曾明·智能商业20讲(收藏版)

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青阳的桌边谈资儿
1.9 2017.07.18 23:04* 字数 58197

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生产时间2017年7月29日,内容保鲜期18个月,内容省略度5%,

内容类型:干货型。内容制作视角:全开放。文案状态:持续迭代,不断更新。


1月11日更新。

我发现最近自从跨年演讲之后,这篇文章点赞量激增。罗胖在直播里面说,跨年演讲带来了110万新用户。

我想说,你们收藏或者点赞之后。真的看么?


8月20日更新

最近我又学习了几遍,每次学习都有不同的感悟。我觉的要从新整理一遍。抽丝剥茧,结合企业战略逻辑图,进一步梳理重点内容。



引言

注明:这是得到APP内的免费内容。相关内容,音频,粉丝互动均见得到APP。(全文字数 58024 建议分阶段阅读和学习。建议时间:一星期)

我先说一下,我特别特别担心大家听了这一系列讲座以后,直接套用其中的很多概念,反而忽略了自己面对的商业问题的本质。你去听曾明的智能商业20讲,必须有一定的行业经验,和全局思考能力。否则容易走火入魔,听风就是雨。

假如你听完觉得,从来没听过这么高深和精妙的概括,你就要小心了。其实你只是在为你内心的一个想法,提供了一个特别好的借口和台阶,有的人转天会跟老板或合作伙伴说,我跟你说这件事就应该这么干,这么干没问题!趋势我都懂,我都看明白了。未来肯定这样这样这样。听我的没错。你看一直以来都是这样的,未来曾明都说了怎样怎样。你就要小心了。你在给你自己挖了一个大坑。

这一系列的讲座,最希望的是给那些中小型公司和新领域的初创者,提供一套思考方法。然后让大家根据自己的实际情况做出选择。在面对未来技术革新、资本注入、战略发展方向调整、产品和人才储备布局等方面,踩上智能商业的快车,比别人要加速演化。同时,更好的为内部员工赋能,提拔优质的中层管理人员,激励合作伙伴,从而建立更高效的协作网络。

如果你还不是网络中的一员,建议你提升自身长板,加入到一个能为自己赋能的高效协作关系网中。持续学习,积累经验,愿意从头干基本的活,对于新鲜事物保持好奇心,敢于抛弃存量。如果你能成为这样的人,相信无论现在还是未来,你获得职业上成功的概率是非常的高。

在互联网发展的下半场。上半场的成功经验不一定能够直接运用,互联网的本质怎么和一个行业的本质融会贯通,这是目前任何人都没有什么经验的大创新。越是那些所谓的高手,那些认为自己已经获得成功经验的人。那些擅长的套路,越经不住这一轮融合的煎熬。

不同的战略、不同的思路、不同的运营手法,大家要结合自己的场景想明白,我到底想用什么样的方法去发展自己的公司。因为无论是网络协同和数据智能双螺旋驱动,还是人格化经济,社群化思维,优质人才赋能。这些概念更多是帮助大家思考,千万不能盲目得照搬。

所以我提醒的是,别走火入魔,还是要把实事做好,工作做好,协作搭配好。把认知升级,用到行业自身和自己的工作中,形成行业洞察。连自身长板都没有的人,还是好好的掌一项或几项长板。否则别说合伙人了,未来的一切跟你无关。

因为没长板,真的活不了。

---乔巴


第二十讲:答疑

这是在二十讲的过程之中,用户提出的问题精选。我提上来,作为一开始的呈现。是为了让大家带着问题看内容。这是一种有效的学习方式。还有一点要提及的,我省略了第一讲的内容没有整理。因为我觉得这篇文章主要是为了我自己学习留存而用。所以把太基础的内容就省略掉了。

小公司如何生存

Q:  关于生态,现在能再崛起为大型网络平台会越来越难。所以作为普通的公司,是要依附好一个前景看好的平台吗?还是依然鼓励我们自己建立自己的小型生态?

战略打法的选择

Q:  企业初创期是应该学习Uber,进行单点的快速突破,还是应该学习淘宝,有一个伟大的宏图再开始呢?在创业初期,淘宝这种平台和Uber这种单点突破,在具体实施上有很多事情都是矛盾的。

网络协同的构成

Q: 请问,构建一个网络协同哪几种决策是必不可少的?

B2B企业的战略升级

Q:  我们公司目前还停留在给客户提供工具类产品,以功能改进为最终目标,仍停留在IT时代软件项目的思路。工具类产品没有进入数据智能,该如何运营与客户持续的关系?

S2B的核心环节

Q:  我就是一个S2B平台的创业者,我遇到的一个难点在于,小B稍微壮大就喜欢跳过平台去直接找厂家。S2B平台如何才能建立自己的壁垒呢?

服务业的转型

Q:  如果我们企业的产品是人的服务,比如说设计策划,那么这类业务其实核心环节很难在线化和数据化,在线往往也仅仅是限于沟通。所以,这样的服务行业该怎么进行互联网转型。

新组织下的薪酬体系

Q:  企业低成本招聘的观点必须迅速改变,高价招合适的、自我激励和驱动的人可以节省很多管理成本,因为他可以像标杆一样影响周围的人一起自激励。但问题是企业在招聘转型的时候会带来收入倒挂,会影响老员工的生态。但是,由于人力资金的压力,老员工的收入不会很快得到迅速提升。那么这种倒挂怎么解决?

谁能代表未来

Q:  很多网友都在问,未来到底是类似BAT、谷歌、亚马逊这样的巨无霸公司一统天下,还是像凯文·凯利说得那样,未来三十年真正领先的公司现在可能还没有出生,到底哪一种观点更可能是未来的世界?



正文


第二讲:数据智能:未来商业的核心

先透露一个阿里的小秘密,大家都可能经历过每年双十一的狂欢,过去七年双十一的成交额都在创纪录,去年超过了1200亿人民币。

但是你可能不知道的是过去七年,每年的双十一,阿里巴巴的大部分人要做的事情却越来越少,甚至有越来越多的阿里同学会发现那天根本无事可做。我们客服曾经是压力最大的部门,去年破天荒第一次不用加班。

原因是什么呢?因为在这一整天里客户该看到什么产品,他们挑选了什么产品,他们的收藏夹里选了什么产品,下次他们再登录淘宝该给他们推荐什么商品,这些过程完全都是由机器自动完成。去年80%的客户服务是通过机器人完成的,不再是人工服务。

其实不光是双十一,每一天大家表面上看到的淘宝是一个网站,但是它最核心的其实是一个巨大的搜索和推荐引擎,让每一个人上来都能得到个性化的服务。每天上亿人在淘宝挑商品、做买卖,这些个性化的服务如果都由人来完成,那么淘宝雇再多的人无济于事。 这就是我们这个时代第二个最重要的特征,由机器取代人进行决策、提供服务。 越来越多的场景只有靠机器、靠人工智能才能完成以前靠人没有办法完成的海量服务和个性化的服务。淘宝的核心推荐引擎就是人工智能的运用,它由很多种复杂的算法糅合在一起,每天进行海量数据的自动处理。它是一个庞大的机器集群,不仅仅是一批人,更重要的是有一个巨大的人工智能的支持,才能完成大家今天体验到的这些服务。

这两年大家才开始听到大数据、人工智能这些热门得不能再热门的词,但实际上认真想一下,互联网最成功的这几家企业,本质上都是基于人工智能和大数据。你在谷歌上输入任何一个关键字,不到一秒的时间,它就能把全网相关的信息推送给你,这完全是超出人的想象的一种服务,只有靠机器才能做到。

未来商业会全面智能化

什么叫智能化呢?就是未来商业的决策会越来越多地依赖于机器学习,依赖于人工智能。 机器将取代人,在越来越多的商业决策上扮演非常重要的角色,它能取得的效果远远超过今天人工运作带来的效果。

当然大家可能对于人工智能的发展未来有很多种不同的理解,这是一个相对来说比较新的领域。

随着AlphaGo在最古老的围棋上面打败了人类,人工智能的概念今天已经非常普及了,人工智能毫无疑问是未来最重要的一个趋势。当然对于人工智能未来的技术变化有很多种不同的观点和争论,比如说人工智能到底能不能够在根本上取代人,挑战人的存在,或者退一步,人工智能在多大程度上可以像人一样思考。

今天人工智能的技术核心,其实是机器用笨办法去算,它的所谓学习是通过概率论的方法,不断地去通过正反馈来优化结果,而不是像人一样去思考和学习。 这种机器学习的方法必须基于海量数据的校验,必须基于算法的一个不断反馈过程。 所以我把这个阶段人工智能带来的商业价值,它所实现的路径叫做数据智能。

因为到今天为止小孩是怎么学语文的,小孩是怎么学会算法的,这些东西我们都没有任何理解,更谈不到把这种理解变成机器可以去实现的智能。所以我们今天在看得见的未来,这也许是5年、也许是10年,甚至更长一点的时间内,我们讲到的人工智能都是机器智能,是机器基于海量数据能够快速迭代优化,做到比人更好的效果。

最近最典型的案例就是谷歌翻译。传统上我们想用人的学习方法去做翻译,机器怎么都做不过人,但是过去十几年用所谓的深度学习方法,其实就是机器智能的方法。通过所有的人提供海量的数据,机器现在能够快速提高它的准确率,从几年前百分之四五十,快速提升到今天百分之九十几以上,完全能够达到商用的水平。

所以谷歌翻译成了今年非常热门的一项服务,越来越多的基于机器智能的服务,会成为我们生活中离不开的服务,它的本质是用机器做到了人做不到的事情。

接下来你大概就想知道这个看起来很高大上的叫做数据智能的东西,要怎样才能融入到具体的商业里面去呢?

数据化、算法化和产品化

简单来说,就是要做数据化、算法化和产品化这三件事情。

先讲数据化的概念。 由于互联网的存在,由于广泛的连接,淘宝其实是能够准确地记录下来所有用户全部的在线行为的,而这些数据本身可以用于优化他下一次来淘宝的体验,所以没有这个数据化的积累就没有后面的一切。

第二个算法化。 算法这个词可能一般的人听了会懵,其实讲算法之前先要讲一个概念叫建模型。一个人在某个场景下会怎么决策,先要把他抽象成一个模型,然后要找到一套数学的方法,让它能够收敛,用模型去优化他的决策。然后第三步才是把这个算法用计算机能够理解的程序写下来。

大家一般讲的算法是指第三步,用代码写下来的一套回归的程序。但它前面有两个关键的概念, 一个是建立模型,第二个是这个模型要用某种数学方法解决,能够得到一个可以收敛的结果。然后第三步才是计算机的程序。 算法可能是这个时代创造巨大价值的一个新概念,值得展开讲。

我们还是回到历史上最出名的一个算法叫做PageRank,这个算法支撑了谷歌这个5000亿美金公司的起步。想想看我们一开始讲到的那个案例,你上网在一个搜索框输入一个关键字,全网的信息就能按照关联度推荐给你。

怎么组织全网这个信息?怎么去理解相关性?怎么把最相关的信息给你推送出来?谷歌最早的创始人在斯坦福读博士的时候就想到了一种模型,这个模型根据网站跟网站之间的链接和指向,来代表这个网站的相对重要性。然后他把所有网站的链接都记录下来,这就完成了数据化。但更大的挑战是你怎么来算它的相关性?他就设计了一套算法,一套数学的公式,这个相关性就是根据这个公式来推导的。

然后才是第三步,由于计算能力的大发展,能够把全网的数据都通过这个数学公式马上计算出一个结果。你输入关键字,通过了这个巨大的搜索引擎,实际上它的核心就是这个算法,就能给你一个特定的结果,这就是算法起的作用。

算法要真正发生作用,离不开第三个关键的词,就是产品化,你一定要建立产品跟客户的直接连接。 这个产品在我们刚才讲到的搜索案例,就是搜索结果页,更完整地讲是一个搜索框加上你看到的那个搜索结果。

搜索结果页这个产品建立了智能引擎和用户之间互动的桥梁,你的每一次点击,你看了这个搜索结果之后你是点了第一条还是第三条,还是甚至翻到了第五页。用户的行为通过数据化的方式告诉了这个机器智能的引擎说,你给我的结果相关性够不够高,智能化程度够不够高,机器再根据这个结果去优化它的算法,给出一个更好的结果。

但是机器跟人不一样,它可以永远不知疲倦的24小时以秒级的速度在更新它的结果,所以它的进化速度非常非常快,从一个开始并不很精确的结果,很快就能达到一个非常精确的结果。产品化是非常重要的一个环节,因为它提供了一个反馈闭环,而反馈闭环是任何学习的一个前提条件。

反馈闭环这个词用得稍微有点专业,但实际上大家都有非常深刻的切身体会。你无论学什么,比如说学打羽毛球,你动作对不对,一定要教练给你一个反馈,你改了以后是往正确的方向更对了,还是纠偏纠得更错了,教练要再给你一次反馈。这实际上就是学习、修正、调整、反馈。过程中你就能够学习、进步、提升,人是这么学习的,机器也是这么学习的。

机器能够有智能的唯一原因,就是笨机器用笨方法学,但是因为它计算能力强,数据量足够大,最后可以比人更快速地达到一个效果的优化。 通过数据算法和反馈闭环,机器就能学习,机器就能进步,机器就能拥有智能,而商业就能够实现智能化升维。

看到这里你可能会有点担心,说我是一个很传统的企业,那些算法我也不懂,海量的数据计算我也不懂,那么多数学天才我到哪儿去找?

实际上对于大部分的传统企业来说,你不用担心这些。就像云计算,谷歌、阿里巴巴、亚马逊这些企业都在把它当成一个公共服务在提供,所以将来你不用去担心算法、计算这些,这些都会成为智能时代的基础设施。

你要做的是什么呢?你怎么赶上这个智能化的浪潮?其实核心在于你能不能够创新地实现产品化,把你的核心业务流程在线化,这样的话数据才能被记录下来。然后你可以在这些大互联网企业提供的算法工具包里,去挑一个合适你的算法。 三位一体,产品提供反馈闭环,数据作为原料,交给算法去处理,你的业务就变成了一个智能业务。 你就能比你的竞争对手每天都越跑越快。这是未来竞争能够脱颖而出最重要的一个秘诀。

小结

这一讲的核心是机器智能将推动绝大部分的商业快速智能化,这将决定大部分企业的未来生死。而实现机器智能的核心是创造性得把你的核心业务在线化,从而实现数据化、算法化和产品化的三位一体,让你的商业拥有数据智能这一核心引擎。



第三讲:智能商业双螺旋:制造大公司

随着腾讯和阿里巴巴先后突破3000亿美金的市值,全世界前十大企业里面已经有五家是纯互联网企业,除了腾讯和阿里巴巴之外,还有就是美国的谷歌、亚马逊和Facebook。在短短的十几年时间内,世界前十大企业已经有五家互联网企业,而且市值都超过了3000亿美金。

是什么因素推动了这五家公司在不到20年的时间内能够成为世界上最有价值的企业?如果仔细去分析背后原因的话, 正是网络协同和数据智能的力量,推动了这几家企业的高速发展。

双轮驱动的大公司

腾讯微信的推出是社交网络的巨大成功,它把全中国的人都联在了一个网络上,已经达到了8亿多的用户。而Facebook连接全世界的使命,让它在全世界的扩张也以无与伦比的速度在往前滚动。他们的核心是在网络协同这个方向上卷入更多的人,产生更丰富的互动,带来更大的社交体验和价值。

而淘宝和谷歌其实除了在网络协同的方面有一个比较大的发展之外,同时在数据智能方面也有很大的领先。 大部分人都认为谷歌是一家搜索公司的时候,从商业的角度我们真正应该理解的是谷歌是一家广告公司。谷歌5000亿美金的市值(注:2017年7月,谷歌市值已经突破6000亿美元),目前99%的收入都来自于广告,这是它整个市值的基础。

谷歌是怎么做到的?

