"Джефф, как выглядит "День 2"?" — этот вопрос мне задали на нашем последнем собрании. Я рассказывал о том, что у нас до сих пор продолжается "День 1" — уже пару десятилетий. Я работал в здании Amazon под названием Day 1, и когда мы переехали в другой офис, я забрал это имя с собой. Я уделяю много времени размышлениям на эту тему.
"День 2" — это статика. За которой следует ненужность, болезненный упадок и смерть. Именно поэтому у нас тут всегда "День 1". Такой упадок обычно происходит замедленно. Зрелая компания может пожинать плоды "Дня 2" десятилетиями, но от финального результата никуда не денешься.
Как защитить себя от "Дня 2"? Какие есть приемы и тактики? Как сохранить живость "Дня 1" в большой организации?
На этот вопрос нет простого ответа. Есть много элементов, множество путей, куча ловушек. Я не знаю ответа целиком, но догадываюсь о кое-каких его аспектах. Вот минимальный набор для сохранения "Дня 1": одержимость покупателем, скепсис в отношении моделей, рьяное освоение внешних трендов и стремительное принятие решений.
Истинная одержимость покупателем
Есть много вещей, вокруг которых можно построить бизнес. Можно фокусироваться на конкурентах, на продукте, на технологии, на бизнес-модели, и много на чем ещё. Но, на мой взгляд, фокус на покупателе — лучший защитник "Дня 1", причем с большим перевесом.
У такого подхода много преимуществ, но вот самое главное: покупатели всегда не удовлетворены, даже когда говорят, что счастливы и бизнес идёт хорошо. Даже когда они об этом ещё не догадываются, покупатели уже хотят чего-то лучшего. И желание их обрадовать становится вашим драйвером.
Ни один покупатель никогда не просил Amazon создать программу Prime, но выяснилось, что они этого ещё как хотели. И я мог бы привести много таких примеров.
"День 1" требует терпеливых экспериментов, принятия неудач, посева семян, защиты ростков и удвоенного рвения, когда вы видите, что покупатель доволен. Культура одержимости покупателем лучше всего создает условия, в которых это всё может произойти.
Не меняйте реальность на модель
По мере того, как компании становятся крупнее и сложнее, в них возникает тенденция всё больше полагаться на отработанные модели. Это опасно, едва заметно и очень похоже на "День 2".
Часто встречающийся пример — процесс как модель. Хороший процесс работает вам на благо, чтобы вы в свою очередь работали на благо покупателей. Но если вы не будете за этим следить, процесс может стать самоцелью. Такое очень часто происходит в крупных организациях.
Процесс становится моделью для результата, к которому вы стремитесь. Вы перестаете обращать внимание на конечную цель и просто удостоверяетесь, что всё правильно делаете с точки зрения процесса.
Нередко можно услышать, как молодой руководитель защищает плохой результат, приводя доводы вроде "Ну, мы сделали всё по инструкции". Более опытный лидер использует это как возможность провести расследование и улучшить процесс. Процесс не может быть самоцелью. Всегда стоит задать себе вопрос: мы владеем процессом или процесс владеет нами? В компании "Дня 2" вдруг оказывается верно последнее.
Другой пример: исследование рынка и опросы покупателей становятся моделями самих покупателей — это особенно опасно, когда вы изобретаете и проектируете: "55% бета-тестеров ответили, что им нравится эта фича. Это на 47% выше, чем в первом опросе". Такую информацию сложно интерпретировать, и она может ненароком увести не туда.
Хорошие изобретатели и дизайнеры глубоко понимают своего покупателя. Они тратят невероятное количество энергии, развивая профессиональную интуицию. Они изучают и анализируют массу конкретных историй, а не только усредненные данные из исследований. Они фактически живут с дизайном в голове.
Я не против бета-тестов или опросов. Но вы как владельцы продукта или услуги должны понимать покупателя, иметь видение и по-настоящему любить своё решение. Тогда бета-тесты и исследования могут помочь вам выявить "слепые зоны". Выдающийся опыт покупателя начинается с сердца, интуиции, любознательности, мужества, игры и вкуса. Ничего из этого не может дать опрос.
Будьте открыты для внешних трендов
Внешний мир может затолкать вас в состояние "Дня 2", если вы не станете или не сможете быстро принимать мощные тренды. Если вы с ними боретесь, вероятно, вы боретесь с будущим. Используйте их и поймайте попутный ветер.
Эти тренды не так сложно заметить (о них много говорят и пишут). Но порой странно, насколько трудно их бывает принять большим организациям. Прямо сейчас на пике довольно очевидный тренд — машинное обучение и искусственный интеллект.
За последние десятилетия компьютеры в целом автоматизировали задачи, которые программисты могли описать понятными правилами и алгоритмами. Современное техники машинного обучения теперь позволяют делать то же самое с задачами, для которых описать точные правила гораздо труднее.
Мы в Amazon многие годы ищем практическое применение машинному обучению. Часть этой работы хорошо видна: наши автономные дроны-доставщики Prime Air; супермаркет Amazon Go, который использует машинное зрение для устранения очередей на кассе; и, конечно, Alexa — наш облачный ИИ-ассистент.
Несмотря на все наши усилия, нам по-прежнему с трудом удается поддерживать запасы Echo на складах. Это проблема немного другого уровня, но всё-таки проблема. И мы над ней работаем.
