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    亞馬遜成功的秘密

    發(fā)布者:jxsh  人氣:


    《衛(wèi)報》近日發(fā)表了一系列文章,對亞馬遜成功背后的兩個披薩原則進(jìn)行了剖析。同時,我們也注意到,Farnam Street發(fā)表的一篇文章,介紹了亞馬遜創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官杰夫·貝佐斯的決策方法論。本文的內(nèi)容主要來自于這兩篇文章,希望能夠為你帶來啟發(fā)。

    貝佐斯進(jìn)行決策的方法論

    我們經(jīng)常認(rèn)為,收集盡可能多的信息將有助于我們作出最好的決定。有時這是對的,但有時這也會阻礙我們的進(jìn)步。甚至在一些時候,這可能是危險的。

    許多最成功的人采用簡單、多樣化的決策方法論,以消除在特定情況下進(jìn)行審議的必要性。

    一種可能是默認(rèn)說不,就像史蒂夫·喬布斯那樣?;蛘呦裎謧悺ぐ头铺啬菢?,拒絕任何需要計算器或計算機(jī)的決定?;蛘呤窍癜B ゑR斯克那樣,遵循第一性原理。亞馬遜的創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯的方法與上面提到的方法都不盡相同。他會問自己,這是一個可逆的還是不可逆的決定?

    如果一個決定是可逆的,我們可以在沒有得到充分信息的情況下,快速下決定。如果一項決定是不可逆的,我們最好放慢決策過程,確保我們考慮到充分的信息,并盡可能透徹地理解所面對的問題。

    貝佐斯用這種方法論作出了建立亞馬遜的決定。他意識到,如果亞馬遜失敗了,他可以回到他以前的工作中。他仍然會學(xué)到很多東西,并且不會后悔嘗試。這個決定是可逆的,所以他冒險了。這對他很有幫助,在他以后作出決定的時候,依舊發(fā)揮著作用。

    在不確定中做決策

    假設(shè)你在網(wǎng)上看到了一個評論后,決定去嘗試一家新餐館。因為你從來沒去過那里,你不知道食物會不會好吃,或者氣氛會不會很沉悶。但是,你會利用評論中不完整的信息來做出決定,因為你知道,如果你不喜歡這家餐館,并不是什么大不了的事情。

    在其他情況下,不確定性也有一點風(fēng)險。你可能會決定接受一份特定的工作,但你不知道公司文化是什么樣的,也不知道“蜜月期”結(jié)束后,你對工作的感覺如何。

    你可以很快地做出可逆的決策,而不需要糾結(jié)于找到完整的信息。如果這個決策失敗了,我們可以用很少的成本從經(jīng)驗中吸取智慧。通常,不值得花費時間和精力去收集更多的信息,去尋找完美無缺的答案。雖然你的研究可能會使你的決策更好5 %,但你可能會錯過一個機(jī)會。

    但是,要注意可逆的決策不是魯莽行事或不去了解情況的借口,而是一種信念,即我們應(yīng)該使我們的決策框架適應(yīng)我們正在作出的決策類型??赡娴臎Q策不需要像不可逆的決策那樣做出。

    快速做出決策的能力是一項競爭優(yōu)勢。創(chuàng)業(yè)公司的一個主要優(yōu)勢是,它們可以隨著“velocity”而移動,而老牌的企業(yè)通常會隨著“speed”而移動。這兩者之間的區(qū)別是有意義的,往往意味著成功和失敗。

    “Speed”是以時間上的距離來測量的。如果我們從紐約乘飛機(jī)去洛杉磯,從肯尼迪機(jī)場起飛,在紐約轉(zhuǎn)圈三個小時,我們的“Speed”很快,但我們什么都沒有?!癝peed”并不在乎你是否朝著目標(biāo)前進(jìn)。另一方面,“Velocity”衡量的是隨著時間的推移而產(chǎn)生的位移。要獲得“Velocity”,你需要朝著你的目標(biāo)前進(jìn)。