谷歌在商业模式上的重大创新体现在两个方面,就是它所推出的精准营销的广告方式。 这个精准营销的广告方式是数据智能的突破, 

它实现了广告价格的实时在线,通过拍卖市场来决定价格。这是市场直接实施决定价格,不是事先由刊登广告的媒体来决定它的价格。

第二个非常大的突破,谷歌的广告另外一部分叫AdWords,是把几百万的小网站主跟几百万的小广告主通过一个在线平台联结在了一起。这几百万的小广告主不仅仅是可以在谷歌的搜索上做广告,还可以通过谷歌的广告引擎投放到谷歌广告联盟的无数小网站里面去。很多的小网站以前根本不可能卖广告,因为它的流量非常有限,但是通过谷歌这个巨大的引擎,他们也能够获得广告收入,而以前无数的小广告主根本就没有地方可以投广告。 谷歌实际上也是一个网络协同的平台,它把海量的广告主和海量的小网站有机地融合在了一起。 所以谷歌是一个双轮驱动的创新型企业。

淘宝其实也是非常类似的。

一方面我们在前面讲到了淘宝怎样通过联结买家、卖家,以及各种各样的服务商构成了一个新的零售合作网络。淘宝本质上就是一个搜索跟推荐引擎,可以让你在上来的第一秒钟就能得到你想看的东西,淘宝这个智能的生态核心驱动力也是网络协同和数据智能。我们会在后面专门有一讲,通过淘宝过去十几年的演变来讲讲这个双轮驱动是怎么有机地融合在一起,让淘宝从一个不知名的网站变成了今天一个非常生机勃勃的、智能的生态。

这些领先的企业,或者是在数据智能,或者是在网络协同方面有很大的突破,才能有今天的发展,当然最领先的企业会把这两者有机结合在一起。

单轮突破的公司

如果我们把视野再放开一点,看看过去几年冒出来的新企业,比如说大家熟悉的滴滴打车,它已经是大家离不开的一个日常了。滴滴的本质是基于数据智能,因为它能够把用户,也就是一个乘客和一个司机快速地匹配在一起。

美国优步在内部有过一个测试,任何人只要等待时间超过4分钟,他就会对这个服务很不满意。算法可以让匹配效率越来越高,乘客等的时间越来越少,但同样重要的是司机空跑的里程要越来越少,这样的话客户的成本也会越来越低。类似滴滴这样的模式能够存在,是因为有移动互联网的基础,每个人都有了智能手机,地图可以把你的位置信息清晰地通过数据化的方式在线表达出来,这才有了基于算法的数据智能发挥的空间。

另外一家现在用得比较多的服务就是“今日头条”。当大部分人认为从新浪的门户到微博、到微信的公众账号,内容这个领域里面已经没有多少创新空间的时候,今日头条通过智能的推荐引擎,变成了一个大家都离不开的内容推送平台,取得了非常大的突破。我们可以看到, 在越来越多的领域里面,无论是基于数据智能,还是基于网络协同,都能够产生领先的创新企业。

刚才讲到有五家互联网公司已经在短短的时间内突破了3000亿美金的市值,成为了全球领先的企业。但很有趣的是,大家再往下看下一波的企业,就几乎没有在两个方面都做得很好的企业了。你会看到有一些领先的企业,比如说优步和滴滴,也包括今日头条,是在数据智能方面取得了重大的突破。但是如果你看滴滴,它只有乘客和司机,它并不是一个有很丰富角色的多元网络,它也只完成了一个简单的事情就是乘车。

反过来看,我们看到另外一个现象,也有一些企业取得了很大的突破,最典型的是Airbnb和美团,他们完成了在线化和一些简单的互动,比如说美团把中国所有你能想象的线下服务都搬上了网。Airbnb把大家认为不可能的事情——闲置的房产放到了网上,成为一个出租的业务。他们走的都是协同网络扩张的路。当然发展到一定的程度,他们也会开始用一些算法的东西,但是整体上他们还是核心的价值体现在协同网络的扩张,让更多的人参与。

你会发现一个很有趣的现象, 单轮突破的企业,大概都是百亿美金到小几百亿美金的企业,他们都很难突破千亿美金这个很高的瓶颈。 

过去几年我们讲“互联网+”,其实就是希望利用互联网技术和人工智能的技术去改造传统行业。

但今天我们还没有看到多少成功的案例,

这是因为在网络协同和数据智能方面,要完成在线化和数据化是一个很大的挑战,这也正是一个最大的机会。

大部分的传统行业,其实互联网的发展都还没有开始,即使是在线化都有巨大的空间。我的直觉是,只要能完成在线化,你就有可能走向互动化,最后走向一个小的网络结构。

所谓独角兽企业,至少都要在一个足够大的细分市场完成网络结构,才有成为独角兽的可能性。

而在网络协同的基础之上,如果再加入数据智能的元素,让你的商业往智能化的方向去扩张,才具备百亿美金市值的DNA。所以我讲双轮驱动,讲网络协同和数据智能是新商业文明DNA,是想强调: 如果不在这两个方面有质的突破,在新商业的竞争中,你是没有生存空间的。

小结

这一讲的核心是想强调网络协同和数据智能是未来商业竞争所必须拥有的双螺旋,是新商业的基本DNA。



第四讲:智能商业:向精细和准确升维

新商业和旧商业到底有什么差别?我考虑了很久,终于找到了一个词:“精准”。新商业强在精准。精准是一个分水岭,它决定了新旧两个物种本质的差别。

什么样的商业是精准的?

谷歌精准广告的核心,是根据场景推送相关广告。 比如你到搜索引擎上搜索搬家,你要是没有搬家的意向,根本不可能搜这个词。搜索引擎会根据你的意向,直接推送一个很相关的服务。同时这个服务的价格,就是这个广告位的价格,是通过市场竞价实时产生的。

更重要的是,只有当用户点击了这个广告之后,广告主才需要付费。它是个事后付费的模式,所以广告就变得非常精准了。

淘宝则更往前走了一步。客户在淘宝上投一个广告,系统可以持续地跟踪反馈。过去一个月,由于这个广告产生了多少直接销售,多少间接销售;广告的投入跟产出,变成了一个可以计算的可变成本,商家可以清楚地知道投入多少钱会产生多少收入。这在以前是完全不可想象的。

人们以前开传统广告的玩笑,都是说我知道它有效,但是我不知道哪一部分有效,到底多少有效。不管设计所谓监测报告也好、评估体系也好,其实都无法真正知道一个广告的实际价值。

但是在互联网跟大数据的时代,广告的确是做到了精准。所以传统线下广告在快速往互联网上转,互联网的广告又向类似谷歌和淘宝这样的精准广告平台上转。

我们也同样可以把Uber和滴滴这样的模式叫做精准出租。还有一个词大家可能也都听得非常多了——精准医疗,都是想强调个性化的、精确的服务。精准这个词代表了未来商业非常重要的一个方向。

何为“精”、“准”

1. “精”是精确

在工业时代,“个性化”是被当作一个至高目标来追求的。工业时代的基本逻辑是标准化大规模生产,人的个性是被抹杀的,照同一个标准的模型来生产产品跟服务。所以才要追求个性化,希望获得个性化带来的溢价。

但是在新商业时代,个性化仅仅是一个起点。 “精确”的颗粒度是可以无限度地被推广的。它意味着,不但是根据你这个人来提供服务,还要知道你是在哪儿,几点钟、什么场景需要服务。早上9点跟晚上9点,心情肯定不一样;在家跟在公司,需求不一样;喝了酒、没喝酒情况也不一样。

 精确要追求的方向是极度颗粒化的场景下,能找到具体时间点的需求,这才是按需服务。

精确怎么实现?核心是通过协同网络的不断扩张,知道一个人在不同场景、不同状态下更多的数据。最简单的,如果现在能够把一个人在微博、微信、陌陌、淘宝、支付宝上的这些数据都打通的话,对某个人的理解就会全面立体得多,就更能在一个瞬间捕捉到他当时需要的服务。

精确是通过协同网络的扩张,对一个人在不同场景下的理解逐步深化的过程。

2、“准”是准确

在展开讲“准”这个概念之前,我们先要回到一个宏观的大背景——就是我们这个时代已经从一个短缺经济变成了过剩经济。

其实,在20世纪90年代,美国社会就已经是物质极大丰富,绝大部分商品都是过剩的。中国赶超了40年,这几年进入极度的产能过剩,大部分标准化的产品竞争无比激烈,大家都已经不需要了。 

未来竞争的核心从满足一个显性的标准化需求,变成了去挖掘一个潜在的需求。

这是一个根本的差别。互联网时代我们能够做的,是更好地挖掘潜在需求,而不是用一个标准化的服务去满足某种被广告激发的需求。

传统工业时代的逻辑下,广告跟标准化的生产是相匹配的,

先有标准化的产品,然后通过广告去激发需求,再通过渠道把这个激发的需求跟产品匹配起来。

现在,用工业时代的逻辑,三年前计划一个产品,然后指望在未来某个时点能打中人的需求,概率几乎为零,没有任何准确性可言。

未来服务的准确度,是去挖掘潜在的需求,我们要用一套全新的方法论去指导这种思考。而这个方法论要变成一套完整的运营体系、业务流程,甚至是互联网化的支撑系统,才能够提供准确的服务。

那接下来的关键问题就是,怎么样去挖掘需求效率是最高的?

你要用人的方法,跟这个人不断地互动,看他到底想要什么,这是很高成本的方法。就像做所谓的定制化服装一样,要人跟人之间有很多的反复互动。这种场景想要普遍化的话,最终要靠我们讲到的数据智能。

要建立一个有效的产品管道,把商家跟潜在的客户联结起来,再通过各种各样试探的方法去看客户的反馈。

最终双方动态的匹配,形成一种某一个时间点的最优服务,而这个服务又会随着用户的需求不断演化。

唯一的方法只能通过持续的互动,通过迭代、通过优化,而这是人没有办法做的事情。

一定要有数据智能引擎在背后支撑。 用机器的决策取代人的决策,才能够在足够短的时间内快速学习、提升和逼近可能的潜在需求,这样的话才是准确的。

用工业时代的思想是达不到准确的,只有用数据时代的思想,人们才能够用渐进的方法来快速迭代、试探。其实试探是双方的,最后找到一个当时足够满意的服务。

这个是未来竞争中非常重要,而且是全新的课题。

未来的新商业最大的质的飞跃是用户体验的飞跃。而用户体验的飞跃又落在两个关键点上:精和准。

“精”通过网络协同来实现,“准”是通过数据智能来实现。 如果你的企业踩上了网络协同和数据智能这两个风火轮,开始能够提供精准智能服务的话,才有机会进入一个全新的时代。

小结

今天我们讲的是,新商业最重要的价值在于提供“精准服务”。而精准服务的基础,是网络协同和数据智能双螺旋的有机结合。



第五讲:网络协同:Uber错在哪

Uber是有史以来成长最快的公司,创立不到六年,估值已经攀升到600多亿美金。更重要的是,这家公司产生了巨大的社会示范效应。Uber开始代指共享经济,成了最热门的词,一段时间很多人都在说要做某某领域的Uber。

但是在高速发展之后,这一年多Uber碰到了很大的挑战,增长乏力。 Uber到底做对了什么?又在哪些方面有什么样的欠缺?深入地解剖Uber可以更好地帮助我们理解和把握新商业模式的核心要素。

Uber做对的事:数据智能

毫无疑问Uber是共享经济的先行者。特别是在美国,传统出租车在大部分城市受到牌照的限制,供给严重不足,价格高昂,而且很多地方根本就没有出租车的服务。

Uber鼓励很多业余司机加入进来提供出行服务,释放了大量的社会闲置资源,极大提高了客户体验,带动了共享经济的发展。这肯定是Uber成功的关键要素之一。

但大部分人可能没有意识到, Uber的成功很大程度上也是建立在数据智能的基础之上的。 Uber把一个传统行业改造为了一个基于数据和算法的智能商业。由于移动互联网的普及,智能手机变得极为廉价,GPS的实时地图服务也足够的准确,乘客和司机的位置可以实时在线。而云计算、人工智能、机器学习的高速发展,使得实时匹配海量乘客和车辆成为可能。乘客和司机能够得到的高效和便捷,远远地超出了传统出租行业。

同时,由于数据智能引擎的存在还有很多创新被引进。最核心的就是市场定价。通过高峰期加价,引导乘客用不同的出价方式表达自己的需求,打破了传统定价的刚性,这是非常典型的用市场化的方法解决社会问题。没有数据智能的基础是做不到的。

但是近两年Uber的发展似乎进入了瓶颈期,一方面追赶者的脚步日益迫近,同时它进入新的领域也屡遭挫折,这些都表明它正在面临一些根本性的挑战。理解这些挑战一方面可以帮助我们理解互联网时代商业模式的关键,同时更重要的是,帮助那些想模仿Uber模式的创业者,对于自己未来的取舍有一个更清晰的认知。

Uber忽略的事:网络效应

Uber问题的核心在于没有真正意义上的网络效应。 互联网时代价值创造最重要的源泉是网络效应。

Facebook、微信都是非常典型的需求端的网络效应,用户会主动传播,帮助企业接近零成本地获取新用户;用户越多就会吸引更多的人加入这个网络,这个网络的价值自然就越来越大。

如果我们认真思考Uber的核心优势,从经济学的角度来说,Uber其实并没有享受到多大的网络效应。它更大的价值还是来源于传统的规模经济。快速扩张供给端,吸引众多的司机到这个平台上,带来规模优势。原来被挡在专业门槛之外没有牌照的服务者,加入了市场提供服务,大大地提高了服务质量,也降低了价格。

一个重要的推论是没有网络效应,单靠规模经济是没有办法形成垄断的。 那些依靠网络效应的企业,类似微信,才能够赢者通吃。如果在需求端

没有网络效应,供给端的规模效应再强大,用户的转移成本依然很低。

就像很多人手机上曾经装过好几个租车的App,无论是滴滴、优步、神州还是易到,使用时可以随时切换。这么重要的高频应用为了使用时的方便,获得确定性的服务,对于用户来说,多下载一个App并不算太高的成本。同时由于在波峰时期,几乎没有任何一个网络能够提供足够好的体验,所以给跟随者也留下了生存的空间。更不用说司机们,同时安装几个App、同时接单几乎是常态。

这其实是说, 规模经济的壁垒比网络效应的壁垒要低得多,可以使用海量资本进行密集轰炸而克服。 就像今天我们看到的,在中国即使滴滴和Uber合并了,神州依然在扩张,同时首汽约车、曹操专车等新的玩家还在不断进入。滴滴即使取得了这么大的规模优势,它依然没有办法形成垄断,防止不了新的玩家进入这个市场。

另外值得强调的一点,Uber能够如此快速扩张的根本原因之一,是打车作为一个用户场景相对简单,从一个简单的点切入,可以带来快速的发展。 但是这样一个简单的场景,同时也制约了Uber发展,限制了它成为更加复杂的多边市场和更有生命力的生态潜力。

这一点很重要,因为这关系到网络协同是怎么在实际中发挥价值的。

网络协同的力量

我们拿Uber和淘宝作一个对比,就能够比较清楚地看到这一点。

相对于打车,淘宝要处理的是复杂得多的商品交易。当年为了完成这个几乎不可能完成的任务,淘宝逐步地摸索出了在线支付、担保交易、信用评价、消费保证等一系列看起来不那么重要,但是实际上至关重要的知识体系。