Но многое из того, что мы делаем с машинным обучением, происходит не на виду. Машинное обучение стоит за нашими алгоритмами для прогнозирования спроса, ранжирования в поиске продуктов, рекомендаций продуктов и акций, мерчендайзинга, обнаружения фрода, переводов и многого другого.
Хоть это и сложнее заметить, большая часть результатов от машинного обучения именно такие — бесшумные, но улучшающие ключевые операции.
С платформой AWS мы активно снижаем стоимость и другие барьеры для развития искусственного интеллекта, чтобы организации любых размеров могли использовать преимущества этих продвинутых приемов.
Используя наши коробочные версии популярных фреймворков глубинного обучения, работающих по модели P2-вычислений (оптимизированных для такой нагрузки), покупатели уже разрабатывают мощные системы самого разного назначения: от раннего обнаружения заболеваний до увеличения урожайности.
Мы также сделали более высокоуровневые сервисы Amazon доступными в удобном формате. Amazon Lex, Amazon Polly и Amazon Rekognition избавляют от изнурительной работы по интерпретации естественного языка, синтезу речи и анализу изображений. Их можно использовать через простые API-запросы — экспертиза в машинном обучении не требуется. Следите за этой областью. Всё только начинается.
Скоростное принятие решений
Компании "Дня 2" принимают высококачественные решения, но они делают это очень медленно. Чтобы поддерживать энергию и динамику "Дня 1", нужно каким-то образом принимать качественные и одновременно быстрые решения. Это легко для стартапов и очень тяжело для крупных компаний.
Руководство Amazon полно решимости сохранять высокую скорость принятия решений. Скорость имеет значение в бизнесе, к тому же обстановка оказывается гораздо более веселой. У нас нет всех ответов, но вот несколько мыслей.
Во-первых, никогда не используйте универсальный процесс принятия решений. Многие решения имеют разные последствия. Для них можно использовать легковесный процесс. Что случится, если вы с ними ошибетесь? Я более детально писал об этом в прошлогоднем письме.
Во-вторых, большинство решений, скорее всего, следует принимать, имея примерно 70% от той информации, которой вы хотели бы обладать. Если ждете до 90%, в большинстве случаев вы, скорее всего, медлите. Так или иначе, вы должны уметь быстро распознавать и исправлять плохие решения. Если вам хорошо удается корректировка курса, ошибаться может быть не так затратно, как вы думаете, в то время как промедление точно выйдет в копеечку.
В-третьих, используйте фразу "можно не соглашаться, но делать". Эта фраза сэкономит вам кучу времени. Если у вас есть уверенность в определенном направлении, но нет консенсуса по нему, полезно сказать: "Слушайте, я знаю, что мы не сходимся по этому вопросу, но вы могли бы рискнуть? Не согласиться и сделать?". Никто не знает правильного ответа.
Это работает не в одностороннем порядке. Если вы начальник, вам тоже следует так делать. Я не соглашаюсь и обязуюсь сделать постоянно. Недавно мы дали зеленый свет одному сериалу Amazon Studios. Я высказал команде свою точку зрения: не факт, что будет достаточно интересно, процесс сложный в производстве, бизнес-условия не такие хорошие, а у нас куча других возможностей.
У них было совершенно другое мнение и они хотели попробовать. Я тут же ответил: "Я не согласен, но давайте попробуем, и, надеюсь, что эта штука получит больше просмотров, чем всё, что мы делали до этого". Представьте, насколько медленнее оказался бы цикл принятия этого решения, если бы команде надо было убеждать меня, а не просто заполучить мое обязательство.
Обратите внимание, что в этом примере я не подумал про себя: "Ну, эти ребята ошибаются и не улавливают суть, но это не стоит моих усилий". Это настоящее расхождение мнений, откровенное выражение моей точки зрения, возможность для команды взвесить её и моё искреннее обязательство идти их путем. Учитывая, что эта команда уже привезла домой 11 "Эмми", шесть "Золотых Глобусов" и три "Оскара", я рад, что они вообще впустили меня в комнату.
В-четвертых, распознавайте истинные проблемы несогласия как можно раньше и немедленно поднимайте их на уровень выше. Иногда у команд разные цели и фундаментально разные взгляды. Они не согласованы. Никакое количество обсуждений и встреч этого не разрешит.
Без эскалации (до вышестоящего менеджера) механизм разрешения споров по умолчанию в этом сценарии будет исчерпан. У кого выше выносливость, тот и принимает решение.
За эти годы я видел много примеров искреннего несогласия в Amazon. Когда мы решили пригласить сторонних продавцов, чтобы они напрямую конкурировали с нами в наших собственных карточках товаров, это было выражено наиболее остро.
Многие умные сотрудники Amazon оказались совсем не согласны с этим направлением. Большое решение повлекло за собой сотни меньших решений, многие из которых пришлось поднимать на уровень руководства.
"Ты меня измотал" — это ужасный процесс принятия решений. Медленный и лишающий энергии. Гораздо лучше быстро поднять вопрос на уровень выше.
Так вы довольствуетесь лишь качеством решений или также думаете и об их скорости? Поддувают ли мировые тренды в ваши паруса? Становитесь ли вы жертвой моделей или они работают на вас? И самое важное — радуете ли вы покупателей? У вас могут быть масштаб и возможности большой компании, а дух и сердце — маленькой. Но вы сами должны к этому прийти.
Огромное спасибо каждому покупателю за то, что разрешаете оказывать вам услуги, нашим акционерам — за вашу поддержку и всем сотрудникам Amazon — за ваши усилия, изобретательность и страсть к работе.
