DEC, Intel e Xerox a adotarem a Ethernet como protocolo padrão para redes de computadores locais, com uma velocidade padrão de 10 megabits por segundo, endereços de 48 bits e um campo global tipo Ethertype de 16 bits.

Havia protocolos proprietários competitivos, mas à medida que a Ethernet se afastava e começava a conquistar cada vez mais participação no mercado, os produtos compatíveis com a Ethernet inundavam o mercado. Isso aumentou o valor da Ethernet a uma taxa composta e diminuiu o valor dos concorrentes, independentemente de seu desempenho relativo. Logo, as portas Ethernet tornaram-se recursos padrão de todos os computadores modernos.

Depois que um protocolo é adotado, é extremamente difícil substituí-lo. Observe como o protocolo de fax ainda está em uso ou o protocolo TCP / IP (mesmo que agora existam outros protocolos melhores para esses fins).

Também é verdade que o criador do protocolo normalmente não captura a maior parte do valor do desenvolvimento da rede, como normalmente acontece com outros nfx diretos.

Essa distribuição de valor em uma rede de protocolo pode ser alterada se o criador do protocolo puder manter a propriedade de uma porcentagem significativa dos tokens em uma rede habilitada por token ou manter o controle central sobre endereçamento, identidade, carteiras, nomeação ou priorização e ainda assim obter a rede para adotar o protocolo.

O sucesso dessa estratégia de adoção geralmente tem menos a ver com tecnologia e mais com marketing, engenharia social e escolha do nicho de mercado. É por isso que o VHS venceu o Betamax, embora o Betamax fosse possivelmente um padrão melhor. Também faz parte do motivo pelo qual o Bitcoin decolou como uma reserva de valor digital, quando sua operação é cara e menos transacional do que muitas outras moedas digitais.

Personal Utility (Utilidade Pessoal)

As redes de serviços pessoais têm duas características distintivas. A primeira é que as identidades pessoais dos usuários estão vinculadas à rede em questão, geralmente com nomes de usuários vinculados aos seus nomes reais, como no Facebook Messenger. A segunda é que elas são essenciais para a vida pessoal ou profissional dos usuários diariamente.

No diagrama acima, os nós são representados pelos balões de bate-papo das pessoas (nós) conectadas pelos serviços pessoais (links). Os nós de uma rede de serviços pessoais estão vinculados à identidade da vida real das pessoas que a utilizam, e a rede é especialmente densa porque possui muitos subgrupos locais. Isso coloca em prática a Lei de Reed, de modo que o valor das redes de utilidades pessoais pode aumentar a uma taxa de até 2^N.

As pessoas usam as redes de serviços pessoais para se comunicar e interagir com suas próprias redes pessoais, portanto, ficar offline ou não fazer parte da rede tem desvantagens. A exclusão voluntária se tornaria um impedimento significativo à vida cotidiana e poderia prejudicar enormemente as importantes relações pessoais ou profissionais das pessoas.

Personal Utility (Direto) (Utilidade Pessoal, Direto)

Os efeitos pessoais (Personal Network Effect) estão em jogo quando a identidade ou reputação de uma pessoa está vinculada a um produto. Muitas vezes, as pessoas em uma rede pessoal são influenciadas por pessoas que podem conhecer na vida real. Se todos que você conhecer no mundo real estiverem usando o mesmo produto para abrigar sua identidade e reputação, haverá um grande valor agregado (para você) se você também ingressar na rede.

Networks. As redes pessoais implicam identidade e reputação pessoais, conectando a persona de cada usuário com outras personas de usuário. Cada nó adicional representa tanto um membro potencial adicional da audiência como um produtor de conteúdo adicional para todos os outros nós.

As redes pessoais diferem das redes de serviços pessoais de duas maneiras principais. Conforme explicado na seção anterior, as redes de utilidades pessoais geralmente são usadas para coisas que precisam ser feitas. Existe uma quantidade substancial de utilidade prática para o usuário. Segundo, as redes de serviços pessoais geralmente são mais para comunicação privada do que para comunicação pública. Redes pessoais são menos vitais. Você pode parar de usá-las e sua vida não mudará tanto. Redes como Facebook, Twitter ou LinkedIn (quando você não está procurando emprego) geralmente não são essenciais para o seu dia a dia.

No entanto, as redes pessoais ainda são muito fortes. Você não está correndo para entrar em outra rede de amigos ou rede profissional agora que possui FB e LinkedIn. Também é verdade que você pode parar de usar os dois e ficar bem todos os dias.