为了逐步摸索出这些服务,淘宝早期的发展速度并不算快。一直到2007年,大部分人并没有把淘宝当作一个快速发展的互联网企业。但是当这些体系一旦建立了,加上淘宝从服装等主打类目快速扩张到更多的类目,最后形成万能的淘宝概念的时候,这个平台的横向扩张能力就非常大了。所以它会快速地从2008年的1000亿扩大到2012年一万亿的年销售额。

同时由于这个横向积累是很厚实的,在纵向方面平台也有了强大的拓展能力,淘宝逐步从零售走到广告、营销、物流、金融等新的创新领域。 淘宝能有这样的广度和深度,很大程度上是由于网络自己有很大的扩张动力。不同类型的卖家聚集在一起,不但可以分摊各种基础服务的成本,也能分摊获取客户的成本。淘宝的核心是商品的丰富性,不是简单的规模。

而Uber上的司机也好、乘客也好,都是相当简单和同质化的角色,这样的网络是缺乏自主生长动力的。Uber在打车之外一度被寄予厚望的快递服务、送餐服务的业务扩张并不顺利,根本原因在于这不是原有网络的自然延伸,而需要靠管理者去复制在原有领域的成功。

但是在这个时代,靠管理去复制原有模式,是很难比得过在另一个领域里面有更深积累的创业者的爆发力的。

所以我们可以看到,其他所谓Uber化的场景,反而是创新的团队赢了,而Uber并没有扩张出去。

当我们把Uber跟淘宝做了一个直接的对比之后,大家就能看到商业模式DNA的重要性。淘宝作为一个协同网,是在广度跟深度上不断快速自我扩张。在这个基础之上,又加入了数据智能带来的价值,所以淘宝带动整个阿里巴巴集团快速推进到了3000亿美金这样的市值。

但回过头来看Uber,如果我们扮演一个事后诸葛亮的角色的话,可以说Uber在短短的时间内突破到600亿美金的估值,核心是数据智能这个引擎在出租车这个足够大的市场瞬间得到了爆发,创造了巨大的价值。但是Uber这两年发展的停滞,包括我们没有听到它要上市的计划,原因在于大家不清楚Uber下一个价值创造的源泉是什么。

也许可以做个判断,Uber在网络协同的方向上已经不太有什么可能性了,这是因为它的DNA天然就比较局限。

它起步于一个很薄、很简单的用户场景——打车,

这个场景本身不太具备相关扩张的可能性。所以我们也可以看到Uber把自己下一步的发展方向定为了自动驾驶。但是自动驾驶本身又是一个巨大的挑战,除非Uber在这个领域有足够大的进展,它的整个发展,包括市场对它的估值暂时都不会有一个大的突破。

小结

我们结合之前的理论,具体分析了Uber这一案例。

在Uber的发展过程中,它做对的是用数据智能来提升了打车这一双边市场的匹配效率。而它忽略的,是没有在网络效应上有真正的突破,网络协同的广度和深度都不够。希望通过这一讲对Uber案例的深入分析,你可以对比、认真思考,自己所在企业在商业模式方面的积累。在哪一个方面积累的商业DNA比较强,往哪个方向发展的可能空间更大。



第六讲:创造力革命:第四次组织创新

这一讲来谈谈创造力革命,从一个新的角度来理解我们所面临的这个时代的大变革。

前面几讲我们反复强调了数据智能的重要性,大家很自然地会问一个问题, 当机器变得越来越聪明,当数据智能在更多的场合取代人的时候,人到底该怎么办?人的未来在哪儿?

创造力革命

我的理解是,未来人生存的核心在于创造力。因为只要是能够被结构化的知识,都会被机器取代。按我们目前的理解,人工智能的发展路径,在看得见的未来,人暂时还不会被取代的是创造力。 理解创造力革命,是理解应当如何应对我们看到的商业大变革背后所需要的组织大变革。这是我们接下来几讲要展开讨论的核心问题。

这几年发生了很多有趣的事情,所有做投资的人都在抱怨,钱再多也买不到好项目;所有创业者都在抱怨,给再多的钱也找不到合适的人;所有互联网大公司也意识到,给员工再多的钱往往也留不住人。

这些背后的原因是,最有创造力的人,往往也最不在乎钱。创造力成了最稀缺的。

怎么去应对这个新现象?企业该如何运作?投资会发生什么变化?大家该怎么规划自己的未来?这些问题,需要从创造力是唯一稀缺资源的角度去重新思考。

为了理解创造力的稀缺性这件事的深远意义,我们需要回过头来看过去历史的演变。我发现最有价值的一个思考框架,还是德鲁克提出的三个阶段的发展。

工业时代最深刻的观察者和思考者德鲁克,把过去200年的组织创新总结为三次革命:

第一次是工业革命,核心是机器取代了体力,技术超越了技能;

第二次是生产力革命,大致从1880年到第二次世界大战。核心是以泰勒制为代表的科学管理的普及。工作被知识化,强调的是标准化、可度量等概念,公司这种新组织随着科学管理思想的发展而兴起;

第三次是管理革命,知识成为超越资本和劳动力最重要的生产要素。和体力劳动者相比,知识工作者是否努力工作,很难被直接观察和测量,相应的管理的重心也从可度量的结果考核转向激励,特别是动机的匹配。期权激励是这20年高科技企业大发展最重要的组织创新。

沿着这个思路,我把我们正面临的时代大变革称之为第四次革命,创造力的革命。 从互联网到移动互联网,再到物联网,从云计算到大数据,未来商业的一个基本特征已经非常清楚,那就是基于机器学习的人工智能,将成为未来商业的基础。

虽然对于人工智能的未来还有着很大的争议,特别是机器能否超越人脑,甚至是否会反人类。但一个基本的共识是,在可见的未来,机械性的、可重复的、可结构化的脑力劳动,甚至较为复杂的分析任务都会被机器智能所取代。

这是对德鲁克所说的知识经济的进一步发展,但同时人的直觉、对知识的综合升华能力,依然是机器暂时难以超越的。

  相对应的未来社会最有价值的人是以创造力、洞察力,对客户的感知力为核心特征的。

由于创造力正成为这个社会最稀缺的生产要素,我们把这个时代的组织大变革,称为创造力革命。

前三次革命的核心

在继续展开之前,我们先回过头来看一下这三个阶段的细分。

我们都知道工业革命在过去的200多年时间内,创造了超过农业时代几万年财富的积累。核心的原因在哪儿?在第一次工业革命时代之前,我们完成的最重要的突破,所有的传统制造都是基于手工和经验。但是在第一次工业革命之后,出现了科学和技术的概念,在这基础之下产生了工程。 第一次工业革命的基础背后是知识的革命,科学的提出。

通过基于牛顿经典力学几条定理,就能理解整个宇宙,人类可以根据知识创造一个全新的世界。 第一次工业革命最重要的,是技术和科学对于传统经验的超越。 原来所有的手工作坊靠的都是经验的传承,但是第一次工业革命所有机器的改良和设计,是基于科学原理在技术上实现了突破。最典型的就是蒸汽机以及后面的发电机,所有的机器都是根据通用的科学原理和技术进步的原则发展出来的。

第二次工业革命,由于电作为基础设施的普及,机械化大规模生产成为可能。 这个时候需要协调更多的角色,于是出现了管理的需求。流水线上需要的工人,跟原来的工人是不一样的。泰勒提出了科学管理的概念;全世界第一批的商学院,都是在那个时候出现。

大规模标准化的训练,足够多的管理人才,成为那个时代的刚需。 那个时代的核心是通过管理来提高人的生产效率。 相应的组织创新,就是出现了公司——有限责任公司。管理也出现了从最早的职能管理,到M型的组织管理,再到今天大家熟悉的矩阵管理。核心都是提高人在生产线上的效率。

到了上世纪四五十年代,由于IT和信息化的发展,管理本身变得非常复杂。管理的核心不再是流水线的效率,而是公司这个组织本身的效率。这个组织本身的效率依赖于信息的流通和处理效率, 于是出现了第三次革命,就是知识的革命;出现了大家所熟悉的IBM、Oracle这一批公司。

ERP (Enterprise Resource Planning),也就是“企业资源计划”的本质就是把知识体系化、流程化、软件化、自动化,这样整个公司的管理效率就提高了。 对于信息跟知识的管理效率的不断提升,成了第三次工业革命最重要的价值创造来源。

今天,随着人工智能的发展,只要能够被结构化的知识,都会被机器学习所取代。于是这个时代,价值创造的源泉就是人的创造力。 这中间有很多的环节,即使是机器智能本身都依赖于人的创造力。比如数据智能的起点是场景化,

谁能够创造性地想出来一个新的场景怎么被在线化、数据化,这本身就是一个了不起的突破。

硅谷有一家教育软件公司,是谷歌的一些技术大拿出来创建的。它的核心是把小学教育软件化。为什么需要谷歌这种高大上的技术人才出来做这个小学的事情?我跟他们聊了很久才突然意识到,真正的难点不是技术本身,而是把一个传统的基于经验的学习,通过各种各样的技术手段,用数据化的方法搬到线上来,再通过数据智能的方法去优化整个学习体验。

这一过程每一个环节都需要创造力。为了做这件事情,这家公司还开了八个实验性的小学,每个小学都有工程师驻场,老师三分之一的工作是跟工程师互动,帮助工程师去理解他们实际上是怎样在教学生的。

如何应对第四次变革

未来当我们把传统行业快速地互联网化、智能化的过程中,第一步需要的就是企业家的创造力。

能够把原来一个离线的场景变成一个在线的服务,这种创造力是贯穿始终的。

比如我们提到了算法的重要性,算法是基于数学的,最近几年学数学的人一下子变得非常火爆。如果一个人在算法上有突破,全世界都能享受到他带来的价值,所有的算法都能用得上这些数学上的突破。比如,最近一个很大的突破是加密上的突破。也就是当两个数据交换的时候,不用让数据透明化,加了一层密之后,还能够进行混合计算。 即使是在数据智能的时代,人的创造力依然是这个社会最稀缺的资源。

但同时值得强调的是,知识不再是稀缺资源了。美国现在最好的法学院毕业的学生,找工作都开始变得越来越困难,原来律师的很大一部分工作都被机器取代了。

创造力成为了这个时代最稀缺的资源,决定了整个社会将来的结构。只有把创造力提到这个高度,我们才能更深刻地理解正在发生的变化,才能对未来有更好的准备,甚至是更积极的应对。

举个例子,在硅谷有一个说法,一个真正有能力的工程师,可能会超过1000个平庸工程师的价值。这也是为什么谷歌和Facebook这样的公司,都非常强调极客文化,强调对于有极端创造力人才的尊重。他们会在组织内出现所谓叫IC(individual contributor)的新角色,中文意思是“独立贡献者”。这种个人能力超群的人,成为组织必不可缺的一个元素,他并不带团队,也不做管理的职能。传统的公司要求的是管理的效率,这样的人在传统的公司结构里是没有办法生存的。

同样的,这两年大家听到特别多的一个词是“合伙人”。为什么会有合伙人这个说法?是因为大家不但要志同道合,还要能力相当。换句话说,你能力不够你就不是合伙人,你就没有多少价值。 公司文化越来越倾注于少量的核心合伙人共同创造的价值,这也是整个市场一个非常大的变化。

很多人把合伙人当作一个很高的目标,但实际上,他们可能没有意识到,如果自己不成为合伙人,将来可能组织里根本就没有你的价值了,你就会是一个消失的物种。

小结

这一讲强调的是一个重要趋势,即创造力对知识的超越。主要在于两点,一是创造力会成为这个时代最稀缺的资源;二是整个未来组织的变革核心,就是激发创造力。



第七讲:新运营:“客户第一”是起点

而在互联网时代,“客户第一”、“客户驱动”,也就是我们提出来C2B的模式。C2B指的是Customer to Business,也就是客户驱动,是相对于传统B2C模式的一次颠覆。 C2B会是未来整个商业最基本的模式,而且会是新运营的基本指导思想。

C2B:未来商业核心模式

第一,通过连接可以实现企业和客户之间高效率、低成本的海量连接和互动,意味着你第一次可以跟你的海量用户进行实时的互动。 在传统的工业时代,你连客户是谁都不知道,你也不知道他们用了你的产品之后感受怎么样,是无法谈“客户第一”的?

第二点,互联网的时代用户行为是可以数据化的。用户在使用你产品的过程中,他的行为就直接把他的需求以及他实际的感受告诉你了。 比如,你在搜索引擎的结果页点了哪一条,就直接告诉了这个搜索引擎,它按相关性排序的那个结果效果够不够好。淘宝给你推荐了那么多商品,你点击了哪个商品进去看,也直接给了淘宝的推荐引擎一个反馈,你满意还是不满意,应该怎样去改进。

第三点就是产品的快速迭代。机器学习的自我优化,意味着用户在表达出他的需求之后,你可以实时持续地对产品和服务做出相应的优化,数据智能的引擎可以在云端不断地发挥作用。

所以,这样的智能商业从一开始的设计中就已经包含了某种反馈闭环。它是通过真实的客户、真实的联结、真实的互动,来了解客户对于你所提供的产品和服务实际的反馈,再基于这个基础不断优化。

在传统商业中,“用户第一”是一种价值观,是需要孜孜以求的终点和目标,但要实现它其实意味着巨大的成本。为什么传统时代都讲高端定制,因为那个是高成本,只能服务于非常少量的细分客户。

但是在智能商业时代,客户驱动、用户第一已经成为了运营的起点和基础。这个新起点从根本上会把传统工业时代B2C的运作模式转换成客户驱动C2B的模式。在商业链条上一个环节一个环节地倒逼波浪式的传导,来形成整个社会的商业大变革。

对于企业来说,最关键的第一步变化,就是看你有没有跟客户之间建立持续的互动关系。 在传统的B2C模式中,企业跟客户是单次的接触,产品销售结束了后企业跟客户之间就不再有任何关系了。

但是在新的智能时代,往往产品销售结束之后才是服务的开始,才是你的商业真正能够创造价值的时候。 所以企业和客户之间建立一种长期动态的互动连续关系,你才有可能得到快速的反馈,才能够提高你的服务能力。企业需要全神贯注地服务好客户

因为客户的转移成本比以前要低得多。

运营为王:与客户持续互动

我们可以换个角度来理解这个问题的重要性。很多人不理解为什么互联网公司会强调“产品为王”或者“运营为王”。这两个概念背后实际上依附着一套全新的运营逻辑,或者说基于一个全新的商业思考方法。

1、今天说产品跟过往说的产品有什么不一样?

传统的产品就是物理上一件完成了的东西,它卖出去以后你跟客户的关系就结束了。虽然还有售后服务,但那只是一个衍生的东西而已,企业需要做的只是把一个物理上的产品卖出去。

但是互联网公司强调产品,其实是因为这是他们跟海量客户唯一互动的方法,所以必须不断去打磨这个产品,来提高自己跟客户互动的效率。这就是为什么产品在互联网企业非常重要。

未来,任何企业不管是提供什么样的实体产品或某种服务,都需要一个互联网产品作为其中一个重要组成部分。这个互联网产品提供了你跟客户产生联结、持续互动的界面。

没有这个界面,在如今的“在线时代”,某种意义上你是不存在的。只有通过互联网产品和客户发生互动,才能够真实地了解他们的需求、反馈,迭代优化你的产品和服务。

2、运营什么?为什么运营这个职位变得很重要?

