亚马逊三法则：改善 用户 数据

亚马逊名头虽大，却并非一家高度开放与曝光的公司。3月下旬，记者受邀在亚马逊总部做了两三天的探访，其间还飞赴凤凰城，参观了它某个物流运营中心。一路下来，对贯穿在公司上下的三点法则印象深刻。需要说明的是，所谓“法则”仅是记者随机观感。尽管如此，亦可以从几个侧面看到亚马逊何以能持续、且有效创新的逻辑。

法则一：改善

我在亚马逊凤凰城物流运营中心里看到了两个汉字：改善。确切地说，这是来自日文的汉字。在英语里，它被拼成Kaizen，写在“改善”两字旁边，挂在运营中心某角的墙上。几张办公桌放在这，它是个半开放的空间。

亚马逊把这个小小的角落叫做“改善角”。据凤凰城运营中心总经理Bert介绍，这是仓库里供大家(从经理到普通员工)讨论—如何提高入库、放货、取货、装货、出库等一系列环节的效率、降低成本—的场所。人们以小组为单位，每个小组针对一个话题，用几天时间去讨论，然后把改进建议与措施贴在“改善角”，供大家交流分享。“在办公室是无法‘改善’的，只有在仓库现场可以去‘改善’、去解决问题。有时用一个什么工具、模型试一下，就知道有没有效果。”

提出最佳改善意见的员工，会被中心颁发奖章、纪念品，身上的挂牌颜色也不一样。这是以丰田为首的日本制造企业精益式管理的典型做法。Bert说，包括他本人在内的很多亚马逊运营管理人员，都专门为此去丰田考察学习过。

在这个超过13英亩的运营中心里，传送带加起来就超过6英里长。去年圣诞高峰那天，每天发货订单超过了900万份，现在日均也能发货几十万笔订单，但现场相当安静、从容、有序。这得益于设计合理的货品传输路线，更有赖于亚马逊无形中强大的IT系统支持，所有的货品从入库到上架再到取货、装货，均被IT系统追踪。各道环节的操作者基本是靠IT识别、而非物理识别，去和货品发生关系，这样就能保证操作的效率与准确率。

当放货员、取货员在现场走动时，经理坐在现场电脑前，监测所有货品与订单当下状况。

虽然每个环节尽在“系统”的掌控中，但现场操作总有“水分”可以挤压，这些挤出来的效率、减下去的成本，对零售商意义非同寻常，这就是亚马逊为什么要引入精益式管理与六西格玛。比如，在中心的收货处，收货员如果发现货品有什么异常，要立即按铃，10秒内，穿绿色衣服的助理必须赶到收货员处查询情况并处理。这10秒，就是该助理的一项KPI。

在我们来这参观的前几天，一些来自亚马逊全球各地的运营管理人员刚到这进行“标准工作”学习（关于Kaizen，有一句话：没有标准，就没有改善）。通过这样的交流与分享活动，可以把各个库房的改善经验推广到全球。

精益管理已经成为亚马逊根深蒂固的文化之一，在美国大互联网公司中，这可能是独一无二的。很难想象，它是在出身华尔街的贝索斯坚决推动下，植入亚马逊体内的。

这是一个企业家自觉的成长。几年前，《哈佛商业评论》曾问贝索斯：“这一路走过来，哪些东西你认为是你必须要学的？”贝索斯回答：“全身心地投入到执行和缺陷控制之中。”他接着说，尽管自己天性是一个注重细节的人，但，“在创办亚马逊网上书店之前，我做的是对冲基金的定量分析工作——它并不需要设计一个可重复的流程。它和汽车制造厂不一样，在汽车厂，工作必须以同一种方式一遍遍地重复执行，而且必须保证不出错。在网上书店，执行可是重中之重。”

贝索斯带头，很多亚马逊中高层每年都会抽出一定时间到运营中心现场工作，甚至做最具体的放货、装货工作。有人回忆贝索斯有一年到某个仓库工作期间，刚好在那发生一起安全事故，有个工作人员把自己的包放在传送带上，结果拿包时不慎启动传送带，伤了手指。贝索斯马上从“为什么他会伤手指”开始问起，在现场的白板上一连问了五个“为什么”，一步步推导出：需要在仓库适当的地方为员工放置桌台，并加强安全培训。

在亚马逊内部，有一个“飞轮”的概念，所有人都要想，怎么能让“飞轮”转得更快，即如何提升效率、降低成本；有一个系统叫ACES（Amazon Customer Excellence System，直译为“亚马逊用户卓越系统”），精益管理与改善是其中的重要环节。

法则二：用户

好，说到了用户。“用户体验”是我们在亚马逊听到最多的词。如果说“改善”是手段，那么“用户”是核心。

在亚马逊，我们看到一张名为“我们的良性循环”图。亚马逊的人解释说，这张图可以从任何一个地方看起，但“我们建议你从‘用户体验’那进入……”显然，这事已公理般地成为亚马逊人思考问题的“入口”。

“用户体验”作为企业理念的第一条，写在贝索斯1997年上市第一年的致股东信里，至今没变。

曾任亚马逊全球副总裁、现任一号店董事长的于刚说：“顾客体验（customer experience）和可扩性（scalability）是电子商务最重要的两个成功要素，是我在亚马逊就职时听到最多和体会最深的两个概念。顾客体验是一个综合的考量，涵盖商品/服务的丰富度和质量保障、价格的实惠，以及商品搜索的简易、描述的准确、展示的直观，购买流程的明晰简单，付款的多样和方便，送货的及时和快捷，顾客信息的安全、退换货的容易，售后服务的温馨和问题解决的合理，等等。”