Há uma diferença entre enviar uma mensagem instantânea para seu parceiro ou parceira para dizer a ele/ela de não esquecer de buscar sua mãe no aeroporto e postar uma atualização de status sobre a visita da sua mãe nas redes sociais. Nos dois casos, sua própria identidade está vinculada à comunicação e sua audiência são suas conexões pessoais. Mas uma é uma necessidade privada, e a outra é uma necessidade pública.

O efeito de rede pessoal surge do impulso interpessoal e tribal para estabelecer conexões com os outros. É esse impulso que obriga as pessoas a entrar e permanecer em uma rede (por exemplo, Facebook, LinkedIn ou uma religião) porque seus amigos / colegas de trabalho / vizinhos também fazem parte dessa rede. O “gráfico social” de um usuário em uma rede pessoal geralmente está intimamente relacionado aos seus relacionamentos pessoais.

Market Networks (Direct) Redes de Mercado (Direto)

Uma rede de mercado combina os aspectos de identidade e comunicação de uma rede pessoal com o foco e o objetivo das transações que caracterizam um mercado. Market Networks normalmente começam aprimorando uma rede de profissionais que já existe offline. Consideramos as Redes de Mercado uma forma de efeitos diretos de rede, porque o relacionamento entre os nós é direto, conforme mostrado abaixo:

Os mercados em rede são muito diferentes dos mercados de dois lados, embora os dois frequentemente se confundam. A maioria das pessoas pensa que empresas como HoneyBook e Houzz são mercados, mas não são. Na verdade, são Market Networks, que combinam os elementos principais das redes pessoais diretas e mercados de 2 lados, além de serem multifacetadas, em vez de só 2 lados, geralmente com a adição de um software de fluxo de trabalho SaaS dedicado. 

2-Sided Network Effects (Network Effects de 2-Lados)

A segunda categoria ampla de nfx, nfx de dois lados, é frequentemente chamada de “efeitos indiretos de rede” na literatura acadêmica. No entanto, acreditamos que isso é enganoso, pois as redes de dois lados (ou frente e verso) podem envolver efeitos de rede tanto diretos como indiretos.

Em vez disso, a característica real de uma rede de 2 lados é que existem duas classes diferentes de usuários: usuários do lado da oferta e do lado da demanda. Cada um deles chega à rede por diferentes razões e produz um valor complementar para o outro lado.

É relativamente simples ver como cada novo usuário do lado da oferta em uma rede de 2 lados aumenta diretamente o valor da rede para usuários do lado da demanda e vice-versa. Por exemplo, cada novo vendedor (usuário do lado da oferta) em um mercado de 2 lados – como o eBay – agrega diretamente valor aos compradores (usuários do lado da demanda) aumentando a variedade e a oferta de produtos. Da mesma forma, cada comprador adicional é um novo cliente em potencial para os vendedores.

É mais complicado quando analisamos como os usuários interagem do mesmo lado. Na maioria das vezes, os usuários do mesmo lado subtraem valor diretamente um do outro. Por exemplo, os principais vendedores no eBay criam mais concorrência para outros vendedores. Mais passageiros do Uber na hora do rush significam um aumento de preço. Ambos são exemplos de nfx negativo direto no mesmo lado.

Ao mesmo tempo, os benefícios indiretos geralmente superam os negativos diretos. O fato de haver muitos vendedores no mercado atrai compradores para estar lá em primeiro lugar. E, em última instância, isso é mais valioso para os vendedores, mesmo que eles tenham que vender a preços mais eficientes. O mesmo normalmente ocorre no lado do comprador.

Esse efeito indireto positivo das redes de 2 lados foi descoberto e redescoberto ao longo da história. No final do século XVII, por exemplo, todos os fabricantes de violinos começaram a trabalhar e venderam seus violinos na mesma rua de Veneza. Embora a proximidade de vendedores concorrentes de violino tenha baixado os preços, valeu a pena para os fornecedores como um grupo, porque era mais importante para eles que as pessoas no mercado de violinos levassem seus negócios para aquela rua em particular, e não para outra rua em alguma outra cidade.

Na década de 1980, os shoppings nos Estados Unidos descobriram a mesma coisa. Ao juntar vendedores concorrentes em um só lugar, os vendedores conseguiram obter muito mais negócios do que outros que foram distribuídos, tornando prática a localização dos concorrentes em um lugar compartilhado.

O que estamos vendo agora com a preponderância das redes online de 2 lados é o mesmo efeito, mas com software em vez de um local físico.

Observe também que há casos de nfx direto positivo no mesmo lado, em que mais usuários do mesmo lado agregam valor um ao outro. Estes são muito poderosos e devem ser buscados ao projetar seus produtos. É o caso do sistema operacional Microsoft, um dos produtos nfx de 2 lados mais duráveis que o mundo já viu. Os usuários do Microsoft OS beneficiam outros usuários porque eles podem compartilhar arquivos com mais facilidade com colegas de trabalho e amigos. Esse é um efeito de rede positivo direto do mesmo lado (além do efeito de rede central de dois lados), típico dos sistemas operacionais.

