Raqamli iqtisodiyotyangi modellarining elektron tijoratda ishlatilishi

|
Raqamli iqtisodiyotyangi modellarining elektron tijoratda ishlatilishi
|
bet | 158/217 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 2,85 Mb. | | #236153 |
Bog'liq Raqamli iqtisodiyot-Darslik-18.02.2020 Raqamli iqtisodiyotyangi modellarining elektron tijoratda ishlatilishi Birgalikdagi iste’molning yangi modeli
Bu bo’limda eng birinchi navbatda raqamli iqtisodiyotda keng o’rin olayotgan birgalikdagi iste’molning yangi modeli bo’lgan sharing economy modelini ko’rib chiqamiz. PwC konsalting kompaniyasining ma‘lumotlariga ko’ra, Sharing economy segmentida quyidagi bir qancha yo’nalishlarini aloxida ajratib ko’rsatishimiz mumkin:
Uy-joydan birgalikda foydalanish - peer-to-peer accomodation
Transportdan birgalikda foydalanish - peer-to-peer transportation
Avtomobildan birgalikda foydalanish – car sharing
Uyga hizmat ko’rsatish bo’yicha hizmatlar – on-demand household services
Dizayner, buxgater, maslaxatchi va shu kabilarning professional hizmatlari –
on-demand professional services
Jamoaviy moliyalashtirish – collaborative finance
Kraudfonding – crowd-funding
O’zaro kreditlash - peer-to-peer lending
Musiqa va stirming xizmatlari – muzical va strimming services.
Bunday servislarning uy-joy, avtomobil, kitoblar, DVD, mexmonxonalardagi nomerlar va avtomobillarning an’anaviy ijara bozoriga nisbatan tezkorlik bilan ko’payib borishi sharing economyning yanada ommaviylashuvi uchun sabab bo’layapti. Masalan, agarda 2013 yilda sharing economy bozori $15 milliard dollar va an’anaviy ijara bozori hajmi esa $240 milliard dollar bo’lgan bo’lsa, PwC ning bashoratlariga ko’ra, 2025 yilga kelib, sharing economyning hajmi $335 milliard dollargacha oshadi va u an’anaviy ijara bozori hajmi bilan tenglashadi. Bu bozorda uy-joydan birgalikda foydalanish bozori birinchi o’rinda bo’lib, uning hajmi €15,1 million evroni tashkil qiladi, ikkinchi o’rinni jamoaviy moliyalashtirsh (€5,2 million evro) va uchinchi o’rinni transportdan birgalikda foydalanish (€5,1 million evro) egallaydi. Shering platformalarning daromadlari har yili 80-90% ga o’sishi kuzailayapti va Evropadagi eng daromadli yo’nalish transportdan virgalikda foydalanish bo’lganligi qayd etilgan. PwC ning bashoratlariga ko’ra, bu xolat 2025 yilga kelib ham shundayligicha qolishi mumkin, ammo, uy-joydan birgalikda foydalanish va uy-rozg’or ishlariga qarasish hizmatlari ikkinchi va uchinchi
o’rinlarni olishi kutilmoqda. Nielsen, Mashable statista kompaniyasi ta‘kidlashiga ko’ra, dunyo bo’yicha 68% onlayn iste’molschilar o’z mulkidan birov bilan birgalikda foydalanishga tayyorligini va 66% onlayn iste’molschilarbirovning mulkidan birgalikda foydalanishga tayyorligini bildirgan. Sharing economy kontseptsiyasing rivojlanishi katalizatori sifatida bozorga chiqqandan so’ng bir necha yillar ichida mashxur bo‘lib ketgan agregatorlarni ko’rsatishimiz mumkin. Masalan, hususiy uy-joylarni qisqa muddatli ijaraga berish bo’yicha servis hisoblangan Airbnb kompaniyasi yiliga 155 million kishiga hizmat ko’rsatadi. Bu esa Xiltonning barcha otellari tarmog’idan 22% ga ko’pdir. Airbnb mijozlarga yordam, to’lovlar qabul qilish va uy egalariga $1 million dollarlik sug’urta hizmatlarini taklif qiladi. Bunda quyidagi monetarizatsiya sxemasi qabul qilingan: 3% ni ijaraga beruvchi to’laydi, 6% dan 12% gacha esa joy qiymatiga bog’liq ravishda ijarachi to’laydi. Uber, Gett, BlaBlaCar, Yandex Taxi kabi agregatorlar ham shundy servislar jumlasuga kiradi. Shunday qilib, ishonch bilan ta’kidlash mumkinki, yaqin kelajakda Sharing Economy servislari ijaraning an’anaviy segmentini ancha toraytirib, unda yana ham yangi servislar turlari paydo bo‘ladi va bu mamlakatimizda ham raqamli elektron biznesning rivojlanishi uchun yangidan- yangi imkoniyatlar yaratadi.
