cctg: 網路效應

nfx.com 有一份 The Network Effects Bible 討論網路效應的重要性，每增加一個使用者，會讓這個產品/服務更有價值，也就是大者恆大的局面，在網路時代，所有系統發展的初期，都還是在獲取使用者的眼球的競爭下，只有大量的使用者，才算是拿到了入場門票，才會有下一個維持跟進化的問題。

數學模型

有幾個網路效應的法則，試圖以數學模型說明網路效應的價值

Sarnoff’s Law

早期的電視廣播，其價值直接跟使用者數量成正比。該網路都是從網路中心單向發送連結到使用者
```
V = N
```
Metcalfe’s Law

在 Internet 時代，連上網路的電腦都可以用任何方式互相傳送資訊。因此網路的價值每增加一個 node，該 node 都可以跟原本的其他 node 連結，價值應該要是所有的節點數量。
```
V = N * (N-1) /2 => 約等於 N^2
```
Reed’s Law

David P. Reed 於 1999 年提出，增加一個 node 的網路價值，除了連結的節點數量以外，還要再乘上該 node 帶來的潛在的 cluster，該 node 還會產生更多 sub-groups/clusters
```
V = 2^N
```

網路特徵

不規則性

nodes 與 cluster 的分佈並不均勻，各節點之間的 link 狀況，也跟真實世界一樣，沒有固定的樣式
身份：真實、假名、匿名

有真實身份的網路，會比假名的網路能更有效地建構網路。但在加密或間諜應用中，反而需要匿名的網路，但卻可能因為匿名，該網路關係更容易被破壞。
不對稱性

有不同的角色組合的網路，且某一邊的使用者取得比其他的困難。這被稱為是 Demand-Side 或是 Supply-Side Marketplace，例如 Uber
同質、異質網路

當所有 nodes 的角色都一樣時，這是同質網路，如果網路內有分不同的角色，則是異質網路，例如網拍網站，有分買家及賣家兩種角色。
漸近 Asymptotic

通常使用者增加，每個使用者產生的價值也在增加，但當網路成長到某個程度後，網路效應的增加就開始減弱。ex: Uber 乘客的等待時間，隨著司機數量增加到某個程度後，等待時間就無法再一直縮短了
同邊 Same-Side

同樣使用 Windows Office 的使用者，因為檔案相容性的關係，會因為使用者增加而讓該檔案更加流通
橫向 Cross-Side

例如 Uber，driver 增加會增加客人，客人增加也會再吸引更多 driver
Indirect

例如 ebay，新賣家的加入，只會讓賣家之間的競爭更激烈，但由於賣家增加，更吸引買家加入，整體來說，還是會讓所有賣家間接受惠。
Negative

網路的負面效應有兩種：Congestion (增加使用量) 及 Pollution (增加規模)

因為更多人使用網路，會讓網路壅塞，速度變慢。

FB, Twitter 會因為更多人使用，而污染自己個人的 News Feed

建構與維護

Multiplayer vs. Single-Player Mode

單人模式只會線性增長，多人的聯網產品同時具有單人與多人的價值
轉換成本 switching cost

切換到不相容的產品，會花時間、精神與金錢，這會讓使用者傾向於使用同一個廠商的商品，並待在同一個生態體系下
Chicken or Egg Problem (Cold Start Problem)

這是 2-sided martketplace 常見的問題，buyers/sellers 或是 developers/users

當有一邊的使用者增加，才會讓另一邊也加入。有 19 Tactics to Solve the Chicken-or-Egg Problem and Grow Your Marketplace 能解決此問題
Multi-Tenanting

同時加入多個互相競爭的網路 ex: Lyft, Uber，同時加入多個社交平台

越大的網路會越有知名度，越能吸引新客戶
Disintermediation 去中心化

在 marketplace 或 merket network 產品中很常見。一開始透過該網路進行交易，後續就改為不透過網路平台而直接交易。
Retention 留存率

客戶回頭再使用產品的頻率。留存率高的網路效應才高。