Atualmente, identificamos três tipos de efeitos de rede de 2 lados: mercado, plataforma e assintótico.

Marketplace (2-Sided) Marketplace (2-Lados)

Os dois lados de um mercado são compradores e vendedores. Mercados bem-sucedidos de 2 lados, como o Craigslist, são muito difíceis de interromper. Para separá-los, você deve ter uma proposta de valor melhor para ambas as partes simultaneamente, caso contrário, ninguém se moverá. Os clientes estão lá para os vendedores, e os vendedores estão lá para os clientes. Um não sai sem o outro.

Os mercados de 2 lados têm dois conjuntos de nós, como mostrado acima. Um conjunto de usuários no lado da oferta, os outros usuários no lado da demanda. Eles fornecem valor direto um ao outro através do mercado, que é um intermediário representado pelo nó central no diagrama.

Com um mercado de 2 lados, a rede é a que fornece a maior parte do valor, não o aplicativo ou o site em si, o que explica por que produtos de mercados como eBay e Craigslist podem se dar ao luxo de parecer essencialmente inalterados depois de 16 anos.

Mas há uma grande fraqueza na defesa do mercado, que surge do fenômeno da “multilocação”. As pessoas podem vender seus produtos no eBay e no Etsy ao mesmo tempo. Os proprietários podem listar seus apartamentos no Craigslist e Trulia, e os locatários podem consultar os dois mercados para pesquisar no inventário. É difícil bloquear a concorrência de novos participantes quando os membros da sua rede podem usar redes concorrentes como a sua, sem penalidade. O objetivo do mercado é, portanto, projetar o produto/serviço para agregar tanto valor ou “bloqueio”, particularmente no lado da oferta, para que os membros não se sintam tentados a praticar a multilocação.

Além disso, os mercados têm mais formas do que podemos imaginar. As empresas de mídia, por exemplo, são essencialmente mercados de dois lados. O público (oferta) chega ao mercado e vende sua atenção em troca de experiências de conteúdo. Os anunciantes (demanda) do outro lado atraem a atenção do público. Quanto maior a audiência de uma empresa de mídia, maior a probabilidade de os anunciantes gastarem dinheiro com essa empresa e, em seguida, mais dinheiro estarão dispostos a pagar à empresa quando o fizerem. “Vendedores”, ou seja, leitores/espectadores, têm um efeito direto positivo na rede para “compradores”, ou seja, anunciantes. E vice-versa, porque (em teoria) mais receita com publicidade fornece a uma empresa de mídia os recursos para produzir um conteúdo melhor.

Platform 2-Sides (Plataforma 2-Lados)

O que chamamos de nfx de plataforma de dois lados é semelhante ao nfx de Marketplace de dois lados, pois eles têm dois lados com interesses muito diferentes que se beneficiam diretamente um do outro. A diferença é que o lado da oferta na verdade projeta produtos que estão disponíveis apenas na plataforma. O lado da oferta precisa trabalhar para se integrar à plataforma. Os produtos criados e vendidos pelos fornecedores são uma função da plataforma, não são independentes dela.

As plataformas de 2 lados têm nós do lado da oferta (desenvolvedores) e nós do lado da demanda (usuários), que criam valor para cada um por intermédio da própria plataforma (nó central). A plataforma em si também oferece um valor significativo para ambos os lados.

As plataformas de 2 lados têm nós do lado da oferta (desenvolvedores) e nós do lado da demanda (usuários), que criam valor para cada um por intermédio da própria plataforma (nó central). A plataforma em si também oferece um valor significativo para ambos os lados.

Microsoft OS, iOS e Android são excelentes exemplos de produtos que atingiram esse tipo de nfx. Xbox, PlayStation e Wii também são exemplos, embora sejam ligeiramente diferentes.

Outra diferença que as plataformas têm em relação ao nfx Marketplace é que, em comparação com os mercados online, as características e benefícios da própria plataforma podem ter um papel maior na utilidade de uma plataforma relacionada à rede. As pessoas compram iPhones e, portanto, iOS, pela marca, design, características técnicas e desempenho do telefone, tanto quanto pelo ecossistema de aplicativos. As pessoas podem comprar consoles Xbox e PlayStation pelos gráficos e desempenho do sistema, tanto quanto pela biblioteca de jogos disponíveis. Isso contrasta com os mercados, onde o produto em si vem em segundo lugar, muito distante comparado ao valor da rede.

