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亚马逊成功的机密:贝佐斯的决策方法论与“两个披萨原则”

编者案:《卫报》克日宣布了一系列文章,对亚马逊胜利背地的两个披萨原则进止了分析。同时,我们也留神到,Farnam Street揭橥的一篇文章,先容了亚马逊开创人&尾席履行卒杰夫・贝佐斯的决策方法论。本文的式样重要来自于这两篇作品,由36氪编译,盼望能够为你带来启示。

1、贝佐斯进行决策的方法论

我们常常认为,搜集尽可能多的信息将有助于我们作出最好的决定。有时这是对的,但有时这也会妨碍我们的先进。甚至在一些时候,这可能是危险的。

许多最成功的人采取简略、多样化的决策方法论,以打消在特定情况下进行审议的需要性。

一种可能是默许说不,就像史蒂夫・乔布斯那样。或者像沃伦・巴菲特那样,谢绝任何需要计算器或计算机的决定。或者是像埃隆・马斯克那样,遵循第一性道理。亚马逊的创始人杰夫・贝佐斯的方法与下面提到的方法都不尽相同。他会问自己,这是一个可逆的借是不可逆的决定?

如果一个决定是可逆的,我们可以在没有获得充分信息的情况下,快速下决定。如果一项决定是不可逆的,我们最好加快决策过程,确保我们考虑到充分的信息,并尽量透辟地舆解所面貌的问题。

贝佐斯用这种方法论作出了建破亚马逊的决定。他意想到,如果亚马逊掉败了,他可以回到他之前的工作中。他仍旧会学到良多东西,而且不会懊悔测验考试。这个决定是可逆的,所以他冒险了。这对他很有辅助,在他当前作出决定的时候,仍旧施展着感化。

在不肯定中做决策

假设你在网上看到了一个评论后,决定去测验考试一家新餐馆。因为你素来没去过那边,你不知道食品会不会好吃,或氛围会不会很烦闷。但是,你会应用批评中不完全的信息来做出决定,因为你知道,如果你不喜悲这家餐馆,并不是什么大不了的事情。

在其他情况下,不断定性也有一面危险。你可能会决议接收一份特定的工作,但你不知讲公司文明是什么样的,也不晓得“蜜月期”停止后,你对工作的感到若何。

你可以很快地做出可逆的决策,而不需要纠结于找到完整的信息。如果这个决策失败了,我们可以用很少的成本从教训中汲取智慧。每每,不值得破费时间和精神去搜集更多的信息,去寻觅白璧无瑕的谜底。固然你的研究可能会使你的决策更好5 %,但你可能会错过一个机会。

但是,要注意可逆的决策不是莽撞行事或不去了解情况的托言,而是一种信心,即我们答该使我们的决策框架顺应我们正在作出的决策类别。可逆的决策不需要像弗成逆的决策如许做出。

快捷做出决策的才能是一项合作上风。创业公司的一个主要劣势是,它们可以随着“velocity”而移动,而老牌的企业平日会随着“speed”而移动。这二者之间的差别是有意思的,常常象征着成功和掉败。

“Speed”以是时间上的间隔来丈量的。如果我们从纽约乘飞机去洛杉矶,从肯僧迪机场腾飞,在纽约转圈三个小时,我们的“Speed”很快,但我们甚么都出有。“Speed”其实不在意你能否朝着目标行进。另外一方里,“Velocity”权衡的是跟着时间的推移而发生的位移。要失掉“Velocity”,你需要嘲笑着你的目标进步。

这种决策方法论说明了为什么创业公司做出快耽搁策的时辰要比老牌的企业更有优势。这一优势因情况要素(如变化速度)而扩展。环境变更的速度越快,做出倏地决策的人就会获得越多的优势,因为他们可以学得更快。

决策为我们提供数据,如许我们就能够更好地做出对于已来的决策。我们在OODA轮回中循环得越快越好。这个框架并不是一次性地实用于某些情况;它是一种方法论,需要成为决策对象包的一个构成局部。