Mijozlar iqtisodiyotining mexanizmi sifatida Big Data ning ishlatilishi
Hozirgi kunda Big Data texnologiyasi katta miqdordagi ma’lumotlarni yig’ish va ulardan foydalangan holda kompaniyalarning mijozga yo’naltirilganligini oshirish hamda biznesning turli yo’nalishlari bo’yicha optimal qarorlar qabul qilishning innovatsion uskunasi bo’lib hisoblanadi. Ayniqsa, marketing jarayonida mijozlar to’g’risidagi katta hajmdagi ma’lumotlarni yig’ish, ularni qayta ishlash va tahlil qilish reklamaning samaradorligini oshirish hamda iste’molchiga targeting vositasida bevosita ta’sir qilish uchun katta ahamiyatga ega bo’lib borayapti. Personallashtirishga o’tish mijoz iqtisodiyoti yo’nalishida ilmiy- amaliy izlanishlarni ham faollashtirishga olib keladi. Amaliyotda ma’lum bir tuzilishga ega va tuzilishga ega bo’lmagan ma’lumotlar ishlatilishi mumkin. Tuzilishga ega bo’lgan ma’lumotlar aniq bir ketma-ketlikda bo’ladi va bir xil
formatlarda oldindan o’rnatilgan manba’lardan keladi. Ularni qayta ishlash natijasida korrelyatsion bog’liqliklarni osongina aniqlash va tegishli algoritmlar vositasida mashina yordamida qo’yilgan masala bo‘yicha tahlil jarayinini amalga oshirish mumkin. Ma’lum bir tuzilishga ega bo’lmagan ma’lumotlar esa oldindan ma’lum bo’lmagan, turli xildagi manba’lardan kelayotgan, turli xil formatlardagi axborotlar bo’lib, bu ularni yig’ishni, qayta ishlashni, solishtirishni va tahlilini qiyinlashtiradi. Shu tufayli, vaqtni yo’qotish hamda natjalarni validatsiya qilish kabi muammolar paydo bo’ladi. Biznes esa Big Data imkoniyatlaridan foydalana oladi. Bu birinchdan, Big Data bilan bog’liq ma’lumotlarni yig’ish, qayta ishlash va tahlil qilish jarayonlarini kompaniya biznes modelga moslashtirishga imkon bersa, ikkinchi tomondan, Big Datalar bilan ishlay olish tashqi kontragentlar uchun tijoriy qiziqish uyg’otadigan bo’lsa, ular ushbu ma’lumotlar yordamida tashqi bozorga yangi mahsulotlar va hizmatlar bilan chiqish imkoniyatiga ega bo’ladilar. Masalan, Sberbank bank mijozlari haqidagi ma’lumotlarga asoslangan statistik va bashorat modellarini tuzib berish va sotishga mutahassislanshgan „Ochiq ma’lumotlar“ loyihasini e’lon qildi. Mijozlarning tranzaktsiyon faolligini tahlil qilgan xolda Sberbank turli kompaniyalar va chakana savdo tashkilotlariga qaerda u yoki bu turdagi savdo nuqtalari ochish mumkinligi haqida tavsiyalar bera oladi. Bu juda aqlli va o’z vaqtida amalga oshirladigan tadbirdir. Yandex kompaniyasi ham Big Data bozorining eng aktiv ishtirokchilaridan biri hisoblanadi. Bu kompaniya 2014 yilda Yandex Data Factory deb nomlangan loyihani ishga tushirdi. Bu loyihaning asosiy ish yo’nalishi