A maneira como uma plataforma é vendida também pode ser muito importante para o quão bem ela é adotada por ambas as partes. Por exemplo, a Microsoft possui um exército de vendedores que vendem sua plataforma para grandes clientes corporativos e em geral entrega a plataforma gratuitamente para universidades, para que os estudantes aprendam a trabalhar nessa plataforma.

Um ponto vulnerável para as plataformas é que, como nos mercados, os dois lados das plataformas também podem ser de multilocatários. Os desenvolvedores de aplicativos podem criar versões de seus aplicativos para iOS e Android. Os desenvolvedores de jogos podem distribuir seus jogos para PlayStation e Xbox. Da mesma forma, os jogadores podem ter um PS4 e uma Xbox One simultaneamente, e as pessoas podem ter um Dell e um Macbook. No entanto, o preço torna isso mais proibitivo do que nos mercados online, onde a multilocação é geralmente gratuita. Portanto, desse ponto de vista, as plataformas geralmente têm uma vantagem.

Asymptotic Marketplace (2-Sided) (Marketplace Assintótico de 2-Lados)

Obviamente, não existem dois mercados de dois lados exatamente iguais. Uma forma de diferirem significativamente é na “curva de valor”. Isso se refere à rapidez com que o valor do lado da demanda aumenta à medida que a oferta aumenta, e à força em que o nfx se transforma quando a massa crítica é atingida.

O diagrama a seguir “Curva de valor” ilustra as curvas de oferta e demanda de três subcategorias de nfx do mercado.

A linha reta (laranja) no meio é o que seria esperado com a Craigslist ou o eBay, onde geralmente o crescimento do lado da oferta produz valor para o lado da demanda a uma taxa relativamente proporcional. Mercados como esse ficam mais fortes com o tempo.

O diagrama “Curva de valor” ilustra isso.

A curva inferior (amarela) é o que você viu com o OpenTable, onde o valor é baixo. O OpenTable teve que aumentar o lado da oferta dos restaurantes para um nível muito alto antes que houvesse um valor do lado da demanda. No entanto, uma vez que a massa crítica foi alcançada, o efeito de rede se tornou muito poderoso.

A terceira subcategoria de mercado nfx, ilustrada pela curva vermelha no gráfico acima, é o que chamamos de Asymptotic Marketplace nfx. Possui as propriedades inversas da curva de valor retardado do OpenTable. A oferta inicial rapidamente agrega valor do lado da demanda, mas logo o valor do aumento da oferta começa a diminuir.

Os exemplos mais famosos de um mercado assintótico são empresas de compartilhamento de viagens como Uber e Lyft, como escrevemos no estudo de caso da Uber. Até certo ponto, mais motoristas beneficiam os passageiros devido à redução do tempo de espera. Mas além de um certo ponto, o valor para o passageiro cai abruptamente. Esperar 4 minutos por uma viagem em vez de 8 minutos é uma grande diferença. Mas 2 minutos em vez de 4 minutos? O valor do aumento da oferta diminui drasticamente em torno da marca de 4 minutos.

Mercados assintóticos são mais vulneráveis à concorrência do que outros mercados por esse motivo. Se a Uber tiver 1.000 motoristas em uma determinada área, um concorrente poderia fornecer um serviço comparável com a metade disso.

Além dessa vulnerabilidade, os mercados assintóticos podem ser altamente suscetíveis à multilocação. Muitas pessoas usam o Lyft e a Uber para se locomover, dependendo de qual deles tenha o preço mais baixo e menor espera em um dado momento. Do lado da oferta, muitos motoristas usam Uber e Lyft, dependendo dos preços e tempos de espera.

Data Network Effects (Network Effects de Dados)

Quando o valor de um produto aumenta com mais dados e quando o uso adicional desse produto produz dados, ele tem um efeito de rede de dados. Esta é a terceira categoria ampla de nfx.

Com uma rede de dados, cada nó (usuário) alimenta dados úteis no banco de dados central. À medida que os dados agregados se acumulam, o valor dos dados para cada usuário também aumenta.

Com uma rede de dados, cada nó (usuário) alimenta dados úteis no banco de dados central. À medida que os dados agregados se acumulam, o valor dos dados para cada usuário também aumenta.

Os nfx de dados tendem a ser mais fracos do que muitas pessoas, principalmente os capitalistas de risco, em geral querem acreditar: ter mais dados não necessariamente se traduz em valor, e coletar dados mais úteis nem sempre é fácil, mesmo que os dados sejam centrais para o produto.

Os dados podem aumentar o valor do produto de diferentes maneiras. Se os dados são realmente fundamentais para a forma como o produto beneficia os usuários, os dados nfx desse produto têm potencial para serem muito poderosos. Se os dados são apenas marginais para o produto, os dados nfx não importam muito. Quando a Netflix recomenda um programa para você, o algoritmo baseia essa recomendação nos dados de exibição do usuário. Mas a função de descoberta da Netflix é marginal; seu valor real provém do inventário de programas de televisão, filmes e documentários. A Netflix tem apenas um efeito marginal de rede de dados.

