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虽然“我”不同意,但无条件服从……

2017-04-21阅读 251 智联招聘HR公会 我要关注

来源:中欧商业评论


“杰夫,Day 2看起来是什么样的?”


这是我刚刚从全体会议上收集到的问题。我一直提醒大家,Day 1已经持续了几十年。我在名为Day 1的亚马逊大楼内工作,即使后来搬到新的大楼,新的大楼也会继承这个名字。我花了些时间思考这个话题。


“Day 2是停滞期,接踵而来的是远离主业,然后一蹶不振,业绩痛苦地下跌,最后是死亡。这就是为什么我们总是处于Day 1。”


可以肯定的是,这种下降将以极端缓慢的速度进行。一家卓有成就的公司可能要经历几十年的Day 2,但最终结果还是会到来。(注:Day 1来自于亚马逊的CEO杰夫·贝索斯的理念,意即不管公司发展到什么程度,不管取得了多少成就,仍然要把每天当成是第一天,用心做好当下。亚马逊在西雅图的办公大楼也叫做Day 1。)


我对这个问题很感兴趣,如何应对Day 2?技术和战术各是什么?如何保持Day 1的活力,尤其是在一个大组织里?这样的问题不会有一个简单的答案,它涉及许多因素、多条路径和大量陷阱。


我不知道完整答案,但可能知道其中几点,亚马逊守住Day 1的主要因素包括:客户至上,抵制形式主义,积极拥抱外部趋势以及快速决策。


客户至上 The Customer Obsession


有许多开展业务的方式:你可以以竞争对手为中心、以产品为中心、以技术为中心或者以商业模式为中心……但在我看来,到目前为止,以客户至上为中心是保持Day 1活力的最佳做法。


为什么?以客户为中心的方法具有很多优势,比如这就是很大的一个:即使客户口头声称他们很快乐,对产品和服务十分满意,但在心里,他们永远有种种不满,这种不满对于我们而言是极其美妙的。甚至连客户自己都不知道,他们总在要求更好的,而你要做的就是让客户更加满意。没有客户说他们想要一个亚马逊会员计划(Amazon Prime),但事实证明推出后,客户是非常喜欢的,类似的例子我还可以举出很多。


始终保持Day 1的心态需要你耐心尝试、接受失败、种下种子、保护幼苗,并在看到客户满意度提升时加倍投入。客户至上的文化最有可能成为上述过程发生的可能。


抵制形式主义 Resist Proxies


随着公司越来越大,变得越来越复杂,各种代理随之而来。它的呈现方式各异,却非常危险,也不易察觉,但非常“Day 2”。


常见的例子是形式主义。良好的流程服务于你,你就可以服务客户。但是,如果你不加警觉,流程本身就会变成问题,这在大型企业中尤为普遍。工作流程没有为结果服务,而是为了流程而流程。你不再看重结果,只为确保流程的正确,这就让人倒吸一口凉气了!


下面的情况并不少见:某位初级领导者以“嗯,我们是在遵守流程”为理由来为一个坏的结果辩解。而更有经验的领导者则会把它视为调查和改进流程的良机。流程本身不是问题,永远值得注意的问题是:是我们定义流程还是被流程定义?在一个“Day 2”公司,你很可能会发现是后者。


另一个例子:市场调研和调查问卷也会成为真实客户的代理——尤其当你在发明和设计产品时,这是极其危险的。“55%的测试者对这一功能感到满意,这比第一次调查结果的47%有所上升。”这种结论其实难以解读,很可能会在无意中形成误导。优秀的发明家和设计师深深地理解他们的客户,他们花费巨大精力培养这一直觉,通过很多小故事小细节去学习和理解,而不仅仅是依赖问卷上的那些平均数,他们与设计共生。


我并不反对初步测试或调查问卷,但你作为某项产品或服务的负责人,必须了解客户、富有远见并真正为你给客户提供的价值而感到骄傲。只有这样,那些测试和调查问卷才可能帮助你找到盲点。卓越的客户体验始于初心、直觉、好奇心、游戏、胆量和品味。这些在调查问卷中一个都找不到。


