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6 指标——管理你的输入,而不是产出

为什么随着公司的发展,指标变得越来越重要。度量标准生命周期输入指标和产出指标之间的差异。确保你的指标是公正的。在业务审查中使用度量标准。回顾会议的主要陷阱。

杰夫和我(科林)曾经参观过一家财富500强公司,在他的办公室里私下会见了首席执行官。开会期间,一位助理冲了进来,递给老板一张纸。首席执行官看了一眼,朝我们挥了挥,自豪地说:“我们的股票今天早上上涨了30美分!”他的心情变得开朗起来,好像是他亲自引起了上涨。

在我们开车去下次会议的路上,杰夫说:“CEO没有做任何事情导致股价出现30美分的波动。”我同意了,并补充说,如果那个助理那天早上在信号不那么大的时候把多份打印出来的文件扔进回收站,我也不会感到惊讶。如果股价下跌30美分,同样的场景还会发生吗?更深层次的教训,我们将在本章探讨的是:股价是亚马逊所谓的“产出指标”。首席执行官,以及一般的公司,几乎没有能力直接控制产出指标。真正重要的是关注“可控的输入指标”,即你直接控制的活动,这些活动最终会影响股价等输出指标。

很多时候,公司会关注错误的信号,或者缺乏洞察关键业务趋势的能力,即使他们感觉自己被数据淹没了。在本章中,我们将向您展示如何选择和衡量指标,使您能够专注于哪些活动将推动您的业务朝着有意义和积极的方向发展。我们将通过关注可控输入指标来了解亚马逊如何选择其指标,这些指标是管理得当时可以带来盈利增长的驱动因素。我们将讨论如何呈现和解释数据,以及严格的度量所有权如何推动问责制。我们还将分享一些我们在优化错误指标时学到的教训,以及为什么我们有时会努力将最好的数据用于更好的用途。我们将展示如果您的公司将注意力集中在错误类型的数据趋势上会发生什么,我们将描述一些常见的陷阱。

与前几章所涵盖的主题不同,关于亚马逊如何使用指标来运营业务,没有单一的剧本或书面规则。我们将讨论的材料是基于我们自己在亚马逊的经历,以及我们与其他现任和前任亚马逊高管的讨论。

与业务保持密切联系

我们已经提到了亚马逊成长中的烦恼。在公司发展的轨道上没多久,杰夫就已经无法亲眼看到整个过程的每一个部分了。第一手的经验和直接的观察被管理层的代理和录制的报告所取代。一些关键业务信息,如新客户数量和按类别划分的销售额,可以轻松获取和收集。但还有其他类型的信息,我们只能通过一系列定制的特别报告来提供。很难可靠而快速地回答这个问题,“业务趋势如何?”

早期的历史很迷人,每个指标的发展都有自己的故事,但让我们跳过2000年,当时亚马逊的年收入为27.6亿美元,其著名的数据驱动文化在整个公司盛行。在第四季度,我们的净销售额比去年第四季度增长了44%,亚马逊的高级领导每天都要召开一次“作战室”会议,分析一份三页纸的指标表,并找出我们必须采取的行动,以成功地应对即将打破纪录的假日季的需求。这个平台的一个关键组成部分是backlog,它是我们已经收到的订单减去我们已经发货的数量。积压的工作表明,我们需要做大量的工作,以确保我们的客户在假期前收到礼物。这需要巨大而集中的努力。许多公司员工被征召到履行中心和客户服务部门工作。科林在肯塔基州坎贝尔斯维尔的物流中心上夜班,从晚上7点到早上5点半,他在Best Western酒店远程办公,以完成他的白天工作。比尔白天留在西雅图,以保持音像店的正常运营,每晚向南行驶2.5英里,到西雅图的物流中心工作。

有一段时间很危险。如果我们承诺太多,我们会毁了客户的假期。如果我们承诺不足,停止接受订单,我们基本上就是在告诉我们的客户去别处满足他们的度假需求。

很接近了,但我们成功了。假期过后不久,我们进行了一次事后分析,《每周业务评审》(Weekly Business Review, WBR)由此诞生。WBR的目的是提供一个更全面的视角来看待业务。

多年来,WBR已被证明非常有用,并在整个公司广泛采用。我们将展示WBR是如何构建和实施的,以便公司每周都能改进。它具有分形的性质,使我们能够轻松地适应不同的情况,从小型团体到数十亿美元的企业。小型团队、业务类别线和整个在线零售业务都有自己的WBR。除了讨论WBR的好处之外,我们还将指出它们在设计和执行中的一些常见错误,包括我们自己犯的几个大错误。虽然在本章中我们主要关注WBR,但同样的原则和技术可以应用于任何需要查看数据以帮助做出明智决策的地方。

指标生命周期

当零售、运营和财务团队开始构建最初的亚马逊WBR时,他们转向了一个著名的六西格玛过程改进方法,称为DMAIC,是定义-测量-分析-改进-控制的首字母缩写。如果您决定为您的业务实施每周业务回顾,我们建议您也遵循DMAIC步骤。步骤的顺序很重要。按照这个顺序在这个指标生命周期中前进可以防止很多挫折和返工,允许您更快地实现目标。

定义

首先,您需要选择和定义您想要度量的度量标准。正确的指标选择将提供清晰、可操作的指导。一个糟糕的选择将导致一个明显的陈述,一个不具体的公司正在做的事情的陈述。唐纳德·惠勒在他的《理解变异》一书中解释道:

在你改进任何系统之前,你必须了解输入是如何影响系统的输出的。您必须能够更改输入(可能还包括系统)以获得所需的结果。这需要持续的努力,坚定的目标,以及一个以持续改进为经营理念的环境