Da mesma forma, a relação entre o uso do produto e a quantidade de novos dados úteis coletados pode ser assimétrica. O Yelp tem um efeito de rede de dados porque mais comentários para mais restaurantes tornam o produto mais valioso. Mas seu efeito de rede é enfraquecido pelo fato de que apenas uma pequena porcentagem de usuários produz os dados. A maioria das pessoas lê na base de dados do Yelp, mas não escreve para nela.

Ao mesmo tempo, o Yelp também é um bom exemplo de uma fraqueza comum em nfx de Dados. Seus nfx de dados são assintóticos. O quinto comentário agrega muito mais valor que o 30ª. Para além de um certo baixo nível, mais comentários em um restaurante não aumentam o valor para você, usuário. (A amplitude das avaliações, por outro lado, é muito útil e leva a um nfx sólido, e é por isso que o Yelp ainda é tão prevalente.)

Se um produto não tem relação entre aumento de uso e produção de dados mais úteis, não há efeito de rede. É simplesmente um efeito de escala. Agências de relatórios de crédito como Experian têm um efeito de escala porque, embora mais dados tornem suas pontuações de crédito mais valiosas (quer dizer, precisas), o uso do produto pelos consumidores não aumenta naturalmente a quantidade de dados que a agência tem.

Os nfx de dados são fáceis de confundir com os benefícios de dados que provêm da escala. Por definição, grandes empresas têm mais dados. A questão é: esses dados criam um valor significativo para os clientes/usuários? E se sim, o aumento do uso leva a dados mais úteis?

Um bom exemplo de serviço com um forte efeito de rede de dados é o Waze. Não apenas quase todos que consomem dados no Waze também fornecem dados úteis, mas como os dados são consumidos em tempo real, o conjunto de dados precisa ser atualizado continuamente. Portanto, quanto maior a rede, mais precisos serão os dados em qualquer momento para qualquer estrada. Mais dados continuam produzindo valor quase indefinidamente, portanto, há menos nfx de dados assintóticos no Waze do que quase qualquer outro serviço que possamos imaginar.

Os nfx de dados são possivelmente a categoria nfx mais complicada. Existem tantos nfx de dados diferentes quanto maneiras de usar os dados. Abordaremos os dados nfx com mais detalhes no futuro.

Tech Performance Network Effects (Network Effects de Desempenho Tecnológico)

Quando o desempenho técnico de um produto melhora diretamente com um número maior de usuários, você tem o nfx Tech Performance. Esta é a quarta categoria ampla de nfx. Para redes com nfx Tech Performance, quanto mais dispositivos ou usuários houver em uma rede, melhor a tecnologia subjacente funcionará. Isso torna o produto/serviço mais rápido, mais barato ou mais fácil.

As redes com nfx Tech Performance ficam melhores (mais rápidas, mais baratas ou mais fáceis de usar) à medida que crescem. À medida que mais nós (dispositivos) ingressam na rede, o desempenho do conjunto melhora.

Considere os serviços de compartilhamento de arquivos ponto a ponto, como o BitTorrent, ou provedores de VPN, como o Hola, ou rede de localização de objetos, como o Tile. Esses serviços se tornam mais rápidos para todos os usuários, à medida que haja mais nós na rede. Toda pessoa que baixa um arquivo BitTorrent também está enviando arquivos para a rede. Quanto mais pessoas tiverem o aplicativo Tile instalado, maiores serão as chances de localizar algo que perderam, pois todos os telefones da rede estão constantemente procurando por tiles. O Skype também afirma que quanto mais pessoas usarem o Skype, melhor será a qualidade do streaming de vídeo (não está claro se isso é verdade, mas é a ideia certa para eles).

Os efeitos de rede de desempenho tecnológico são diferentes dos avanços tecnológicos, e poderíamos argumentar que eles são superiores. As vantagens tecnológicas têm uma meia-vida curta e não são mais altamente defensáveis. Se você é o primeiro a introduzir uma tecnologia, a taxa de inovação mostra que não demorará muito até que a concorrência copie sua tecnologia ou ela mesma a desenvolva. Mas com o nfx Tech Performance, seu produto ganha uma vantagem enorme por ser o primeiro a dar a largada. Você não precisa lutar para manter sua vantagem. Sua vantagem tende a aumentar, não diminuir, ao longo do tempo.

