تحليل معمق من a16z: كيف تحقق المنصات اللامركزية الأرباح؟ طرق التسعير والرسوم لشركات البلوكشين الناشئة

العنوان الأصلي: 《Monetizing decentralized platforms: How blockchain startups can set prices and fees》 المؤلفون:Gérard Cachon, Tolga Dizdarer, Gerry Tsoukalas ترجمة: Block unicorn

مقدمة

يهدف Web3 إلى تقليل الاعتماد على الوسطاء، مما قد يخفض الرسوم ويمنح المستخدمين سيطرة أكبر على بياناتهم وأصولهم. على سبيل المثال، تكلفة الحوسبة الذكية الاصطناعية التي تقدمها Gensyn تمثل جزءًا صغيرًا فقط من تكلفة AWS، بينما تعد Drife بتحرير السائقين من عمولة Uber البالغة 30%.

ومع ذلك، رغم أن خفض تكاليف المستخدم يبدو جذابًا، إلا أن تحديد الرسوم والأسعار هو توازن دقيق يجب على المنصات التعامل معه بشكل صحيح. لا يمكن أن ترفض أنجح الأسواق اللامركزية الرسوم بشكل كامل؛ بل تجمع بين التسعير اللامركزي وهياكل الرسوم المدروسة والمضافة للقيمة لتحقيق توازن بين العرض والطلب.

في هذه المقالة، وبناءً على أبحاثنا، سنشرح دور التحكم في التسعير وهياكل الرسوم في اقتصاد المنصات والحوكمة؛ ولماذا تصميم الرسوم الصفرية محكوم عليه بالفشل بغض النظر عن نوايا المصممين؛ وكيف يجب على منصات البلوكشين التفكير في تحديد الأسعار باستخدام نموذج جديد نسميه "التسعير الأفيني"، وهو نموذج يعتمد على حجم المعاملات ويعد آلية لحل التناقض بين المعلومات الخاصة والتنسيق السوقي.

اقتصاديات المنصات 101: لماذا التسعير والرسوم مهمان

يعتمد نجاح أو فشل المنصات الرقمية على كيفية إدارتها لرافعتين أساسيتين: التحكم في التسعير وهيكل الرسوم (أي الرسوم التي تفرضها المنصة على البائعين والمشترين الذين يستخدمون المنصة). هذه ليست فقط أدوات إيرادات، بل أدوات تصميم سوق تشكل السلوك وتحدد النتائج.

يحدد التحكم في التسعير من يحدد سعر المعاملة. على سبيل المثال، تستخدم Uber خوارزمية مركزية لتحديد أجرة الرحلة، مما يحقق توازنًا بين العرض والطلب والاتساق. في المقابل، تسمح Airbnb للمضيفين بتحديد الأسعار بأنفسهم، مع تقديم اقتراحات خوارزمية. كل نموذج يعالج مشاكل مختلفة: التسعير المركزي يضمن التنسيق على نطاق واسع؛ التسعير اللامركزي يسمح للموردين بإدخال معلوماتهم الخاصة (مثل التكلفة أو الجودة أو التمايز) في استراتيجياتهم. لا يوجد نموذج أفضل مطلقًا، فالنتيجة تعتمد على السياق المحدد.

لا يؤثر هيكل الرسوم فقط على الإيرادات، بل يحدد أيضًا من سيشارك وكيف سيعمل السوق. تفرض Apple Store رسومًا تصل إلى 30%، لكن هذه الرسوم تصفي العرض وتمول البنية التحتية؛ قد يزعج ذلك مطوري التطبيقات، لكن المستخدمين لا يشعرون بذلك. في المقابل، دفعت رسوم Ticketmaster المرتفعة الفنانين والمعجبين إلى قنوات أخرى. في الطرف المنخفض للرسوم، أدت القوائم المجانية في Facebook Marketplace إلى جذب عمليات الاحتيال، بينما امتلأت بعض منصات NFT ذات الرسوم القريبة من الصفر بـ NFT منخفضة الجودة، مما قلل من تجربة المستخدم. إذا كانت الرسوم مرتفعة جدًا، يغادر الموردون؛ إذا كانت منخفضة جدًا، ينخفض ​​الجودة.

اعتمدت العديد من مشاريع البلوكشين رسوم عمولة صفرية. المنطق هو أن إزالة قدرة المنصة على استخراج القيمة ستجلب نتائج أفضل للموردين والمستخدمين. لكن هذا الرأي يتجاهل دور الرسوم المصممة بعناية في تشغيل السوق.

الرسوم ليست فقط وسيلة لتحقيق الأرباح، بل هي أيضًا آلية تنسيق.