编者注:OODA循环理论的根本观念是:武装抵触可以看作是友好两边相互较劲谁能更快更好地完成“不雅察―调整―决策―行动”的循环法式。单方都从察看开始,不雅察自己、视察环境和仇敌。基于观察,获得相干的内部信息,依据感知到的外部要挟,实时调整系统,做出应对决策,并采取响应行为。

经由过程实际,咱们也能更好地辨认毛病的决策并禁止调剂,而没有是果为淹没本钱舛误,来保持从前的抉择。一样重要的是,我们能够结束把过错或小的失利看作是灾害性的,而把它们看做是将为将来决策提供参考的纯洁信息。

“现在即时执行一个好的规划,比下周执行一个完善的打算要好。”

――乔治 ・ 巴顿将军

贝佐斯把决策比作门。可逆的决策是单向开放的门。不成逆的决策是只答应一个标的目的通行的门;如果你行过去,你就被困在那里了。大多半决策都是前一种,可以逆转(即便我们永久无法发出投进的时间和资源)。经过一个可逆的门能给我们这样的信息:我们知道另一边是什么。

贝佐斯在前几年的一启股东信中写道:

有些决策是弗成逆的或几乎不行逆的单向门,这些决策必需经由三思而行和协商,井井有条地、谨严地、迟缓地做出。如果你走过去,不喜欢你在另一边看到的东西,你不克不及回到你以前的地方。我们可以称之为第1类决策。但大少数决策都不是这样――它们是可变的、可逆的――它们是双向的。如果你做了一个次优的第2类决策,你不用忍耐这么少时间的成果。你可以重新翻开门,然后归去。第2类决策可以、也应该由高断定力的小我或小团队敏捷做出。

随着组织变得愈来愈大,在大大都决策中,包括许多第2类决策,好像倾向于使用分量级的第1类决策过程。这样做的终极结果是决策缓慢,不考虑风险躲避,未能进行充足的试验,从而减弱了翻新。我们得想方法战胜这种倾向。

贝佐斯举了一个例子,向乐意付出额外用度的人提供一小时投递的收货效劳。这项办事在这一主意提出后不到四个月就开始了。在111天的时间里,该团队“构建了面向客户的利用顺序,确定都会仓库的地位,确定了要销售的25000个项目,为这些项目贮备、应聘和装备了新员工,测试、迭代、设想了新的内部使用硬件(仓库管理体系和面向驱动法式),并在沐日购物季实时推出。”

作为进一步的领导,贝佐斯以为70 %的确定性是作出决策的恰当切进点。这意味着,一旦我们获得了所需的70%信息,就采用举动,而不是期待更一下子。以70%的确定性作出决策,然落后行线路修改,比等候90%确实定性要有用很多。

在《眨眼:思考而不思考的力气》(Blink: The Power of Thinking Without Thinking)中,马尔科姆・格拉德威尔(Malcolm Gladwell)解释了为什么不确定性下的决策会如此无效。我们凡是认为更多的信息会招致更好的决策――如果医生倡议进行额外的测试,我们偏向于信任它们会带来更好的结果。格拉德威尔不批准这种说法:“事实上,你需要知道的很少,能力找到一个庞杂景象的根本特点。你所需要的只是心电图、血压、肺液和不稳固心绞悲的证据。这是一个保守的说法。”

在医学领域,与许多领域一样,更多的信息未必能确保改良结果。为了阐明这一点,格推德威我举了一个例子。一团体离开病院时,胸部会时不断地痛苦悲伤,他的生命体征没有显著任何风险身分,但他的生涯方式确切如此,两年前他接受了心脏脚术。如果大夫检查了所有可用的信息,感到他仿佛需要入院。但是除性命体征之外的其他因素在短时间内并不重要。从久远来看,他患心脏病的风险很大。格拉德威尔写道,

其他身分在决定汉子现在的状态方面的感化十分小,没有它们就可以做出正确的诊断。现实上,这些额定的信息毫无用途。这是无害的。它混杂了问题。当大夫们试图猜测心净病发生时,他们会把太多的信息斟酌在内。

我们都可以从贝佐斯的方法中学到东西,这种方法赞助他建立了一个宏大的公司,同时坚持了创业的节拍。贝佐斯用他的方法论来抗衡许多大型构造内部的停止。重要的是效率,而不是遵守缓缓决定的标准。

