两本书读懂亚马逊和贝佐斯 | 巴伦读书会
文|宁向东、刘小华 编辑|彭韧
2021-10-08 15:56:36
“破茧成蝶”之后,贝佐斯成为了企业家中的“哲学家”。

编者注:
亚马逊毫无疑问是一家伟大的公司,贝佐斯也毋庸置疑是一个伟大的企业创始人。而了解一家企业的价值观和经营理念,最直观的途径就是阅读股东公开信,同时,读者还可以看一看企业历史和创始人的个人传记。

近期有两本关于亚马逊的大部头著作问世。一本是清华大学宁向东教授与刘小华编著《亚马逊编年史(1994-2020)》,另一本是美国资深商业记者布拉德·斯通(Brad Stone)撰写的《贝佐斯传:贝佐斯及无边界的亚马逊》,两本书从不同的角度记录了亚马逊的成长历史。
本文整理自《亚马逊编年史(1994-2020)》一书作者自序及部分图书章节,作者向读者们详细讲述了解亚马逊公司创业、发展史的意义,为什么要重视24封股东公开信,以及贝索斯和亚马逊的经营哲学的底层逻辑究竟是什么。

虽然我们非常尊敬亚马逊公司,欣赏它的成长历程、发展理念和管理模式,但我们也知道:很多人对电商、对亚马逊还有着各种各样的不同看法,甚至可以说,亚马逊本身就是一家饱受争议的公司。在这种情况下,《亚马逊编年史(1994-2020)》中并不过多阐述我们的观点,而只陈述事实。