المعلومات وتوازن التنسيق

جوهر تصميم المنصة يكمن في تناقض: الاستفادة من المعلومات الخاصة بالموردين مقابل تنسيق السوق لزيادة الكفاءة. تظهر أبحاثنا أن تفاعل التحكم في التسعير وهيكل الرسوم يحدد ما إذا كان هذا التناقض سيتم حله أم سيتفاقم. فيما يلي وجهة نظرنا:

عندما تحدد المنصة الأسعار، يمكنها بسهولة أكبر تنسيق المنافسة بين جانب العرض والموردين الأفراد. لكن بما أن المنصة لا يمكنها معرفة التكاليف الخاصة للموردين، غالبًا ما تكون الأسعار غير مناسبة للبائعين والمشترين: مرتفعة جدًا للبعض، منخفضة جدًا للآخرين. وبما أن المنصة عادة ما تأخذ عمولة من كل معاملة، يؤدي هذا القصور إلى فقدان الأرباح.

إذا حدد الموردون الأسعار بأنفسهم، يمكنهم عكس التكاليف والقدرات الحقيقية. يمكن للموردين ذوي التكاليف المنخفضة المنافسة بأسعار أقل. نظريًا، يؤدي ذلك إلى تطابق أفضل ونتائج أكثر كفاءة. لكن إذا غاب التنسيق، قد تأتي هذه الطريقة بنتائج عكسية، وتظهر في حالتين:

1. عندما تكون المنافسة شديدة، مثلما تكون المنتجات قابلة للاستبدال بدرجة عالية، يحدث "سباق نحو القاع". ينسحب الموردون ذوو التكاليف الأعلى، مما يؤدي إلى انخفاض العرض بينما يرتفع الطلب، مما يضعف قدرة المنصة على تلبية الطلب.

2. ثانيًا، ينخفض ​​متوسط ​​السعر، مما قد يفيد المستهلكين، لكنه يضر مباشرة بإيرادات عمولة المنصة.

عندما تكون المنافسة ضعيفة جدًا، مثلما تكون المنتجات مكملة بدرجة عالية، يميل الموردون إلى تحديد أسعار مرتفعة للغاية. تنضم العديد من الشركات إلى المنصة، لكن كل منصة تضع أسعارًا مرتفعة جدًا، مما يؤدي إلى ارتفاع متوسط ​​السعر ودفع العملاء للمغادرة. هذا ليس افتراضًا نظريًا. في عام 2020، اختبرت Uber في كاليفورنيا "مشروع لويجي" (Project Luigi)، الذي سمح للسائقين بتحديد الأسعار بأنفسهم. ما النتيجة؟ حدد السائقون أسعارًا مرتفعة جدًا، مما دفع العملاء إلى منصات أخرى. بعد حوالي عام، تم إيقاف المشروع.

تحليلنا يظهر أن هذه النتائج ليست استثناءً؛ بل هي نتائج توازن بموجب عقود العمولة القياسية. حتى بعد التحسين، قد تؤدي هذه العقود إلى إخفاقات سوقية مستمرة. لذا، السؤال الحقيقي ليس كم يجب أن تتقاضى المنصة كعمولة، بل كيف تصمم هيكل الرسوم لضمان فعالية النظام لجميع الأطراف المعنية.

كيف تحل هياكل الرسوم القائمة على الكمية المشكلة

تكشف أبحاثنا عن هيكل رسوم مستهدف - وتحديدًا، هيكل رسوم "أفيني" قائم على الكمية - يمكنه حل مشكلة التنسيق السوقي بذكاء مع الحفاظ على القدرة على تخصيص الأسعار. تتبع طريقة الرسوم الأفينية هيكل رسوم من جزأين، يدفع فيه الوكيل (المورد) للمنصة:

1. رسم أساسي ثابت لكل معاملة، و

2. جزء متغير يزيد (رسوم إضافية) أو ينقص (خصم) حسب حجم المعاملات.

يؤثر هذا النهج بشكل مختلف على الموردين حسب تكاليفهم وموقعهم في السوق.

خذ سوق GPU اللامركزي كمثال، حيث تختلف تكاليف الموردين. بعض الموردين لديهم تكاليف منخفضة بشكل طبيعي بسبب التكنولوجيا المتقدمة أو انتشار الطاقة المتجددة أو كفاءة التبريد، بينما قد يكون لدى آخرين تكاليف أعلى لكنهم يوفرون موثوقية أفضل. في نموذج العمولة الأساسي، عندما تكون المنافسة شديدة، يحدد الموردون ذوو التكاليف المنخفضة أسعارًا منخفضة للغاية ويستحوذون على حصة سوقية غير متناسبة. يؤدي ذلك إلى التشوهات السوقية المذكورة سابقًا: ينسحب بعض الموردين، مما يحد من حجم المعاملات ويخفض متوسط ​​السعر.