亚马逊将这一理念牢记于心,将大部分精力集中在领先指标(我们称之为“可控输入指标”)上,而不是滞后指标(“输出指标”)上。输入指标跟踪诸如选择、价格或便利性等因素,亚马逊可以通过以下操作来控制这些因素:向目录中添加商品、降低成本以降低价格,或定位库存以促进更快地交付给客户。产出指标——比如订单、收入和利润——很重要,但它们通常不能以一种可持续的方式长期直接操纵。输入指标衡量的是正确操作后在输出指标中带来预期结果的事情。

我们不知道有多少次听到人们在谈论亚马逊最近推出的一项计划时说,“你可以在亚马逊这样做,因为你不在乎利润。”但事实并非如此。利润对亚马逊和其他大公司一样重要。其他产出指标,如每周收入、总客户、Prime会员和(长期)股价,或者更准确地说,每股自由现金流,对亚马逊来说非常重要。早期的批评者将亚马逊对投入指标的重视误认为是对利润缺乏兴趣,并宣称该公司注定要失败,结果却被随后几年的增长惊呆了。

1. 飞轮:输入指标导致产出指标,然后再次循环

2001年,杰夫在一张餐巾纸上画了下面这个简单的图表,来说明亚马逊的良性循环,也被称为“亚马逊飞轮”。这个草图的灵感来自吉姆·柯林斯(Jim Collins)《从优秀到卓越》(Good to Great)一书中的飞轮概念,它是一组可控输入指标如何驱动单个关键产出指标的模型——在这种情况下,就是增长。在这个闭环系统中,当你向任何一个或所有元素注入能量时,飞轮旋转得更快:

因为它是一个循环,你可以从任何输入开始。例如,客户体验的指标可以包括运输速度、选择的广度、产品信息的丰富性、易用性等等。看看当我们改善客户体验时会发生什么:

更好的客户体验会带来更多的流量。

更大的流量吸引了更多寻找这些买家的卖家。卖家越多,选择就越多。

更广泛的选择增强了客户体验,完成循环。

这个周期推动了增长,而增长反过来又降低了成本结构。

更低的成本带来更低的价格,改善客户体验,飞轮旋转得更快。

亚马逊的飞轮捕捉到了亚马逊零售业务成功的主要方面。因此,WBR中讨论的几乎所有指标都可以归为飞轮元素之一就不足为奇了。事实上,第一页的WBR甲板有一个非常相同的飞轮上面的图片。

2. 确定正确、可控的输入指标

这一步听起来很简单,但实际上很棘手,而且细节很重要。在亚马逊,当我们开始从书籍扩展到其他类别时,我们犯了一个错误,那就是选择了以选择为中心的输入指标,也就是说,亚马逊提供了多少商品出售。每件商品都在“详细信息页面”上进行描述,包括商品描述、图片、客户评论、可用性(例如,24小时内发货)、价格和“购买”框或按钮。我们最初选择的一个指标是创建的新详细页面的数量,假设页面越多意味着选择越好。

一旦我们确定了这个指标,它就会对零售团队的行动产生立即的影响。他们过分专注于添加新的细节页面——每个团队都在他们的类别中添加了数十个、数百个,甚至数千个以前在亚马逊上没有的商品。对于某些项目,团队必须与新的制造商建立关系,并经常购买必须存放在履行中心的库存。

我们很快发现,细节页面数量的增加,虽然似乎改善了选择,但并没有带来销量的增长。分析表明,这些团队在追求增加项目数量的同时,有时会购买需求不高的产品。这一活动确实导致了不同的产出指标——持有库存的成本——的激增,低需求的项目占用了履行中心的宝贵空间,这些空间本应保留给高需求的项目。

当我们意识到团队选择了错误的输入指标时——这是通过WBR过程揭示的——我们改变了指标,以反映消费者的需求。在多次WBR会议上,我们问自己,“如果我们改变目前定义的选择指标,它会产生期望的产出吗?”随着我们收集更多的数据并观察业务,这个特定的选择指标随着时间的推移而演变,从详细页面的数量,我们将其细化为详细页面的访问量(如果客户不查看新的详细页面,则不会获得积分),然后变成产品库存的详细页面访问量的百分比(如果您添加商品但无法保持库存,则不会获得积分)。它最终被确定为详细页面浏览量的百分比,其中产品有库存,并立即准备好两天发货,最终被称为快速库存通道。

您将注意到上述点中的测试和错误模式,这是过程的重要部分。关键是要不断地测试和争论。例如,Jeff担心库存快速通道指标过于狭窄。杰夫·威尔克(Jeff Wilke)认为,该指标将在整个零售业务领域产生广泛的系统性改进。他们同意坚持一段时间,结果正如杰夫·威尔克所预料的那样。

快速库存跟踪,结合库存持有成本,为团队提供了一套可操作的和正确的输入指标,以一种能够盈利地推动销售的方式增加选择。一旦您确定了度量标准,您就可以设置一个标准,并根据该标准来衡量团队。例如,我们决定在每个类别中,我们需要95%的详细页面视图来显示有库存并准备立即发货的产品。

这些新的输入指标为类别团队的工作和行为带来了实质性的变化。他们的注意力转移到审查其他网站和零售店,并梳理亚马逊的搜索日志,以确定人们在每个类别中搜索了哪些商品,但在亚马逊上没有找到。由此,他们可以制定一个“堆栈排名”或优先级列表,列出可供接触的制造商和对消费者最重要的商品。与其关注添加的商品数量,他们还不如添加对销售产生最大影响的商品。听起来很简单,但如果输入指标错误或输入指标太粗糙,你的努力可能不会得到输出指标改善的回报。正确的输入指标可以让整个组织专注于最重要的事情。找到正确的值是一个迭代过程,需要对每个输入指标进行处理。

注:我们在本章中给出的大多数例子都是拥有大量资源的大公司。但DMAIC和WBR流程具有显著的可扩展性。你的投资水平应该与你所拥有的资源相匹配。

如果你是一个非营利组织,找出一些关键指标来可靠地显示你做得有多好。例如,你多久联系一次你的捐赠者群体,这种频率对你的资助有什么影响?

