Poslovni model kot znak zaupanja

Trezno vprašanje digitalnega gospodarstva

Zrel pogovor o digitalnih storitvah se prej ali slej konča pri istem vprašanju: kako to podjetje služi denar? Vprašanje ni žaljivo. Vsaka storitev, ki obstaja, se mora nekako financirati; če ni vidno kako, je priporočljivo pogledati dvakrat. Vprašanje ni, ali storitev služi denar — mora ga, sicer bo izginila —, temveč kdo ga plača in zakaj.

Obstaja intuicija, ki jo splošni bralec pogosto izrazi v stavku »če je izdelek zastonj, si izdelek ti«. Stavek je znan, močan in kot večina znanih stavkov, poenostavitev. Obstajajo brezplačne storitve, katerih model ni prodaja vas; obstajajo plačljive storitve, katerih model vključuje tudi preprodajo vas. Vendar intuicija zajame nekaj pomembnega: ko ena od strani — uporabnik — ni tista, ki plača, je treba pogledati, kdo plača in kaj želi v zameno.

Kaj pomeni »izdelek si ti«

Klasična formula oglaševalskega modela je naslednja. Podjetje ponuja brezplačno storitev milijonom uporabnikov. Ti uporabniki z uporabo storitve ustvarijo dve dragoceni stvari: pozornost — ki se prodaja oglaševalcem v obliki oglasnih prikazov — in podatke — vedenje, preference, lokacije, razmerja, zgodovino —, ki se uporabljajo za segmentacijo, komu pokazati kateri oglas in za koliko. Stranka storitve v strogem ekonomskem smislu ni uporabnik. To je oglaševalec. Uporabnik je pozornost in podatki, ki se prodajajo oglaševalcu.

To samo po sebi ni nelegitimno. To je počela komercialna televizija od petdesetih let prejšnjega stoletja. Razlika s televizijo je v magnitudi: televizijska postaja je približno vedela, kateri časovni termin gledajo njeni gledalci; sodobna digitalna platforma z individualno natančnostjo ve, kdo gleda kaj, kdaj, kako dolgo, s kom, od kod, v kakšnem verjetnem razpoloženju. Ta natančnost spremeni naravo izmenjave: pozornost se še naprej prodaja, vendar se prodaja tudi identiteta.

Kratek pregled modelov v obtoku

Brez pretvarjanja o izčrpnosti je priporočljivo našteti modele, ki jih strokovnjak danes srečuje v svoji vsakodnevni praksi.

1. Fiksna periodična naročnina. Plačate vsak mesec ali vsako leto in pridobite dostop do storitve; spodbuda operaterja je, da je storitev zadovoljiva, sicer naročnine ne boste podaljšali. Toda „zadovoljiva“ dopušča dve interpretaciji: da prinaša realno vrednost ali da jo je težko zapustiti. Netflix je na primer namerno stavil na serijske vsebine namesto na filme. Film se konča; gledalec lahko prosto primerja s katero koli drugo platformo. Serija vas pritegne epizodo za epizodo: spodbuda za podaljšanje je dejstvo, da je naslednje poglavje na drugi strani plačila. Oblika izdelka lahko sili k zadrževanju namesto k zadovoljstvu, ne da bi se model naročnine spremenil.
2. Plačilo po porabi ali transakcijsko. Plačujete glede na to, koliko porabite; spodbuda je, da je vsaka uporaba dovolj dragocena, da se vrnete.
3. Model freemium. Brezplačni nivo privablja uporabnike, plačljivi nivo monetizira določen delež; pregledno, ko imata oba nivoja jasne funkcije, dvoumno, ko je brezplačni nivo zasnovan tako, da povzroča dovolj nevšečnosti za spodbujanje plačila.
4. Oglaševalski model. Brezplačen za uporabnika, financiran s strani oglaševalcev; mešana usklajenost.
5. Model monetizacije podatkov. Operater prodaja segmente podatkov o agregiranem ali ne tako agregiranem vedenju tretjim osebam, ki niso uporabnik; pogosta netransparentnost.
6. Javno financiranje. Redko v tehnološki industriji, pogosto v evropski radiodifuziji; specifične spodbude glede na institucionalni režim operaterja.