في هذه الحالة، الطريقة المثلى هي فرض رسوم إضافية على الكمية: مع خدمة المورد لمزيد من العملاء، تزداد الرسوم لكل معاملة تدريجيًا. (في بيئة البلوكشين، قد تكون الرسوم القائمة على الكمية عرضة لهجمات السايبيل، حسب طبيعة المنتج، لذا قد تكون هناك حاجة لنوع من التحقق من الهوية.) هذا يخلق تأثير كبح طبيعي على الموردين ذوي التكاليف المنخفضة الأكثر عدوانية، ويمنعهم من الاستحواذ على حصة سوقية مفرطة بأسعار غير مستدامة.

على العكس، عندما تكون المنافسة معتدلة أو ضعيفة، الطريقة المثلى هي خصم على الكمية: مع خدمة المورد لمزيد من العملاء، تنخفض الرسوم لكل معاملة تدريجيًا. هذا يحفز الموردين على خفض الأسعار لزيادة حجم المعاملات، ويشجع على سلوك أكثر تنافسية دون إجبار الأسعار على النزول إلى ما دون المستوى المستدام. في المنصات الاجتماعية اللامركزية، قد يعني ذلك فرض رسوم أقل على المبدعين الذين يجذبون المزيد من التفاعل، مما يشجعهم على تقديم محتوى عالي الجودة بأسعار أكثر تنافسية.

تكمن روعة آلية الرسوم الأفينية في أن المنصة ليست بحاجة لمعرفة تكلفة كل مورد. يخلق هيكل الرسوم الحوافز المناسبة للموردين لتنظيم أنفسهم بناءً على معلوماتهم الخاصة. لا يزال بإمكان الموردين ذوي التكاليف المنخفضة فرض أسعار أقل من منافسيهم ذوي التكاليف الأعلى، لكن هذا الهيكل يمنعهم من السيطرة الكاملة على السوق بطريقة تضر بصحة النظام البيئي ككل.

كيف تعمل هذه الآليات؟ ولماذا؟ تظهر محاكياتنا الرياضية أن المنصات التي تعتمد هياكل رسوم قائمة على الكمية ومعايرة بشكل مناسب يمكن أن تحقق أكثر من 99% من الكفاءة السوقية المثلى نظريًا - متفوقة بكثير على التسعير المركزي ونماذج العمولة الصفرية في إطارنا النظري. هذا يخلق سوقًا:

• يحتفظ فيه الموردون ذوو التكاليف المنخفضة بميزة تنافسية دون الاستحواذ على حصة سوقية مفرطة؛
• يمكن للموردين ذوي التكاليف المرتفعة الاستمرار في المشاركة من خلال التركيز على شرائح السوق التي تقدر منتجاتهم المتمايزة؛
• يحقق السوق توازنًا أكثر تساويًا، مع تشتت مناسب للأسعار؛
• تولد المنصة إيرادات مستدامة أثناء تحسين وظائف السوق.

تحليلنا يظهر أن هيكل الرسوم الأمثل يعتمد على خصائص السوق القابلة للملاحظة، وليس على معلومات التكلفة الخاصة بكل مورد. عند تصميم العقود، تستخدم المنصة إشارات قابلة للملاحظة - السعر وعدد الخدمات - كمؤشرات على التكاليف المخفية، مما يسمح للموردين بالاحتفاظ بالتحكم في التسعير بناءً على معلوماتهم الخاصة، مع معالجة مشكلات التنسيق التي تظهر في الأنظمة اللامركزية بالكامل. هذا يجعل التسعير الأفيني عمليًا، حيث يمكن للمنصة تطبيقه دون الحاجة لمعرفة الرسوم التي يتقاضاها كل مورد في الخفاء.

مستقبل مشاريع البلوكشين

من خلال اعتماد نماذج تقليدية قائمة على العمولة أو الرسوم الصفرية، أضرت العديد من مشاريع البلوكشين باستدامتها المالية وكفاءتها السوقية.

تظهر أبحاثنا أن هياكل الرسوم المصممة بعناية لا تتعارض مع اللامركزية - بل هي مفتاح إنشاء أسواق لامركزية فعالة. يوفر نهج الرسوم القائم على الكمية الذي نقترحه منطقة وسطى ذكية، حيث يحتفظ الموردون باستقلاليتهم مع معالجة مشكلات التنسيق المتأصلة في الأسواق اللامركزية.