    這種決策方法論解釋了為什么創(chuàng)業(yè)公司做出快速決策的時候要比老牌的企業(yè)更有優(yōu)勢。這一優(yōu)勢因環(huán)境因素(如變化速度)而擴(kuò)大。環(huán)境變化的速度越快,做出快速決策的人就會獲得越多的優(yōu)勢,因為他們可以學(xué)得更快。

    決策為我們提供數(shù)據(jù),這樣我們就可以更好地做出關(guān)于未來的決策。我們在OODA循環(huán)中循環(huán)得越快越好。這個框架并不是一次性地適用于某些情況;它是一種方法論,需要成為決策工具包的一個組成部分。

    OODA循環(huán)理論的基本觀點是:武裝沖突可以看做是敵對雙方互相較量誰能更快更好地完成“觀察—調(diào)整—決策—行動”的循環(huán)程序。雙方都從觀察開始,觀察自己、觀察環(huán)境和敵人?;谟^察,獲取相關(guān)的外部信息,根據(jù)感知到的外部威脅,及時調(diào)整系統(tǒng),做出應(yīng)對決策,并采取相應(yīng)行動。

    通過實踐,我們也能更好地識別錯誤的決策并進(jìn)行調(diào)整,而不是因為沉沒成本謬誤,去堅持過去的選擇。同樣重要的是,我們可以停止把錯誤或小的失敗看作是災(zāi)難性的,而把它們看作是將為未來決策提供參考的純粹信息。

    “現(xiàn)在立即執(zhí)行一個好的計劃,比下周執(zhí)行一個完美的計劃要好?!薄獑讨?· 巴頓將軍

    貝佐斯把決策比作門??赡娴臎Q策是雙向開放的門。不可逆的決策是只允許一個方向通行的門;如果你走過去,你就被困在那里了。大多數(shù)決策都是前一種,可以逆轉(zhuǎn)(即使我們永遠(yuǎn)無法收回投入的時間和資源)。通過一個可逆的門能給我們這樣的信息:我們知道另一邊是什么。

    貝佐斯在前幾年的一封股東信中寫道:

    有些決策是不可逆的或幾乎不可逆的單向門,這些決策必須經(jīng)過深思熟慮和協(xié)商,有條不紊地、謹(jǐn)慎地、緩慢地做出。如果你走過去,不喜歡你在另一邊看到的東西,你不能回到你以前的地方。我們可以稱之為第1類決策。但大多數(shù)決策都不是這樣——它們是可變的、可逆的——它們是雙向的。如果你做了一個次優(yōu)的第2類決策,你不必忍受這么長時間的后果。你可以重新打開門,然后回去。第2類決策可以、也應(yīng)該由高判斷力的個人或小團(tuán)隊迅速做出。隨著組織變得越來越大,在大多數(shù)決策中,包括許多第2類決策,似乎傾向于使用重量級的第1類決策過程。這樣做的最終結(jié)果是決策緩慢,不考慮風(fēng)險規(guī)避,未能進(jìn)行充分的實驗,從而削弱了創(chuàng)新。我們得想辦法克服這種傾向。

    貝佐斯舉了一個例子,向愿意支付額外費用的人提供一小時送達(dá)的送貨服務(wù)。這項服務(wù)在這一想法提出后不到四個月就開始了。在111天的時間里,該團(tuán)隊“構(gòu)建了面向客戶的應(yīng)用程序,確定城市倉庫的位置,確定了要銷售的25000個項目,為這些項目儲備、招聘和配備了新員工,測試、迭代、設(shè)計了新的內(nèi)部使用軟件(倉庫管理系統(tǒng)和面向驅(qū)動程序),并在假日購物季及時推出?!?/span>

    作為進(jìn)一步的指導(dǎo),貝佐斯認(rèn)為70%的確定性是作出決策的適當(dāng)切入點。這意味著,一旦我們獲得了所需的70%信息,就采取行動,而不是等待更長時間。以70%的確定性作出決策,然后進(jìn)行路線修正,比等待90%的確定性要有效得多。