传统的企业跟客户是一次性关系,只有销售的过程或者是广告、营销的过程,这些过程结束之后,你跟客户的关系也就结束了。

而互联网时代,由于你跟用户是持续的关系,所以你需要去运营这个关系。通过产品、活动、各种各样创新的交互方式,你要跟客户的关系更加紧密,给客户提供的服务更加优质,在运营的过程中不断提升产品。

产品的核心是建立跟客户互动的界面,运营的核心是让跟客户的持续互动成为你服务提升的源泉。

虽然互联网企业可能会有不同的风格,比如一般业界都会认为腾讯产品经理的能力很强,也会赞叹淘宝的运营能力很强。其实这两者强的源头,都在于他们建立了跟客户持续的互动,然后通过产品跟运营来不断优化自己的服务,让客户有更高的黏性。

无论你是以产品还是以运营为中心,它背后的逻辑都是客户驱动,都是跟客户持续的关系。这才是新的运营逻辑的起点。在这个基础之上,才能不断优化你给客户提供的服务,提高和客户的黏性。

小结

这一讲讨论的是,新运营的核心思考方法。

它的关键是让“客户驱动”成为运营的起点,目的是建立和客户持续互动的关系,并在此基础上不断优化给客户提供的服务,提高和客户的黏性



第八讲:新定位:点、线、面、体

点线面体,是一种全新的战略定位思考方法。

这些年,很多人经常来找我讨论公司的下一步应该怎么做。讨论多了我慢慢发现,传统的战略理论框架有很多不适应现在新的环境了。

战略的最核心是定位,很多人都耳熟能详。定位最传统的理论框架是波特提出来的成本领先、差异化和利基市场的竞争战略。

虽然在未来这种定位还是大家需要去思考的,但实际上在网络时代有更重要的问题要先回答。

所以,现在如果有人再来找我讨论企业下一步发展战略问题,我经常反问的第一句话就是,点、线、面、体,你的定位到底是什么?

先得明确这个问题,后面一系列的问题才能展开讨论。

点、线、面、体,每一个定位背后,逻辑是不一样的,需要的运营原则、资源调配的方法,甚至竞争壁垒,最后可能的发展路径都不一样。 所以先明确自己在未来网络化世界的定位,是决定企业发展方向的第一步。

面,我指的是大家通常意义上讲的平台或者生态型的企业,典型的例子例如淘宝。面的核心是要创造新模式的可能性,它要广泛地连接不同的玩家,换句话说,面起码是一个市场。

点,是这个面上各种各样新的角色。比如说在淘宝上有很多丰富的角色,从卖家到给卖家提供物流服务、模特服务、软件服务,甚至是代运营服务的商家,这些角色都是淘宝这个面上的不同的点。

最核心的地方在哪儿呢?面要发展,就要给这些点创造生存跟发展的机会。淘宝能够有这样的大发展,很重要的原因是,如此众多的点在淘宝上都挣了大钱。一浪接一浪的人在淘宝上挣了钱,反过来推动了淘宝这个面的发展。

那么,回到我们一开始讲到的网络时代最有价值的是网络效应, 所以面的核心是一定要创造网络效应。

要创造网络效应,就要去建一张协同的网络。如果不是一个协同网络,它就不可能有网络效应,也就不能够催生众多的新角色,它就不是一个面。面在这个意义上等同于协同网络,而协同网络最重要的就是为这些点赋能,让它们去成长、让它们去发育、让它们去壮大。

但是面跟点都不直接给消费者、给客户提供服务,所以还有一个很重要的角色,我把它叫做线,因为它连接了点、面和最终的客户。

一个典型的线就是淘宝卖家。淘宝卖家直接面对消费者提供产品和服务,但是这个卖家是依托淘宝这个面发展起来的,它能够快速地发展,甚至是轻资产地发展,重要的原因是它充分利用了淘宝这个面提供的各种各样的基础服务,例如支付、物流、也包括后来的金融和云计算服务。

但是同时它又充分地利用了淘宝上多元的点提供的种种价值,快速地整合传统的所谓供应链的各种角色,可以更高效地提供整合的服务。这其中一个典型的例子就是最近的网红品牌。

网红品牌能够在这么短的时间发展这么好,很重要的原因是淘宝上有非常多的点是可以借力的。设计有专门设计的人,推广有推广的人,客服完全可以外包,生产也可以外包,所以他只要聚焦在自己最擅长的那个能力上,再借助这个能力把所有相关的点都服务整合在一起,就能够快速发展。

淘宝上的线在过去的几年能够比传统B2C的品牌做得好的重要原因,是它充分地利用了这个面提供的基础服务,以及整合了各种点能够带来的支持力量。

对于线来说,最重要的是,你选择在哪个面去发展。你可以选择做一个淘宝卖家,你可以选择做一个微商,你也可以选择做一个微博大V。

线是对传统B2C服务的超越和颠覆,但是这种颠覆是基于面打下的基础,以及面所赋能的点创造的更多可能性。 所以点、线、面是个三者共生、共同发展的结构,这也是为什么我们说类似淘宝这样的体系是一个生态的体系,因为这三者互相促进、互相激发。

淘品牌的崛起给淘宝品牌带来了更多的流量,淘宝平台的流量养活了更多的服务商,而服务商的壮大又带来了下一浪的网红崛起。所以它是一浪接一浪的,整个点线面的一个扩张过程。而在面的扩张过程中,

如果一个面能够有足够强大的基础,也许会衍生出其它的面。

由于淘宝上支付和信用如此重要、如此基础,所以支付宝源于淘宝,但是逐步走出了淘宝,成了整个社会一个独立的第三方支付平台。它也成了一个面,在这个面上支撑了无数的支付服务。

物流也形成了跟淘宝一个互相嵌合的面。云计算首先的起步是支撑了所有淘宝卖家的商云,再逐步衍生到其他的创新服务。

所以这是为什么马云会在去年开始提出,阿里巴巴在建设一个基于互联网的经济概念,这些面互相交错融合,推动了整个经济的升级换代。这是一个基于互联网的新型经济体的发展。

从这个角度来看,我们能够更好地理解基于网络效应的互联网时代,整个经济的组织方式: 面是其中最核心的,因为面会逐步演化成体,面支撑了繁荣的点,给点赋能。

而线又基于这些点和面提供的能力,可以对传统供应链管理的这种体系形成降维的打击。

这就是为什么从2013年开始,传统品牌大量地关掉线下店,甚至这个浪潮一直延续到今天。前不久,曾经非常红火的女鞋品牌百丽,低价整体卖掉了。但是另一方面,互联网品牌,也就是基于点跟面提供了新的机会产生的这些新的线,发展速度是非常震撼的。

举个例子作对比,凡客是十几年前非常火的一个独立B2C品牌。凡客当时投入最大的时候有3万多人。投了那么多钱,大概最高峰的时候全年销售不到20亿。但是现在最好的一个网红,用了不到五年的时间,员工大概不到500个人,有可能今年的销售额差不多就是20个亿。而我了解到最好的线下女装品牌,这二十几年下来,大概销售额也就是在六七十亿左右。

基于新型的面,爆炸性成长的线所依赖的整套运营体系跟传统B2C(Business to Customer)的体系是不一样的,它们的运营是最接近C2B(Customer to Business)的模式。

基于客户持续的互动,提供新型的品牌、新型的社区、新型的产品,甚至是越来越创新的整套供应链管理体系,

才让效能以及对客户提供的真正精准的服务,达到了一个以前没有的高度。

点、线、面、体可以帮助创新企业理解

未来竞争真正的核心是网络效应,怎么利用好网络效应决定了你成功的基础。

回到刚开始的那个问题,很多人来找我讨论公司下一步的发展战略,大部分人想的是面的那个好处,他们想做成千亿美金的公司,但是他们其实不太理解面的核心。

面的核心其实是网络效应,所以怎么快速地扩张网络,把网络协同做到极致是非常重要的,但很多人其实完全没有往这个方向去努力。

更多的场景是很多人想的是面的果实,但它实际上只有点的能力。所以有时候我也会比较直接地建议不少创业者,其实点也是一个很好的战略定位。

在一个准确的时间点上,找到一个合适的面,其实也可以有爆炸性的成长。不要低估点的价值。当然,点考验的是人的眼光,能不能抓住这个机会。点有个很大的挑战是本身的壁垒不太高,所以重要的是对时机的把握。

举个例子,大概是2009年开始,因为宽带开始越来越大,图片就变得容易看了,大家就开始养成了看图片的习惯。

在淘宝上有比较精美的图片,对于销售的价值就很大了。看了图片以后,挑衣服的可能性就高了很多。突然一下图片的价值暴涨,直接带来的就是一系列点的机会。各种各样的模特、摄影师、摄影棚都有机会了。

我记得很清楚,那时候在杭州找个摄影棚都是极难的事情,一个摄影师一年都能挣小几百万。最夸张的大概到2011年、2012年,有一个模特大概是有几千万的收入,而且都不是《瑞丽》这些出名杂志的模特,就是一个不知道从哪儿冒出来的模特,所有海宁服装卖皮草的都用了她。

这一波里,排名前十几位的大概都在大几百万收入。但是到了2013年,这个市场基本上衰落得很厉害。因为全中国的人都涌到杭州来做模特了,这个点的机会就没了,但是很快又出现了下一个点。

所以,对于做点的来说,其实抓住机会是很重要的。
 有的人对市场很敏感,但他并不具备系统化架构的能力,特别是包括我们讲到的持续运营的能力,或者是产品的能力,他只是自己有稀缺的资源,或者在特定时间点最需要的能力。

点对于大部分小的创业者来说,是一个非常好的定位。比较挑战的是线,线需要一套全新的打法,其实是一个企业,一个尽可能向C2B演变的一个创新企业。 做线,一方面需要理解面带来的机会,另外一方面要善于用点的机会。

我记得很清楚,雪梨,就是淘宝现在最好的网红之一,讲到过一个细节。

她在2012年、2013年的时候,用非常好的专业相机拍摄,用户会觉得照片质量特别好,会很喜欢她的产品。但到了2015年以后,她又开始只用iPhone拍摄,因为这样的照片会更有亲近的感觉和社区的认同。这就是

线的整合者,他需要对客户有持续深刻的理解,然后不断去整合不同的资源。

对于不同的人来说,因为整个时代是一个大爆炸的时代,每个人都有自己的机会,只是要想清楚你的第一切入点是什么。

点、线、面、体的运营模式都不同。 重要的是理解了运营模式的不同之后,你第一天就能找到最适合自己发展的切入点。

这既要考虑到机会的特征,也要考虑到你能力的特征。

小结

这一讲介绍了一种全新的战略思考方法——点、线、面、体。

点最重要的是要抓住机会,线除了要抓住机会还要善于运用点的机会,而面的核心是要创造网络效应。想清楚你是哪一个,才能在互联网经济体当中找准自己的定位。



第九讲:新模式:什么是S2B

2012年,我和马云聊天的时候,我们碰撞出了C2B的提法,也就是Customer to Business,我们认为这是互联网时代最重要的一个基本商业模式。

C2B模式是对传统工业时代B2C模式根本的颠覆,是真正客户驱动的商业。 企业终于可以低成本的建立和客户持续的互动,并且在这个基础之上,通过不断的运营来优化迭代给客户的服务。

只有当C2B开始大规模兴起的时候,整个商务的链条才会彻底地被互联网重构。B2C和C2B不是一个看起来那样简单的字母顺序颠倒,实际上是整个商业逻辑的改变,也是整个商业网络,从传统的供应链走向网络协同的全新的基本模式。

全新的基本模式变化甚至可以说是一个商业范式的革命。 只有当C2B成为社会普遍商业模式的时候,我们才真正进入了所谓的电子商务阶段。

但是通过这几年的观察,我们发现,虽然C2B在某些行业取得了一定的进展,但是整体上C2B还是一个离我们比较遥远的目标。

很现实的问题是,目前大部分的行业中,信息化、数据化、网络化的程度还非常低。C2B还需要很漫长的孕育阶段,目前还很难直接跨到协同网络的阶段。

S2B

这两年观察下来,我觉得未来的四五年应该会有一个阶段性的创新模式,我把这个模式叫做S2B。

这个S是Supply的意思,也就是供给平台化,所以这个S是一个大写的S。我想强调的是一个大的平台会逐渐形成,但它形成的过程或者它产生的最大价值,是对非常多小的B(Business),就是为各种各样小的创业者提供一种支持和服务,帮助他们更好地服务他们所能影响的目标客户。

S2B模式有几个跟传统模式很不一样的地方。

首先,这个S跟B的关系是一种赋能的关系。 S是要提供各种各样的支持,让这些B要做的事情尽可能简化,可以享用平台提供的很多公共服务,但同时又要让B发挥它最有价值的服务客户的能力。

换句话说,S2B的模式不是一个传统加盟模式,因为加盟有两个重要的特征: 第一,它本质是一个标准化的管理过程;第二,它还要通过统一的品牌管理,尽可能地给各个小的加盟店带去流量。

但是在我们讲的S2B模式当中,最重要的一点是要充分地利用这个小B的自主能动性,最好是他能自带流量。

其实现在一般的B都有自己的圈子,有它自己的影响范围,它其实是不需要流量的。但它需要一个好的产品、一个好的服务体系,能够把它所能触达的目标人群服务好。所以,这是未来商业模式一个很大的不同点。

举几个例子,我们拿服装这个行业来说。服装是一个快速变化的、先导性的行业。我们在服装行业观察到的很多趋势,往往会在未来的两三年成为很多行业通用的趋势。

杭州的四季青是一个非常典型的服装批发市场。批发原来是一个很简单的,没有多少附加值的环节。但是这两年,前端由于网红的出现,实际上催生了后端这个批发环节的升级。升级是用什么方法体现的呢?