Ti modeli se medsebojno ne izključujejo. Večina velikih ponudnikov kombinira dva ali tri. Microsoft 365 je naročnina in glede na modul izkorišča tudi podatke za oglaševalsko personalizacijo v drugih lastnostih. Google Workspace je naročnina za poslovno stranko in izkoriščanje pozornosti ter podatkov za svoje vzporedne brezplačne storitve. Ne šteje model, deklariran na naslovnici, temveč dejanska kombinacija v praksi.

Usklajenost spodbud

Razlog, zakaj je model pomemben, ima tehnično ime: usklajenost spodbud. Spodbuda operaterja določa, v katero smer potiska zasnovo izdelka.

1. Operater, ki zaračunava naročnino. Ima spodbudo, da je stranka zadovoljna — če ni, prekliče; zasnova teži k optimizaciji glede na dejansko zaznano uporabnost.
2. Operater, ki monetizira pozornost. Ima spodbudo, da stranka ostane povezana čim dlje; zasnova teži k optimizaciji za zajemanje pozornosti, kar ni isto kot zadovoljstvo in je včasih celo nasprotno.
3. Operater, ki monetizira podatke. Ima spodbudo za zbiranje čim več podatkov; zasnova teži k maksimiranju zbiranja, zahteva obsežna dovoljenja in ohranja informacije, ki za strogo delovanje storitve ne bi bile potrebne.

V nobenem od treh ni nujne zlobe. Obstajajo spodbude. Spodbude skozi stotine odločitev o zasnovi ustvarijo izdelke, ki so si sistematično različni, čeprav so njihovi deklarirani nameni identični.

Vprašanje, ko so podatki last tretje osebe

Za strokovnjaka vprašanje modela dobi dodatno plast. Odvetnik, zdravnik, psiholog, davčni svetovalec, novinar, ki obravnava vire, ne obdelujejo le svojih lastnih podatkov; obdelujejo podatke tretjih oseb, ki so jim jih zaupale. Ko se strokovna služba odloči za digitalno orodje, katerega financiranje vključuje izkoriščanje podatkov, ne odloča o lastnih podatkih: odloča o podatkih, ki mu jih je nekdo drug zaupal za konkreten namen. Ta konkreten namen — vodenje primera, oskrba bolezni, priprava davčne napovedi — redko vključuje »in financiranje delovanja ponudnika orodij«.

Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR) to zahtevo vključuje v svojem 6. členu: vsaka obdelava osebnih podatkov zahteva izrecno pravno podlago, izbrana podlaga pa obdelavo veže na deklarirani namen. Obdelava podatkov stranke z drugačno podlago od tiste, ki pokriva zaupani namen, četudi prek posrednega tehnološkega ponudnika, odpira težavo s skladnostjo, ki jo lahko preuči organ za varstvo podatkov. Ceno brezplačne storitve v tem primeru nevede plača stranka strokovnjaka.

Primeri v bližnji preteklosti

Industrija je v zadnjih letih ustvarila posebej jasne primere spremembe spodbude, ko se spremeni model financiranja. Reddit, skupnostna platforma, ki se je petnajst let financirala z rahlim oglaševanjem in donacijami, se je leta 2023 po napovedi kotacije na borzi odločila zapreti prost dostop do svojega programskega vmesnika. Aplikacije tretjih oseb, ki jih je skupnost uporabljala za dostop do storitve, so izginile julija tistega leta. Kotacija na borzi, zaključena marca 2024, je zahtevala poslovni model, ki ga je bilo mogoče zagovarjati pred delničarji; ta model je vključeval agresivno monetizacijo podatkov, ki jih je skupnost ustvarjala petnajst let. Skupnost je ustvarjala finančno sredstvo, za katero je izvedela šele, ko se je podjetje odločilo, da ga bo zaračunalo.