人们常犯的一个大错误就是没有开始。大多数WBR都有一个不起眼的开始,并随着时间的推移经历了实质性的变化和改进。

测量

构建收集所需指标数据的工具可能听起来相当简单,但就像选择指标本身一样,我们发现正确使用收集工具需要花费时间和协调一致的努力。在第二章中,我们讨论了理解和消除面试过程中的偏见的重要性。消除偏差在度量中同样重要。Jeff的每个经营业务部门的直接下属都有一种固有的偏见,即选择指标和收集数据,以显示他们的部门呈积极趋势。想要成功是人类的天性。

在21世纪初,杰夫和首席财务官沃伦·詹森(2002年由汤姆·斯库塔克接任)明确表示,财务团队发现和报告公正的真相是多么重要。杰夫、沃伦和汤姆都坚持认为,不管业务进展是否顺利,财务团队都应该“不参与其中,只能根据数据显示的情况来判断”。这种求真的心态贯穿了整个财务团队,而且至关重要,因为它能确保公司领导人在做出重要决定时获得不加粉饰、不带偏见的信息。让一个独立的人或团队参与测量可以帮助您找出并消除数据中的偏差。

确定使用哪些工具之后的下一步是收集数据并以可用的格式显示它。您想要的数据通常分散在不同的系统中,可能需要一些重要的软件资源来正确地编译、聚合和显示。不要在这里妥协。进行投资。如果你不这样做,你可能会发现你在业务的某些重要方面是盲目的。

当您开发收集工具时,请确保它们正在测量您认为它们正在测量的内容。深入了解数据是如何收集的有助于发现潜在的问题。考虑度量“库存”,它试图回答这样一个问题,“我的产品有多大比例可以立即购买和发货?”有许多方法可以定义和收集有关库存商品的数据,例如:

每天晚上11点,我们都会快速浏览一下商品目录,确定哪些商品有库存,并通过追踪30天的产品销量来衡量每一件商品的重量。也就是说,如果产品A在过去的一个月里销售了30个单位,产品B在过去的一个月里销售了10个单位,并且在记录库存测量时它们都脱销了,那么产品A对库存度量的影响将是产品B的三倍。

我们向产品页面添加执行以下操作的软件。每当显示一个产品页面时,我们都会向度量“显示的产品页面总数”添加1。如果该产品在显示时有库存,则将1添加到度量“显示的库存产品页面总数”中。在一天结束时,我们将“显示的库存产品页面总数”除以“显示的产品页面总数”,得到当天的整体库存指标。例如,假设您在目录中的每个产品上总共显示了100万个详细信息页面,其中850,000个产品页面显示了库存产品。那么你当天的需求加权库存百分比将是85%。消费者观看次数多的产品比很少观看的产品对这一指标的影响更大。

这些指标中的每一个都以不同的方式衡量库存,并且可以在同一天对同一业务产生完全不同的结果。第一个指标可能会扭曲数据,这取决于公司每天接收大部分库存的时间。如果大部分库存是在晚上进货的,那么该商品可能在一天的大部分时间里都脱销了,但在库存数据收集之前又被补充了。其结果将是,在公司看来,库存表现将比大部分客户当天的实际体验更好。如果一件受欢迎的商品在很长一段时间内缺货,它对每天的指标的影响就会小一些,因为该指标是根据该商品连续30天的销售情况加权的。

第二个指标虽然收集起来更昂贵(至少在短期内),但它更准确地反映了客户当天的体验。从客户的角度来看,它捕获了他们所浏览的商品在亚马逊库存中的百分比。第一个指标是面向内部的,以运营为中心,而第二个指标是面向外部的,以客户为中心。从客户开始,通过将您的指标与客户体验相一致来向后工作。

一个经常被忽视的难题是确定如何审计指标。除非您有一个独立验证度量的常规流程,否则请假设随着时间的推移,某些事情将导致它漂移和扭曲数字。如果指标很重要,那就想办法进行单独的测量或收集客户轶事,看看这些信息是否与你所关注的指标相符。所以,最近的一个例子是按地区检测COVID-19。仅仅将你所在地区的阳性检测数量与人口规模相似的另一个地区进行比较是不够的。您还必须查看每个区域中人均执行的测试数量。由于每个地点的阳性检测数量和人均检测数量都将不断变化,因此您需要不断更新您的测量审计*

分析

不同的团队给这个阶段贴上了许多不同的标签——减少方差,使过程可预测,使过程处于可控范围内,等等。但是分析阶段是关于全面理解是什么驱动了你的指标。除非你知道所有影响过程的外部因素,否则很难实施积极的改变。

这一阶段的目标是将数据中的信号从噪声中分离出来,然后识别和解决根本原因。为什么我们在物流中心一个班次每小时可以挑选100件商品,而另一个班次每小时可以挑选30件商品?为什么我们可以在大多数时间内在100毫秒内显示页面,而有些页面需要10秒才能显示?为什么星期一的每单客户服务联系人总是比其他日子多?

