Invent and Wander. Избранные статьи создателя Amazon Джеффа Безоса - Уолтер Айзексон
Планка по-прежнему высока, потому что наш собственный розничный бизнес резко вырос за указанный период – с 1,6 миллиарда долларов в 1999 году до 117 миллиардов в прошлом году. Совокупный годовой темп роста нашего первичного бизнеса за тот же период времени составляет 25 %. Но одновременно продажи сторонних компаний выросли с 0,1 миллиарда долларов до 160 миллиардов долларов – их совокупный годовой темп роста составил 52 %. В качестве примера возьмем внешний ориентир: валовые продажи товаров на eBay за этот период выросли на 20 %, с 2,8 миллиарда долларов до 95 миллиардов.
Почему независимые продавцы торговали на Amazon намного лучше, чем на eBay? И почему независимые продавцы смогли расти намного быстрее, чем собственные высокоорганизованные розничные продажи Amazon? Единого ответа не существует, но мы знаем одну чрезвычайно важную его часть.
Мы помогли независимым продавцам конкурировать с нашим первичным бизнесом, инвестируя в них и предлагая им самые лучшие инструменты продаж, которые можно себе представить и создать. Существует множество таких инструментов, в том числе те, что помогают продавцам управлять запасами, обрабатывать платежи, отслеживать отгрузки, создавать отчеты и продавать за границы государств, – и с каждым годом их становится все больше. Но большое значение имеют Fulfillment by Amazon и программа членства Prime. В сочетании они значительно улучшили потребительский опыт покупки у независимых продавцов. На фоне успеха двух программ, которые сейчас так хорошо себя зарекомендовали, большинству людей сегодня трудно в полной мере оценить, насколько радикальными были оба предложения в то время, когда мы их только запустили. Мы инвестировали в них со значительным финансовым риском и после долгих внутренних дебатов. Нам пришлось вкладывать значительные средства в течение долгого времени, экспериментируя с различными идеями и итерациями. Мы не могли с уверенностью предвидеть, как проекты в конечном итоге будут выглядеть, не говоря уже о том, станут ли они успешными, но они продвигались вперед, движимые нашей интуицией и сердечной заинтересованностью, и подпитывались оптимизмом команды.
Интуиция, любопытство и сила поиска/блужданий
С самых первых дней существования Amazon мы знали, что хотим сформировать культуру созидателей – людей любознательных, исследователей, любящих изобретать. Даже будучи экспертами, они отличаются «свежим» взглядом новичка. Сотрудники видят, как мы делаем какие-то вещи, – просто, как мы делаем их сегодня. Менталитет созидателя помогает нам подходить к масштабным, трудноразрешимым задачам со смиренной убежденностью в том, что успех достижим через повторение: изобретать, запускать, заново изобретать, перезапускать, начинать все сначала, промывать, повторять снова и снова. Они знают, что путь к успеху совсем не прямой.
Иногда (на самом деле – часто) занимаясь бизнесом, вы знаете, в каком направлении движетесь, и это помогает вам действовать эффективно: составить план и выполнять его. В противоположность тому блуждание в бизнесе не эффективно, но и не случайно. В его основе лежит интуиция, предчувствие, любопытство и глубокая убежденность в том, что приз для клиентов достаточно велик и стоит того, чтобы немного заблудиться, отклониться, но в итоге найти свой путь к цели. Блуждание в поисках нужного направления служит существенным противовесом эффективности. Вы должны использовать оба приема. Грандиозные – «нелинейные» – открытия с большой вероятностью делаются в итоге блужданий.
Миллионы клиентов AWS варьируются от стартапов до крупных предприятий, государственных органов и некоммерческих организаций, каждая из которых стремится создать лучшие решения для своих конечных пользователей. Мы тратим много времени на размышления о том, чего хотят эти организации и люди внутри них – разработчики, менеджеры по разработке, операционные менеджеры, ИТ-директора, директора по цифровым технологиям, по информационной безопасности и т. д.
Многое из того, что мы создаем в AWS, основано на запросах пользователей. Очень важно спросить, чего они хотят, внимательно выслушать их ответы и продумать план, обеспечивающий обоснованное и быстрое решение (скорость очень важна!). Ни один бизнес не может процветать без подобной одержимости клиентами. Но и этого недостаточно. Самым большим ускорителем будет то, о чем пользователи не знают и, соответственно, не могут попросить. Мы должны изобретать от их имени – пусть наше собственное воображение подскажет, что им может понадобиться.
Сам AWS – в целом – служит таким примером. Никто не просил о создании AWS. Никто. Оказалось, что мир на самом деле был готов и жаждал такого предложения, как AWS, но не подозревал об этом. Мы воспользовались интуицией, последовали за своим любопытством, взяли на себя необходимые финансовые риски и начали создавать – переделывать, экспериментировать и повторять бесчисленное количество раз, продвигаясь к цели.
В AWS такой подход повторялся много раз. Например, мы изобрели DynamoDB, высокомасштабируемую базу данных с низкой задержкой ключевых значений, которая теперь применяется тысячами пользователей AWS. Внимательно прислушиваясь к ним, мы внятно услышали, что компании чувствуют себя ограниченными из-за коммерческих возможностей баз данных и в течение десятилетий остаются недовольными своими поставщиками баз данных – их предложения дороги, запатентованы, имеют высокие ограничения и карательные условия лицензирования. Мы потратили несколько лет на создание собственного движка баз данных Amazon Aurora, полностью управляемого сервиса, совместимого с MySQL и PostgreSQL, с аналогичной или большей долговечностью и доступностью, что и коммерческие движки, но за 0,1 их стоимости. Мы не удивились, когда все сработало.
Мы также с оптимизмом смотрим на специализированные базы данных для конкретных рабочих нагрузок. За последние 20–30 лет большинство рабочих нагрузок компании выполняли с использованием реляционных баз. Широкое знакомство разработчиков с ними сделало технологию популярной даже при условии, что она не была идеальной. Несмотря на неоптимальность, размеры набора данных часто были достаточно малы, а допустимые задержки запросов достаточно велики, чтобы заставить их работать. Но сегодня многие приложения хранят очень большие объемы информации – терабайты и петабайты. И требования к ним изменились. Необходимы низкие задержки, обработка в реальном времени и возможность реализовывать миллионы запросов в секунду. Теперь приложения – не только хранилища ключевых значений, как DynamoDB, но и резидентные базы данных (Amazon ElastiCache), базы данных временных рядов (Amazon Timestream) и решения для бухгалтерских книг (Amazon Quantum Ledger Database). Подходящий инструмент для конкретной работы экономит деньги и быстрее выводит ваш продукт на рынок.
Мы также помогаем компаниям в освоении машинного обучения. Мы работали над этим в течение долгого времени, и, как и в случае с другими важными достижениями, первоначальные попытки продублировать некоторые из первых внутренних инструментов машинного обучения потерпели
