Network Effect – Tạo ra lợi thế cạnh tranh cho sản phẩm

Posted by

1. Network Effect là gì?

Network Effect về cơ bản là hiện tượng giá trị của sản phẩm tăng khi số lượng người dùng tăng. Một câu hỏi đơn giản để xác định xem liệu sản phẩm của bạn có Network Effect hay không là “Người dùng hiện tại có nhận thêm được giá trị gì nếu có thêm người dùng mới sử dụng sản phẩm không?”.

2. Tại sao bạn nên quan tâm đến Network Effect?

Có nhiều cách để một công ty tạo ra lợi thế cạnh tranh. Cách truyền thống nhất là thông qua Economy of Scale* và Branding. Tuy nhiên với những sản phẩm mới hoặc sản phẩm của startup, việc cạnh tranh bằng phương pháp truyền thống khó khăn hơn nhiều vì tốn thời gian và tiền. Việc tạo ra một sản phẩm có Network Effect là chiến thuật mà mọi PM và mọi startup với sản phẩm mới không thể bỏ qua nếu muốn tạo lợi thế cạnh tranh một cách hiệu quả về thời gian và chi phí.

tranh vẽ máy tính đang sử dụng zoom

3. Có những loại Network Effect nào?

Có tổng cộng 5 nhóm chính:

a. Direct Network Effect

Đây là hình thức network effect đơn giản và hiệu quả nhất. Giá trị của việc sử dụng sản phẩm tăng khi số lượng người dùng tăng. Tinder là một ví dụ về sản phẩm có direct network effect. Càng có nhiều người dùng thì người dùng Tinder càng nhận được nhiều giá trị hơn vì tỉ lệ match người dùng phù hợp tăng.

b. Two-sided Network

Một sản phẩm có two-sided network effect có đối tượng người dùng ở hai phía cung và cầu. Hai nhóm đối tượng này sử dụng sản phẩm với mục tiêu khác nhau. Tuy nhiên lợi ích của một nhóm được tăng lên khi lượng người dùng ở nhóm kia tăng lên. Tuy nhiên đôi khi người dùng lại chịu ảnh hưởng tiêu cực khi người dùng cùng nhóm tăng lên. Lấy ví dụ nền tảng gọi xe như Grab hay Uber. Những nền tảng này có đối tượng người dùng là tài xế ở phía cung và người gọi xe ở phía cầu. Khi lượng tài xế tăng lên thì người gọi xe hưởng lợi vì giảm thời gian chờ đợi nhưng nhóm tài xế thì chịu ảnh hưởng vì độ cạnh tranh tăng lên.

c. Data Network Effect

Những sản phẩm có tính năng chính dựa vào thuật toán học máy thường có data network effect. Càng nhiều người dùng thì lượng dữ liệu để thuật toán tối ưu càng tăng. Ví dụ như Spotify, càng có nhiều người dùng thì thuật toán tạo playlist tự động để gợi ý nhạc cho người dùng sẽ càng đưa ra những gợi ý chuẩn xác hơn với gu nhạc của người dùng.

d. Tech Performance Network Effect

Khi chất lượng về mặt kĩ thuật của sản phẩm được cải thiện trực tiếp cùng với lượng người dùng tăng lên thì sản phẩm có Tech Performance Network. Dịch vụ chia sẻ dữ liệu ngang hàng (P2P) như BitTorrent là ví dụ của một sản phẩm có Tech Performance Network Effect. Nói một cách đơn giản nhất, mỗi người dùng khi tham gia tải xuống dữ liệu sẽ đóng vai người tải (downloader) và người đăng tải (seeder) để hỗ trợ người dùng khác tải xuống. Nên khi thì càng có nhiều người dùng thì tốc độ tải (tech performance) cũng trở nên tốt hơn.

e. “Social” Network Effect

Con người là loài có xu hướng xã hội cao. Do vậy quyết định sử dụng một sản phẩm của con người cũng phụ thuộc vào trải nghiệm xã hội. Hình thức phổ biến nhất của Social Network Effect là Bandwagon (hiệu ứng số đông). Apple tạo được trải nghiệm thuộc về cộng đồng “fan” của Apple cho người dùng. Người dùng của một sản phẩm có thể tiếp tục ở trong hệ sinh thái Apple vì trải nghiệm này.


Bài viết chỉ nhằm mục đích giới thiệu tổng quan về Network Effect nếu như bạn vẫn chưa biết về khái niệm này. Mỗi loại cũng có điểm yếu riêng cũng như có khả năng kết hợp với nhau để hỗ trợ khắc phục điểm yếu mà trong khuôn khổ bài viết tôi chưa nhắc tới. Nếu khái niệm này có giá trị với bạn, bạn có thể tìm hiểu thêm chi tiết hơn tại đây.


Một số bài viết khác từ Careerly về Product Management:

Ước tính thời gian hoàn thành công việc theo Product Manager của Google https://blog.careerly.vn/newsletter/cong-thuc-uoc-tinh-thoi-gian-hoan-thanh-cong-viec/
Bài học về Product từ thành công của DoorDash: https://blog.careerly.vn/newsletter/bai-hoc-product-tu-doordash/

One comment

Để lại bình luận