杰夫，第2天的样子是什么样的？“

       这是我刚才在最近的全体会议上得到的一个问题。我一直在提醒人们，这是几十年来的第一天。我在一个名为Day 1的亚马逊大楼工作，当我移动建筑物时，我把这个名字带着。

       我花时间思考这个话题。“第二天是停滞不前的。其次是无关紧要。随之而来的是痛苦的，痛苦的衰退。其次是死亡。并且这就是为什么它总是在第一天。“

       可以肯定的是，这种下降会发生在极端慢动作中。一家成熟的公司可能会在几十年内收获第二天，但最终的结果仍将来临。

       我对这个问题很感兴趣，你是如何抵挡第2天的？是什么技巧和战术？你是如何保持第一天的活力，甚至在一个大型组织内？

       这样的问题不能有一个简单的答案。将有许多元素，多个路径和许多陷阱。我不知道整个答案，但我可能知道它的一些。

       以下是第1天防御的必备内容：顾客痴迷、对代理的怀疑态度，对外部趋势的热切采用以及高速决策。

       01、真正的客户痴迷

       有很多方法可以集中业务，您可以关注竞争对手，您可以专注于产品，您可以专注于技术，您可以专注于商业模式，还有更多。但在我看来，关注顾客的注意力是迄今为止最具保护性的第一天活力。

        为什么？以客户为中心的方法有很多优点，但这里有一个很大的优点：客户总是美丽，非常不满意，即使他们报告自己很开心，业务也很棒。即使他们还不了解它，客户也想要更好的东西，而你渴望取悦客户的愿望将驱使你为他们发明代言。没有客户曾要求亚马逊创建Prime会员计划，但它确实证明了他们想要它，我可以给你许多这样的例子。

       在第1天停留需要你耐心地试验，接受失败，播种种子，保护树苗和当你看到顾客的喜悦时，会翻倍。

       一个以客户为中心的文化，最好地创造了所有这一切都可以发生的条件。

        02、抵制代理

        随着公司变得越来越大，越来越复杂，人们倾向于设法代理。这有许多形状和大小，它是危险的，微妙的，非常第2天。

        一个常见的例子是作为代理的过程。良好的流程为您服务，您可以为客户服务。但如果你不守望，那么这个过程就会变成一件事。这在大型组织中很容易发生。该过程成为您想要的结果的代理。你不再看结果，只是确保你正确地进行过程。咕嘟咕嘟。听到一位初级领导人用诸如“嗯，我们跟随这个过程”这样的事情来捍卫一个糟糕的结果并不是那么罕见。一个更有经验的领导者将把它作为一个调查和改进过程的机会。这个过程不是问题。总是值得问一下，是我们拥有这个流程还是流程拥有我们？在第2天的公司中，您可能会发现它是第二个。

       另一个例子：市场研究和客户调查可以成为客户的代理 - 在您发明和设计产品时尤其危险。“百分之五十五的beta测试者表示对此功能表示满意。这比第一次调查中的47％有所提高。“这很难解释，并且可能会无意中误导。

       优秀的发明家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。他们研究和理解许多轶事，而不仅仅是你在调查中发现的平均数。他们和设计的‘生活’在一起。

       我不反对beta测试或调查。

       但是，您，产品或服务所有者，必须了解客户，有远见，并喜欢这些产品。

       然后，beta测试和研究可以帮助你找到你的盲点。

       卓越的客户体验始于心，直觉，好奇心，游戏，勇气，品味。你不会在调查中找到任何一个。

        03、拥抱外部趋势

       如果你不能或不能快速接受强大的趋势，那么外面的世界可以把你推向第二天。如果你打击他们，你可能正在为未来而战。

       拥抱他们，你将顺风。这些大趋势并不难发现（他们经常谈论和撰写），但对于大型组织来说，他们可能很难接受。我们现在处于一个明显的中间：机器学习和人工智能。

       在过去的几十年中，计算机具有广泛的自动化任务，程序员可以用清晰的规则和算法来描述。

       现代机器学习技术现在允许我们为描述精确规则的任务做同样的事情。

       在亚马逊，我们多年来一直从事机器学习的实际应用。

       这项工作中的一些非常明显：

       我们的自主Prime Air无人机;亚马逊Go便利店使用机器视觉来消除结账线;