O outro ponto comum de confusão com o nfx Tech Performance é assumir sua presença quando o aumento do uso produz receita que pode ser reaplicada para produzir mais avanços tecnológicos, gerando ainda mais uso. Se uma melhoria de desempenho vier de um volume maior de receitas ou dados… pode até ser bom ter… mas não é um nfx de desempenho tecnológico.

“Social” Network Effects (Network Effects “Sociais”)

A quinta e última categoria geral de efeitos de rede é o que chamamos de efeitos de rede “sociais”. Eles funcionam por meio da psicologia e das interações entre as pessoas.

É assim que pensamos que eles funcionam.

Redes são nós e vínculos. Com um sistema de telefone fixo, é fácil ver os telefones físicos e os cabos que os conectam.

No entanto, existe uma rede invisível entre as pessoas, onde nosso corpo físico é o nó e nossas palavras e comportamentos entre nós são as conexões. Estas são as redes originais, por assim dizer.

Da mesma forma que os efeitos de rede digital, esses nfx sociais podem ajudar a criar mais valor em seu produto para os usuários, à medida que mais pessoas o usam. As pessoas agregam valor umas às outras, influenciando-as a pensar ou sentir de maneira diferente; fornecendo gatilhos e confiança para usar seu produto; fortalecendo a sua escolha de continuar usando seu produto.

Os Nfx sociais são geralmente os mais difíceis de implementar para defesa no longo prazo. No entanto, se você conseguir, com sucesso, várias formas de psicologia contra um concorrente, elas podem representar uma vantagem significativa.

Agora você deve estar se perguntando “Esses nfx sociais não são como uma defesa de marca?” E você está parcialmente certo. Certamente existem semelhanças. Elas têm a ver com linguagem e psicologia. Mas acreditamos que também existem diferenças importantes, por isso as colocamos em uma categoria separada.

Até o momento, identificamos três tipos principais de efeitos de rede sociais: Language (Linguagem), Beliefs (Crenças) e Bandwagon (Moda). Esse número pode ser facilmente expandido, pois a psicologia humana é complexa e existem muitas formas de interações sociais que funcionam de maneira muito diferente, e ainda estamos procurando novos tipos.

Language (social) (Linguagem – social)

Em qualquer rede humana, a linguagem é o principal intermediário. É o protocolo que todos os nós de uma rede usam para interagir entre si. Por exemplo, o idioma inglês é um idioma útil, mas é muito mais valioso, considerando que existem 1,5 bilhão de pessoas que o falam. Isto é mais de 15 vezes o número de pessoas que falam alemão. Portanto, embora falar inglês não seja 15 vezes melhor para se comunicar do que falar alemão, o valor para os anglofalantes é muito maior como resultado da rede.

É por isso que, ao longo da história, o idioma mostrou uma tendência do tipo “o-vencedor-toma-a-maior-parte”. Pessoas nas mesmas unidades políticas, sociais e econômicas tendem a se unir em torno de um idioma.

Esse conceito se estende ao jargão e ao vernáculo de grupos específicos, de nações a corporações, de adolescentes a hipsters descolados, de economistas a funcionários do Google. À medida que o jargão é adotado por mais e mais pessoas, ele se torna mais valioso para todos os outros usuários.

As startups podem usar os efeitos de rede do idioma para tirar proveito desse efeito winer-take-most de pelo menos duas maneiras: primeiro, na criação de linguagem de categoria corporativa; e segundo, ao nomear uma empresa ou produto.

Na primeira forma, se um fundador de uma startup pode ajudar a criar um nome para uma categoria de negócios e depois ser conhecido como o número 1 nessa categoria, isso lhe proporciona um sólido nfx de linguagem. A Miller Beer fez isso em 1975, quando criou a categoria de “cerveja light”. O mesmo aconteceu em 1995, com a criação da categoria de “portais” da web, com que o Yahoo! se beneficiou, pois liderava a categoria na época. Vimos esse mesmo efeito de rede de linguagem recentemente com a criação da categoria “criptomoeda”. O Bitcoin, considerado o pioneiro, se beneficiou mais: ainda é responsável por quase 40% de toda a capitalização de mercado, apesar de existirem centenas de criptomoedas concorrentes.

Em todos esses casos, o número 1 acabou perdendo a coroa, o que torna o nfx de linguagem menos forte que os outros. No entanto, por muitos anos, seus concorrentes certamente reclamariam da vantagem injusta da empresa com Network Effects Language que eles gostariam de ter para si mesmos.

A segunda maneira citada pela qual as empresas costumam tirar proveito do nfx Language é com os nomes de empresas e produtos.

Por exemplo, quando “Googlar” alguma coisa tornou-se sinônimo de pesquisar algo na Internet, foi uma grande vantagem para o Google. A própria linguagem se tornou um impedimento ao uso de um concorrente. Quando alguém pede algo ao Google, é socialmente estranho e mentalmente perturbador pegar o telefone e começar a usar o Bing.