    在《眨眼:思考而不思考的力量》( Blink: The Power of Thinking Without Thinking)中,馬爾科姆·格拉德威爾(Malcolm Gladwell)解釋了為什么不確定性下的決策會如此有效。我們通常認(rèn)為更多的信息會導(dǎo)致更好的決策——如果醫(yī)生建議進(jìn)行額外的測試,我們傾向于相信它們會帶來更好的結(jié)果。格拉德威爾不同意這種說法:“事實上,你需要知道的很少,才能找到一個復(fù)雜現(xiàn)象的根本特征。你所需要的只是心電圖、血壓、肺液和不穩(wěn)定心絞痛的證據(jù)。這是一個激進(jìn)的說法?!?/span>

    在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,與許多領(lǐng)域一樣,更多的信息不一定能確保改善結(jié)果。為了說明這一點,格拉德威爾舉了一個例子。一個人來到醫(yī)院時,胸部會時不時地疼痛,他的生命體征沒有顯示任何危險因素,但他的生活方式確實如此,兩年前他接受了心臟手術(shù)。如果醫(yī)生查看了所有可用的信息,覺得他似乎需要住院。但是除了生命體征之外的其他因素在短期內(nèi)并不重要。從長遠(yuǎn)來看,他患心臟病的風(fēng)險很大。格拉德威爾寫道:其他因素在決定男人現(xiàn)在的狀況方面的作用非常小,沒有它們就可以做出準(zhǔn)確的診斷。事實上,這些額外的信息毫無用處。這是有害的。它混淆了問題。當(dāng)醫(yī)生們試圖預(yù)測心臟病發(fā)作時,他們會把太多的信息考慮在內(nèi)。

    我們都可以從貝佐斯的方法中學(xué)到東西,這種方法幫助他建立了一個巨大的公司,同時保持了創(chuàng)業(yè)的節(jié)奏。貝佐斯用他的方法論來對抗許多大型組織內(nèi)部的停滯。重要的是效率,而不是遵循緩慢決定的規(guī)范。

    一旦你明白可逆的決定實際上是可逆的,你就可以開始把它們看作是提高學(xué)習(xí)速度的機(jī)會。在公司層面,允許員工做出可逆的決策并從中學(xué)習(xí),有助于你以創(chuàng)業(yè)的步伐前進(jìn)。畢竟,如果有人在以“speed”移動,當(dāng)你以“velocity”移動時,你會超過他們。

    這就是貝佐斯的決策方法論,也直接或間接地推動者亞馬遜兩個披薩原則的形成,因為小團(tuán)隊做決策更多情況下都是可逆的。

    兩個披薩原則

    在亞馬遜早期,杰夫·貝佐斯制定了一個規(guī)則:每個內(nèi)部團(tuán)隊都應(yīng)該足夠小,兩個比薩餅就能解決伙食問題。這并不是要削減餐飲開支,就像亞馬遜做的幾乎所有事情一樣,它專注于兩個目標(biāo):效率和可擴(kuò)展性。前者是顯而易見的。一個較小的團(tuán)隊,花在管理和讓員工了解最新情況的時間會更少,而花在需要做的事情上的時間就更多了。但對亞馬遜來說,真正重要的是后者。

    擁有許多小團(tuán)隊的好處是,他們能夠一起工作,并且能夠獲得公司的公共資源,以實現(xiàn)他們更大的目標(biāo)。

    用風(fēng)險投資公司Andreessen Horowitz合伙人本尼迪克特·埃文斯( Benedict Evans )的話來說,這將公司變成了“制造機(jī)器的機(jī)器”。

    “你可以在不添加新的內(nèi)部結(jié)構(gòu)或直接報告的情況下添加新的產(chǎn)品線,你可以在不用開會、經(jīng)歷一系列項目和流程,就能在物流和電子商務(wù)平臺上添加它們。”埃文斯指出,“你不需要(從理論上說?。╋w往西雅圖,安排一場會議,讓人們支持你在意大利開展的項目,或者說服任何人將新業(yè)務(wù)加入他們的路線圖。”