四季青不再是一个简单的批发市场,它实际上变成了帮网红去整合产品和供应链平台的市场。某种意义上,四季青变成了一个草根的时装发布平台。四季青这么多的档口越来越像独立的设计室,他们培养了更好的产品设计和选择的能力。

现在他们大部分的货都是只卖两个礼拜的新货,大家比的都是谁的货新、谁的货好。绝大部分的小网红只有服务好自己那个小社群的能力,你要让她形成完整的产品设计、供应链管理、物流的能力,是很难的。

四季青作为一个平台,反过来支持了众多小网红的发展。我们可以看到类似四季青这样的批发市场,升级为一个供应的平台,实际上是可以支撑前面几万个小的B去更好地服务他们的目标客户,所以他们是一个新型的生态圈。

其次,还有一个很有趣的变化,随着供应平台的发展,自然而然会演化出所谓的O2O(Online to Offline)模式。 当有了统一的货源之后,支持一个线上的小B跟支持一个线下的小B其实成本是差不多的,特别是由于线上流量过去几年成本上升得非常快。所以从去年开始,大家可能就能感觉到有一个线下小店流量红利的阶段。

由于过去这几年电商的高速发展,传统零售被压抑得很厉害,线下的价格其实压得比较低。但是现在这些小的线下店铺,突然发现能够依靠给网上电商提供同样支持的供应平台来供货,支撑他们发展。他们的服务能力一点都不比线上原来的那些淘宝店铺差,所以这批人获得了一个新的发展空间。

未来的机会

回到我们讲的定位的概念。对任何一个创业者来说,同样有两个选择。

第一,你可以选择就做一个非常开心的小B,充分利用好你原有的资源积累,服务好你能触达的目标客户。

当然前提是你要判断谁是未来的平台,谁是未来的大S,你要能借力于他,就能够超越其他小的点,让自己有一个大的发展。有眼光的人,比如说最看到的很多线下店铺的快速扩张,就形成了一种新型的小快捷连锁服务的模式。

第二,对于另一部分人来说,可能更加向往的是这个大S的定位,也就是一个新型的供应平台。

新型供应平台机会的确很大,因为原有的供应链在中国的发展还是比较浅的,服务能力也比较弱。

就拿刚才我们讲到的中国可能相对发展已经很成熟的服装供应链来说,我做过一些调研。我看到一些工厂进口的是非常先进的德国仪器,那个仪器其实是全自动的,还配了非常好的软件管理体系。但是这些机器完全是离线的,对比我们讲的联互网的概念,其实第一步都没迈出去。

设计数据怎么输入到生产的机器上去呢?还是用U盘插入,连最简单的机器联网、数据在线化,通过这些去优化流程管理,都还没做到。

所以换句话说,对于S来说,它最大的挑战其实是把原来在线下完成的非常多的供应链上端的行为在线化、数据化,才能够逐步提供一个柔性的、灵活的大平台去支持前端非常多的小B的发展。

讲到这有必要澄清一个概念,就是我之所以提出S2B的概念,也是为了跟现在外面很流行的所谓C2M的概念有一个区隔。

C2M这两年比较流行,甚至有人会强调它比C2B还要先进。C2M指的是Customer to Manufactory,也就是厂家直供。但我觉得这个概念本身并不太准确,因为大部分C2M的案例企业并没有真正做到to C。

例如大家经常讨论的做男士西服定制的企业——红领,to C的创新业务也还是刚刚开始,大部分的业务还是通过上万家的零售商卖给客户的。红领的业务其实是一个生产平台,它的生产环节完成了平台化,可以做到大规模定制化的生产。

但是红领并没有做到客户驱动的全流程,其实还是通过非常多的小经销商、小零售商去触达客户的。它在全球有上万小服务商跟客户直接打交道,包括去量客户的身材,把需求传回来,然后通过这个生产平台完成大规模的定制。

从严格意义上来讲,这批企业真正的模式应该是M2B2C,是一个大的M——Manufactory,制造的平台,针对零售服务的小B,再来服务C。

所以现在所谓C2M的模式,下一步自然会演化到我们今天讨论的重点——S2B的模式。 而当S2B的模式发展到足够强的时候,供应的网络协同也会大大加强,整个协同网络会从广告、零售、品牌到供应,都开始全面地互联网化。

在协同网络的广度、密度、深度都有足够的基础之后,我们应该会正式进入C2B的阶段,而这就是互联网时代可能的新商业模式的转折点。

未来几年有两个最重要的机会: 第一个就是在传统的供应链环节利用网络协同的概念,形成一个大的供应平台;第二个是利用这个平台去驱动前端的小B自主发展,突破所谓的传统加盟模式,更大地释放前端的这些B利用互联网触达和服务好目标客户的能力。

这两者的结合会创造巨大的商业价值,推动未来五年的商业大创新。

小结

这一讲重点介绍了S2B模式,以及在此模式下的选择和机遇。

S2B是阶段性的创新模式,当其发展到足够强的时候,商业将会进入C2B模式。利用网络协同形成一个大的供应平台,或者利用这个平台去发展,成为了未来几年的两个重要机会。



第十讲:新品牌:网红如何运作品牌?

谷歌是对传统广告的颠覆,淘宝是对传统零售的颠覆。但是一直到最近,其实品牌方面还没有发生多大的变化。互联网似乎仅仅只是把广告的模式,一部分的广告预算搬到了精准广告的平台上。

一直到两年半以前,我突然注意到一个新现象的崛起,这就是现在大家非常熟悉的网红。我从2013年开始就跟淘宝的运营团队说,我一直觉得下一步会出现一些新东西,但是我不知道是什么,你们帮我盯着看淘宝平台上会不会长出什么新东西来。

到了2014年下半年,我们发现了一批淘宝店铺很特别,他们从来不参加淘宝的各种活动,也不依靠淘宝的流量,但他们销量很好。而且销量又很集中,经常是一个月有那么一两天卖得非常好,其他时间基本没有多少销售。

这些店铺成长得非常快,我们就把这些店铺找了出来,去看他们到底在做什么。这就是后来大家所熟悉的类似张大奕、雪梨这一批所谓的网红电商品牌。

我想跟大家强调一点,虽然每个网红的发展路径不一样,大家对于单个网红是不是真正算得上品牌,未来能不能演化成品牌,这个品牌有多大的可延续性,还有很大的争议。

即使是我们今天观察到的这个网红现象,我觉得最值得去深入思考的,是背后一些大的根本性的变化。 我把它总结为市场和品牌的互联网化终于开始了,而这个是对前面两个大浪潮——广告互联网化和零售互联网化的一个延续。

典型的网红如何运作

为什么说我们终于开始看到了用互联网思维、互联网方法、互联网模式在做品牌了呢?我们深入地来看看一个典型的网红到底是怎么运作的。

一个典型的网红,起步其实往往是从类似新浪微博上开始有自己的粉丝。他们在微博或者微信里面聊的都是一些非常生活化的场景——怎么穿衣服,怎么搭配,去参加了什么活动,到了哪些地方旅游。他们甚至会一起讨论一款服装具体设计的细节,在网红的淘宝店里还经常看到粉丝会让网红加油,网红会对粉丝一一答谢。

网红的这个运营机制完全符合我们前面讲到的客户第一、客户驱动,完全是先跟客户产生了联结,产生了互动,在此基础之上形成了认同,然后才有了品牌。 换句话说品牌是结果,是网红和粉丝共同创造出来的一个社区认同的结果。

我们回过头来看传统的品牌。传统的品牌叫传播,一个企业是先有战略,再有产品,再有所谓的品牌定位、广告规划;再去媒体投放,开始传播,影响公众对品牌的认知;然后通过渠道让商品和用户有接触,最后形成销售,这样的一个运营模式。

传统的品牌是静态的、固化的,消费者是被动接收的。但是新鲜的网红品牌,大家是共同运营、共同创造的,这是很大的不同。消费者不需要被说服,因为他已经认同了。

新品牌是结果,是共同创造,而不是一个静态的被灌输的理念,这是两者本质的差别。 它导致了新品牌相对传统品牌有两点不同。

一是品牌生命力的不同。 粉丝对于网红是非常爱护的,如果网红有缺点,他们往往是容忍甚至是鼓励的,帮助网红共同成长,他们认为网红的成长就代表着自己的成长。但是一个传统品牌如果出了一点纰漏的话,那很快会成为一个公关危机,这是认同的不同。

二是从实际销售的角度来说,网红这样新型的互联网品牌实际的转化率要高很多。 因为粉丝认为自己参与了整个过程。而传统的流量入口、广告影响,那个套路转化率越来越低了。

这是我想讲的第一个重要观点——网红已经开创了品牌互联网化的一些创新打法,我们看到了未来品牌构建的一些重要元素。虽然大部分的网红未必能够充分理解这些新的变化,活到下一轮的竞争,但无论你是怎样的传统品牌,如果你不理解这些新元素,你也一样会很快被淘汰。

新品牌建设的四个重要基点

接下我来聊聊关于新品牌建设的四个重要基点:

1. 新品牌与消费者持续互动

旧品牌是被动的、单次的传播,而新品牌是与消费者持续互动的。当然这里说的单次并不仅仅是一个数量上的概念,因为原来的品牌也会追求覆盖率、曝光率。我们这边单次指的是它每一次的曝光也好、传播也好,中间是没有连续性的,没有办法持续运营客户。品牌没有双向沟通,只有单向的传播。

但是在新的品牌建设中,例如网红和粉丝的互动:从对着装风格的讨论,到具体到一款衣服的设计,到销售过程、售后服务,甚至到下一款服装应该什么时候推出,应该什么风格,都是个持续互动的过程,社区建设贯穿品牌建设的始终。

2. 新品牌通过分布式网络触达消费者

旧品牌触达消费者往往是通过中心化的渠道,而新品牌则更多通过分布式的网络。中心化的渠道当然本身也在不断变化,从最早的央视到后来的门户,再到今天的搜索引擎,其实都是中心化的渠道。这些中心化渠道对消费者的触达是没有差别的、标准化的,很难有感情的认同。

但是新品牌的建设则不一样,它是通过微信、微博、直播这样偏社交的网络,同时通过点评等互动的方法来口口相传,最终来影响你。所以触达到消费者的往往都是个性化渠道,这也会让消费者的认知产生很大的不同,消费者和品牌有天然的亲和感。

3. 新品牌强调人格化

传统品牌往往必须抽象成一个或者最多两三个核心要素来传播,因为中心化的渠道,类似一个几秒钟的广告,能够覆盖的内容、能够传达的信息是非常有限的。

但是新品牌可以包含复杂得多的信息,我们可以看到新品牌往往会强调人格化。它可以更加复杂,通过多元的、多角度的持续互动。

消费者可以对一个品牌产生多元的认知,有更多情感的共振,而不是一两个简单的所谓卖点。

从简单的信息元素到越来越复杂的人格化表达,形成人跟人之间的共振,这是新品牌非常重要的一个发展方向。

4. 新品牌与其他商业元素之间的关系发生了根本变化

我们现在看任何一个传统的企业,研发、产品、市场、渠道和生产基本上是割裂的部门,他们之间很少有对话。

一个传统的快消品企业,推个新产品出来基本上是两到三年的周期,因为它每一个环节都是线性沟通的。产品要先提出一些原型,市场部要去做客户调研,做反馈,再修正。它是相对割裂的、线性的、指令式的合作。

在未来的商业模式中,广告跟零售已经互联网化了,客户服务在很大程度上也互联网化了。当品牌这个关键职能互联网化之后,一个全新的商业模式正在慢慢形成,这个商业模式的核心就是这些原来传统上割裂的职能都被有机地融合在一起了。

你现在很难再说网红在一个社区跟这些粉丝互动的过程中,她到底是在做广告,还是在做内容,还是在做产品的共同设计,还是在做服务,还是在做销售。为什么他们的预售模式跑得这么好?是因为前期把该做的铺垫都做完了,销售只是一个动作而已。

这样一种新型商业体系正在融合之中,我把它叫做社区电商。 虽然我们现在还没有看到完整的案例,但这个趋势已经看得很清楚,核心就是品牌建设和其他的核心职能已经有机地融合在一起,这才是未来的大趋势。

当然这样一种新品牌的理念,它的传播过程或者说它的发展节奏,肯定是跟不同的行业特征是有关的。 

品牌实际上有两个核心价值,回到经典的品牌理论,一个叫质量保证,一个叫人格认同。

品牌质量保证今天越来越容易了,而人格认同在整个产品服务中的比例越高,就越需要借助互联网社区,来完成这样一种认同的建设。早参与比被动接受的效果要好得多。

所以只要你的产品当中,精神的元素多一点,需要情感认同的元素多一点,你这个行业品牌向互联网化的发展速度,肯定也会快得多。

小结

我们讲的是,市场和品牌的互联网化之下,新品牌应当如何运作。其中最重要的,是要通过持续、多方位地互动,形成社区认知。品牌是个自然演化的结果,不是一个事先认定的定位,这是“新品牌”的核心。



第十一讲:新战略:高效的反馈闭环

互联网时代战略制定跟执行,和原来到底有什么不同。

本质上可以用一句话来解释,现在制定战略已经不是要形成一个五年、三年甚至一年的计划了, 现在战略的核心是形成vision和action之间快速有效的反馈闭环,让战略可以自我调整去发展。

快速反馈闭环

Vision就是你对未来的判断,有的时候可以翻译成远见或者是愿景。战略制定的前提是vision,是远见,是你对产业终局的判断,所以愿景很重要。同时大家有时候会有一个错误的认知,以为这个世界变化越快的时候越不需要vision。其实是反过来的,

  越在一个大变革的时候,你越需要对未来有一个预判。

重要的不是预判的结果,而是你有没有一直在做预判这个动作。因为结果是可以在这个动作中不断被调整的,但它调整的基础是什么?就是刚才讲到的action(行动)。大家一讲到互联网企业就会想到快速行动,所有的东西都是做了再说,比如说先射击后瞄准,就是在讲快速行动的重要性。

为什么快速行动在这个时代变得很重要?是因为你的确看不清楚未来到底是怎么样的,唯一去了解预判正确与否的方法就是去干。

在干的过程中得到第一手的反馈,这个反馈要完成两个目标: 第一是帮助修正你的产业终局判断,第二个帮助修正你下一步的行为。

这就是vision跟action形成的快速反馈闭环。 就是说用远见来指导下一步的行动,但是这个行动不是盲目的行动,它是有假设的,行动要形成结果来修正远见。

这个快速反馈闭环自然产生的演化就是你的实际战略。 很多人很不适应这个新的时代,传统的战略规划短路了,不再有那样一个环节,不再需要某个咨询公司给你做一个三年、五年的规划,把它锁在保险柜里,然后你每年去执行。十年前也许还可以,现在是真的完全不行了,所以重要的不再是一个写下来的计划。

阿里巴巴的战略

我在湖畔上课的时候,给大家看过阿里巴巴十几年的战略,基本上每年不超过15页PPT,很简短的几句话,而且你会看到几乎每句话都只是有小修改。因为我们实际上每年宣讲的都是被修正了的愿景,然后是下一步的行动。

2011年,阿里巴巴做了一件很夸张的事情,商业史上都很少有这样的例子。

那时候淘宝如日中天,2012年就到了一万亿的规模。但那一年我们把淘宝拆成了三家独立的子公司,淘宝、天猫和一淘,找了三个最厉害的领导去带这三个团队。当时也跟这三家公司讲得很清楚,你们就照自己对未来的理解去拼命地往前闯,相互竞争没关系,目标就是把对方干掉。

为什么会有这么激烈的一个动作?为什么愿意耗费这么大的资源和组织的成本来做这个事情?其实原因很简单, 在2009年到2011年之间,我们争论了三年,大家对于未来的产业终局形成不了统一的判断。未来到底是B2C,还是淘宝这样的C2C,还是一个搜索引擎指向无数个B2C 。

小的独立B2C,其实是美国的格局。美国的格局,至少在两三年以前是电商的流量都在谷歌手上。谷歌把流量导给无数的小的B2C网站。亚马逊的流量其实并不太高,亚马逊只是一个买东西的地方,大家不会在上面去做购物搜索,但那个生态在中国是没有的。

我们在2011年的时候,其实无法确定中国会不会往美国的方向去发展。由于没有办法对未来的判断形成共识,内部资源的分配就很困难,大家其实天天在打架。这个问题怎么解决呢?最后马云下了一个决心,说我们也别争了,大家就到市场上去试,看未来的趋势到底怎么样。游泳的过程中得到的真实感受才代表未来, 所以我们就把这三个公司拆了扔下去干。

干了一年很快就清楚了,所谓的购物搜索这条路不存在。因为那个时候淘宝、天猫的基础设施已经非常强大了,大部分人发现开独立B2C的成本太高。在淘宝、天猫这个面上做生意,其实是把绝大部分的成本都分摊掉了,所以它才能够快速的、低成本的运营。由于没有独立B2C的存在,搜索的流量入口也就失去了价值。一年以后一淘就变成了一个部门,又重新折回了阿里巴巴。

我们有的时候可能会用相当极端的方法,来测试对未来的判断是否正确。很多传统企业的人有时候会很不服气,觉得互联网公司管理这么乱糟糟,看起来都像无头苍蝇一样,但是为什么他们好像还做得很好? 很重要的一个原因是,大家对战略的理解是不一样的,包括相应的资源使用。