在于刚所描述的这么漫长的一个链条上，亚马逊为改善顾客体验所做的努力自然不胜枚举。凤凰城运营中心总经理Bert举了一个更细小的例子，如果亚马逊客服连续两次收到不同客户对同一种产品的投诉，不管何种原因，客服都有权力立即将货品下架，待核查清楚后再决定上架与否。客服之所以被赋予这么大的权力，因为他(她)是离用户体验最近的人。

由于以“用户”为中心，在亚马逊，还有一个专用名词叫“working from customers backwards”，即从用户体验倒推工作。其CTO Werner Vogels告诉我们，这也是亚马逊的创新流程。他说，亚马逊技术团队以公司向用户提供的各种服务来划分，每个团队8到10人，便于简单沟通、快速创新。用户在某一方面的需求和相关行为数据被反馈到各小组，技术团队想办法予以满足，所有创新都围绕着用户体验与需求进行，而不是为了技术而技术。

现在被亚马逊高层经常用来举例说明该公司如何彻底以用户为中心的例子是，当年贝索斯顶住华尔街和公司内部的批评与压力，决意开发亚马逊的第三方卖家市场，甚至不惜“承受短期财务损失”。贝索斯当时表态说：碰见要做这种自己跟自己打架的决定，我们不妨把问题简化一下，只需想下“什么对顾客是更好的”，只要我们站在顾客这边思考问题，时间一长，这能强制我们做出正确的行为。

亚马逊全球高级副总裁Diego说：“我们的业务汇报并不是说你昨天的营业额多少，而是说用户体验出现了什么问题。”他描述，亚马逊分输入和输出两个系统。输入是指货品种类的齐全性、价格竞争力、送货精确性等等，这些都指向用户体验，如果“输入”做好了，“输出”就是营业额与新增客户，是水到渠成的事。

事实上，在上面举的那个例子中，在亚马逊推出第三方卖家市场后，该业务增长迅速，现在已占到公司全球销售额的30%，亚马逊提取商家销售收入的15%作为平台服务费。

亚马逊的商业模式发展到现在，“用户”对它而言，已不再仅是零售顾客，还包括活跃在B2C平台上的中小商家，享受其物流服务和云存储服务的企业。CTO认为，正是因为亚马逊零售商出身，且长期专注在用户需求上，所以在向大量中小企业提供IT系统基础架构时，体现出比其它高科技公司更好的成本控制力与服务用户的能力，这是亚马逊的云计算当下领先的原因。

Customers rule!贝索斯见到我们，转身在会议室白板上龙飞凤舞写下的一句话。几分钟后，当某位记者请他签名留念时，他又一次快笔挥下这句话，不假思索。

不是只有贝索斯一个CEO重视用户体验的价值，但很少见一个CEO这么频繁地、自我暗示性地展现他对此的偏执。并且，他成功地把这自我暗示施加给了全公司，“用户体验”成了哪怕从亚马逊离辞的人都忘不掉的共同语言。

法则三：数据

亚马逊另一个简洁而有力的共同语言，是数据。

如果说“用户体验”是一种指向，那么数据是通往该指向切实的工具。否则，“体验”是好是坏无从谈起，或不准确。

在见到每一位亚马逊高管时，我几乎都会向他们问到“数据应用与决策”的问题。事实证明，没有一个人会说“数据”这事儿跟本部门工作关系不大。上文已提到，技术团队对新功能的研发，会基于一系列用户行为数据观测与分析；同时，用户行为数据也是营销决策的依据；亚马逊会用数据来为平台上的商家提供服务，比如在某天某个时间段，监测到网球拍卖得不错，亚马逊会去搜索看哪些商家在卖网球拍，如果该商家还只是在线下，他们会主动去问，你需不需要把业务搬到亚马逊平台上去？亚马逊全球商户服务高级副总裁Sebastian说，亚马逊还会根据实时的销售数据，帮助商家制订未来销售计划。

在CTO看来，创新活动最富于挑战的地方并非在于实现新功能，而在于：你并不知道未来用户是否会用这个新功能、是否会喜欢它。所以小范围“测试”、根据测试的数据反复调整与修正功能，变得非常重要。所谓的“A/B testing”（简单说来，就是同时推一个功能的两个版本，给不同的用户，通过数据反馈看用户喜欢哪个），在亚马逊是流行的做法。

在这里，我想引用一中一外两个知识问答网站上亚马逊（前）员工对亚马逊如何做数据化运营的信息分享。

英文网站Quora上某亚马逊前员工说：“测量/数据是公司里的裁判。亚马逊追踪一切，大部分决策都基于数据。公司里的每个团队几乎都要每周开总结会，讨论指标与数据。如果会上你不提数据和指标，你会在这个会上很不自在的。”

中文网站知乎上，卓越亚马逊的公关总监金俊说，亚马逊网站一天进行几百次试验，如使用不同的算法来推荐商品，或改变购物车在屏幕上出现的位置。进行这些试验的成本很低。这些试验结果得来的数据，可以帮助网站优化UI设计，给顾客提供更好的购物体验。“亚马逊雇佣了很多数学、工程方面的牛人，开发软件获取有效数据并提供强大的分析工具。负责运营算法的某位VP为普林斯顿大学数学博士，一位来自俄罗斯的女数学家。”她更举例子说明亚马逊的“数据文化”：“大家在做提案时，必须要有数据支持，否则很难通过。曾经有次开会，一位员工说‘我认为……’，后来感觉不对，赶紧改口道：‘不，不，数据认为……’”

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