    亞馬遜擅長于成為一家銷售商品的電子商務(wù)公司,但它最擅長的是,打造新的、銷售新產(chǎn)品的電子商務(wù)公司。

    該公司將這種方法稱為“飛輪”:它的規(guī)模足以扼殺一個典型的跨國公司,并利用它為整個業(yè)務(wù)提供日益增長的動力。飛輪旋轉(zhuǎn)得越快,越重,其他人就越難阻止它。

    亞馬遜位于亞利桑那州鳳凰城的分銷中心。

    AWS (以前稱為Amazon Web Services)的誕生和發(fā)展也許是這種方法的最好的例證。這是亞馬遜的一個部門,為內(nèi)部和其他公司提供云計算服務(wù)——包括那些在其他領(lǐng)域與亞馬遜競爭的公司(例如,Netflix和Tesco都使用該平臺,盡管亞馬遜也銷售流媒體視頻和雜貨)。

    就像亞馬遜做的很多事情一樣,這一切都是從高層發(fā)布的命令開始的。貝佐斯下令,每個團(tuán)隊都應(yīng)該以一種結(jié)構(gòu)化、系統(tǒng)化的方式開始相互合作。如果廣告團(tuán)隊需要一些關(guān)于鞋類銷售的數(shù)據(jù)來決定如何最好地使用他們的資源,他們就不能通過電子郵件進(jìn)行分析和索??;他們需要親自前往分析控制面板并獲取信息。如果控制面板不存在,就需要創(chuàng)建它。這種方式需要覆蓋到方方面面。

    從那里開始,下一個步驟就非常采取了——讓其他人使用亞馬遜內(nèi)部提供的相同技術(shù)。

    那些不起眼的開端孕育了一頭野獸。該業(yè)務(wù)目前占亞馬遜總收入的10 %,盈利如此之多,以至于金融法規(guī)迫使該公司將其作為自身的一個頂級部門來報告:亞馬遜將其公司分為“美國和加拿大”、“國際”和“AWS”。

    AWS規(guī)模大到可以與亞馬遜在其他地區(qū)的分公司相提并論;大到Netflix,一家占據(jù)北美三分之一互聯(lián)網(wǎng)流量的公司,只是其另一個客戶而已。

    大到2016年該公司發(fā)布了“雪地車”,一種用來移動數(shù)據(jù)的卡車。與AWS合作的公司提供了大量的信息,有時互聯(lián)網(wǎng)根本無法應(yīng)對。所以現(xiàn)在,如果你想上傳大量的數(shù)據(jù)到亞馬遜的云中,公司會開著卡車到你的辦公室,裝滿數(shù)據(jù),然后再把它開回去。如果你需要上傳100千兆字節(jié)的視頻,也就是大約500萬部4k帶環(huán)繞聲的電影,結(jié)果發(fā)現(xiàn)沒有比以每小時75英里的速度在高速公路上行駛更快的方法了。

    當(dāng)AWS看到亞馬遜向外部客戶開放其內(nèi)部技術(shù)時,該公司的另一部分也在亞馬遜的網(wǎng)站上做著同樣的事情。

    亞馬遜Marketplace于2000年推出,允許第三方賣家在網(wǎng)站上銷售自己的產(chǎn)品。多年來,該功能不斷擴(kuò)展,讓亞馬遜成為“百貨店”——在互聯(lián)網(wǎng)上購買現(xiàn)有產(chǎn)品唯一需要去的地方。

    Marketplace要比兩個比薩規(guī)則更好,允許亞馬遜在不需要雇用任何額外員工的情況下擴(kuò)展到新的領(lǐng)域。

    亞馬遜上銷售的商品種類繁多,其內(nèi)部的計算機(jī)科學(xué)家面臨著一個問題。“亞馬遜等電子商務(wù)公司每年處理數(shù)十億份訂單,”亞馬遜的一個研究團(tuán)隊寫道。“然而,這些訂單只占所有合理訂單的一小部分?!敖鉀Q辦法?訓(xùn)練人工智能純粹是為了生成似是而非的假訂單,更好地猜測如何營銷全新的產(chǎn)品。