我们这样做,希望达到两个目的:保证内容的真实性和完整性,通过列举大事件、还原企业的发展历程,帮助读者对亚马逊建立认知,以便有效地借鉴它的经营方法;
贝索斯的24封致股东的信,放在一起是非常宝贵的、实战级别的教科书。我们系统地回顾了亚马逊的历史事件,可以为读者阅读、学习这些信,以及理解信中的观点、看法,提供必要的背景支持。总之,我们不设立场,以最有利于读者的方式编写这本书。
我们也许会在其他场合分享我们关于亚马逊的看法、研究和观点,但在写作这本书时,我们保持了最大程度的克制,希望提供一个中立的案例。
这里,必须要强调说明“什么是案例”。案例不是学习的样板,也不是经营企业的“最佳做法”。案例就像医生使用的病例,它只是一个记录,它本身是客观的。案例存在的目的,就是为读者提供一个可资研讨的材料。
研讨案例,不是为了照猫画虎,而是要在批判性思维的理念下,深入思考分析,获得启发,获得认知的升级。本书采用编年体的写法,就是为了更好地帮助读者使用这个案例。当然,我们也有自己的倾向性,否则,不会花非常大的力气去编写这样一本书。
在我们看来,亚马逊是有史以来最伟大的公司之一,它的很多打法对于企业家和管理人员,特别是各种类型的创业者,格外有借鉴意义。这也是我们选题的初衷。但是,在行文的过程中,我们努力不去表述自己的观点、看法,甚至倾向。我们把发表评论的冲动深深地压抑着,希望尽可能平和地叙述亚马逊的故事,把判断权交给读者。
24封贝索斯的股东信到底该怎么读?
本书分为两个部分。第一部分是编年史,非常粗线条地梳理了某一年、某一月亚马逊发生了什么,我们从贝索斯起心动念要创业开始,一直写到2020年末。
第二部分是根据主题重新梳理了“贝索斯致股东的信”。到2021年为止,贝索斯以CEO(首席执行官)的身份一共写了24封公开信。这24封信充满了智慧,对企业的经营者极有启示作用。
贝索斯的24封股东公开信的原件,可以在亚马逊的年报中找到。不过,对于不熟悉亚马逊发展史的读者,直接阅读原信容易产生障碍,理解起来有挑战性。我们认识的很多人都知道这些信的存在,有人也尝试着读过几封,但由于对亚马逊的发展过程不了解,很难从股东信中读出味道,得到应有的教益。这是我们一直感到遗憾的地方,也是我们要编写这本书的目的之一。我们以为,有了历史背景作呼应,读者可以从股东信中收获更多。
亚马逊的经营哲学:不唯数据论
下面,我们简要的聊聊股东信中展示出的贝索斯的亚马逊经营哲学。
我们可以把企业家简单地分为两类:一类是逐渐能够对自己的经营行为有哲学层面认识和反思的企业家;而另一类,则是一直没有完成这种升华的企业家。经历了这种升华的企业家,到了一定境界,都是“哲学家”。
无疑,贝索斯是前者。贝索斯的出手水平很高,但更能表现他不断“破茧成蝶”的是他在每年给股东的信中逐步反映出来的认知升级和境界提升。其中,贝索斯2005年的致股东信是典型代表,从这封信中,我们可以较为完整地看到贝索斯经营哲学的系统深化。
在这一年的致股东信中,贝索斯辩证地讨论了一个重要的问题,就是如何看待数据分析。一方面,他大讲亚马逊是如何基于数据分析进行决策;另一方面,他也讲到了要对数据分析进行超越,要善于用大的方向感和判断力取代简单的数据分析。一句话,数据分析是重要的,但数据并不能替代经营理念。这一年的股东信非常值得细细品味。
贝索斯写道:亚马逊的很多重要决策都是基于数据分析做出的。答案是对是错,是更好还是更差,数据分析可以让我们一目了然。
比如,是否设立一个履行中心,就是依靠数据分析做决策的例子。我们用配送网络中的历史数据去估计季节波动的峰谷,然后用模型去探索如何发展新的配送能力……使用数据分析,无疑会改善客户体验和我们的成本结构。
同样,绝大多数存货采购决策也是通过数字化建模和分析之后做出的。一方面,我们希望产品库存充足;但另一方面我们也希望把库存总量压到最低。要同时达到这两个目标,一定存在着一个恰当的库存量。我们用历史上的购买数据去预测客户对某个产品的需求,并预测需求的可能变化程度。用这种方法,我们把100多万种完全不同的商品完全掌控起来,做到可以立即发送给客户。就这样,我们每年的库存周转超过14次。
为了做出上述决策,我们必须要做出某些假设和判断。但在这类决策中,判断和看法只能发挥一些比较初级的作用,大量繁重的工作必须要用数学工具来完成。
不过,贝索斯在充分强调了数据分析的价值之后,话锋一转,讲起了数据分析的局限性。他说:当然,并非所有重要决策都能用这种令人羡慕、以数据分析为基础的方式完成。有时因为没有历史数据,有时因为数据很少,我们无法由数据分析来引领决策。还有很多时候,尽管可以进行前瞻性试验,但在数据分析和应用数学工具之后,影响决策的主要因素还是判断。
这段话的背景资料是明茨伯格等学者的一篇论文,这篇论文作为这封致股东信的注脚一直放在亚马逊的网站上。
明茨伯格等学者的基本观念是:一些运营决策更容易获得有效数据,做定量分析,然后依据分析结果进行决策;但有些决策是战略性的、非结构化的,一方面影响因素众多,另一方面关键性数据并不充分。在这种情况下,硬是要使用数学工具来做分析,并依照分析的结果去做决策,就有可能南辕北辙。
用明茨伯格的话说,就是“任由管理科学家过分地注意运营决策,可能会极快地让组织走上一条不恰当的行动路径”。为了说明这个观点,贝索斯现身说法地举例说明:
正如股东们所知,我们做出了决定:每年都会为客户持续降价,而且降价的幅度是显著的。之所以有这样的决定,是因为我们的效率和规模使其具备可能性。这是非常重要的决策,但这个决策不是基于数学方式做出的。
实际上,当我们决定降价时,我们正在违背数据分析的结论。按照模型分析,聪明的做法应该是提价。我们有大量与价格弹性相关的数据。但我们关于价格弹性的定量化理解是短期性的,我们不能从数量上估算出持续降价在未来五年、十年或者更长时间里对我们的业务产生什么影响。
在这种情况下,我们的“判断”是:降价反映了我们对改善回报率的坚定追求,反映了客户所带来的规模经济;降价会建立一种良性循环,会在长期带来数额巨大的自由现金流,因此让亚马逊更具有价值。
还有一个例子,我们在2000年邀请第三方卖家在我们“优先零售”的产品明细页面上直接与我们自己展开竞争。把亚马逊的零售商品和第三方商品发布在同一个产品明细页面上打擂台,这看上去肯定有风险。
然而,我们做出判断的逻辑很简单:如果某个产品在第三方的店里更便宜或更易得,那么,我们的客户就更容易买到他们想要的商品。时间长了,第三方销售也会因此成为我们业务的一部分,这也意味着亚马逊的成功,因此同样重要。
把产品明细页面开放给第三方卖家,是一种胸怀,也是一种胆识,并非出于鲁莽。贝索斯的话让我们理解了他做出这种“判断”的背后逻辑,这种逻辑体现了他对商业世界基本规律的尊重。
然而,生意毕竟是生意。尊重规律的结果怎样呢?在2018年的致股东的信中,我们看到了把产品明细页面开放给第三方的结果。在那封信的开篇,贝索斯列举了第三方卖家的销售业绩。然后,他写道:
第三方卖家(主要是中小型企业)在亚马逊网站上的销量占比已经从3%增长到了58%。直接地说,就是第三方卖家狠狠地打败了我们自己。
我们自己做得也不错,业务急剧增长,销售额从1999年的16.4亿美元增长到去年的1170亿美元。在这段时间里,我们的业务复合年增长率是25%。但与此同时,第三方的销售额已从1亿美元增长到1600亿美元,复合年增长率是52%。
结果显而易见:第三方业务成功了,它的成功很自然地带来了亚马逊生态的成功。在2005年致股东的信的最后一部分,贝索斯总结道:
以数学为基础的决策很容易获得大家的赞同,而以判断为基础的决策往往会引起辩论,因为它通常是有争议性的,至少要到付诸实践并被证实之后,争议才会平息。正是因为大家都不愿意承担争议所对应的责任,所以一个组织很容易把自己局限在只做第一类决策的情境中。在我们看来,这样做固然没有争议,但也大大地限制了创新,限制了长期价值的创造。
(作者宁向东为清华大学经济管理学院教授,刘小华为中国银行洛杉矶分行副总裁,本文摘自《亚马逊编年史(1994-2020)》一书)
书名:亚马逊编年史(1994-2020)
作者:宁向东,刘小华编著
出版社:中信出版集团

书名:贝佐斯传:贝佐斯及无边界的亚马逊

作者:布拉德·斯通(Brad Stone)
译者:张琪
出版社:中信出版集团

文|宁向东、刘小华

编辑|彭韧

(本文仅供读者参考,并不构成提供或赖以作为投资、会计、法律或税务建议。)

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