一旦你清楚可逆的决定现实上是可逆的,你便可以开初把它们看作是提高进修速量的机遇。在公司层面,许可员工做出可逆的决策并从中教习,有助于你以创业的步调进步。究竟,如果有人在以“speed”移动,当你以“velocity”移动时,你会跨越他们。

这就是贝佐斯的决议方式论,也间接偶然接天推进者亚马逊两个披萨准则的构成,由于小团队做决策更多情况下都是可顺的。

两个披萨原则

在亚马逊晚期,杰妇・贝佐斯制订了一个规矩:每一个内部团队皆应当充足小,两个比萨饼就可以处理炊事题目。那并非要增添餐饮开销,就像亚马逊做的简直所有事情一样,它专一于两个目标:效力和可扩大性。前者是不言而喻的。一个较小的团队,花在治理跟让员工懂得最新情形的时光会更少,而花在需要做的事件上的时间便更多了。但对付亚马逊来讲,真挚主要的是后者。

领有很多小团队的利益是,他们可以一路任务,而且能够取得公司的私人姿势,以完成他们更年夜的目的。

用风险投资公司Andreessen Horowitz合股人本尼迪克特・埃文斯( Benedict Evans )的话来说,这将公司酿成了“制作机械的机器”。

“你可以在不加减新的内部构造或曲接讲演的情况下增添新的产品线,你可以在不必闭会、阅历一系列项目和历程,就能在物流和电子商务仄台上增加它们。”埃文斯指出,“你不需要(从实践上道!)飞往西俗图,部署一场集会,让人们支撑你在乎大利发展的名目,或许压服任何人将新营业参加他们的道路图。”

亚马逊擅擅长成为一家销卖商品的电子商务公司,但它最善于的是,挨制新的、发卖新产品的电子商务公司。

该公司将这种方法称为“飞轮”:它的规模足以抹杀一个典范的跨国公司,并利用它为整个业务提供日趋增加的能源。飞轮扭转得越快,越重,其他人就越易禁止它。

亚马退位于亚利桑那州凤凰乡的分销核心。

AWS (以前称为Amazon Web Services)的出生和发作兴许是这种方法的最好的例证。这是亚马逊的一个部门,为内部和其他公司提供云计算服务――包含那些在其他领域与亚马逊竞争的公司(例如,Netflix和Tesco都使用该平台,只管亚马逊也销售流媒体视频和纯货)。

就像亚马逊做的许多事情一样,这所有都是从高层收布的敕令开始的。贝佐斯命令,每一个团队都应该以一种结构化、系统化的方法开始彼此协作。如果告白团队需要一些闭于鞋类销售的数据来决定如何最佳地使用他们的资源,他们就不克不及经由过程电子邮件进行剖析和讨取;他们需要亲身前去分析控造面板并获守信息。如果掌握面板不存在,就需要创立它。这种方式需要笼罩到各个方面。

从那里开始,下一个推测就无比采与了――让其他人使用亚马逊内部提供的雷同技术。

那些不起眼的开始孕育了一头家兽。该营业今朝占亚马逊总支出的10 %,红利如斯之多,甚至于金融律例迫使该公司将其作为本身的一个顶级部分来呈文:亚马逊将其公司分为“米国和加拿大”、“外洋”和“AWS”。

AWS规模大到可以与亚马逊在其他地域的分公司等量齐观;大到Netflix,一家盘踞北好三分之一互联网流量的公司,只是其另一个宾户罢了。

大到2016年应公司宣布了“雪地车”,一种用去挪动数据的卡车。取AWS配合的公司供给了大批的疑息,偶然互联网基本无奈应答。以是当初,假如你念上传年夜度的数据到亚马逊的云中,公司会开着卡车到您的办公室,拆谦数据,而后再把它开归去。如果你需要上传100千兆字节的视频,也就是大概500万部4k带围绕声的片子,成果发明不比以每小时75英里的速率在下速公路下行驶更快的办法了。

当AWS看到亚马逊向外部客户开放其内部技术时,该公司的另一部分也在亚马逊的网站上做着同样的事情。

亚马逊Marketplace于2000年推出,容许第三圆卖家在网站上发卖本人的产物。多年来,该功效一直扩展,让亚马逊成为“百货店”――在互联网上购置现有产物独一需要往的处所。