    亞馬遜報告說,它從 Marketplace 獲得的收入約占公司總收入的20%。但這個指標(biāo)只計算了第三方賣家向公司支付的費用,低估了業(yè)務(wù)的巨大規(guī)模?!笆袌霈F(xiàn)在約占亞馬遜銷售總量的一半,”Andreessen Horowitz的埃文斯估計?!皳Q句話說,Marketplace意味著亞馬遜處理的電子商務(wù)份額(但順便說一句,它本身并沒有為其定價)是其報告的收入份額的兩倍?!?/span>

    因此,亞馬遜越來越不像 Tesco或沃爾瑪那樣的大型零售商,徘徊在城市邊緣,扼殺當(dāng)?shù)氐纳虡I(yè)街,而更像是一家購物中心:獨立的零售商可以存在,甚至可以維持一個整潔的生活,但前提是他們在購物中心有一席之地,而且他們永遠(yuǎn)記住真正的賺錢者是房東。

    2014年以來,亞馬遜為其業(yè)務(wù)增加了第三個飛輪:人工智能。該公司一直處于行業(yè)領(lǐng)先地位,最明顯的是其基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法。但是,直到最近,這種方法還是漫無目標(biāo)的、分割的、幾乎不是世界級的(想想你上次在亞馬遜上買的東西,幾個星期后才推薦給你?!澳阆矚g羽絨被嗎?為什么不多買10個呢?”)。

    當(dāng)該公司決定建造將成為Echo的硬件時,情況發(fā)生了變化。在亞馬遜的經(jīng)典模式中,它從最后開始,然后從那里向后努力,為未來的概念產(chǎn)品撰寫一份“新聞稿”,然后試圖找出需要開發(fā)或收購什么樣的專業(yè)知識才能實現(xiàn)這一目標(biāo)。需要私人助理嗎?收購Cambridge-based True Knowledge。需要遠(yuǎn)場語音識別,讓Echo聽到房間另一邊的人的聲音?現(xiàn)在就開始解決這個問題吧,因為沒有人真正解決這個問題。

    從制度上講,Alexa 人工智能團(tuán)隊的大部分成員仍在AWS之下,使用其基礎(chǔ)設(shè)施,并向希望在其設(shè)備中構(gòu)建語音控制的第三方提供另一部分?jǐn)?shù)字服務(wù)。但人工智能的規(guī)模經(jīng)濟(jì)是獨一無二的。當(dāng)然,數(shù)據(jù)的價值在于:使用Echo的人越多,需要訓(xùn)練的語音樣本就越多,因此Echo越好。除此之外,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是如此的基本和通用,以至于亞馬遜的每一個進(jìn)步都會在整個業(yè)務(wù)中產(chǎn)生反彈,提高效率,開拓新的領(lǐng)域,并提出進(jìn)一步的研究方向。

    結(jié)語:亞馬遜的弱點

    但是沒有什么是永恒的,亞馬遜也有它的弱點。例如,兩個比薩原則可能是建立一家無限擴(kuò)張的公司的一個好策略,但它并沒有帶來一個令人愉快、無壓力的工作環(huán)境。

    長期以來,亞馬遜在對待倉庫工人方面一直面臨著批評:與該行業(yè)的許多公司一樣,巨大的估值和高技術(shù)抱負(fù)與低收入、低技能的工作并駕齊驅(qū)。

    亞馬遜與Deliveroo、蘋果和Facebook等公司的不同之處在于,在總部工作的高技能員工幾乎有同樣多的抱怨。

    紐約時報》2015年的一篇報道稱,亞馬遜的員工在辦公桌前哭泣,承受著近乎崩潰的壓力。其員工的快速流動是傳奇式的,內(nèi)部人士描述了這樣的一個場景:有人離開,其他人不得不重寫他們的所有代碼,以使仍然在那里的人能夠理解——但重寫完成時,重寫的人員也離開了,需要其他人重新開始整個過程。

    但從第一天起,杰夫·貝佐斯就一直處于食物鏈的頂端,直接控制著7400億美元( 5300億歐元)的業(yè)務(wù),幾乎沒有其他公司的老板能與之匹敵。

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