Comment Expliquer la Croissance Exponentielle des Plateformes Collaboratives Entre Particuliers ?

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L’économie collaborative s’est essentiellement développée autour de réseaux d’échanges entre particuliers. Des plateformes telles que Airbnb et Uber ont bousculé des marchés traditionnels à travers un business model innovant qu’il convient d’analyser.

Quelles différences entre une entreprise classique et un réseau collaboratif entre particuliers ?

Quels sont les points forts d’un business model sous forme de place de marché ?

Comment évolue le nombre de transactions potentielles et quelles sont les conditions d’une croissance à long terme ?


Pour plus de commodité, dans les lignes qui suivent, nous les appellerons :
– « Entreprise classique » : Il s’agit des entreprises traditionnelles vendant des produits/services nouveaux à des « clients ».
– « Réseau collaboratif » : Il s’agit d’entreprises gérant des transactions autour de produits/services existants entre des « participants » à un réseau constitué particuliers.

Dans la mesure du possible, je ferais référence à AirBnb ou Uber pour rendre compréhensibles certains passages.

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LE POTENTIEL DE MARCHÉ :
ENTREPRISE CLASSIQUE VS RÉSEAU COLLABORATIF

Le tableau suivant compare le potentiel de chaque type d’entreprise pour un marché allant de 10 à 20 individus :

Explication à travers la ligne surlignée en jaune
Si ces 2 entreprises s’adressaient à leurs marchés respectifs, chacun composé de 13 individus :

  • Une entreprise classique pourrait vendre au maximum 13 produits à ces 13 clients.
  • Un réseau collaboratif pourrait gérer un maximum de 156 transactions entre les différents participants. Le nombre de combinaisons obtenu (ici 78) a été multiplié par 2, car 1 combinaison (entre A et B) peut donner lieu à 2 transactions (A vend à B et B vend à A).
  • Il s’agit ici du nombre de combinaisons uniques au sein du réseau collaboratif. Mais rien n’empêche des échanges répétés entre les participants : A et B peuvent s’échanger des actifs plusieurs fois au fil du temps. Le potentiel de marché d’un tel réseau est donc bien plus large. Par souci de simplification, on se limitera au nombre de combinaisons uniques dans nos exemples.
  • Dernière colonne : l’ajout de 1 participant supplémentaire au réseau (échantillon passant de 12 à 13) fournit 24 nouvelles transactions potentielles au réseau (de 132 à 156). Le potentiel de marché croît donc de manière exponentielle avec l’ajout de chaque nouvel participant.
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« Plus il y a d’utilisateurs dans un réseau, plus ce réseau aura de la valeur » – Loi de Metcalfe

La nature intrinsèquement sociale de telles structures leur offre un autre avantage par rapport aux entreprises classiques : elles profitent d’un effet de réseau. En effet, plus un réseau aura d’utilisateurs, plus l’utilité que pourrait en retirer un nouveau participant augmentera, et plus il attirera de nouveaux utilisateurs, créant ainsi un cercle vertueux. D’où la fulgurance de leur croissance.

A partir d’un seuil où un actif donné (un logement, une voiture) est détenu par une proportion élevée de consommateurs, il devient plus intéressant de gérer les échanges du dit actif entre offreurs et demandeurs (logique de flux) que de chercher à vendre de nouvelles unités (logique de stocks).

L’économie collaborative, basée sur une gestion de la circulation des actifs, apparaît donc logiquement comme la suite naturelle du capitalisme, basé sur la production et la vente de nouveaux actifs.

Ce 1er exemple n’est qu’une approximation pour permettre au lecteur de :
– Saisir les différences entre une entreprise classique vendant à des clients et un réseau collaboratif gérant des participants.
– Comprendre l’effet de réseau et la croissance exponentielle du potentiel de marché des réseaux collaboratifs.

Cependant, les hypothèses sous-jacentes au calcul ci-dessus ne sont pas totalement exactes. En effet, les individus composant de tels réseaux sont rarement à la fois vendeurs ET acheteurs. Certains mettent un actif à la disposition du réseau (pur offreur), d’autres se limitent à accéder aux actifs des autres membres (pur demandeur), et quelques uns jouent les 2 rôles (offreur et demandeur d’actif).

La suite nous montrera comment la catégorisation des participants (offreur VS demandeur) impacte le potentiel de marché et le revenu par utilisateur.

CATÉGORISATION DES PARTICIPANTS A UN RÉSEAU COLLABORATIF

Voyons comment évolue le potentiel de marché (revenu par utilisateur) lorsque l’échantillon passe de 10 à 15 participants, en fonction de la nature du nouvel entrant.

Un nouvel entrant peut participer de 3 manières :
A- Pur Demandeur d’actif : Il n’offre pas d’actif sur la plateforme et se limite à accéder aux actifs des autres participants. Exemple : inscrit sur Airbnb uniquement pour accéder aux logements des autres membres.
B- Demandeur et Offreur d’actif : Il offre son actif sur la plateforme et accède aux actifs des autres participant. Exemple : inscrit sur Airbnb pour proposer son logement ET accéder aux logements des autres membres.
C- Pur Offreur d’actif : Il offre son actif sur la plateforme mais ne cherche pas à accéder aux actifs des autres participant. Exemple : inscrit sur Airbnb uniquement pour proposer son logement.

En analysant ces 3 scénarios, on déterminera le profil de participant qui intéresse le plus les réseaux collaboratifs.

A- Pur Demandeur d’Actif

L’intégration de participants se limitant à accéder aux actifs des autres membres n’offre que peu de potentiel de croissance au réseau.

L’effet réseau est faible.

B- Demandeur ET Offreur d’Actif

L’effet réseau est maximisé.

C- Pur Offreur d’Actif

L’effet réseau est bridé.

LEÇONS A RETENIR

L’analyse de ces 3 scénarios montre :

  • Une réponse au célèbre dilemme chez les plateformes gérant une place de marché : faut-il stimuler l’offre ou la demande ? S’il fallait uniquement choisir entre ces 2 options, il vaudrait mieux stimuler l’offre puisqu’elle augmente le potentiel de marché.
  • Etant donné les succès commercial et médiatique de ces plateformes, de plus en plus de professionnels (des hôteliers sur Airbnb ou des chauffeurs professionnels sur Uber) s’y inscrivent. Or, l’entrée de participants se limitant au rôle de fournisseurs de service (pur offreurs) limite le nombre de transactions potentielles sur la plateforme. On a vu que l’effet de réseau n’est maximisé que lorsqu’une même personne réalise les 2 rôles (offreurs ET demandeurs). Au-delà de la restriction du revenu par utilisateur, la présence de professionnels met également en danger la culture d’entreprise (la célèbre « expérience humaine » entre particuliers).
  • On perçoit ici 2 caractéristiques d’Airbnb qui lui confèrent un avantage en terme de potentiel de marché par rapport à Uber.
    Tout d’abord, le nombre de transactions potentielles sur Airbnb est maximisé puisqu’un même membre est souvent à tour de rôle hôte ET visiteur (offreur ET demandeur); alors que chez Uber, les fonctions de conducteur et passager sont rarement réalisées par la même personne.
    Ensuite, la réalisation d’une transaction sur Uber dépend de la proximité géographique entre demandeur et offreur de service (l’effet réseau ne peut donc jouer qu’au niveau local); alors que le facteur géographique ne limite en rien le potentiel d’Airbnb.

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