Primer je ilustrativen ne zato, ker bi Reddit storil kaj nujno napačnega, temveč ker jasno razkriva vzorec. Storitev se leta vzdržuje z določenim modelom in uporabnikom sporoča določen implicitni »dogovor«. Ko se finančne zahteve spremenijo — izčrpanje tveganega kapitala, zahteve po kotaciji na borzi, prevzem s strani drugega podjetja —, se implicitni dogovor prepiše brez pogajanj z uporabniki. Vprašanje »kako to podjetje služi denar danes?« se nato dopolni z »kako ga bo moralo služiti čez tri leta in kaj ga to sili narediti z mojimi podatki?«.

Institucionalna izjema

Obstajajo storitve, katerih financiranje ne temelji na običajnem komercialnem modelu. Javni radio in televizija v mnogih evropskih državah — BBC, RTVE, RAI, ZDF — se financirajo prek prispevka ali javnega proračuna, kar jih razbremeni oglaševalske spodbude. Njihove težave so druge: politična odvisnost, pritiski trenutne vlade. Vendar je narava spodbude drugačna. Na digitalnem področju projekti neprofitnih fundacij (Mozilla leta, Wikipedia, Signal Foundation) delujejo po analognem modelu: donacije, subvencije, nekomercialno izkoriščanje uporabnika. Trajnost teh modelov je bolj krhka; usklajenost spodbud pa jasnejša.

Formulacija, ki je ne bi smeli spregledati: zasebno podjetje z modelom naročnine je v smislu usklajenosti bolj podobno institucionalnemu modelu kot oglaševalskemu modelu, čeprav je zasebno. Uporabniku zaračunava za služenje uporabniku. Ko ta vez ostane čista — uporabnikov denar in samo uporabnikov denar —, spodbude razumno sovpadajo z interesom uporabnika.

Za profesionalnega bralca

Pet vprašanj, ki si jih je priporočljivo zastaviti pred sprejetjem digitalne storitve za profesionalne podatke, posebej če ti podatki niso strokovnjakovi, temveč pripadajo njegovim strankam, pacientom ali zastopancem:

1. Iz katerega vira točno prihaja prihodek operaterja? En vir, dva, mešanica?
2. Če prihodek vključuje oglaševanje ali monetizacijo podatkov, kateri podatki se monetizirajo, na kateri pravni podlagi in ali deklarirani namen pokriva podatke tretjih oseb, ki jih bo strokovnjak vnesel v storitev?
3. Kakšen je finančni položaj operaterja v prihodnjih treh do petih letih? Je v fazi tveganega kapitala, v fazi dobičkonosnosti, blizu kotaciji na borzi, v procesu prevzema?
4. Če bi se finančne zahteve operaterja spremenile, kateri deli dogovora z uporabnikom bi bili ogroženi? Kaj bi se zgodilo z že posredovanimi podatki?
5. Ali obstajajo alternative z bolj usklajenim modelom — čista naročnina, prosto programje, lastno gostovanje, evropska alternativa —, katerih dejanski strošek v primerjavi z ocenjenim tveganjem opravičuje spremembo?

Vprašanje ni ideološko: je operativno. Strokovnjak, ki zaupa podatke tretjih oseb storitvi, katere ekonomija temelji na izkoriščanju teh podatkov, sprejme odločitev, ki jo je deontološko težko razložiti stranki. To, da je odločitev pogosta, je ne naredi pravilne. To, da je orodje priljubljeno, ne reši vprašanja o pravni podlagi.

---

»Če ne razumeš posla, ne zaupaj,« je priljubljen stavek, ki po internetu kroži že desetletje. Kot večina priljubljenih stavkov ima svoj del resnice in svoj del poenostavitve. Analitična različica iste ideje je naslednja: poslovni model katere koli storitve z precejšnjo zanesljivostjo in skozi čas določa, kaj bo ta storitev naredila s podatki, ki ji jih zaupate. Ni vedno slabo. Ni vedno slabše. Bo pa drugače glede na model. In strokovnjak, ki izbira orodja za podatke, ki niso njegovi, mora razumeti to »razliko«, preden se odloči.