对于互联网企业来说,或者说对于未来的竞争来说,由于整个市场变化太快,方向又不明确, 所以通过行动实验出、摸索出新的方向是第一优先级的。为了试出方向,浪费一些资源是完全值得的。

大家会讲淘宝早期是野蛮生长,有时候会出现三五个团队在做一件类似的事情。虽然看起来他们在做类似的事情,但是其实他们背后的思考,甚至做事情的基础是不太一样的。

有时候我们会看着团队跑个一两年,这个时候再下结论说OK,哪一个团队代表了未来,这个事情就交给他们做,其他几个团队解散。牺牲的是短期的资源使用效率,但换来的是在一个正确的战略轨道上,不断地去向一个更加振奋人心的未来去挺进。

大家千万不要再拘泥于传统的计划。写下来的计划,基本上一写下来就已经过时了, 但是你要去建立一种新的核心能力,就是在预判未来跟当下行动之间形成非常高效的反馈闭环。

这样的话,你可以让自己的预判逐步优化,没有谁真的能看懂十几年以后的事情。只是说你一直在看,

然后你在做的过程中,只要比别人快半步就够了。

但是反过来我们也看到很多人盲目地跟风,他是在快速行动,但是那个行动没有方向指引,最后可能就不知道走到哪儿去了,真正的大浪一起来,没有准备好就消失了。 这个新的时代,战略制定跟执行中最关键的一点,一定要去逼近最接近未来的那条主航道。在这个过程中不要顾忌一些资源的浪费。

要形成这样的战略打法,对组织跟团队的要求是完全不一样的。当时阿里把一个公司拆成三个公司,前后只用了两个月各个团队就到位了。试了一年之后把一淘并回淘宝的时候并没有产生大规模的人员流失。

要形成这样一种敏捷的战略,制定执行的过程需要一套全新的组织理念和组织架构来支持。

小结

这一讲主要介绍了,互联网时代新战略的核心是形成vision和action之间的快速反馈闭环。快速反馈闭环的重点在于,你要对未来作出预判。用预判来指导快速行动,形成反馈,以修正你对产业终局的判断和下一步的行动。



第十二讲:新组织原则:从管理到赋能

新的战略思考方式,如果没有组织的创新是不可能落地的。

这一讲我们重点讨论未来的新组织需要怎样的原则。

这个挑战,阿里巴巴集团在2008年第一次提出新商业文明的时候我就意识到了。当我们试图建设互联网的商业新模式,来取代工业文明的时候,我们自己的组织方式却是工业时代最传统的公司制度,还是科层制由上而下、相对僵化、相对缓慢的决策和管理机制。

什么才是互联网时代的创新组织原则和模式?在过去将近十年的时间里,阿里巴巴进行了很多的尝试,从内部建设共享平台到赛马这样的创新机制,到用自己开发的基于网络的内部协同软件替换掉传统ERP。虽然积累了不少经验,但还是感觉没有找到未来明确的方向,回答这个问题比我们想象的要困难得多。

最近,一些领先的互联网企业开始有了更多的经验分享,例如谷歌的CEO写了一本书,解释了谷歌内部整个的运营机制,题目就叫《重新定义公司》。Facebook也有很多这样的经验开始逐渐被大家所熟知。

虽然未来的组织会演变成怎样现在还很难看清楚,但是未来组织最重要的原则却已经越来越清楚。那就是赋能,而不再是管理或者激励,这是一个非常重要的概念,值得详细地展开讨论。

赋能是我新造的一个词,英文是enable,它所传达的核心意思是怎样让别人有更大的能力去完成他们想要完成的事情。

管理跟赋能到底有什么不同?我举一个大家都很熟悉的例子,管理理论一般都会强调,一个人的管理半径不应该超过七个人,也就是说他的直接汇报者应该不超过七个人。但是在谷歌直接汇报的人经常是二十多个,甚至会超过三四十个,为什么会有这样一个安排?

这种安排背后的逻辑就是赋能。领导者他提供的是知识上的支持,提供的是各种资源整合,来帮助自己的下属取得更大的成绩。他的目的不是为了管理,所以他完全可以不管管理边界这件事情。

当谷歌理解到这背后原则不同的时候,他们后来甚至有意让一个人有更多的汇报线,打破他们管理的半径,逼着他们去适应一个全新的运作方式。

互联网时代同时是一个创造力革命的时代。 创造者最主要的驱动力是创造带来的成就感和社会价值,自激励是他们的特征。

这个和传统的体力劳动者,甚至是一般的知识劳动者都有根本的不同。他们最需要的不是激励,而是赋能,也就是提供他们能更高效创造的环境和工具。

以科层制为特征、以管理为核心职能的公司面临前所未有的挑战,未来的组织最重要的职能是提高创造力成功的概率,而赋能创造者是达到这一目标的唯一方法。

赋能的三大原则

怎么去理解赋能这个全新的概念呢?我提炼了三个基本的原则供大家参考。

第一点,激励偏向的是事情结束之后的利益分享。而赋能强调的是激起创造者的兴趣和动力,给他合适的挑战。

唯有发自内心的志趣才能激发持续的创造,命令不适用于他们。 因此组织的职能不再是分派任务和监工,而更多的是让员工的专长、兴趣和客户的问题有更好的匹配。

这往往要求更多员工的自主、更高的流动性和更灵活的组织。我们甚至可以说是员工使用了组织的公共服务,而不是公司雇佣了员工,两者的根本关系发生了很大的颠倒。

有一篇报道小米过去七年成长的文章,里面有很多对基层员工的采访。最大的感受就是这些来自谷歌、微软等知名企业的工程师,愿意以比较低的工资加入小米,承受“九九六”这么大的压力,其中最重要的原因是,他们能够真切地感受到自己在创造全新的产品,在改变这个世界。这种自我激励和自我驱动让他们在小米过去这几年的发展中,能够面对极大的挑战,创造了很多的奇迹。

这里解释一下“九九六”,就是早上九点上班,晚上九点下班,一周六天工作,这是不少互联网公司基本的工作状态。

第二点,赋能比激励更需要依赖文化。

只有文化才能让志同道合的人走到一起,创造者再也不能用传统的方法去考核、去激励,公司的文化氛围本身就是奖励。 能够和志同道合的人一起共同创造,对他们就是最好的奖励。

本质上他们都是自驱动、自组织的,对文化的认同非常较真。为了享受适合自己的文化,这些创造者愿意付出、拥护、共同创造。一个和他们的价值观、使命感吻合的文化才能让他们慕名而来聚在一起,奋发进取,因而组织的核心职能将演变成文化和价值观的营造。

最前沿的创新型企业都以鲜明的文化和价值观为特征。从谷歌对顶尖人才的推崇和不作恶的文化,到Facebook的极客文化和连接世界的情怀,到Uber分享经济的理念和冲击传统模式的朝气和霸气,都使他们被硅谷甚至全世界最优秀的人才趋之若鹜。

在工业时代,共同的使命、愿景和价值观仿佛只是最优秀企业的奢侈追求。而在新的时代,志同道合是对赋能型企业的基本要求。

所以很自然的,这些创新型的领导企业,创始人都天然具有布道者的气质,无论是从Facebook的扎克伯格,到马云,还是到伊隆·马斯克,他们改变世界的勇气,推动人类社会进步的初心才是凝聚顶尖人才真正的原因。

第三点,激励聚焦在个人,而赋能特别强调组织本身的设计,人和人的互动。

随着互联网的发展,组织内部人和人的联系也更加紧密。新兴学科,例如复杂网络和社会物理学的研究都指出, 人和人之间互动机制的设计,对于组织的有效性可能远远大于对个体的激励。

谷歌那些声名远扬的免费服务,不仅仅是提供员工福利,提高员工的生产力,其实更重要的目的是增加他们互动的可能性,提高共创的可能性。

2009年我参观谷歌的时候,他们介绍,到餐厅等待的时间,会非常努力地控制在4分钟以内。这个时间正好让人可以简单地寒暄和交流,大于4分钟就很可能拿出手机各干自己的事情了。用心良苦,让人深思。

创造本质是很难规划的,只有提供他们各自独立时无法得到的资源和环境。最重要的是他们之间的充分互动,有更多自发碰撞的机会,才能创造更大的价值。

最经典的案例就是谷歌AdWords广告体系的突破,就是五个员工在打台球的时候看到创始人对公司广告质量的不满,提出了一个挑战。他们一个周末就把AdWords广告体系的算法搭建完成,更有趣的是,这五个人没有一个人是广告部门的,这个传奇背后依然是一系列配套的机制设计。

谷歌每周开的员工大会都可以透明沟通公司所有正在进展的项目,员工有很高的自主权,可以跨部门调动资源。  所以,促进协同的机制设计是未来组织创新最重要的领域。

如何运用赋能

怎样把赋能这个原则用到日常的工作中呢?有三个重点是需要强调的。

第一,我想强调的是,文化真的非常重要。

在这个大变革的时代,你是不是相信自己的文化,甚至以布道者的心态去传播、去吸引真正志同道合的人走到一起来呢?阿里巴巴推出了合伙人制度之后效仿的人很多,但是我注意到很多东施效颦的现象。 

因为合伙人制度本质是志同道合,是有相同的理想和愿景。而很多公司的合伙人制度实际上变成了利益分配的团伙,完全是南辕北辙。

第二,正是因为管理不再重要,自激励成为创造者的一个典型特征,所以找到合适的人也变得更重要。

谷歌的创始人在很长时间内都坚持自己面试每一个工程师。后来公司太大,实在做不到了,他又坚持了很长一段时间审核每一个雇佣合同。

合适的人进来了才能吸引合适的人,所以把工夫用在开头是非常重要的。

第三,重要的心得是,作为CEO也好、高管也好,你实际上花精力的地方会有一个很大的变化。

原来公司高管大部分的精力都用在管理、盯人上。但实际上, 怎样提供一个平台,让创造者之间能够有更多的互动,甚至是跨界的交流,让整个团队产生更好的创造力,这是组织创新方面非常重要的新领域。 这需要大家花非常多的心思去探索和琢磨,也会是企业之间竞争力一个重要的分水岭。

工业时代基于科层制管理的公司制度正在逐渐丧失它的生命力,在创造力时代基于赋能的组织创新方兴未艾,也是大家未来最需要努力的方向。

小结

这一讲介绍了组织原则已经从管理和激励转变为赋能,以及赋能的三个基本原则和运用赋能的三个重点。



第十三讲:新组织架构:人人都是合伙人

组织的原则正在从管理和激励走向赋能,相应的组织的架构和运营法则也在发生重大而根本的变化。

这一讲我们要讨论的是基于创造力的需求,组织的架构应该怎么变化。

我的观点是基于科层制结构的、以管理为核心的公司架构,会演变为以赋能为关键词的创新平台。 这种创新的组织架构在于提供平台,让一群创造者可以更自由地联结、更顺畅地协同、更高效地共创。

新组织架构的重要特征

互联网时代,新的组织会有三个重要的架构特征。

1. 强大的创新中后台

我们首先来说说创新的中后台。

一个组织要求前端反应越灵活、越创新的话,越需要中后台用平台化的方法来提供支持和服务。 传统的企业的典型架构是前后台一体化的,从产品到技术、到运营,它是一个垂直整合的架构。

阿里巴巴这几年做的最重要的事情就是试图打破这种烟囱式的结构,把能够共享的中后台资源都尽可能地整合在一起,用更高效的方法提供出来。

举一个最简单的例子。大家都强调数据的重要性,但是我们很早就意识到,在阿里巴巴内部数据都是割裂的。我们可能有近百个团队都在用自己的方法定义数据,甚至不同的团队里面一个用户是男性还是女性,都在用不同的方法定义。

所以试图用数据来创造新价值的时候,你发现完全没有一个合适的基础设施来支持这样数据驱动的创新。我们过去三年专门成立了一个团队就叫数据中台。他们要做的是一件非常苦的活,就是一个业务部门一个业务部门地去沟通,然后把他们的数据定义、数据计算、数据存储全部都标准化,放到一个统一平台上来。

这样的话,将来任何部门要调用数据,都有个统一的数据库。而且在使用数据的过程中,所有的变化都会被平台所跟踪,这样将来他们所取得的任何附加值的服务,别的团队都能共享到。即使是经过一个几百人团队三年的努力,我们也仅仅是统一了集团一半多一点的数据业务。

这样的中后台最关键的特征是什么?是透明和分享。 因为透明,每一个人都能清楚地知道其他平台参与者的工作,做了什么,怎么做的,有什么特点和结果,如何复用和修改。

在这个过程中每一次创新都建基于过去许多的创新实践基础之上,而不用闭门造车,重复建设。而每一次创新又同样在中后台的平台上沉淀,智能、技术、经验、模式都以这种机制日益丰富,共同迭代。

这样强大的中后台让创新的成本大大降低,效果也会大大提升,甚至是单枪匹马的创新者都可以借助平台的支持,像杠杆一样撬动起巨大的价值。

Facebook内部有一套工作流的软件,要求所有工程师对于任何产品跟技术的讨论,他们所写的任何代码,都必须被记录在这个工作流软件当中,才被认为是在有效的工作。任何没有被记录下来的信息都不认为是他们的工作,得不到认可。

这样一个工作流体系,它实际上变成了企业的知识库,每一个工程师所写的每一行代码都在这里面,随时可以去看五年前这个产品背后的逻辑,它的代码为什么是这么写的,这就变成了一个共享知识库。

附带的好处是非常让人震撼的,这就是平台相对于管理的效率。在Facebook很大程度上晋升是不需要再去重新被讨论。你的能力到了什么程度,你该不该晋升,只要看你最终在这个巨大的知识库里面贡献了多少行代码,你的代码被多少人重复使用,你对整个组织的贡献就一清二楚。

这样一种平台性合作所提供的价值是远远大于传统管理上每个人都在自己密闭的环境下运作。

2. 自由联通、网状协同的团队结构

新组织的第二个特征是自由联通、网状协同的团队结构。 传统公司里的组织结构叫做科层制,也就是典型的自上而下的树状结构,指令层层上传下达。

在新的组织里,组织架构的形象更像是一张网络,组织里的每一个点都与其他所有点实时相连接,确保任何脉动都会及时同步到整个组织中。组织与客户之间也是网状直连,来自客户的任何信号是由组织内相应的网络结构实时接收,协同决策,并给出实时的反馈。

组织架构正在发生根本性的变化,从传统的组织结构入手,变成了从工作流入手,去重构整个公司内部的结构。 工作流的特征是一个任务要被完成,它需要几方来协同,信息就必须实时触达这几方,然后让相关的人做出合适的反应来把这个工作完成,再传递到下一个工作。

举一个大家都很熟悉的例子——客户服务部门。又回到我们在前面讲到的“客户第一”为什么在传统企业很大程度上只是个口号。

因为客户服务部门虽然口头上被认为很重要,但实际上在公司内部往往地位都很低。而他们对客户提供服务的时候,因为没有资源,很多时候仅仅是在做一些信息的导流和简单的客户情绪安抚的工作,并不能真正解决客户的实际问题。

如果要真正解决客户实际问题的话,一定要给这些客服人员赋能,而这个赋能实现的前提条件是:第一,信息流要通畅,他们要能看到所有相关的信息;第二,整个相关的工作流,以工作流为基础的节点要透明化,他们要知道任何一个问题到底牵扯到哪几方,他们要能够找到责任方调动相应的资源去解决一个问题。

所以,任何一个人在这个协同网上都能够根据需要获取相关信息,调动相应的资源,去在那个节点上解决掉问题。 而不是像传统企业,所有的信息都在自下而上的科层制中被层层衰减,最后上面并不知道实际发生的问题,上面传达下来的指令也会层层衰减。

在阿里巴巴,我们过去几年花了很大力气的,就是把整个公司所谓的管理软件,也就是传统的ERP管理软件重新改造成尽可能的基于工作流,让信息流可以在所有相关方有效地流动起来。

现在大部分的公司还处于IT时代,他们强调的是ERP管理。而ERP是把过去管理比较有效的方法,通过软件的方式沉淀下来,它是对过去管理经验的一种提升。

但是我们需要的公司内部信息架构,其实是支撑一个不断扩张的创新体。所以信息的自由流通,以工作流的方式重构组织结构,是非常大的一个挑战。

3. 在线且动态的指标矩阵

第三个重要的特征,就是要从传统的KPI管理走向一个在线动态的指标矩阵。 这一点非常重要,我们虽然讲了这么多关于赋能的美好东西,但是一个公司一方面在传递这些理念,而它的实际运营还是以传统KPI来考核、来管理、来奖励的话,人还是依然会被实际的这个激励机制所束缚。

摆脱KPI的惯性制约,是组织创新非常难但是又必须跨过去的一个坎儿。 那么如果我们不管理,不靠CEO来命令的话,新的组织靠什么来运行?我们怎么知道组织是健康的?组织是往正确的方向去运行的?我们怎么让每个人之间可以真正的协同起来?

