Invent and Wander. Избранные статьи создателя Amazon Джеффа Безоса - Уолтер Айзексон
«Совместный отпуск» и «Возвращение назад» – программы, которые дают новоиспеченным родителям гибкость в отношении их растущих семей. «Совместный отпуск» позволяет сотрудникам Amazon делиться своим оплачиваемым отпуском с супругом или иным домочадцем, если работодатель супруга не предлагает ему оплачиваемый отпуск. «Возвращение назад» дает возможность молодым мамам дополнительно контролировать темпы их возвращения на работу. Как и в случае с нашим планом медицинского обслуживания, преимущества являются эгалитарными – они одинаковы как для работников центра выполнения заказов и обслуживания клиентов, так и для самого высшего руководства.
«Возобновляемые источники энергии», «Упаковка без неприятностей», «Выбор карьеры», «Совместный отпуск» и «Возвращение назад» – вот примеры культуры, которая поощряет изобретательность и долгосрочное мышление. Очень воодушевляет мысль о том, что масштаб компании предоставляет возможности для влияния в этих областях.
Могу вам сказать, что для меня большая радость изо дня в день работать с командой таких умных, творческих и страстных людей.
Это все еще День 1.
Противостоять Дню 2 (2016)
«Джефф, а как выглядит День 2?»
Такой вопрос мне задали на нашем самом последнем собрании. Уже в течение нескольких десятилетий я напоминаю людям, что у нас продолжается День 1. Я работал в Amazon в здании под названием «Day 1» и после переезда в другое здание решил сохранить прежнее название. Я провел много времени, размышляя на эту тему.
День 2 – это статика. За ней следует ненужность, затем мучительный, болезненный упадок, а после – смерть. Именно поэтому у нас всегда День 1.
Конечно, такой упадок будет происходить в крайне замедленном темпе. Зрелая компания может десятилетиями пожинать плоды Дня 2, но от результата никуда не денешься.
Меня интересует вопрос, как противостоять Дню 2. Каковы возможные приемы и тактика? Как сохранить жизнеспособность Дня 1 даже в крупной организации?
На такой вопрос не может быть простого ответа. Зато есть множество составляющих, ответвлений и ловушек. Я не знаю ответа целиком, но мне, возможно, известны его фрагменты. Вот стартовый пакет принципов, необходимых для защиты Дня 1: одержимость клиентами, скептическое отношение к устоявшимся моделям, рьяное освоение внешних трендов и стремительное принятие решений.
Истинная одержимость клиентами
Есть множество способов, на основе которых можно построить бизнес: сосредоточенность на конкурентах, на продукте, на технологиях, на бизнес-модели и многом другом. Но, на мой взгляд, одержимость клиентами – безусловно, оптимальный способ защиты жизнеспособности Дня 1.
Почему? У клиентоориентированного подхода много преимуществ, но самое большое состоит в том, что потребители всегда чудесным образом неудовлетворены, даже когда утверждают, что они счастливы и бизнес великолепен. Пользователи хотят чего-то лучшего, даже когда еще сами не догадываются, и ваше желание порадовать клиентов приведет к изобретениям. Никто никогда не просил Amazon создать программу Prime, но оказалось, что все этого хотели, и я мог бы привести множество таких примеров.
День 1 требует от вас терпеливо экспериментировать, принимать неудачи, «сажать семена», «защищать саженцы» и удваивать усилия в ответ на восторг клиентов. Культура, ориентированная на пользователя, оптимальна для создания условий, в которых все это может произойти.
Избегайте устоявшихся моделей
По мере того как компании становятся все крупнее и сложнее, появляется тенденция полагаться на проверенные модели. Что может проявляться по-разному, сперва едва заметно, но всегда опасно и может напоминать День 2.
В качестве примера рассмотрим процесс как модель. Хороший процесс служит вам, чтобы вы могли обслуживать клиентов. Но если вы недостаточно бдительны, процесс может стать самоцелью. Это очень распространено в крупных организациях. Процесс становится моделью желаемого результата. Вы перестаете следить за результатами и просто удостоверяетесь, что делаете все правильно с точки зрения процесса. Не так уж редко можно услышать, как молодой руководитель защищает плохой результат словами: «Ну, мы следили за процессом». Более опытный руководитель использует неудачу как возможность провести расследование и усовершенствовать процесс. Ведь он – не самоцель. Всегда стоит спросить: мы владеем процессом или процесс владеет нами? В компании Дня 2 наиболее вероятен второй вариант.
Еще один пример: маркетинговые исследования и опросы клиентов могут стать моделью самих покупателей, что особенно опасно при изобретении и разработке продуктов. «55 % бета-тестеров сообщают, что удовлетворены функцией. Это на 47 % больше, чем в первом опросе». Такую информацию трудно интерпретировать, и она может непреднамеренно ввести в заблуждение.
Хорошие изобретатели и дизайнеры глубоко понимают своего клиента. Они тратят много времени и сил на развитие профессиональной интуиции, изучают и анализируют массу конкретных историй, а не только усредненные данные из опросов. Они фактически живут дизайном.
Я не против бета-тестирования и опросов. Но вы, как владелец продукта или услуги, должны понимать потребителя, иметь свое видение и по-настоящему любить свое предложение. Тогда бета-тестирование и исследования могут помочь вам выявить «слепые зоны». Выдающийся клиентский опыт начинается с сердца, интуиции, любознательности, мужества, игры и вкуса. Ничего из этого опрос дать не способен.
Примите внешние тренды
Внешний мир способен подтолкнуть вас к состоянию Дня 2, если вы не захотите или не сможете быстро охватить его мощные тенденции. Если вы боретесь с ними, вероятно, вы сопротивляетесь будущему. Примите их и поймайте попутный ветер.
Масштабные тенденции не так уж трудно заметить (о них много говорят и пишут), но порой странно, с каким трудом их принимают крупные организации. Непосредственно сейчас очевидные тренды – машинное обучение и искусственный интеллект.
За последние десятилетия компьютеры широко автоматизировали задачи, которые программисты могли бы описать с помощью четких правил и алгоритмов. Современные методы машинного обучения теперь позволяют нам делать то же самое с задачами, для которых описать точные правила намного сложнее.
В Amazon мы много лет занимаемся практическим применением машинного обучения. Часть работы уже заметна: наши автономные дроны-беспилотники осуществляют доставку Prime Air; супермаркет Amazon Go использует машинное зрение для устранения очередей на кассе; и, конечно, Alexa[26], наш облачный ИИ-помощник. (Несмотря на все усилия, нам по-прежнему с трудом удается поддерживать запасы Echo на складе. Проблема немного иного уровня, но все-таки проблема. И мы над ней работаем.)
Но многое из того, что мы делаем на основе машинного обучения, происходит не на виду. Машинное обучение управляет нашими алгоритмами прогнозирования спроса, ранжирования поиска