当亚马逊团队在数据中遇到令人惊讶或令人费解的问题时,他们会坚持不懈,直到找到根本原因。在这种情况下,亚马逊最广泛使用的技术可能是错误纠正(COE)过程,该过程基于丰田开发的“五个为什么”(Five Whys)方法,并被全球许多公司使用。当你看到一个异常时,问问为什么会发生,然后重复另一个“为什么?”,直到你找到真正的罪魁祸首。此COE流程要求出现重大错误或问题的团队编写描述问题或错误的文档,并通过询问和回答“为什么?”这样才能找到真正的根本原因。

AWS高级副总裁、亚马逊卓越的运营大师查理·贝尔(Charlie Bell)说得很贴切:“当你遇到问题时,你在最初24小时内找到问题根源的可能性几乎为零,因为事实证明,每个问题背后都有一个非常有趣的故事。”

最后,如果你坚持找出变化的真正根源并消除它们,你就会有一个可预测的、可控的、可以优化的过程。

改善

一旦您对流程如何工作以及一组健壮的度量标准有了坚实的理解,您就可以投入精力来改进流程。例如,如果您达到了可以可靠地实现每周95%的库存率的点,那么您可以问,“我们需要做哪些更改才能达到98% ?”

如果您已经完成了前面的三个步骤(定义、测量和分析),那么您改进度量的行动将有更高的成功机会,因为您将对信号而不是噪声做出响应。如果您立即跳转到“改善”阶段,您将在一个您可能还不完全理解的过程中使用不完善的信息,并且您所采取的行动将不太可能产生预期的结果。在下面的示例中,我们将展示一个大型亚马逊部门如何忽略了前三个步骤,这导致了大量的混乱,并且没有产生有意义的结果。

在运行WBR一段时间后,您可能会注意到指标不再产生有用的信息。在这种情况下,可以把它从评审材料中去掉。

控制

最后一个阶段是为了确保您的进程正常运行,并且性能不会随着时间的推移而下降。随着您对业务驱动因素的基本理解的提高,WBR通常会变成一个基于异常点的会议,而不是一个讨论每个指标的常规会议。

在此阶段可能发生的另一件事是,您将确定可以自动化的流程。一旦一个过程被很好地理解,并且决策逻辑可以在软件或硬件中编码,它就是一个潜在的自动化候选对象。预测和采购是亚马逊最终实现自动化的两个过程。这需要品类买家和软件工程师多年的共同努力,并涉及大量的试验和错误,才能对亚马逊目录中数亿种产品进行自动化预测和购买决策。但现在它的准确性甚至比一个庞大的买家团队手工完成的还要高。

WBR:工作中的度量标准

在亚马逊,每周业务评论(WBR)是衡量指标付诸行动的地方。我们将首先讨论如何设计数据表示(主要是图形)以在最需要的地方吸引注意力。其次,我们将描述会议本身,如何组织会议以使结果最大化,以及关于会议如何失败的一些警告。

材料(Review Deck)

每次会议都以虚拟或打印的数据包分发开始,其中包含图表、表格的每周快照,以及所有指标的偶尔解释性说明。在本书中,我们使用术语“甲板(Deck)”来指代整个数据包材料。自WBR deck出现以来,数据可视化软件取得了很大的进步。有许多非常好的选择,价格从免费到中等不等,适用于小型组织,而更先进的工具适用于大型企业。在实践中,今天的许多组织都不组装单一的WBR deck。相反,不同的部门依赖于一个虚拟平台,在那里他们可以访问这些数据可视化工具,为自己的领域生成信息。我们将在接下来的页面中向您展示一些示例图表,但首先让我们回顾一下Amazon deck的一些独特功能:

  • 该deck代表了数据驱动的端到端业务视图。虽然组织结构图上显示的部门是简单而独立的,但业务活动通常不是这样。该平台每周提供一致的端到端业务回顾,旨在跟踪亚马逊的客户体验。从一个主题到另一个主题的流动可以揭示看似独立的活动之间的相互联系。
  • 主要是图表、图形和数据表。由于要审查的指标太多,书面叙述或解释性注释会降低通读的效率。下面我们要讨论的一个明显的例外是如何处理轶事。
  • 你应该审查多少个指标?没有神奇的数字或公式。提出正确的度量标准需要时间,你应该不断地改进它们。随着时间的推移,您和您的团队应该根据每个信号发出的强度和质量修改、添加和删除指标。
  • 新兴模式是重点。单个数据点可以讲述有用的故事,特别是与其他时间段相比时。在WBR中,亚马逊分析趋势线,在挑战出现时突出它们,而不是等待它们在季度或年度结果中总结出来。
  • 图表将结果与可比的前一时期进行对比。指标的目的是随着时间的推移呈现更好的趋势。要注意确保之前的时期是结构化的,以提供苹果与苹果的比较,从而不会突出由于假日或周末等可预测的事情而导致的虚假方差。
  • 图表显示两个或多个时间轴,例如,6周和12个月的时间轴。短期趋势线可以放大小而重要的问题,这些问题在较长时期平均下来很难发现。
  • 奇闻轶事和异常报告编织在deck上。人们经常提到的Amazon WBR deck的一个特点是自由使用了两个工具:奇闻轶事和异常报告。即对超出某些标准或通常情况的元素的描述。这两种工具使您能够深入研究包含不遵循自然或习惯模式的内容的示例,这些内容有时(但不总是)会揭示缺陷、中断的流程或系统逻辑问题。轶事和例外报告的使用使领导者能够以非常详细的方式进行大规模审计。我们注意到,在一个非常大的组织中,这种标记、评估、检查、深入挖掘并为广泛问题寻求具体解决方案的能力是亚马逊独有的,这对小型和大型企业都有帮助。我们将提供一些例子。

