亚马逊公司的经营分析会

选定指标、转动飞轮、数据分析

最近在读一本讲亚马逊公司的书《Work Backwards》。和以前市面上很多讲亚马逊的商业题材书不同，这本书的两位作者是曾经长期在亚马逊工作的高管，而且其中一人直接向CEO贝佐斯汇报。在很长的一段时间里，他的职责就是和贝佐斯一起制订公司的发展战略，并帮助贝佐斯组织大大小小的各种公司会议。

因此，这两位作者分享的各种关于亚马逊管理实践，其中不乏很多细节的干货，非常值得一读。

顺便提一句，Work Backwards用中文翻译过来就是“反向工作法”的意思。这也是亚马逊著名的管理理念之一，大意是：做任何工作，都要从结果出发，从最终的客户需求出发，以此倒推回来现在应该做什么，从而确保今天做的每一件事情都是能够为客户增加价值的。

1. 经营数据和指标

众所周知，亚马逊是一家非常强调数据驱动决策的公司。透过本书，我们就来看看亚马逊在日常工作中，是如何通过开好每周的业务经营会，并最终做到数据驱动决策的。

首先，要分析数据，就需要制订各种数据指标（Metrics），指标的质量高低决定了最终影响的决策质量高低。亚马逊的指标之多，在经营周会上，往往参会者要阅读和分析超过满满三页的各种经营指标。

这些指标分为两类，一类叫输入型指标（Input Metrics），一类叫输出型指标（Output Metrics）。常见的销售额、利润、成本这些指标都被归入输出型指标。

输出型指标关注结果，但很多时候当一个坏结果出现时，如果再想采取措施来防范或补救，可能已经为时已晚，此时输入型指标就显得尤为重要。

亚马逊的输入型指标基本体现了以客户为中心的管理理念，这些指标描述的都是与客户感受相关的事情，比如：低价、快捷、可选的商品、更少的客户接触、更快的网速等等。

相应地，和这些客户感受相关的指标就包括了：商品的交付速度、商品的选品范围、客户使用服务的便捷程度，等等。

亚马逊在制订指标的过程中也有一个不断迭代的过程。比如，在早期评估商品品类时，有一项指标叫新品页面，刚开始大家会认为新品页面创造的越多，给客户带来的新品选择就越多。

但是后来大家发现，很多新品尽管被创建了，但是少有客户问津，结果造成了商品积压。于是，亚马逊又将这项指标调成成为按客户浏览量来计算的新品页面。

再后来，这项指标再次调整，以确保能够准确地反应出组织最终希望的经营结果。今天，这项指标已经被升级为客户浏览页面商品占两天内可以发出的库存商品之比，名叫“快速通道库存（Fast Track In Stock）”。通过“快速通道库存”这项输入型指标，就可以非常有效地推动商品选品（Selection）这项输出型指标了。

2. 增长飞轮

亚马逊所有经营指标都可以归入到一个飞轮模型之中，这个飞轮模型因CEO贝佐斯于2001年画在一张餐巾纸上而闻名：

这个飞轮模型可以这样来理解：

● 公司首先要确保更好的客户体验（Customer Experience），这样可以带来更大的客户流量（Traffic）

● 更大的客户流量会为亚马逊平台带来更多的商家（Sellers）

● 更多商家会带来更多的商品选品（Selection）

● 更多的选品会带来更好的客户体验（飞轮到此完成了一个完整的循环周期）

当这个飞轮转动起来时，业务便开始增长，业务增长也会降低商品成本，而更低商品价格势必会带来更好的客户体验。这样的循环周而往复，飞轮就转得越来越快，亚马逊的机会也开始变得源源不断。

因此，亚马逊的日常经营管理始终围绕着这个飞轮做文章，每周的经营分析会（Weekly Business Review）上面就是对飞轮上各个类别的指标进行深入分析。

3. 经营分析周会

关于经营分析会，我在之前的一篇文章中（复盘月度经营分析会），曾经详细描述过之前的一些经营分析会经验。读了本书之后，我发现亚马逊的经营分析会和我们自己的企业相比，有非常多相似的地方。当然，亚马逊也有一些细节工作做得深入和到位。

简单来说，亚马逊的业务经营周会还有以下特点：

首先，大量使用数据图表。尽管亚马逊以开会时使用6页“Word阅读”版材料而著称，但是在经营分析会上最大量使用的还是各种数据、表格、图形，因为这才是最直观、最有效反映经营数据特点的方式。

其次，数据分析非常全面和彻底。既有历史同期的结果对比，也有环比时间段内的数据对比；既有反映较长时间周期内的数据发展趋势，也有局部放大的某个较短时间段内发生的数据细节。

下面这张图所展示的亚马逊会议中用到的数据展示就非常值得学习：

如图所示，图中既有最近12个月的每月数据，也有放大到最近6周内的每周数据，同时在图表的底部还逐一呈现了关键指标，这样就很容易帮助听众抓住重点，看到问题。

另外，亚马逊要求在展示数据的同时，必须做出趋势分析，判断业务走势，这样可以帮助管理层提前预判结果，以便及时采取措施。例如，下图中的虚线就是这样的趋势线，可以反应出数据同比的增长速度走势：

亚马逊的数据还有一个特点：在数据之外做出标注，而这一部分通常是关于客户故事（Customer Story）的，这样可以给参会者一个机会可以更加深入地理解数字背后发生了什么真实的故事。

比如，在某次交易中，客户的信用卡扣款出现了错误，亚马逊客服人员没有放过这个问题，深入挖掘其背后的原因，最终找到了问题根源，并借此机会对公司的扣款软件系统做了一次改进，避免了日后类似问题的发生。

最后，经营分析会还有一个非常重要的特点：会议主要关注参加者呈现的议题而不是参加者本人。尤其是，当发现报告中存在问题或错误之后，所有会议上的讨论也是围绕着如何解决这个问题，以及将来如何避免犯错，而不是把矛头指向准备报告的那个人。

这样，做报告的人和其他参加会议的人也就没有了后顾之忧，可以畅所欲言，大胆建议，既帮助了团队更加全面地排查错误，改进工作，也帮助组织有效避免了未来的风险。

以上便是来自亚马逊的经营会议经验，如果大家认为其中有可取之处，不妨在平时的公司会议中借鉴参考。

作者: 范珂