领先的互联网企业经过这些年的摸索,充分地利用了技术的优势。我们看到了一些很有趣的代表未来的新方法。其中最核心的就是所谓的matrix体系,我把它翻译成指标矩阵。

这中间有几个跟原来很不同的做法。

KPI实际上往往是被简化为一到两个考核指标,往往也就是明年的销售是多少、收入是多少,这样简单的考核指标。实际上很多企业的战略都被妥协了,因为KPI不能反映战略真正的要求。

我们现在的业务越来越复杂,特别是类似谷歌、淘宝这样生态型的企业,它的复杂度已经超过了任何人能够简单地靠直觉或者数据去判断的程度了。

所以,所谓的matrix就是用完全数据化的方式来测量、评估和监控创新。 一方面要对现有的业务实现完整的数据化,同时要用数据化的方式定义出一个企业试图优化的方向,也就是所谓的价值目标的函数。

比如说淘宝,我们过去可以很简单地用这个平台每年销售了多少万亿作为一个考核指标。但这个考核指标忽略了太多的重要因素,比如说小卖家是不是有成长通道、企业的盈利能力、竞争环境等等,这些因素都没有办法被考核进去。

指标体系是可以对整个生态都用数据化的方式来衡量、来监控的。比如说类似淘宝要有个生态健康,生态健康我们可能很难抽象地用一个定义来决定。但是我们可能可以用几百个、几千个、几万个指标,基于数据智能这种优势来动态地模拟一个可能的健康生态。 这个指标虽然一开始可能并不准确,但它可以迭代优化,最后越来越接近健康生态真正的状态。

指标体系代表了大家未来追求的方向。这个方向也不再是一个口号或者是一个很朦胧的目标,它可以被具化成一套数据,而这个数据又跟我们的业务是同一套指标体系。

这样的话,我们就能完整地看到每一个业务单元和我们整体的业务方向,或者说组织所要追求的方向之间的关系。我们不会再割裂地评估任何一个小单元的贡献,我们会从整体全局的动态优化来看,这个组织应该怎么调配资源,下一步往哪个方向去用力,才能保证长期目标的有效实现。

两三年前,任正非有一句话曾经很流行,就是让听得见炮火的士兵做决定。但实际上如果没有公司组织架构的根本变化,这件事情是根本做不到的。在传统结构里面,士兵怎么可能调得动炮火。

但是在伊拉克战争之后,美军做的一个最重要的变化是,各军种全部平台化,成为支持部门,同时做到了高度的信息化。所以,美军的目标真的是一个前线的连长现在能指挥的炮火是整个伊拉克战场司令员能指挥的炮火。

让听得见炮火的士兵做决策,其实有两个前提条件: 首先是中后台要变成一个协同网络,这样的话他才能调动相应的资源;其次这个士兵必须有足够的判断力。 把决策的权力直接从一个所谓战区司令下降到了一线的士兵,这个士兵不可能是一个初中生,他其实是一个有非常强大综合技能的高端人才,他才能调动后端的炮火。

这是组织原则中非常重要的一点,个体越来越强调专业知识,特别是综合判断力和创造力。

相应地,整个组织的结构也要网络化、平台化,来支撑任何一个个体根据需求调动资源的能力。在传统的格子化、封闭化的组织结构下,所有个体都是被封在一个非常小的区域内,既看不到全局,更不可能调动超出权限的资源,局部的决策效率完全没有根据全局的需要去优化。

未来的组织形态

未来的组织会是怎样一个形态?

它们很可能是志同道合、自由联结、协同共创的合伙人之间形成的智能演化生态体。

一致坚守的价值观提供了组织最基本的凝聚力和内驱力,并定义了组织创新的目标和进化的方向。

强大透明的创新平台提供了协同创新的基础设施,可以让团队比较自由地重组、协作和共创,

让敏捷的小前端团队能够最迅速、最有效地整合资源,撬动最大的创新价值。

同时逐步沉淀创新能力,为中后台积累经验和知识,为未来的创新赋能。

动态的指标体系作为组织的智能信息系统,及时同步了组织内外的数据和信息,让整个组织和创新的每一个部分都能相互了解,共同配合,从而实现实时的全局调试和优化,确保组织和创新向着正确的方向迭代和演进。

所以,我们可以看到外部的商业环境是由网络协同和智能生态来推动的,而组织内部实际上也在贯彻着同样的网络协同和数据智能的原则,做到了内外一致。

小结

这一讲主要介绍了新组织架构的重要特征,以及未来的组织形态。重点在于,新组织架构需要强大的创新中后台,自由联通、网状协同的团队结构,和动态的指标矩阵。



第十四讲:活数据:流动创造价值

到底怎么帮助一个企业在数据方面取得足够的成功,怎么样去利用数据智能真正把自己的企业变成一个精准商业的模型?

这一讲重点介绍一个在实操方面很有价值的新概念,叫做活数据。

活数据这个词也是我创造的,大家听到比较多的一个概念叫大数据。大数据对于描述扑面而来的海量数据有很大的帮助,大数据的标准定义是由英文的四个词组成的,对应中文的意义是大量、多样、快速、高质量。

但是这四个词是在描述一个事实,描述数据之大、之快,它并不能帮助我们更好地做商业决策,到底怎么用数据?数据足够大就行了吗?

我后来发现,活数据这个概念可能能帮助大家更好地把数据用起来。活数据还有两个概念: 第一个数据是活的,也就是说数据是在线的,可以随时被使用;第二数据必须是被活用的,也就是说数据是在不断地被消化、处理,产生增值服务,同时又产生更多的数据,形成数据回流。

活数据的特征

接下来讲讲活数据的几个重要特点。

首先,活数据是全本记录而不是样本抽查。

虽然按照统计方法一个随机样本可以相当程度上推导出全局的特征,但是商业的环境是动态的、不断变化的。一个隔很长时间才收集到的样本,无论如何也只能描述静态的一部分。

大家都很熟悉,传统时代收集数据是一件很麻烦的事情,你要有问题,再设计问卷调查,再去找人专门填问卷,然后才能收集到一些数据。

但互联网的第一步是连接、是在线,只要你把你的业务在线了,你就会得到巨大的好处。也就是说用户的行为在互联网上都能留下清晰的印迹,而这些行为直接记录下来,就是你对这个客户全面的了解。

淘宝并不需要去抽样调查,去问客户对淘宝的服务是否满意。淘宝所有的用户,他们每一天或者说他每一次上淘宝,所有的行为都会被记录下来,他们看了哪些商品,在某一个商品的详情页上停留了多久,他们最后购买了什么,这些数据都会自动地记录下来。 所以活数据的一个前提是数据记录的成本大幅下降。

第二,先有数据后有洞察。

以前的调查方法都是先要制定一个问题,你想了解一个什么问题,想测试某一个假设,那么你就要根据那个问题去收集相关的数据。这中间最麻烦的是,只要你发现自己遗漏了什么,或者你想问什么新的问题,几乎就必须一切重来,再去收集相关的数据和信息。

但是在活数据的时代,整个做法是颠倒过来的。也就是大家听到的另外一句话,我们重视的是相关性而不是因果性,而且由于数据存储和计算的成本足够低,我们可以把所有相关数据都记录下来,然后在业务的发展过程中去看哪一些数据的使用能够带来洞察,帮助我们重新去决策商业。

先有数据记录,然后才有分析和洞察,最大的好处是避免了事后希望了解某些问题,然后再重新设计问卷、收集数据,这样的传统方式所带来的巨大成本。

第三,就是活用,数据一定要被活用。

数据就是决策,或者说数据智能的引擎机器要直接做决策,而不是传统的利用数据分析来支持人的决策。 只要是数据被用来支持人的决策,活数据的闭环就断线了。

大家到淘宝上输入一个关键字搜寻你想要的商品,那么你会看到什么?你的第一次点击之后再给你看什么?这些其实都是机器在做的,没有任何人的干预,是数据智能的算法自动形成的,如果靠人来完成这样的决策几乎是不可能的。

这三个特征结合在一起也就是反馈闭环的概念,活数据让整个反馈闭环能够跑起来。

数据智能的落地

你的业务跑的时候自然会产生数据,数据被记录下来,数据被算法处理,然后直接形成决策,指导你的业务,然后通过客户反馈不断地优化你的决策。 这样的话,整个企业的业务发展就走上了活数据反馈闭环的正循环,也就是走上了智能商业的发展道路。

从活数据的角度来考虑商业运营的话,感受会很不一样。比如有人一听到大数据就会觉得好像跟自己没有太大的关系,我就是个小公司,数据量也不大,你们讲的那一套人工智能什么的跟我都没关系。

但是如果从活数据的角度来看,就会很快理解数据量的大小是个相对的概念。让数据在你的业务中成为它的自然组成部分,让机器成为你决策中的一个环节,你的商业就会走入智能化的快道。

第二个非常重要的概念就是刚才讲到的, 活数据一定是要直接让机器来做决策的,不能够让人来做决策,因为只要人一决策它就形成了一个闭环的短路。

举个例子,这个概念就是说很多企业不太理解数据工程师跟BI分析师的差别。BI就是Business Intelligence,稍微大点的公司都有这个部门,他们也就是所谓商业分析部门,他们最核心的也是做数据,但是它是把数据分析成一个一个报告。

然后核心又是回到我们讲的那个管理概念,支持高管做决策。他们的数据其实是离线的,目的是支持决策。 但真正的活数据一定是要用数据本身产生的洞察来直接变成商业的决策。

我给大家举个例子,这一点其实很不容易理解,我们也是花了好大的学习成本才意识到这个差别。

早期我们的数据部门想帮助淘宝卖家变成数据化运营,所以我们给淘宝的卖家后台不断地推送数据分析报告,但是发现使用率非常低。因为大部分的卖家并不知道怎么用这些数据分析报告,而且产生的实际效果也不好。

我们后来意识到其实卖家真正需要的不是去理解这些数据,而是让数据直接帮助他们更快更好地做决策,让他们的整个运营效率有一个质的飞跃。

所以我们第一个比较成功的产品说起来非常简单,就是给卖家的后台装了一个行动按钮,告诉他按一下这个按钮,整个店铺的陈列展现就会被自动优化,然后自然会带动你多少销售额的提升。

对于卖家来说,要做的非常简单,就按一下这个按钮,它就是个决策。这个行动其实就是淘宝的后台通过活数据的运营,对海量数据的算法分析,智能化地帮助卖家自动优化他的店铺展现。但是如果这个决策不是由数据、由机器直接做的话,它是达不到这个效果的。

要想让自己的企业智能化,有很重要的两步: 第一个,是看以前强调的你的核心业务有没有在线化;第二个,你的业务环节中间有没有任何一个环节可以被机器决策所取代,而不再是人做决定。

只要这两步跑起来的,不管你企业的大小,也不管你所在的领域,你就是一个互联网时代的新物种,你就能踩上智能商业的快车,比别人要加速演化。

小结

这一讲从活数据的角度来示范数据智能的落地。



第十五讲:智能生态(上):淘宝的演化

今天看到的淘宝已经是一个非常复杂的生态了, 它是通过网络协同和数据智能双螺旋循环上升快速演变,才变成了今天这样一个智能生态的。

要理解淘宝,对于大部分的创业者来说,其实不能看今天的淘宝,今天的淘宝都是结果,而不是原因。如果想要从淘宝上得到很好的借鉴,其实要回到淘宝的创业阶段。了解当时发生了什么,是什么奠定了今天演化的基础?

虽然只是短短的14年,但是因为变化这么快,很多历史今天听起来可能已经像是天方夜谭了,它背后的逻辑可能是对大部分创业者会更有帮助的地方。

我自己把淘宝划分成三个发展阶段:

2003年创立到2008年是第一个阶段,从社区发展成一个电商交易的平台;

2008年到2013年是第二个发展阶段,从一个简单的电商平台快速演进成一个智能生态的阶段;

第三个阶段是从2013年开始,全面向移动转型之后,带来一系列的变化,包括从去年开始推动新零售。

社区元素的基因

回到2003年的淘宝,当时是用马云的信用卡贷款,买了一个特别简单的软件,然后就开始建立一个网站跑起来的。淘宝早期核心就是一个社区,这一点很多人可能根本都没有想到。 淘宝之所以后来会演进成一个协同网络,跟起点或者说它的基因就是社区有很大的关系。

我们做淘宝史梳理的时候,采访早期的淘宝卖家和各方面的参与者,包括淘宝内部的员工,提炼出来的一个词就是“我们”。那个时候所有的人都把淘宝当做“我们”,这是淘宝能高速发展扩张成一个网络很重要的原因。

大家都把淘宝当做自己的,会愿意去建立这样一个共同体。原因就是,它的起点是一个社区,大家会有各种各样的交流。

我记得2006年我全职加入阿里巴巴的时候,淘宝社区还非常活跃。我每天差不多会花一个小时在论坛上泡一泡、看一看,基本上卖家在想什么,买家在想什么,有什么新的东西在出现,论坛上都清清楚楚。淘宝很早就有共建的概念。

这是我想讲的第一点,你基因里头有没有这样一个社区元素。

如果作一个对比,比如说京东。京东为什么后来会走上这样一个道路,跟京东最早就是一个零售商、批发商是有很大关系的。 淘宝的起点是社区,是在线BBS,京东的起点其实是线下批发商、零售商,所以后面两者的演进路径是完全不一样的。

多角色的协同网络

淘宝是怎么逐渐形成一个多角色的协同网络的?当时第一个引入的经典角色,就是淘宝大学的讲师。开淘宝店说起来简单,但当时电脑还不算普及,互联网还不算普及,早期淘宝卖家都是所谓的相对弱势人群,所以在淘宝卖东西还真不是一件太容易的事情。

但是由于有了社区认同感,所以很多卖家愿意去分享。很多人是免费做淘宝讲师,把他们的淘宝经验分享给别的卖家,这个带动了卖家的快速增长以及整体卖家服务能力的提升。

当时尝试的第二个很重要的事,就是随着销售越来越复杂,淘宝店铺也需要变得更加复杂跟漂亮,原来简单的结构支撑不住了。那时候淘宝其实考虑过,是不是所有店家的店铺都我们来做,然后我们还能靠这个挣钱。

但是做了一段时间以后,我们很快意识到,如果你要服务海量用户的话,只能提供一个最简单的基础产品。对于大部分客户所需要的个性化产品,都应该交给别人去做,你没有那个能力对几十万级的卖家都提供服务,如果那样的话就不是一个平台了。