会议

在WBR内部发生的事情是关键的执行,通常在公司外部是看不到的。一个运作良好的WBR会议的定义是高度关注客户,深入研究复杂的挑战,坚持高标准和卓越运营。有人可能会问,高管们在什么程度上将注意力转移到产出指标上才是合适的?毕竟,评判公司及其高管的标准通常是收入和利润等产出指标。杰夫深知这一点,部分原因是他曾在华尔街投资公司工作过。简单的答案是,在任何管理层,重点都不会转移。是的,高管们对自己的产出指标了如指掌。但是,如果他们不继续关注输入,他们就会失去对生成输出结果的工具的控制和可见性。因此,在亚马逊,从个人贡献者到首席执行官,每个人都必须详细了解输入指标,以了解组织是否在最大化产出。

这种deck通常属于金融界人士。或者更准确地说,deck中的数据被金融机构证明是准确的。然而,因为房间里有很多人负责deck的每个部分,所以没有人“运行”会议本身。对于大多数公司来说,不包括收入达数百亿美元、拥有多个大部门的大公司,WBR的受众是首席执行官和首席财务官。与会者应包括执行团队和他们的直接下属,以及任何拥有或正在对任何特定部分发言的人。因为现在的技术使得虚拟会议成为可能,所以可以让更多的人参加会议。让更多公司的初级成员加入WBR可以增加他们对业务的参与,并促进他们的成长和发展——让他们观察更有经验的领导者的讨论和思考。

这里值得注意的是,在亚马逊,即使是最高级的高管也会审查完整的WBR指标,包括所有的输入和产出。高级领导者最清楚地展示了“深潜”领导原则的领域,包括度量指标——以及关于客户体验的轶事。他们仔细检查指标的趋势和变化;审计事件、失败和客户轶事;并考虑是否应该以某种方式更新输入指标以改进产出。

WBR是亚马逊如何将指标付诸行动的重要体现,但它并不是唯一的体现。度量仪表板和报告由公司的每个工程、运营和业务部门建立。在许多情况下,度量是实时监控的,并且每个关键技术和操作服务都会收到“警报”,以确保立即识别故障和中断。在其他情况下,团队依赖于每小时或每天更新的仪表板(dashboards)。WBR会议和流程的独特之处在于,它使亚马逊每年都能更快地驾驶飞轮,从而产生了非凡的结果。

我们使用一致和熟悉的格式来加快解释

一个好的deck使用始终一致的格式——图形设计、涵盖的时间段、调色板、符号集(当前年/前一年/目标),以及在每一页上尽可能使用相同数量的图表。有些数据自然适用于不同的表示形式,但默认情况下是以标准格式显示。

因此,亚马逊每周都以相同的顺序查看同一组数据,并获得业务的整体视图。团队建立了发现趋势的专业知识,并掌握了审查的节奏;异常会更明显地显现出来,会议也会更有效地进行。

我们关注的是差异,而不是在预期上浪费时间

人们喜欢谈论他们的领域,特别是当他们达到预期时,当他们超出预期时更是如此,但WBR时间是宝贵的。如果一切正常,说“这里没什么可看的”,然后继续前进。会议的目标是讨论异常情况以及如何处理异常情况。现状无需赘述。

我们的企业所有者拥有自己的度量标准,并准备解释差异

亚马逊企业主负责根据他们的指标来跟踪他们所在地区的成功。在每周的回顾中,所有者,而不是财务团队,被期望为与预期的差异提供一个清晰的解释。因此,企业主很快就能熟练地发现趋势。每周,他们都会在WBR之前检查deck,并讨论他们计划采取什么行动来解决差异。

这是一个来之不易的教训;我们看到一个指标所有者在一群人面前展示他们的指标,这显然是他第一次看到数据。这是一个巨大的错误,浪费了其他人的时间,而且肯定会导致与房间里的高级领导的混乱。在WBR会议召开之前,每个度量所有者都应该彻底地分析了他们拥有的度量。

有时,即使是准备充分的人也会遇到一个问题,但无法立即找到正确答案。在这种情况下,主人应该说:“我不知道。我们仍在分析数据,并将回复您。”这比猜想更可取,或者还会有更糟事比如在编造一些无中生有的东西。

我们将运营和战略讨论分开

WBR是分析前一周业绩趋势的战术操作会议。在亚马逊,现在不是讨论新战略、项目更新或即将发布的产品的时候。

我们尽量不恫吓(这不是宗教法庭)

可以深入挖掘需要更多关注的有意义的变化,并指出没有达到高标准。尽管如此,成功需要一个人们在谈论他们所在领域的错误时不会感到害怕的环境。亚马逊的一些团队在这方面比其他团队做得更好,老实说,这是该公司可以改进的地方。有时,WBR可能会陷入完全敌对的环境,特别是当一个重大失误导致评论更多地关注于演示者而不是问题时。虽然恐惧可能是一个很好的短期激励因素,但它最终会导致比它解决的问题更多的问题。

错误应该是所有人的学习经验。如果人们害怕指出自己的错误,因为他们会在同事面前感到羞辱,那么他们就会在未来的会议上竭尽所能地隐藏这些错误,这是人类的本性。被掩盖的差异会让每个人都失去学习的机会。为了防止这种情况的发生,我们应该将错误视为一个机会,让自己掌握主动权,了解根本原因,并从经验中吸取教训。有些紧张是不可避免的,也是适当的,但我们认为最好建立一种文化,在这种文化中,公开讨论错误不仅是可以接受的,而且实际上是鼓励的。

我们让过渡变得简单

我们参加过许多高管会议,公司最昂贵的团队浪费了宝贵的时间,例如,笨拙地将演示文稿从一个人移交给另一个人,因为另一个人的仪表盘不容易加载,或者诸如此类的事情。为了使这些过渡快速而无缝,你必须提前做好准备工作。WBR是亚马逊最昂贵和最有影响力的每周会议,每一秒都很重要——提前计划并有效地运行会议。