katta hajmdagi tarqoq ma’lumotlar bazasini mahsus usullar vositasida tahlil qilish asosida jarayon haqida ma’lum bir hulosalar olishdir. Ushbu servis po’lat ishlab chiqarish jarayonidagi ichki va tashqi parametrlarni boshlang’ich ma’lumotlarni qayta ishlash natijasida Magnitogorsk metallurgiya kombinatining ishini optimal boshqarish uchun ishlatilgan. Big Data ning yana bir muvaffaqiyatli qo’llanilish sohasiga uning Moskva shaxri transport tizimini boshqarish va buning asosida yo’lovchilarning talablarini yaxshiroq qondirish uchun ishlatilganini ham aytish mumkin. Jahondgai ko’pchilik kompaniyalar keyingi 4-5 yillar ichida Bir Data texnologiyasini tadbiq qilishga
o’tishlari kerak bo’ladi, aks xolda ular mijozlarni jalb qilish va ularni ushlab turish imkoniatidan mahrum bo’lishlari hamda bozorda boshqalar bilan raqobat qila olmasliklari mumkin.
Sun’iy intellekt (artificial intellect) va mashinaviy o’qitish (mashine learning) modellaridan foydalanish
Hozirgi davrda sun’iy intellekt va mashinaviy o’qitish modellari ham kompaniyalarning ishlab chiqarish jarayonlari va amaliyotlariga asta-sekin kirib bormoqda. Mashinaviy o’qitish usulida komp’yuter sun’iy neyron tarmoqlari asosida ma’lumotlarni tahlil qiladi va buning natijasida aniqlanilgan statistik natijalar hamda bog’liqliklar asosida o’zining faoliyat dasturini tuzadi. Bu usulning amaliyotda qo’llanilishiga yaqqol misol sifatida elektron pochtadagi span fil’trlarini ko’rsatish mumkin. Bunday dastur kerakli informatsiyani mustaqil ravishda topishga o’rganadi. Maqsadga muvofiq bo’lmagan elektron pochta ma’lumotlarini avtomatik ravishda aniqlay oladigan bu dastur spamning yangi turlari paydo bo’lganida o’z-o’zidan doimiy ravishda moslashishi va mukammallashritilishi kerak bo’ladi. Mashinaviy o’qitish texnologiyasining yana bir misoli sifatida fototasvirlardan foydalanib, inson shaxsini aniqlashni keltirish mumkin. Bunga misol sigfatida Facebook ning inson tasvirini taniy oladigan tizimini yoki Google ning mahsus algoritm yordamida lablar qimirlashidan ma’lumotlar o’qiy oladigan ilovasini keltirishimiz mumkin. Mutaxassislarning baho berishlaricha, hozirgi paytda fond bozorining 70% ga yaqin operatsiyalari avtomatlashtirilgan savdo tizimlari orqali amalga oshar ekan. Undagi robot- treuderlar sun’iy intellekt texnologiyalari orqali yaratilgan. Maqsadli auditoriyani keng miqyosda qamrab olinganida mashinaviy o’qitish texnologiyalari asosida mijozlarga hizmat ko’rsatishni personallashtirish mumkin bo’ladi. Bank of America Merrill Lynch ma’lumotlariga ko’ra, 2020 yilga kelib, sun’iy inellekt bozori $153 milliard dollargacha o’sishi kutilayotgan ekan.
