123 Street Avenue, City Town, 99999

(123) 555-6789

email@address.com

 

You can set your address, phone number, email and site description in the settings tab.
Link to read me page with more information.

Vikot's river of random thoughts

Čovječanstvu treba inverzni Groupon!

Viktor Marohnic

groupon-1.png

Od prvog dana kako sam vidio Groupon, razmišljam o tome kako je to zapravo potpuno krivi model. Biznis koji spušta cijenu 50%, 60% ili 90%, mene automatski odbija. Kroz glavu mi prolaze misli poput, zar su stvarno toliko loši da nitko ne želi doći tamo i platiti punu cijenu ili su u naboljem slučaju sasvim prosječni, pa "word of mouth" ne radi posao sam za sebe. Osim toga, dosta me brine koliko će vlasnici biti motivirani da pruže dobru uslugu ako znaju da plaćam samo 10% cijene. 

I tako nekako sam počeo razmišljati o tome da vjerovanto postoji tržište za servis koji bi bio potpuno suprotan, nešto kao inverzan Groupon koji bi biznisima omogućio da svoju uslugu naplaćuju po cijeni kojoj žele, a u isto vrijeme usrećio i korisnike.

Dakle, za razliku od 90% popusta korisnika takvog servisa privlači kvaliteta, cijena mu je sekundarna. Dapače, sa veseljem će platiti tržišnu cijenu, pa čak i veću, u slučaju da se osjeća da je usluga koju dobija kvalitetna. Taj korisnik zna da ga dugoročno manje košta jednom platiti punu cijenu za nešto dobro, nego pet puta kupovati loš proizvod. Osim toga život mu je nekako prekratak da bi ona kava koju popije jednom dnevno ili sportska masaža na koju ode jednom mjesečno, bila loša. A opet u isto vrijeme, ne voli biti rob navike nego voli otkrivati nove stvari svaki dan. 

Do sad sam onako u glavi razradio dvije ideje kako riješiti ovaj problem, ali svaka ideja ima koji nedostatak za koji nisam siguran da li se može ili ne može riješiti.

Koncept 1:

Ovo je bazirano na činjenici da ljudi jednom kad nađu osobu kojoj vjeruju, uglavnom slušaju njezine preporuke. Osim toga, na sličan način će pratiti kolumnu nekog novinara jer su im se njegove preporuke pokazale dobre. Idući put, kada taj novinar napiše recenziju nekog restorana, više ne moraju razmišljati puno, nego uzimaju to kao gotovu stvar. Npr., imate u NYC nekoliko poznatih kritičara restorana i jednom kad skužite koji vam odgovara, sve što radite je jednostavno pratite njegovu kolumnu i kada planirate večeru prije koncerta, idete na lokaciju njegove nedavne recenzije.

Sličnih primjera ima dosta, a jedan su npr "music recommendation" aplikacije u Spotify koje se baziraju na ljudski uređivanom sadržaju.

Dakle, ideja bi bila napraviti app koji sadrži preporuke koje su ručno uređivane od strane stručnjaka u određenim područjima. Aplikacija bi izlistala lokacije koje bi sadržavale ime i prezime čovjeka koji je tu lokaciju preporučio, te njegovu ocjenu i recenziju. Korisnici bi mogli pratiti jednog ili više kritičara i prema tom odabiru bi im se i filtirala lista.

Koncept 2:

Dakle, pretpostavka je da bi neki inteligentni software iz naših online profila mogao naučiti skoro sve o nama i uspješno nas klasificirati u određene grupe ljudi. Npr., Foursquare podaci za tip lokacija i kupovnu moć, Last.fm i Spotify za glazbeni ukus, te Facebook social graf i activity feed za tip ljudi s kojima se volimo družiti.

App bi sadržavao listu lokacija ili npr. koncerata za svaki grad koji odgovaraju mojem ukusu. Sve što bih ja napravio je ulogirao se sa nekoliko svojih accounta i dao mu malo vremena da napravi data mining.

U slučaju da npr. dođem u Ljubljanu na konferenciju i imam malo slobodnog vremena, app bi pronašao ljude koji slušaju sličnu glazbu i idu na sličan tip lokacija i preporučio bi mi mjesto za ručak ili koncert na kraju dana.

Problem je da je količina podataka koji bi taj servis trebao prikupiti i onda analizirati bila prilično velika, odnosno da bi infrastruktura koja bi omogućila dovoljnu kvalitetu preporuka u nekom kratkom vremenu bila jako skupa. Ako bi se išlo na pojednostavljivanje, nisam siguran da li bi rezultat bio dobar. 

Nisam se ja toga prvi sjetio. Sreo sam nekoliko startupa do sada koji rješavaju ovaj problem. Obično imaju dva pristupa. 

Jedni se baziraju na preporukama prijatelja, odnosno kad želite pronaći dobro mjesto za doručak u Dubrovniku pitate svoj krug prijatelja za preporuku i oni vam daju preporuke. Ono što je problem je da je naš network dosta mali i da vjerovatno nećemo imati stručnjaka za svaku vertikalu u svakom gradu na svijetu.

Druga varijanta je servis koji koristi lokalne ljude za preporuke i aplikacija vam prema tome izlista sadržaj. Bazirano je dakle na lokacijama, a ne turistima koji uglavnom idu na tzv. tourist trap lokacije. Ako bi me taj app mogao dobro "matchati" sa određenim lokalnim ljudima, onda bi to moglo biti ok, ali pitanje je kako, osim toga, problem je kako motivirati lokalne ljude da unose sadržaju u takav servis.

Foursquare hack

U međuvremenu da si riješim ovaj problem sam nazovimo to tako “hackirao” Foursquare. Forusqaure naime uzima check-inove vaših prijatelja i tome daje veću težinu, iako i dalje ima previše tog mainstream šuma koji nekako "izjednačava" kvalitetu preporuka i na kraju dobijete nešto vrlo slično Yelpu, gdje više nije moguće pronaći ništa zanimljivo, nego samo stvari koje se dopadaju velikom broju ljudi. Tako da sam ja u svoju mrežu dodao ljude za koje mislim da imaju dobar ukus za hranu, a sve ostale sam izbacio sa liste, te ga koristim isključivo za otkrivanje novih restorana. Stvar radi prilično dobro.

Eto, sad znate da ako vas nisam dodao za frenda na Foursquare-u to nije ništa osobno, razlog je jednostavan, neznam kakvu hranu volite :).

Nego da čujem sad vas. Mislite li vi slično? Ja vjerujem da market za ovakvu aplikaciju postoji, ali još uvijek ne mogu smisliti dovoljno jednostavan i skalabilan koncept za koji bih vjerovao da će biti uspješan.