分析指标图表

一个WBR可以很容易地包含数以百计的图表,而且这些数据极大地受益于表示的一致性。在下面的示例图表中,我们包含了来自不同功能业务领域的不同类型的度量标准,以说明这种方法的灵活性。

放大:单个图表上的每周和每月指标

正如我们上面提到的,在亚马逊,我们通常把过去6周和过去12个月的数据并排放在同一个x轴上。这种效果就像在静态图形中添加了“缩放”功能,可以为您提供更短时间内的快照,额外的好处是,您可以同时看到月度图形和“放大”版本。在这里,我们提供了一个例子,说明双重观点在实践中是什么样子的。(以下图表不包含实际数据;它们仅用于说明目的。)

这张图表衡量了一个企业的页面浏览量,并在一个小空间内传达了大量数据:

灰线是上一年度,黑线是当年

左边的图表,前6个数据点,显示了过去6周的情况

右边的图表有12个数据点,显示了整个过去一年的逐月数据

这个内置的“缩放”通过放大最新数据来增加清晰度,12个月的图表将这些数据放在上下文中。

在图表的底部,我们列出了其他关键数据

点,其中大部分是一个时期与另一个时期的比较。

为什么我们要关注年度趋势

这个示例图类似于您可能在典型的月度业务回顾(WBR的月度版本)中看到的图表,它将实际月度收入与计划收入和前一年的收入进行了比较。如下图所示,我们似乎正在超额完成计划,并且每年都在以不错的速度增长:

这里没什么可看的,我们继续吧,好吗?也许不是。下图是同一张图表,其中增加了一条趋势线:年增长率用虚线绘制在第二个y轴上:

信用卡与授权怎么撤销了,信用卡预授权怎么撤销了

如果没有虚线,您可能不会注意到当前和预计的年度趋势正在缓慢收敛的速度。除了你正在衡量的基本指标之外,还添加了年增长率,这是发现趋势的好方法。在这个例子中,年增长率实际上已经放缓。自1月份以来,67%的人没有稳定的迹象。乍一看,该公司的业务可能很健康,但麻烦正在逼近。增强的图形揭示了简单图形所掩盖的行动的需要。

产出度量显示结果。输入度量提供指导。

这张图中还有另一个熟悉的教训:产出指标——我们上面画的数据——是比输入指标差得多的趋势原因指标。事实证明,在这个案例中,我们增长减速的原因是获得新客户的速度降低了——但这些图表中没有任何线索说明这个原因。对于一个规模相当大的现有业务,如果你只关注产出指标“收入”,那么在相当长的一段时间内,你通常不会看到新客户减速的影响。然而,如果你看看输入指标——比如“新客户”、“新客户收入”和“现有客户收入”——你会更早地发现信号,并更清楚地呼吁采取行动。

并不是每个图表都与目标相比较

有些WBR图表不包括目标,但这通常是合适的。如果指标的目标是发现趋势或强调过程失控,或者如果我们根本没有目标(例如,Android和iOS移动用户的百分比),就没有必要针对目标进行绘制。

数据与轶事相结合,讲述整个故事

当数字数据与真实的客户故事结合在一起时,它会变得更加强大。Dive Deep领导原则指出,“领导者在各个层面上运作,与细节保持联系,经常审计,并在指标和轶事不一致时持怀疑态度。任何任务都不次于他们。”

亚马逊采用了许多技术来确保趣闻能够传递到拥有和运营服务的团队。一个例子是一个名为“客户之声(Voice of the Customer, VOC)”的项目。客户服务部门定期收集和总结客户反馈,并在WBR期间提交,但不一定是每周。所选择的反馈并不总是反映最常收到的投诉,并且CS部门在呈现什么方面有很大的自由度。当人们在WBR上读到这些故事时,听到这些故事往往很痛苦,因为它们突显出我们有多让客户失望。但它们总是为我们提供学习经验和提高的机会。

其中一个Voice of the Customer的故事讲述了这样一个事件:我们的软件反复向几张信用卡发送1美元预授权,而这种情况通常在每个订单中只发生一次。这些客户没有被收费,而且这种预先授权几天后就到期了,但在它们悬而未决的时候,它们会被计入信用额度。通常,这不会对客户产生太大影响。但一位顾客写信说,她刚在亚马逊上买了一件商品,就去给孩子买药,结果卡被拒了。她要求我们帮忙解决这个问题,这样她就能买到她孩子需要的药。起初,对她的投诉进行的调查显示,是一个“边缘情况”(edge-case bug,也就是罕见事件的另一种说法)导致她的信用卡余额超过了限额。许多公司会认为这种情况很少发生,而且修复成本太高,因此将其视为异常情况,因此不值得关注。在亚马逊,这样的情况经常会发生,因为它们会再次发生,因为调查经常会发现需要解决的相邻问题。起初看起来只是一个边缘情况,结果却是更重要的。这个bug在我们最初没有注意到的其他领域引起了问题。我们很快为她和所有其他受影响的客户解决了这个问题。

这些故事提醒我们,我们所做的工作直接影响着客户的生活。亚马逊的第三方卖家和企业AWS客户也有类似的项目。

异常报告有很多种形式,但是下面的贡献利润(Contribution Profit, CP)示例应该说明基本概念及其有用性。CP被定义为出售一件商品并扣除与该商品相关的可变成本后产生的增量资金。它本质上是公司在出售商品后剩下的钱,用来支付业务的固定成本,理想情况下,在那之后,还能带来利润。有一个CP例外报告,列出了前一周一个类别中前十大CP负面产品(没有产生利润的产品)。深入研究这十种产品(通常每周都有所不同),可以揭示有关需要采取行动的问题的非常有用的信息。以下是回顾十大CP负面报告后可能得出的一些发现:

  • CP是负的,因为我们购买了太多的某种商品,这占用了宝贵的物流中心空间和资金,所以降价是必要的。购买是由自动购买系统发起的,该系统输入了错误的数据。动作:排查输入数据错误的来源,对系统进行整改。
  • CP为负,尾音人工采购订单错误导致的价格下调。买方在采购订单上输入的订单数量太大,由于缺乏培训,他们没有按照正确的流程进行。行动:将事件作为一个教育时刻。
  • CP为负值,因为成本分配错误。财务系统没有为某类项目正确分配成本。行动:修正成本分配制度。
  • CP是负的,因为物流供应商收取的运输特定物品的费用是正常费用的两倍多。供应商根据目录中列出的不正确的尺寸和重量信息收取了更高的费用。操作:修复目录数据,并提出一个计划,将一种机制放置到位,以防止目录中的其他项目发生相同的错误。
  • CP是负的,因为商品以低价出售,但运输费用昂贵。白板和庭院耙子就是属于这类产品的例子。行动:评估这些物品是否应该储存和出售,或者应该做一些其他的改变,比如更换供应商或改变默认的运输方式。

当数据和轶事同步时,它们是一个强大的组合,当它们不同步时,它们是对彼此的宝贵检查。

也许在这方面最有力的轶事是杰夫自己。虽然它发生在WBR之外,但在这里值得一提。亚马逊有一个名为“客户连接”(Customer Connection)的项目,对一定级别以上的公司员工是强制性的。虽然这些年来细节发生了变化,但前提是不变的。每两年,公司员工必须成为几天的客户服务代理。员工会从情报中心特工那里接受一些基本的进修培训,倾听客户电话,查看与客户的邮件/聊天交互,然后直接处理一些客户联系人。一旦他们学习了工具和策略,他们就会在CS代理的监督下执行部分或全部任务。(我自己的一个电话是一位顾客打来的,他邻居的狗吃了他的亚马逊包裹。为了证明他的观点,他主动提出把没吃完的东西寄给我们。)

杰夫不能从这个项目中豁免。当我作为他的影子工作时,到了他的客户连接重新认证的时候了,我们每天尽职尽责地花一个小时去华盛顿塔科马的客户服务中心。杰夫在电话里特别善于与顾客打交道,尽管他有时过于慷慨。他给了一位客户全额产品退款,而政策是只退还运费。

在培训的第一天,我们听了CS代理处理几个电话。在一个电话中,这位顾客抱怨说,她的草坪家具运到时已经损坏了。CS代理询问产品编号当顾客正在寻找它时,客服人员压低了电话声音,对我们说:“我敢打赌她指的是这把草坪椅。”并指着亚马逊网站上的产品。果然,当客户从包装单上读出数字时,这是CS预测的数字。杰夫和我惊讶地扬起眉毛,但不想打断电话。

问题解决,电话结束后,杰夫问道:“你怎么知道客户会这么说?”CS代理回应说这个新上市的产品经常发生这种情况。包装不当,家具在运输过程中经常被撞到或碰伤。

杰夫最近一直在学习丰田如何进行质量控制和持续改进。他们在汽车装配线上使用的一种技术是安东索(Andon Cord)。正在行驶的汽车沿着生产线移动,每个员工添加一个零件或执行一项任务。当任何工人发现质量问题时,他们被授权拉下一根绳子,停止整条装配线。一组专家聚集到拉线人的工作站,解决问题,并制定解决方案,使错误再也不会发生。

亚马逊也有类似的情况,只是没有安东索。CS代理知道有问题,但没有办法改进流程。代理商所能做的就是做出让步,道歉,然后推出新产品。我们确实有一个流程,每个品类经理都要看他们每月的表现,包括退货率更高的产品和客户服务咨询。所以这个问题最终会被发现并修复。但这可能需要几周的时间,以及更多不满意的客户。

在下一个电话到来之前,我们正在考虑草坪家具损坏的问题,杰夫脱口而出:“我们需要一根安东绳来做客服。”没有流水线需要停机,但是CS代理将被授予点击控制屏幕上我们称之为“红色大按钮”的权限。一旦点击该按钮,就会发生两件事:“添加到购物车”和“1-Click”按钮将从产品页面上消失,因此没有客户可以购买该产品,类别经理将立即收到通知,购买他们的产品之一已被禁用,直到他们调查并解决问题。

杰夫的想法付诸实施花了一些时间。我们必须构建工具,删除“立即购买”或“添加到购物车”按钮,并提醒适当的内部团队,整合必要的报告基础设施,并培训CS团队如何以及何时按下红色大按钮。有人担心那个红色的大按钮会被按得太频繁。毕竟,定期销售产品对公司的健康发展非常重要。

事实证明,这种担心是没有根据的——国安局特工并没有过分热心地按下那个按钮。事实证明,亚马逊版的“安东绳”赋予了正确的人权力,即那些在第一线直接与客户沟通的人。一旦他们被注意到,严重的问题就浮出水面。它再次证明,为员工提供正确的工具来解决问题,并依靠他们的良好判断力是一个强大的组合。它在亚马逊被广泛使用。

这个故事已经被讲了很多次,证明了轶事在阐明数据和让人难忘方面的力量。

现在,尽管WBR流程可以很有效,但它也可能在几个方面误入歧途,包括糟糕的会议管理,关注正常变化而不是信号,以及以错误的方式查看正确的数据。

陷阱1:灾难会议

一家由已不在亚马逊的高级领导管理的大型软件集团召开了令人难忘的WBR会议。学习和掌握问题及其解决方案是WBR过程的两个重要目标,在这方面,这些会议是一个巨大的错失的机会。他们浪费了大家很多时间。