É parecido a quando alguém diz “pegar um uber”. Estão dando um sinal social para usar o Uber, não o Lyft. (Claro que digitar o vernáculo como substantivo não é tão poderoso quanto digitar como verbo. Provavelmente seria melhor para a Uber se mais pessoas dissessem: “Vou ubar para lá”, o que alguns já fazem – vou de Uber = vou de transporte de aplicativo –, mas se eu fosse a Uber incentivaria esse uso da melhor maneira possível.)

Outro exemplo: no passado, fazer uma “xerox”, significava fazer uma cópia.

Fazer com que as pessoas usem verbalmente o nome da empresa é uma grande vantagem, mas é muito difícil de conseguir. O nome da sua empresa deve ser memorável e cativante o suficiente para fazer isso, e é por isso que conseguir o nome certo é tão importante.

Belief (Social) Crença (Social)

O 13º efeito de rede em nosso mapa atual é a crença. O nfx de Crença é algo que você pode ver melhor com ouro, Bitcoin e religião. É um nfx direto.

O Homo Sapiens é um animal social. Queremos estar no “grupo” e ser aceitos pelos outros. Compartilhar crenças comuns é uma parte crítica disso. Se as pessoas acreditam em alguma coisa, é mais provável que outras pessoas se apeguem a ela e que também acreditem nela. Como resultado, há grandes consequências sociais por não acreditar no que seus amigos acreditam e talvez piores consequências por deixar de acreditar no que eles acreditam. Esse é um fator que faz as pessoas aderirem aos pensamentos do grupo, tornando-as muito resistentes a informações contrárias.

Mais importante, as crenças se tornam mais valiosas para os que acreditam nelas, quanto mais pessoas acreditam.

Olhe o exemplo do ouro: por que é tão valioso? Você não pode comê-lo nem dormir com ele. É lindo, mas muitas coisas são lindas. Tem alguns usos industriais, mas não tantos. É valioso porque, depois de terminar de acreditar que o sal era valioso, como na época do Império Romano, as pessoas decidiram acreditar que o ouro era valioso. E há mais de 5.000 anos, tem sido valioso. O passado nos faz confiar de que todos continuarão mantendo essa crença no futuro. Essa crença se fortalece com o tempo.

Ipso facto, o ouro é valioso porque acreditamos que é valioso.

O nfx Belief é como areia. Em pequenas quantidades, a areia se dissipa com a brisa. Mas se você colocar areia suficiente sobre ela mesma, torna-se dura como pedra.

O mesmo vale para o Bitcoin. Quanto mais pessoas acreditarem que é valioso, mais valioso será para todos. E estamos vendo a mesma “camada de areia” com o Bitcoin agora. Quanto mais vezes o seu preço cair e depois se recuperar, mais as pessoas acreditarão que ele tem valor. E então, quando você coloca um pouco de “areia” de Ethereum por cima junto com a “areia” de milhares de outras criptomoedas existentes, todas denominadas em Bitcoin nas trocas, a areia do Bitcoin se torna progressivamente mais estável como resultado do crescimento de nfx Crença. O que antes era fluido e intangível é transformado em algo mais parecido com a pedra.

Bandwagon (Social) Moda (Social)

O nfx Bandwagon ocorre quando a pressão social para ingressar em uma rede faz as pessoas sentirem que não querem ficar de fora.

Um bom exemplo é Slack. Nos círculos de tecnologia, geralmente sente-se que você não tem um negócio moderno se as suas equipes não usam Slack. Em nossa opinião, a notoriedade e valorização do Slack excederam a utilidade do produto, porque ele se transformou numa espécie de movimento na indústria de tecnologia e desenvolveu um forte nfx de Bandwagon.

O nfx Bandfagon geralmente surge quando uma rede começa a se formar pela primeira vez, quando as pessoas aderem cedo a ela. Quando as pessoas começaram a usar o Google em 1998, havia um sentimento geral de que “os jovens geniais” estavam usando o Google (usavam o Alta Vista antes disso). Se você não usou o Google, você era deixado de fora. Desde então, outros nfx se desenvolveram no Google para lhe fornecer sua defesa principal, e assim não dependem mais do nfx inicial de Bandwagon, mas certamente ele estava lá no começo.

Uma empresa que fez do nfx Bandwagon uma experiência essencial é a Apple. A cada ano, com desempenho cuidadosamente programado, eles retrabalham o burburinho e o FOMO (fear of missing / medo de perder, medo de ficar de fora) com suas demos e lançamentos de novos produtos. Isso tem sido extremamente eficaz. Hoje em dia, se você aparecer em uma reunião no Vale do Silício com um clone da IBM em vez de um computador Apple, é sinal de que você não faz parte da tribo. Você é considerado um estranho se não usa um Mac.

