每天地铁通勤时，我选择要么看书，要么听 Podcast，要么看 YouTube——其实都是为了学英语。最近看的是 Amazon 贝索斯的 Invent and Wander。今天看到 2016 年的，内容可以从下面的链接获取（在 2017 目录下的 2016 Letter to Shareholders.pdf）。
https://ir.aboutamazon.com/annual-reports-proxies-and-shareholder-letters/
上午看的时候，我就赞叹写得好，决定晚上再写一篇公众号。我觉得好的点是，我希望团队保持 Day 1 的活力，贝索斯给出了答案。
1. 真正的客户至上。在很多产品细节、运营工作细节里，我看到我们做得不够好，有时候甚至是很不好。我们没有设身处地地站在客户的角度，思考他们的感受，他们的痛苦，替他们解决问题。
2. 质疑代理。前段时间硅谷流行的“Founder Mode”，好像也是这个意思，我的理解是，要舍得弄脏手，要贴近用户，要“生活在你的设计里”，时时刻刻沉浸其中，而不是依赖流程，依赖其他人。
3. 拥抱外部趋势。不能一直埋头干活，也要抬头看天。当然，看大趋势，而不是追逐热点。
4. 快速决策。对“双向门”式的决策（错了不会死，撤回就是了），尽量快。求同存异，“不认可但承诺执行”（disagree and commit），发现无法取得一致，就快速升级、决策，而不是疲劳战术。
咱们小公司，就别整出大公司病来了。
借助 ChatGPT 的翻译版本如下：
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“Jeff，Day 2 看起来是怎样的？”
这是我在最近的全体会议中收到的问题。我已经提醒大家几十年了，对我们来说一直都是 Day 1。我在一个名为 Day 1 的亚马逊大楼工作，当我换楼工作时，我带着这个名字。我花了很多时间思考这个话题。
“Day 2 就是停滞，接下来变得无关紧要，然后是痛苦的衰退，最后是死亡。这就是为什么我们永远是 Day 1。”
可以肯定，这种衰退会以极其缓慢的速度发生。一个成熟的公司可能会 Day 2 几十年，但最终结果仍将到来。
我对这个问题感兴趣，你如何抵御 Day 2？有哪些技术和策略？如何保持 Day 1 的活力——即使是在一个大型组织内部？
这样的问题没有简单的答案，将有很多因素，多条路径，和许多陷阱。我不知道所有答案，但我可能知道其中的一些。这里有一些 Day 1 防御的基础包：真正的客户至上，质疑代理，拥抱外部趋势，以及快速决策。
**真正的客户至上**
在业务里，可以有许多不同的核心关注点。你可以关注竞争对手，你可以关注产品，你可以关注技术，你可以关注商业模式，还有更多。但在我看来，真正的客户至上，是迄今为止最能保护 Day 1 活力的。
为什么？以客户为中心的方法有许多优势，但这是最大的一个：
客户永远会漂亮地、奇妙地不满足——即使他们报告说他们很高兴，生意很好。客户想要更好的东西，你满足客户的愿望将推动你代表他们进行创新——即使他们自己还没意识到。没有一个客户曾要求亚马逊创建 Prime 会员计划，但事实证明他们想要这个，我可以举出很多这样的例子。
保持 Day 1 需要你耐心地实验，接受失败，种下种子，保护幼苗，并在看到客户高兴时加倍努力。一个以客户为中心的文化最能创造所有这些发生的条件。
**质疑代理**
随着公司变得更大更复杂，存在依靠代理管理的倾向——这有许多形式和规模，它是危险的，微妙的，非常 Day 2。
一个常见的例子是：依靠流程代理管理。好的流程是为了服务你，让你可以更好地服务客户。
但如果你不注意，流程可能成为障碍，这在大型组织中很容易发生。流程成为你想要的结果的代理，你停止看结果，只确保你在做对的流程。这并不罕见，听到一个年轻的领导者为了一个不好的结果辩护说，“嗯，我们遵循了流程。”一个更有经验的领导者会使用它作为一个机会来调查和改进流程。过程不是一成不变的，始终值得追问，我们控制流程，还是流程控制我们？在一个 Day 2 的公司中，你可能会发现是后者。
另一个例子：市场研究和客户调查可以成为客户的代理——这在你发明和设计产品时尤其危险。”百分之 55% 的测试者报告对这个功能满意，这比第一次调查的高 47%。”
这很难解释这为什么不好，可能会无意中误导——好的发明者和设计师深刻理解他们的客户，他们花费巨大的精力来发展这种直觉。他们研究并理解许多事件，而不仅仅在调查报告中寻找平均值。
他们生活在设计中。
我并不反对测试或调查。但是你——产品或服务的所有者，必须理解客户，有愿景，并热爱你的产品，在此之后，测试和研究可以帮助你发现你的盲点。
一次非凡的客户体验始于心灵、直觉、好奇心、游戏、勇气、品味，你在调查中是无法找到的。
**拥抱外部趋势**
如果你不愿意或无法迅速拥抱强大的趋势，外部世界可以推动你进入 Day 2。你反抗它们，你可能在反抗未来，拥抱它们，是顺应潮流。