其中一个问题是与会者名单变得越来越臃肿,我们不得不不断寻找更大的会议室来容纳每个人。同样,我们试图跟踪的指标数量也在不断膨胀——有时是向好的方向发展,但更多时候是向坏的方向发展。

会议也真的很不愉快。会议缺乏基本规则和礼仪,有相当多的打断和抨击。任何异常都是水中的鲜血,人们会向主持人提出指责性的问题。谈话很快就会倒退,因为很多人,通常没什么可说的,会插话——似乎是为了炫耀或巴结。更糟糕的是,有些冗长的旁白似乎是为了消磨时间——在自己的领域受到攻击之前,演讲者就开始了毫无成效的谈话。

参加那样的会议是痛苦的。“赢得信任”领导原则的存在在一定程度上就是为了防止这种行为的发生。它指出,“领导者用心倾听,坦率说话,尊重他人。他们在口头上自我批评,即使这样做是尴尬或尴尬的。领导者不相信自己或团队的体味有香水味。他们将自己和团队与最优秀的人进行比较。”但是,早期的这些会议清楚地表明,我们在哪些方面未能实现这一原则。最初,会议的初衷是为了改进软件系统从一个星期到下一个星期。但它有自己的生命力,有时会把一屋子带着探索性问题的聪明人变成愤怒的暴民,吞噬那些能带来改变的人,剥夺他们取得成功的意志。

我们应该怎么做?尽管,正如我们所提到的,没有一个人主持会议——不同的人负责不同的幻灯片——最高级别的人应该负责制定每周的基调和基本规则。在这种情况下,这个人还应该限制所有者和关键利益相关者的出席,并将要审查的指标限制在特定的、基本的集合上:不相关的指标应该从牌上删除。我们软件小组的所有领导,而不仅仅是某一个人,都应该像参与者互相审视一样,毫不留情地审视会议。总的来说,我们应该已经认识到,许多正在测量的领域还没有在操作上得到控制和可预测。许多团队跳过了前三个DMAIC步骤——定义、度量、分析——试图在改进阶段操作。他们最终只是在图表上追逐一个小点,却没有多少成果。我们应该——礼貌地、建设性地!-建议他们做必要的跑腿工作,将他们的指标从噪音转换为信号。

最后,我们应该认识到,第一次为这个新组实现WBR注定是混乱的,需要反复试验。最后,我们应该确保与会者可以自由地谈论他们的错误,并积极鼓励他们这样做,让其他人从中吸取教训。这些会议的关键是在极高的标准和一种让人们可以自在地谈论错误的氛围之间创造一种平衡。

一位亚马逊人甚至还记得那些灾难会议

尽管这些都发生在15年前。他说,

你真正要寻找的是这样一个团队,他们愿意把自己拆开,在所有人面前裸体,说:“我搞砸了。这是不对的。这就是它坏的地方。”但我记得有一位领导说:“谁是那个判断力很差的人?”

这种说法的问题在于,人们基本上在做出回应之前就被定罪和判刑了。领导者Remy应该保留判断,而不是攻击,然后开始了解实际发生了什么。人们只是想做正确的事;他们不想破坏生意,也不讨厌顾客。他们为自己的事业感到巨大的责任。

从那时起,我们变得更加成熟,从恐惧中获得自由。每次我们做了了不起的事情,我们当然会尝试去奖励它。一个团队越是自我袒露,在口头上自我批评,我们就越想奖励他们。如果一个团队在掩盖事实,并且没有查看客户体验,那么你可能会问一些棘手的问题。

关于这段回忆,有两件事引人注目。第一个问题是,在事实发生这么多年后,它仍然是多么鲜明——证据表明,惩罚环境会留下不可磨灭的印记。第二,这个团队从这些早期的失误中吸取了教训,进行了调整,最终构建了更好的流程。

陷阱2:噪音使信号模糊

这听起来可能有些矛盾,但数据的变化是正常的。和不可避免的。因此,区分正常变化(噪声)与过程中的一些基本变化或缺陷(信号)是至关重要的。试图在正常范围内给变化赋予意义,往好里说是浪费精力,往坏里说是危险的误导。当有人骄傲地解释说,他们的巨大努力使他们的关键指标在本周上升了0.1%,占用了更重要的事情的宝贵时间时,这已经够糟糕的了。更糟糕的是,如果相同的指标下降了0.1%,你很容易浪费时间去追查根本原因并“修复”一个实际上只是正常变化的问题。

在亚马逊,了解什么是正常的是指标所有者的责任,无论他是个人贡献者还是成千上万的管理者。许多统计方法(如XMR控制图)3可以突出显示过程何时失去控制。然而,对我们来说,经验和对客户的深刻理解往往是从背景噪音中过滤出信号的最佳方法。在大多数情况下,指标的所有者每天检查一次,在WBR中每周检查一次,这样预期的波动就会变得熟悉,异常就会脱颖而出。

亚马逊的度量方法体现了顾客至上的领导原则。客户痴迷的相关性在公司对投入与产出指标的关注中变得显而易见。如果你看一下亚马逊的输入指标,它们通常描述的是客户关心的东西,比如低廉的价格、大量的可用产品、快速的运输、很少的客户服务联系人、快速的网站或应用程序。很多输出指标,比如收入和自由现金流,都是你通常在公司的财务报告中看到的。顾客并不关心这些。但正如我们在本书开头所述,亚马逊有一个不可动摇的信念,即股东的长期利益与客户的利益完全一致。可控输入指标是一种定量(深入数据)和定性(轶事)的方法,用于衡量组织满足客户兴趣的程度,以便输出指标朝着公司期望的方向发展。

正确地评估你的业务,并努力每周改进,这需要你愿意公开讨论失败,从中学习,并始终寻找能让客户更高兴的发明。

(完)

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