Blokcheyn, kraudsorsing, kraudfonding va bulutli texnologiyalardan foydalanish yo‘nalishlari
Kraudsorsing ham ishlab chiqarish modellari va iste’mol modellarining o’zgarishiga olib keldi. Kompaniyalar bir qancha hollarda ba’zi bir ishlab chiqarish funktsiyalarini „jamoa“ga berishga harakat qiladilar. Bundan maqsad, mahsulot va xizmatlarning kelajakdagi iste’molchilarini ishlab chiqarishga jalb qilishdir. Masalan, keyingi paytlarda ochiq kodli dasturiy ta’minot (open source) mahsulotlari ancha ommabop bo’lib borayapti. Kraudsorserlarning o’zlari ham qo’shimcha iste’mol talabining katalizatorlari bo’lib bormoqdalar. Xuddi shuning uchun ham marketing sohasidagi olim va mutaxassislar kraudsorsingni mahsulot va xizmatlarning reklama qilishning bir usuli sifatida tan olmoqdalar. Kraudsorserlar tomonidan tashkil qilingan Waze navigatsion ilova kartasi kabi yangi servislar paydo bo‘lib, uning kontentini foydalanuvchilarning o’zlari yaratmoqdalar. Bu ilova yo’llardagi va trassalardagi xolatni real vaqt rejimida kuzatish imkonini beradi hamda boshqa foydalanuvchilarni yo’llardagi joriy holatdan – yo’l xolati va sharoit qanday, to’siqlar bormi, tirbandlik va boshqalar haqida habardor qiladi. Albatta barcha kompaniyalarni kraudsorsing modeliga o’tkazib bo’lmaydi, ammo barcha kompaniyalar uchun alohida masala va muammolarni kraudsorsing texnologiyasidan foydalangan xolda hal qilish mumkin. Agarda kraudsorsingni „jamoaviy ong“ deb atasak, kraudfondingni
„jamoaviy“ hamyon deb atashimiz mumkin bo’ladi. Kraudfonding turli xildagi loyixalarni amalga oshirish uchun moliyaviy mablag’lar yig’ishning jamoaviy usuli bo’lib, barcha turdagi va o’lchamdagi kompaniyalar tomonidam qo‘llanilishi mumkin. Rossiya bozoridagi kraudfonding platformalariga misol qilib, planeta.ru va Bloomstarter larni keltirishimiz mumkin. Eng taniqli xorijiy kraudfonding platformalariga misol qilib, Kickstarter ni keltirishimiz mumkin, Bu platforma 126 ming muvaffaqiyatli loyixani malaga oshirish uchun $3 milliard dollar jalb qila oldi. Blokcheyn texnologiyasi ham nafaqat virtual pullar bilan operatsiyalarni amalga oshirish, balki, biznesning yangi arxiterturasi sifatida ham qo’llanilishi kutilayapti. Bu texnologiya hozirda bir qancha sohalarda, shu jumladan, iqtisodiyotda, boshqaruvda, smart-kontraktlar tuzishda, meditsinada, farmatsevtikada, yer kadastri sohasida, yo’l harakatini boshqarishda ham faol
ishlatilmoqda. Shuning uchun ham u kelajakda juda ommabop texnologiyalardan biri bo’lib qolishi mumkin.
Bulutli texnologiyalar ham borgan sari rivojlana boradi va bulutli ma’lumot saqlash hizmatlari bozori ham sekin-asta ko’paya berdai. Ma’lumotlarni bunday usulda saqlashning qulayligiga sabab, ma’lumotlar havfsizligini ta’minlab berilishidir. Bunday hizmatlarni taflif qiluvchi ompaniyalar ma’lumotlarning saqlanishi bo’yicha javobgarlikni o’z zimmalariga oladilar. Masalan, Amazon bulutida 10 mingta serverni soatiga taxminan $90 dollardan ijaraga olish mumkin. Bu turdagi hizmatlar narxining keynichalik ancha tushushi va narxlarning o’rta hamda kichik biznes uchun ham qoniqarli darajada bo’lishi bashorat qilinmoqda.
|
| |