Bezos 2005股東信：數據說Yes、直覺說No的時候怎麼辦

#Bezos致股東信2005年 2005年，Amazon推出了Prime的服務，這項服務推出是在內部有過相當大的討論，當然這也形成了Amazon今天不可撼動的電商巨頭地位，甚至Prime Day已經成為僅次於聖誕節的重要購物日期，而這一封信中重點講了“量化”決策和“非量化”決策，我們可以依據數字做出短期決策，但是很多長期深遠影響，是需要領導人的遠見和判斷力。 It’s All About The Long Term. 致我們的股東： 在Amazon.com我們做出的很多決定都是依據資料。數字告訴我們一個答案是正確還是錯誤，是好還是壞。 比如我們建設了一個新的物流中心（fulfillment center)。我們通過已有的物流中心的網路的資料預測了季度性的峰值，來為建設新的倉儲地點做出指導。我們還會預測物品包裝的組合。通過商品的大小和重量來確定需要如何運輸這些商品。我們也會考察運送地點的周邊情況來規劃合理的運貨路線。量化分析幫助我們進一步提升使用者體驗和改善成本結構。 同理，我們大部分庫存的購買決策也是基於資料建模分析的。我們希望商品一上架就能讓客戶買走，也希望總的庫存量減少，繼而降低成本最終降低價格。為了同時達到這兩個目標，我們必須保持合適的庫存量。我們利用使用者購買歷史資料來確定需求的彈性，並且用供應商的歷史資料來預估補貨的頻率。我們還能夠通過物流網路的運輸進出費用、儲存成本和顧客方位來明確如何儲存貨品。通過這種方法，我們讓超過一百萬商品在我們的掌控之中，隨時可以送達使用者，而於此同時依然保持每年超過14次的庫存週轉。 上述的決策要求我們做出估計和假設，但是在這些情景下，真正對決策起決定性作用的是數學計算。 正如你所想像的，不是所有重要的決策都能基於數學計算做出。有時候我們根本沒有歷史資料或做試驗的條件。雖然資料、分析和數學做出了很大貢獻，但做決定最重要的還是判斷力｡ 我們的股東們應該知道，我們做出了不斷降價的決定，我們的增長和高效管理確保了這一點的實現。 這就是一個無法通過數學計算做出的結論。事實上，我們降價是“反模型”的，因為無論怎麼算都是抬價更合算。 我們有資料來顯示商品的需求彈性，也就是在價格下降一定百分比的同時需求量會增加多少。 但只有在少數的情況下，我們的降價所帶來的需求量增加能覆蓋降價的損失。不過，我們對價格彈性的量化認知是短視的。 我們可以計算出這一波降價對這一週乃至這一個季度的營業影響，但我們算不出持續的大範圍降價在五年、十年乃至更久對公司造成的影響。 我們做出持續降價的決定就是基於一個判斷，也就是在我們無遺餘力提高效率和規模的同時通過降價來回饋使用者，並讓這個良性迴圈持續進行下去，使得我們在長期能有更多的自由現金流，而這也就意味著Amazon.com的價值不斷提高。 我們在做出推出免郵費和Prime項目的決定同時也是出於類似理由，這些看起來短期代價很大的決定可能會在長期為我們帶來不可估量的價值。 再舉一個例子，在2000年我們在自己的平臺上引入了第三方商家。在同一個商品頁面提供好幾個不同來源的購買選擇是非常有風險的。 很多心懷好意的內部和外部人士都勸我們不要這麼做，認為這有可能讓我們自己的生意玩火自焚，因為我們沒法預知這麼做了會產生什麼後果。 事實上這種事情在很多消費者導向的創新中常常發生。我們的採購團隊說引入第三方會讓我們無法準確預估該備多少庫存，如果使用者都從第三方購買了，我們的備貨就爛在倉庫裡了。 但不管怎樣，我們的判斷非常簡單：如果一個第三方平台賣的又便宜又好，我們的的使用者有權利非常便捷的獲得這樣的服務。 隨著時間的推移我們發現這是一個非常成功的決定，從2000年的6%，今年第三方佔比總單位銷售已經到了28%，這還是在我們總營收翻了三倍的情況下。 基於數學的決策常常因來一片叫好，而基於判斷的決策卻常常引發爭議。 任何不想引發這種亂象的組織都傾向於採用前者的決策方式。 但在我們看來，這雖然減少了爭議，但也限制了創新和長期的價值創造。 我們的決策方式已經在1997年的第一封致股東信中明確提出，我也附在了後面。 你要相信我們可以將冷靜的量化分析的文化和大膽決策的文化有機結合。我們依然會從使用者出發，因為這也是對股東最好的出發點。 Jeffrey P. Bezos （Vinchent翻譯） ——查核補註—— 來源：Amazon 2005年致股東信（官方公開文件）。中文譯文轉載自得到App用戶Vinchent（依原貼文標示）。 查核：已比對官方原文（Amazon官方致股東信合集（與SEC/官方PDF交叉確認）），抽核主要數字與事實，一致；未逐字比對全篇。 更正（譯文與原文出入，共1處）： ・「總營收翻三倍」應為零售營收（retail revenues）成長三倍