       和Alexa，我们基于云的AI助手。（尽管我们付出了最大的努力，我们仍然在努力保持Echo库存。高质量的问题，但问题。我们正在努力。）

       但是我们在机器学习方面所做的很多事情都发生在表面之下。机器学习驱动需求预测，产品搜索排名，产品和交易建议，商品促销，欺诈检测，翻译等的算法。虽然不太明显，但机器学习的大部分影响都属于这种类型 - 悄然但有意义地改善了核心运营。

       在AWS之外，我们很高兴降低机器学习和人工智能的成本和障碍，因此各种规模的组织可以利用这些先进的技术。

       使用我们在P2计算实例上运行的流行深度学习框架的预打包版本（针对此工作负载进行了优化），客户已经开发出功能强大的系统，可以在任何地方进行疾病检测，从而提高作物产量。我们还以方便的形式提供亚马逊的更高级服务。

       Amazon Lex（Alexa内部的内容），Amazon Polly和Amazon Rekognition消除了对自然语言理解，语音生成和图像分析的重大提升。可以通过简单的API调用访问它们 - 无需机器学习专业知识。关注此空间，还有更多。

        04、高速决策

        第2天公司制定了高质量的决策，但他们做出了高质量的决策。为了保持第1天的能量和活力，你必须以某种方式进行高质量，高速度的决定。易于初创企业，对大型企业来说非常具有挑战性。亚马逊的高级团队决心让我们的决策速度保持高水平。速度对业务至关重要 - 加上高速决策环境也更有趣。我不知道所有的答案，但这里有一些想法。

        首先，永远不要使用一刀切的决策过程。许多决定都是可逆的双向门。这些决定可以使用轻量级的过程。对那些人来说，如果你错了怎么办？我在上一年的信中更详细地写了这篇文章。

       其次，大多数决策应该在你希望的大约70％的信息中做出。如果你等待90％，在大多数情况下，你可能会很慢。另外，无论哪种方式，你都需要善于识别和纠正错误的决定。如果你擅长修正课程，那么错误的成本可能比你想象的要低，而放慢速度肯定会很昂贵。

         第三，使用短语“disagree and commit。”这句话将节省大量时间。如果你对特定的方向有信念，即使没有达成共识，那么说：“看，我知道我们对此有不同意见，但你会和我一起赌博吗？不同意并承诺？“到目前为止，没有人能确切知道答案，你可能会很快得到答案。

       这不是一种方式。如果你是老板，你也应该这样做。我一直不同意和承诺。我们最近为特定的亚马逊工作室原创绿化。我告诉团队我的观点：值得商榷的是，它是否有趣，生产复杂，商业条款不是那么好，我们还有很多其他的机会。

       他们有一个完全不同的意见，并希望继续。我立刻回信说：“我不同意并承诺，并希望它成为我们所做过的最受关注的事情。考虑如果团队实际上必须说服我，而不是简单地得到我的承诺，这个决策周期会慢多少。

       注意这个例子不是这样的：我不是在想自己“好吧，这些家伙错了，错过了重点，但这不值得我追逐。”这是一种真正的意见分歧，坦诚表达我的观点，增强让团队权衡我的观点，以及快速，真诚的承诺走自己的路。鉴于这个团队已经带回了11个艾美奖，6个金球奖和3个奥斯卡奖，我很高兴他们让我参加了所有的比赛！

       第四，尽早识别真正的失调问题并立即升级。有时团队有不同的目标和根本不同的观点。

       他们没有一致。没有多少讨论，没有数量的会议将解决这种深刻的错位。如果没有升级，这种情况下的默认争议解决机制就会耗尽。拥有更多耐力的人会做出决定。

       多年来，我在亚马逊上看到了许多真诚错位的例子。当我们决定邀请第三方卖家在我们自己的产品详细信息页面上直接与我们竞争时 - 这是一个很大的问题。许多聪明，善意的亚马逊人完全没有与这个方向保持一致。这项重大决策设立了数百个较小的决策，其中许多决策需要升级为高级团队

        你让我疲惫不堪“是一个糟糕的决策过程。它缓慢而且不活跃。转而采用快速降级 - 它更好。

       那么，您是否只为决策质量而定，或者您是否也注意到决策速度？世界的趋势是否适合您？你是代理人的牺牲品，还是他们为你服务？最重要的是，你是否让客户满意？我们可以拥有大公司的范围和能力以及小公司的精神和核心。但我们必须选择它。

       非常感谢每一位客户，我们为您提供服务，为我们的股东提供支持，并感谢各地的亚马逊人为您的辛勤工作，您的聪明才智和您的热情。

        我一直在附上原始1997年的副本信件。它仍然是第1天。