这些大趋势并不难发现（它们被大量讨论和写作），但对大型组织来说接受它们可能出奇的困难。我们现在就处于一个明显的趋势中：机器学习和人工智能。
在过去的几十年中，计算机已经广泛自动化了程序员可以用明确的规则和算法描述的任务。现代机器学习技术现在让我们可以对描述精确规则更难的任务做同样的事。
在亚马逊，我们已经从事机器学习的实际应用多年了。其中一些工作非常明显：我们的自治 Prime Air 送货无人机；使用机器视觉消除结账队列的 Amazon Go 便利店；以及 Alexa，我们基于云的 AI 助理。(我们仍然努力保持 Echo 的库存，尽管我们尽了最大努力)。
我们在机器学习方面的许多工作都是在表面之下进行的。机器学习驱动我们的需求预测算法、产品搜索排名、产品和交易推荐、商品放置、欺诈检测、翻译等等。虽然不太明显，但机器学习的许多影响将是这种类型——静静地但有意义地改善核心操作。
在 AWS 内部，我们很兴奋能降低机器学习和 AI 的成本和门槛，以便各种规模的组织都可以利用这些先进技术。
使用我们预先打包的流行深度学习框架版本在 P2 计算实例上运行（为这个工作负载优化），客户已经开发出从早期疾病检测到增加作物产量的强大系统。我们还使亚马逊的高级服务以方便的形式提供。Amazon Lex (内置在 Alexa 中)、Amazon Polly 和 Amazon Rekognition 消除了自然语言理解、语音生成和图像分析的重负。它们可以通过简单的 API 调用访问——不需要机器学习专业知识。
关注这个领域，还有更多即将来临。
**快速决策**
Day 2 公司做出高质量的决策，但他们的决策速度很慢。
要保持 Day 1 的活力和动力，你必须以某种方式做出高质量、高速度的决策。对初创公司来说很容易，但对大型组织来说非常具有挑战性。亚马逊的高级团队决心保持我们的决策速度，速度在商业中很重要——而且高速度决策环境也更有趣。我们不知道所有的答案，这里有一些想法。
首先，永远不要使用一种通用的决策过程。许多决策是可逆的，是双向门。这些决策可以使用轻量级过程。对于这些，就算错了又如何？我在去年的信中更详细地写过这个。
其次，大多数决策应该在你希望拥有的信息的大约 70% 的情况下做出。如果你等待 90%，在大多数情况下，你可能太慢了。而且，无论如何，你需要擅长迅速识别和纠正错误决策。如果你擅长纠正方向，错误可能没有你想象的那么昂贵，而慢则肯定会很昂贵。
第三，使用“不认可但承诺执行”（disagree and commit）的说法。这个短语将节省很多时间。如果你对一个特定方向有信念，尽管没有共识，说“看，我知道我们在这个问题上有分歧，但你会和我一起赌一把吗？不认可但承诺执行？”在这个时候，没有人能确切知道未来将会怎样，你很大概率能得到一个快速的肯定。
这不是单向的。如果你是老板，你也应该这样做。我经常不认可但承诺执行。我们最近批准了一个特定的亚马逊工作室原创。我告诉团队我的看法：有趣不足够，制作复杂，商业条款不是那么好，我们还有很多其他机会。他们有完全不同的观点并想继续。我立刻回复了“不认可但承诺执行，并希望它成为我们制作过的最受欢迎的东西。”考虑如果团队真的需要说服我而不是只需要得到我的承诺，这个决策周期会有多慢。
注意这个例子不是：这不是我在想“嗯，这些家伙错了，没抓住要点，但这不值得我追求。”这是一种真正的意见分歧，我坦率地表达我的观点，给团队一个权衡我的观点的机会，以及一个快速、真诚的承诺按他们的方式走。而且鉴于这个团队已经获得了 11 个艾美奖、6 个金球奖和 3 个奥斯卡奖，我很高兴他们让我进了房间。
第四，识别无法真正取得一致的问题，升级、并立即决策。有时团队有不同的目标和根本不同的观点，无法一致。无论多少讨论，多少会议都解决不了这种深层不一致。如果不决策，这种情况的默认争议解决机制是疲劳——谁的耐力更强，谁赢。
我在亚马逊多年来看到过许多无法真正取得一致的例子。
当我们决定邀请第三方卖家直接在我们自己的产品详情页面上与我们竞争时——那是一个大决策。许多聪明、有意图的亚马逊人根本不同意这个方向，大决策引发了数百个小决策，其中许多需要上升到高级团队。
“你让我筋疲力尽”是一个糟糕的决策过程。它既慢又让人精疲力尽，不如上升到更高层面讨论，然后快速决策会更好。
那么，你是只满足于决策质量，还是也关心决策速度？世界的趋势对你有利吗？你是被代理困住了，还是它们为你服务？最重要的是，你在服务客户吗？我们可以拥有大公司的规模和能力，也可以拥有小公司的精神和心灵，前提是我们必须意识到并选择它。
非常感谢每一位客户允许我们为你服务，感谢我们股东的支持，感谢全球的亚马逊人的辛勤工作、创新和热情。
一如既往，我附上我们最初的 1997 年信件，我们仍在 Day 1。
诚挚地，
Jeff
https://mp.weixin.qq.com/s/5ZaCXTivdFGDVRDmoYOW3A
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