«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.
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.
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.
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 товаров, рекомендаций по продуктам и сделкам, мерчандайзинга, обнаружения мошенничества, переводов и многого другого. Это менее заметно, но в основном машинное обучение оказывает влияние именно так – тихо, но осмысленно улучшая ключевые операции.
С платформой AWS мы активно снижаем затраты и устраняем иные барьеры на пути машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы организации любых размеров могли воспользоваться преимуществами передовых технологий.
Используя наши готовые версии популярных фреймворков глубокого обучения, работающих по модели P2-вычислений (оптимизированных для такой рабочей нагрузки), пользователи уже разрабатывают мощные системы самого разного предназначения, начиная от раннего обнаружения заболеваний и заканчивая повышением урожайности сельскохозяйственных культур.
Мы также сделали сервисы Amazon более высокого уровня доступными в удобном формате. Amazon Lex (начинка Alexa), Amazon Polly и Amazon Rekognition избавляют от изнурительной работы по интерпретации естественного языка, синтезу речи и анализу изображений. Доступ к ним можно получить с помощью простых API-запросов – никакого опыта машинного обучения не требуется. Понаблюдайте за этой областью. Многое еще только начинает развиваться.
Компании Дня 2 принимают качественные решения, но очень медленно. Чтобы сохранить энергию и динамизм Дня 1, нужно каким-то образом быстро принимать качественные решения. Это легко для стартапов и очень сложно для крупных организаций.
Руководство Amazon полно решимости поддерживать высокую скорость принятия решений. Скорость имеет значение в бизнесе, к тому же высокоскоростная среда оказывается более увлекательной. У нас нет ответов на все вопросы, но вот некоторые мысли.
Во-первых, никогда не используйте единый для всех процесс принятия решений. Многие решения обратимы, они схожи с дверями, открывающимися в обе стороны. Для их принятия годится легковесный процесс. Ну и что с того, что вы ошибетесь? Более подробно я писал в прошлогоднем письме.
Во-вторых, большинство решений, вероятно, следует принимать, имея около 70 % необходимой информации. Если ждать 90 % процентов, то в большинстве случаев вы промедлите. Кроме того, так или иначе, вы должны уметь быстро распознавать и исправлять неверные решения. Если вам удается хорошо корректировать курс, то ошибка может обойтись дешевле, чем вы думаете, тогда как промедление наверняка будет стоить дорого.
В-третьих, используйте принцип «не соглашайтесь, но совершайте» – он сэкономит много времени. Если вы убеждены в правильности определенного направления, то даже при отсутствии консенсуса полезно сказать: «Послушайте, я знаю, что мы не сходимся в этом вопросе, но вы могли бы рискнуть? Не согласиться, но тем не менее сделать?» На данном этапе никто не знает наверняка правильный ответ, и вы, вероятно, быстро услышите «да».
Подход работает не в одностороннем порядке. Если вы босс, вам тоже следует придерживаться такого принципа. Я могу не соглашаться, но тем не менее беру на себя ответственность. Недавно мы дали зеленый свет оригинальному сериалу от Amazon Studios. Я высказал команде свою точку зрения: не уверен, будет ли он достаточно интересным, фильм сложный в производстве, бизнес-условия не очень выгодные, и у нас есть много других возможностей. У них было совершенно другое мнение, и они хотели рискнуть. Я сразу же написал в ответ: «Я не согласен, но выполню свои обязательства и надеюсь, что сериал получит больше просмотров, чем все, что мы когда-либо делали». Подумайте, насколько медленнее шел бы цикл принятия решений, если бы команде действительно пришлось убеждать меня, а не просто получить подтверждение моего согласия.
Обратите внимание, что я не подумал про себя: «Ну что ж, ребята ошибаются и упускают суть, но возражение не стоит моих усилий». Это подлинное разногласие, откровенное выражение моей точки зрения, возможность для команды взвесить мои аргументы и быстро пойти своим путем. А учитывая, что она уже привезла домой одиннадцать «Эмми», шесть «Золотых глобусов» и три «Оскара», я просто рад, что они вообще поинтересовались моим мнением!
В-четвертых, распознавайте истинные проблемы несогласия на ранней стадии и немедленно поднимайте их на новую ступень. Иногда у команд разные цели и принципиально разные взгляды. Они не согласованы. Никакое количество дискуссий и собраний не разрешит столь глубокого несоответствия. Для такого сценария механизм разрешения споров без эскалации по умолчанию исчерпан. Решение остается за тем, у кого больше выносливости.
За годы работы в Amazon я видел много примеров искреннего несовпадения мнений. Когда мы решили пригласить сторонних продавцов напрямую конкурировать с нами на наших собственных страницах описания продуктов, это проявилось наиболее остро. Многие мудрые сотрудники Amazon из лучших побуждений не соглашались с открытием направления. Главное решение повлекло за собой сотни более мелких, большинство из которых пришлось принимать на уровне старшего руководства.
«Ты меня совсем измотал» – ужасный метод принятия решений. Он медленно лишает энергии. Лучше идите на быструю эскалацию противоречий – так лучше.
Итак, вы остановились только на качестве решений или помните также и о скорости их принятия? Наполняют ли мировые тенденции ваши паруса попутным ветром? Становитесь ли вы жертвой моделей или они работают на вас? И самое главное, радуете ли вы клиентов? Можно обладать масштабом и возможностями большой компании, но духом и сердцем маленькой. Выбор за вами.
Огромное спасибо каждому клиенту за то, что позволяете служить вам, нашим акционерам за поддержку и всем сотрудникам Amazon за упорную работу, изобретательность и страсть.
У нас по-прежнему День 1.