Мережеві ефекти зростання потенціалу конкурентоспроможності бізнес-моделей торговельних підприємств - Бивших, Іван Вікторович (Актуальні питання економічних наук, 2025)
Мета статті полягає у теоретичному узагальненні та обґрунтуванні механізмів, через які мережеві ефекти підвищують потенціал конкурентоспроможності бізнес-моделей торговельних підприємств, а також у формуванні практичних орієнтирів управління цими ефектами. Об’єктом дослідження є бізнес-моделі торговельних підприємств, що формуються у середовищі мережевих взаємодій між клієнтами, партнерами, постачальниками та цифровими каналами. У статті розкрито роль мережевих ефектів у зростанні потенціалу конкурентоспроможності бізнес-моделей торговельних підприємств в умовах платформації торгівлі, омніканальних продажів і підвищення цінності даних як управлінського ресурсу. Визначено зміст мережевого ефекту для сфери торгівлі як приріст корисності, довіри та зручності для клієнтів і партнерів, що формується зі збільшенням кількості учасників і щільності взаємодій, зокрема через рекомендації, відгуки, рейтинги, контент, створений користувачами, а також через накопичення даних про попит і поведінку. Охарактеризовано прямі мережеві ефекти, коли зростання клієнтської бази підсилює цінність для інших клієнтів, і непрямі мережеві ефекти, коли розширення однієї групи учасників підвищує привабливість для іншої групи, наприклад покупців і продавців у багатосторонніх моделях. Встановлено, що найвищий приріст цінності виникає тоді, коли підприємство перетворює окремі транзакції на керовану екосистему сервісів, включно з логістикою, поверненнями, підтримкою, персоналізацією та програмами лояльності, які взаємно підсилюють повторні покупки і органічне залучення. Доведено, що конкурентна перевага в такій логіці базується на ефекті накопичення довіри і зниженні витрат залучення завдяки рекомендаціям і репутаційним механізмам. Обґрунтовано необхідність поєднання масштабування мережі з контролем якості, оскільки некероване зростання породжує негативні мережеві ефекти, серед яких перевантаження підтримки, падіння якості доставки, зростання частки недобросовісних продавців і інформаційний шум у відгуках.