积极拥抱外部趋势 Embrace External Trends


如果你没有或不能迅速拥抱强大的趋势,外界就会把你推进Day 2。如果你试着与这些趋势对抗,你很可能是在跟未来对抗。拥抱趋势吧,你将顺势而上。


这些大趋势并非难以洞察(它们不断被拿来谈论和写作),但对大公司来说,拥抱趋势却变得莫名艰难。眼下,我们正处于一个显而易见的大趋势里:机器学习和人工智能。在过去的几十年里,计算机已经广泛地将那些程序员用清晰规则和算法描述的任务进行了自动化。而今天的机器学习让我们有能力处理那些没法用精准规则描述的任务。


在亚马逊,很多年来,我们一直致力于将机器学习用于实践。有些工作是清晰可见的:为Prime会员提供快递服务的自动化无人机、通过机器视觉颠覆“收银台”和“排队”的Amazon Go便利店、基于云的AI助手Alexa。但我们大部分利用机器学习做的事集中在产品和服务的底层:它更好地驱动我们的算法进行需求预测、商品摆放、欺诈预防以及翻译等等。虽然并不易被大众感知,但大多数机器学习带来的影响会集中在这些方面——悄悄地但又极其深远地提升核心业务表现。


快速决策 High-Velocity Decision Making


“Day 2”公司能够做出高质量的决策,但它们的决策速度非常缓慢。为了保持Day 1的能量和活力,你必须以某种方式作出高质量同时高速度的决策。这对创业公司很容易,但对大公司很难。速度在商业世界至关重要,而且处在一个快速决策的环境本身也会更有趣。我们不知道所有答案,在此只提出一些想法:


首先,决不使用“一刀切”的决策过程。许多决定是可逆的、双向的,这样的属于轻流程,那么如果出了问题怎么办?我在去年的信里对这一问题有更详细的阐述。


其次,当你获得了七成左右的信息时,大多数决策就该被制定了。在大多数情况下,如果你等待获取的信息达到90%,你可能就慢了。另外,无论运用上述哪种方式,你都需要善于快速识别和纠正坏的决定。如果你擅长自我修正,那么,错误的成本会比你想象得低,而决策缓慢一定会让你付出代价。


第三,试试“我虽然不同意,但我无条件服从”(disagree and commit)。这招会为你节省大量时间。如果你对某个特定方向很有信心,即使没有达成一致意见,你也可以说:“看,我知道我们对此意见不一,但你们愿意和我赌一把吗?你们可以不同意,但愿意先干起来吗?”此时,没有人确切知道答案,但你很可能将工作快速推进。


这不只是要求员工,如果你是老板,也应该这样做。我就一直这么做,我们内部最近通过了一个特别项目,我跟团队讲:这件事本身是否足够有趣还需要讨论,实现过程又很复杂、具体的商业条款也不是很有利,而且我们有大把其他机会。团队的态度则完全不同,他们希望继续做下去。


我立刻回复说:“我虽然不同意,但无条件服从。”试想一下,如果团队只是为了说服我,这个决策周期会有多么缓慢。请注意,我举这个例子并不是要说:我没有心里想过“嗯,这些人错了,没抓住重点,但这不值得我追究。”这样的意见分歧很真诚,我坦率地表明了我的意见,也给了团队一个机会去权衡我的观点,同时让这件事真心诚意且迅速地推进了。


第四,及早识别不协同现象,并立即使之升级被高层关注。有时候,团队内部存在不同的目标甚至是截然不同的观点,这本身是不协同的。再多的讨论和会议也无法解决这一深层次问题。如果这样的问题不被更高层重视,这种场景默认的解决机制就是消耗。最终,谁更有耐力,谁就获得决策权。“你把我拖垮了”是一种令人讨厌的决策过程,它进度缓慢且让人疲惫不堪,快速地让矛盾快速升级反而会取得奇效。


所以,你是否只关注决策的质量,还是你也在意决策的速度?你是否站上了大趋势?你是否已成为各种代理的俘虏,还是真正让它为你所用?最重要的是,你是否让客户真的满意?我们可以同时具备大公司的格局和能力以及小公司的精神和初心,但我们必须有所选择。


十分感谢每一位让我们服务的客户,感谢股东对我们的支持,感谢世界各地亚马逊人的辛勤工作,感谢你们的创造力和激情。


今天依然是Day 1。


注:杰夫·贝佐斯-亚马逊创始人兼CEO


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