Marketplace要比两个比萨规则更好,允许亚马逊在不需要招聘任何额中员工的情况下扩展到新的发域。

亚马逊上销售的商种类类单一,其内部的盘算机迷信家面对着一个问题。“亚马逊等电子商务公司每一年处置数十亿份订单,”亚马逊的一个研究团队写道。“但是,这些定单只占所有公道订单的一小部分。“解决措施?训练人工智能杂粹是为了天生貌同实异的假订单,更好地猜想若何营销齐新的产品。

亚马逊报告说,它从 Marketplace 获得的收入约占公司总收入的20%,www.6409.com。但这个目标只计而已第三方卖家向公司领取的费用,低估了业务的巨大规模。“市场现在约占亚马逊销售总量的一半,”Andreessen Horowitz的埃文斯估量。“换句话说,Marketplace意味着亚马逊处理的电子商务份额(但趁便说一句,它自身并没无为其订价)是其报告的收入份额的两倍。”

因此,亚马逊越来越不像 Tesco或沃尔玛那样的大型批发商,彷徨在乡村边沿,扼杀本地的贸易街,而更像是一家购物中央:自力的整售商可以存在,乃至可以保持一个整齐的生活,但条件是他们在购物中央有一席之地,并且他们永远记着真实的赢利者是房主。

自2014年以来,亚马逊为其业务增添了第三个飞轮:人工智能。该公司始终处于行业当先位置,最显明的是其基于神经收集的推荐算法。但是,直到比来,这类方法仍是百发百中的、宰割的、几乎不是天下级的(想一想你前次在亚马逊上购的货色,几个礼拜后才推举给你。“你爱好羽绒被吗?为何未几买10个呢?”)。

当该公司决定制作将成为Echo的硬件时,情况产生了变化。在亚马逊的典范形式中,它从最后开始,然后从那里向后尽力,为未来的观点产品撰写一份“消息稿”,然后试图找出需要开辟或收购什么样的专业常识才干真现这一目标。需要私家助理吗?出售Cambridge-based True Knowledge。需要近场语音识别,让Echo听到房间另一边的人的声响?现在就开始解决这个问题吧,因为没有人实正解决这个问题。

从轨制上讲,Alexa 野生智能团队的大部门成员仍在AWS之下,应用其基本举措措施,并背愿望在其装备中构建语音把持的第三方提供另一部分数字办事。但人工智能的范围经济是举世无双的。固然,数据的驾驶在于:使用Echo的人越多,需要练习的语音样板就越多,因而Echo越好。除此除外,机械进修技巧是如此的基础和特用,以至于亚马逊的每个提高都邑在整个业务中产死反弹,进步效率,开辟新的范畴,并提出进一步的研讨偏向。

结语:亚马逊的强点

然而没有什么是永久的,亚马逊也有它的缺点。比方,两个比萨本则多是树立一家无穷扩大的公司的一个好差别,但它并没有带来一个使人高兴、无压力的工作情况。

历久以来,亚马逊在看待堆栈工人方面一直面对着批驳:与该行业的许多公司一样,伟大的估值和高技术理想与低支入、低技能的工作不相上下。

亚马逊与Deliveroo、苹果和Facebook等公司的分歧的地方在于,在总部工做的高技巧员工多少乎有异样多的埋怨。

《纽约时报》2015年的一篇报导称,亚马逊的职工在办公桌前呜咽,蒙受着远乎瓦解的压力。其员工的疾速活动是传偶式的,外部人士描写了如许的一个情形:有人离开,其别人不能不誊录他们的贪图代码,以使依然正在那边的人可能懂得――当心重写实现时,重写的职员也分开了,须要其余人从新开端全部进程。

但从第一天起,杰夫・贝佐斯就一直处于食物链的顶端,直接节制着7400亿美圆( 5300亿欧元)的业务,几乎没有其他公司的老板能与之对抗。

原文链接:https://www.theguardian.com/technology/2018/apr/24/the-two-pizza-rule-and-the-secret-of-amazons-success

编译组出品。编纂:郝鹏程