Isso pode ser frustrante para os concorrentes que sentem que têm produtos melhores, mas não conseguem vencer a Apple por razões que permanecem ocultas. O sucesso da Apple vai além da “marca”. É baseado em desencadear com sucesso a necessidade psicológica de fazer parte da multidão genial, de juntar-se ao movimento.

Este vídeo de 2010 é uma representação hilária da frustração e confusão que os concorrentes sentem sobre os mecanismos por trás do domínio da Apple, e aqui está uma campanha publicitária da Samsung de 2017 que é um grito no mesmo vácuo: tenta dizer aos consumidores, que é hora de “crescer” e abandonar seu apego infantil e emocional ao iPhone, pois a Samsung faz um produto “melhor”.

Mas o que falta é que o valor para o usuário não é apenas a soma das características do produto, nem apenas uma função de ser mais um utilitário. Ele inclui o valor da rede derivado de outros usuários do produto e o valor social do veículo que lhes permite se unirem.

Os estudiosos dos Nfx perceberão corretamente que o Nfx Bandwagon pode ir longe demais. Se muitas pessoas ingressam em um movimento, algumas vezes os primeiros a aderir saem porque o grupo se tornou muito popular. É por isso que você normalmente vê o nfx Bandwagon no início dos produtos. Os fundadores inteligentes conduzirão essa transição para outro nfx para manter uma defesa durável.

O 14º Network Effect: Expertise (Experiência)

Embora o nfx seja frequentemente referido como um fenômeno singular, fizemos muito trabalho para dissipar esse mito. Até agora, neste Manual de NFX, apresentamos 13 tipos diferentes de nfx que foram identificados nos últimos 15 anos. Na época, a NfX disse que havia “13 e contando”, sabendo que mais apareceriam à medida que trabalhasse com centenas de empresas com efeitos de rede.

Hoje, compartilhamos o mais recente nfx que foi identificado: um décimo quarto tipo que se chama Expertise Network Effects (nfx).

Os empregadores geralmente analisam ferramentas concorrentes, como SalesForce, SAP, na contratação, para que os profissionais tenham um forte incentivo para desenvolver conhecimentos amplamente adotados sobre ferramentas, que podem incluir em seus currículos e usá-los como argumentos de vendas no mercado de trabalho.

Os produtos que podem desenvolver efeitos de rede de “Expertise” geralmente são ferramentas usadas pelos profissionais para realizar seu trabalho: as ferramentas com as quais eles praticam. À medida que os profissionais se tornam mais qualificados em seus trabalhos, eles também aumentam seus conhecimentos nas ferramentas necessárias para realizar esses trabalhos. Se as ferramentas são sofisticadas o suficiente, elas exigem conhecimento próprio.

Da mesma forma, é mais provável que as empresas usem as ferramentas com ampla adoção profissional porque: a) desejam que seus funcionários interajam com outras empresas do setor; b) desejam atrair os melhores talentos que provavelmente usem a ferramenta mais popular e, c) sabem que assim podem substituir mais facilmente o profissional por outra pessoa treinada na ferramenta mais popular.

E é aí que os efeitos da rede entram em cena: para cada nova pessoa no mercado de trabalho que desenvolve experiência em um determinado produto, mais valioso se torna esse produto para todos os participantes que usam ou integram essa ferramenta; ou seja, todos os outros usuários especialistas do produto (aguarde o próximo artigo, específico sobre este nfx, para obter uma explicação mais detalhada da mecânica desse efeito de rede).

O poder dos efeitos de rede

Explicamos no início deste texto que o Mapa de Efeitos de Rede se destina a ser um tópico de discussão sobre a verdadeira natureza dos Network Effects, não uma definitiva nem a última palavra sobre o assunto. Os efeitos de rede são um fenômeno complexo que parece simples na superfície.

Com este manual, tentamos comunicar a importância, variedade e complexidade dos network effects ou efeitos da rede. Os empreendedores das startups e as empresas constituídas se beneficiarão de uma compreensão mais profunda dos Network Effects que se traduzirão em melhores decisões práticas nos negócios. Afinal, a defesa é o que definirá o sucesso do seu negócio. Antes de tudo, os Network Effects ou Efeitos de Rede são a chave para esse sucesso.

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Babel-Team produziu e publicou esse conteúdo em espanhol e português para sua rede de contatos no LinkedIn. Este conteúdo é baseado no trabalho do nosso colega James Carrier, e nos conhecimentos e experiências desenvolvidos por Jorge Aldrovandi e a equipe de Babel-Team.

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