在店铺装修这个重要场景下,淘宝第一次有意识地开始区分什么是平台该做的,什么是这个“面”该让利给“点”,来促进他们发展的。

淘宝这个平台上开始迸发出来的第一批赚钱的人,除了卖家之外,就是那些写软件的,用很简单的软件帮助淘宝卖家做店铺装修。淘宝只提供了一个最基本的版本,只要你有更高的要求,你就找外面的第三方做。

淘宝很早就形成了平台做基础服务,第三方做增值服务这样一个概念。 这样的话从店铺装修到客户服务,到后面各种各样的运营商,包括物流服务商,都形成了一种第三方提供服务,淘宝提供平台连接这样一种新思路。

这样就把整个网络打开了,我们不会想着什么都自己做,而是让不同的人参与进来,共同推动这个网络的发展。在这个意义上,我们把网络协同这个基因也开始注入进去了。

从2003年到2008年,淘宝的增长就是网络的扩张。一方面是卖家本身人数的急剧扩张,另一方面是给卖家提供各种服务的新物种快速增加,包括我前面讲到的模特、物流服务商、客户服务商这些人。第三就是类目的增加,淘宝开始变得什么样的商品都能卖。 这恰恰是因为有各种各样的附加服务商,复杂的交易也能够在线实现了,甚至包括商品检测。

淘宝的第一个阶段,就是从社区快速演化成了一个能不断自我扩张的电商平台,核心驱动是网络协同。

数据智能的引入

当这个网络发展到一定阶段,我们就发现,它的复杂程度已经超过了人能够处理的程度。

我们在2008年左右就很清楚地感觉到,类目扩张不再有作用了,浏览这个路径对于用户来说变得过于复杂。原来商品数不多的时候你就几个类目,男装、女装、儿童用品、食品什么的,点进去很简单,两三步就能找到自己要的。但当这个平台有几十万卖家和上千万种商品的时候,浏览已经是一个非常低效率的手段了。

正好这个时候淘宝完成了最重要的一次数据智能升级,也就是引入了搜索。

从2008年到2011年,淘宝整个的流量占比快速从类目转移到了搜索。当然淘宝能够快速完成这个搜索技术的突破,很重要的原因是在雅虎两年多的积累。我们把雅虎(中国)搜索的整个团队,200多号技术人员和产品人员全部搬到了杭州,来支撑阿里巴巴B2B和淘宝的技术升级。

所以,当这个协同网络发展到一定阶段的时候,你需要数据跟智能的手段来协调这个网络非常复杂的交互关系。

同样,当这么多方利益纠缠在一起的时候,如果没有一个足够智能跟自动化的利益分配机制,这个协同网络也就没有办法扩张了。

非常幸运的是我们找到了效果营销竞价排名的广告模式,也就是我们前面介绍过的精准广告平台。这个把小广告主,也就是淘宝上的小卖家和淘宝搜索的流量,以及站外很多小网站的流量全都接在了一起。这样的话,淘宝卖家愿意给外面的小网站主一定的分成,只要他们带来的流量能够导致成交。

我们实际上在数据智能的基础之上形成了新的一轮网络协同扩张。 海量的小网站主变成了淘宝生态圈的外围,他们直接给淘宝导流量,分出去的钱很快就超过了百度联盟的钱。

在这个基础之上,淘宝开始支持第三方服务商提供服务的软件平台。如果所有的服务商都针对不同的卖家提供服务,那么服务商之间的标准接口问题都会变成很大的挑战。

淘宝提供了一个统一的商家服务平台,各种各样的软件服务都能够在这个平台上发布。商家可以整合不同的服务商,完成自己所要的软件服务。

现在很多大的商家往往会在这个淘宝平台上买一到两百个服务插件,大部分都是第三方服务商来提供的。而每个服务商都代表了背后一个不同的协同角色,通过技术的手段,我们把这些多元的决策更有效地连接在了一起。

回头看淘宝的发展历史,我们会发现演进是一浪接一浪的。

网络扩张带来新一轮的角色,网络的复杂带来了关键的数据智能技术的引入,提高网络的效益。而更广大的一个网络又有能力去吸引更多数据智能的应用,这样的话在一轮一轮的扩张中淘宝就快速演化成了今天大家所熟悉的能够交易几乎所有商品和服务的一个智能生态平台。在这个平台上各种物种都有自己发展生存的空间。

淘宝的案例说明:不管多大的企业其实都是从一个很小的原型发展而来的,在建立商业模型的早期阶段,无论是因为命好还是因为特别有远见, 最早的那个商业原型,它的DNA是不是正确,直接影响未来发展可能的空间。 如果不是一个网络协同和数据智能双螺旋驱动的大平台,很难超过千亿美金这个坎儿, DNA很重要。

如果淘宝在2008年的时候,迫于盈利的压力过早地去卖店铺费、上架费、会员费,陷入传统的商业模式,很可能就会抑制了后面数据智能的各种丰富运用。 正是由于看到了未来需要一种新的盈利模式的可能,而且等到了相应的技术,才带来了数据智能驱动的第二轮大增长。也就是淘宝从2008年的1000亿到2012年的1万亿交易额的大爆炸。

当我们刚开始做淘宝的时候,今天讲的所有概念都没有,没有平台概念,没有生态概念,没有所谓网络协同数据智能。它是自然而然发生的,是在淘宝发展的过程中演化出来的。

所以,有两点是值得强调。

第一,因为今天大家太熟悉平台的概念,包括所谓淘宝这些企业的成功经验。所以,很多人上来第一句话就说我要做个平台,但实际上你摆这个平台的架子去做平台的时候,基本上都死了。

平台不是设计出来的,平台是演化出来的。给你的业务一个足够好的DNA和初始化条件,它更有可能演化成一个平台。 而不是在第一天就把一个平台ABCDE的架构都设计好,后者可能很难活下来,更不用谈未来的发展了。

第二,既然类似淘宝这样的企业在早期的发展过程中,并没有我们今天所谓讲的这些战略,为什么还要来探讨这些重要的概念?因为你回头看所有的成功企业,他们最后能走这么远都是因为暗合了这些原则。

我们今天进入了一个竞争更加激烈的阶段,如果不能有效地吸取先行者的经验和教训,把这些概念更好地运用到自己的发展当中去,你是很难参与下一个回合竞争的。

小结

这一讲以淘宝为例,揭示了网络协同和数据智能如何推动智能生态的演进。

重点在于,要有社区的DNA,形成平台促进网络协同,并在适当的时机引入数据智能。需要注意的是,平台是演化出来的,而不是设计出来的。



第十六讲:智能生态(下):网红协同网

网红爆炸性成长的力量是从何而来,将来能怎么更好地利用网络协同的力量?

先看几个简单的数字。现在淘宝上有几家顶级网红,都在争夺第一网红的位置,其中有一个网红叫雪梨,3月21日淘宝搞了一个大活动,叫新势力周,雪梨的店铺上新之后一分钟营业额就突破了1000万。

雪梨本身是个90后的温州小姑娘,非常聪明能干,她和大学室友出来开了公司,现在有400号人,在运营十多个网红,七年内的营业额就过了10亿人民币。

网红能有如此的爆炸性成长,根本原因在于对传统服装供应链的颠覆,效率得到了极大提升。 这种效率提升的背后其实就是网络协同的力量,它是典型的依赖于面的支撑而高速发展的线。网红电商是非常创新的线,他们的成功来源于充分利用了现在多样的面能提供的不同价值。

网红充分地利用了三个不同类型的平台级服务。 一个是淘宝的电商平台,一个是各类社交媒体的平台,典型的如微博和微信,也包括很多新的直播平台,最后是生产和供应链平台。

网红的成功,来源于在三个不同的面都得到了指数级增长的资源支持。在淘宝上,网红跟以前的淘品牌很像,可以通过店铺工具和系统接触并且迎接海量的用户。因为淘宝能够承受巨大用户流量的流入,网红才能完成他们最擅长的饥饿营销、预售抢货的模式,事先预告一个上新时间,款式事前披露,让粉丝们等待上新,然后上来疯狂地抢夺。

在微博上,网红能够跟海量的用户直接沟通交流,不仅仅能够塑造自己的形象,构建社区,同时也能够进行试款,在上新前几个星期开始发放商品的图片,根据粉丝的点击、转发和评论,能够比较精确地预估需要生产多少量,上新的时候应该怎么安排库存。 这是快时尚的核心套路,

它不再像传统企业一样需要去猜想粉丝需要什么,而是通过互动直接来验证自己的预测。

第三个平台其实是在浙江和广州这十年来逐渐形成的柔性供应链平台。这些平台都在逐步的互联网化,逐步跟电商和社交平台打通。

网红电商的饥渴营销、预售模式需要供应链有一个根本的改变,就是需要能够快速反应,

因为预售卖完了之后他们是需要补单的,而补单必须在两周内完成,等待的时间再长粉丝就没有购买的意愿了。 所以有大量返单能力的快速反应供应链,也是电商网红最重要的一个支撑。

一般的服装品牌一年大概也就是四到六次上新,而网红快的能做到两三个星期就有一次上新。同时借助社交平台、电商平台、快反供应链平台的杠杆作用,网红电商迎来了惊人的增长。很多熟悉淘宝的人可能听说过张大奕,她是淘宝网红里面的领军人物,之前是《瑞丽》的模特,后来经过漫长的积累和成长,逐渐进化成了自己品牌的老板娘,也有自己店铺不少股份。她刚开店的时候有20万粉丝,两年后名满天下,现在粉丝量已经超过500万了,整个店铺的年销售额有好几个亿,当然她在其中的收入也很高。

通过网红这个案例大家可以看到,随着点、线、面、体互联网经济体逐步的发展,不同面之间的交叉互动,创造了新的爆炸性成长的机会。

网红的成功证明,随着互联网平台的进一步发展,平台跟平台之间的融合互动深化,任何一个单点突破的可能性其实是越来越大的。

小结

这一讲网红的例子可以说明,随着互联网平台的进一步发展,平台和平台之间融合的深化,其实单点突破的可能性也越来越大。



第十七讲:三浪并发:如何做战略选择

这几年,因为创办湖畔大学,我跳出了阿里巴巴,接触了更多的不同类型的创业企业,开始意识到大家看世界的角度的确有很大的差别。

一个很重要的原因是,中国不仅一直是个快速变化的市场,而且一直是个发展很不平衡的市场。 技术变革、经济结构变化带来的商业大变化,不但激烈而且迅猛,变化的周期又很短。所以经常在一个时间点出现三个发展周期的叠加。在当时那个时间点来看,三种模式都有很不错的发展,非常难判断到底什么才是未来的趋势,如何做战略选择。

如果趋势判断错了导致战略上的保守,很容易被下一浪快速淘汰。所以理解和判断我们到底在什么样的时代,面临什么样的机会,是战略决策第一步。  我把中国这个市场发展的特殊性叫做三浪叠加的时代,它把我们所面临的复杂度又上升了两个量级。

零售业的三浪叠加

2008年淘宝全年零售总额达到了999亿,当年最大的三家零售企业是国美、苏宁和百联,都是刚刚超过1000亿。如果回到2008年这个时点,把传统零售称为1.0,国美、苏宁为2.0,淘宝为3.0模式的话,当时国美、苏宁的2.0模式正如日中天,正在经历一个超高速发展的阶段。传统零售发展其实也很好,虽然淘宝已经是每年都在翻倍增长,但毕竟总量还小,而且模式依然受到很多人的质疑,认为增长随时会停滞下来。

那个时间点,对于零售来说就是个典型的三浪叠加的情况,三个模式发展都不错,都有自己的信仰者,未来到底会怎么展开,其实很不明朗。但这个时间点做的战略选择,直接决定了企业未来的命运。 短短四年后,到2012年,淘宝全年的销售就超过了1万亿,遥遥领先,而传统零售开始负增长,2.0的模式增长也开始缓慢起来了。

如果我们带着今天的理解,回到2008年,战略选择当然会很容易,可是谁也没有能预知未来水晶球。其实我们今天面临的几乎是同样的挑战,女装行业,传统的品牌例如Zara、优衣库和新兴的女装网红品牌目前各有千秋,相互学习。又如旅游行业,传统旅行社,携程、穷游等,以及新兴的个性化旅行定制平台也构成了三浪。

三种公司的战略选择

三浪叠加在中国很多产业里是非常常见的现象,我主要聚焦在智能商业的未来,主要讲的都是3.0模式的选择。在当下这个时间点,到底是选1.0、2.0还是3.0,每个人、每一个行业具体情况当然都不一样,没法给出统一的答案,这里只能分享一些决策的心得。

在任何一个时间点当你看到3.0模式出现之后,1.0模式的企业就要非常小心了, 因为发展空间看起来还在,但是很可能会突然进入断崖式的困难期。

就像2012年很多的传统服装大佬依然不相信淘宝这个平台的潜力,也不认为淘品牌能够对他们形成任何威胁,但是到了2013年,很多的传统服装品牌就开始大滑坡、开始大规模关店。 对于1.0的企业来说,在看到3.0的模式之后,一定要尽早做准备,能趁大部分人没有反应过来的时候套现退出,其实已经是很好的结局了。

2.0的企业其实没什么选择,因为正是企业风头最劲的时候,虽然出现了一些未来挑战者的苗头,但绝大部分企业不会放弃看起来非常好的增长,而去做所谓的战略升级。 不过在2.0企业工作的个人,选择的空间会大一些。也许会有少量的、有眼光的人会加入3.0的创业企业,但这样的人肯定会是少数。

一方面有这样眼光的人本来就不多,而且这批人的机会成本又很高,往往都已经是在行业里呼风唤雨的人,他们很难放弃原有的地位。

而3.0的创业者,如果你相信这是未来,需要做的只是勇往直前。 当然从0到0.1,到1,到10,每一个坎儿都是巨大的挑战。有一批人虽然相信3.0的未来,但或者觉得这个未来还很遥远,或者觉得2.0目前利益巨大,希望能先抓住这部分利益,再考虑3.0的事情。这是一种很理想的想法,但是在实际中,

如果一个企业大部分的资源都投入到2.0模式发展的时候,其实很难去吃3.0创业的苦。

 所以当3.0的浪真正起来的时候,往往是那批专心致志、苦苦探索的3.0模式,能够快速地奔跑起来。

还有一个心得愿意和3.0的创业者分享。在第三浪发展的早期,你能看清楚的利益,肯定都不够大。如果过早地去追求刚出现的利益,就很有可能错过未来真正有价值的大机会。

只有浪大到一定的程度,好宝贝才会浮现出来。 对于下决心追第三浪的人来说,既然已经上了这条路,只要有可能,还是应该坚持长远的目标,憋大招。

淘宝能够有今天的成就其实也是憋大招的结果。到2006年、2007年的时候,淘宝已经有非常大的流量了,挣钱的方法当然也很多。但是当时

马云依然觉得淘宝还在发展的非常早期,没法看清未来,远没有到可以讨论盈利模式的时候,所以当时宣布了开店再免费三年的政策,进一步推动了淘宝的大发展。

而随后的两年,由于技术的发展,淘宝最终找到了适合自己的精准广告模式,在投入九年后开始大规模盈利,这就是坚持的价值。

当然话说回来,真正能这样坚持的人,其实往往不是因为利益算计得很准,更多的时候反而是因为使命愿景的驱动,没有太多考虑短期的利益,反而有了最后的大成。

十多年前,写《略胜一筹》那本书的时候,我曾经总结过企业发展的周期,倒是和这三浪并发的提法很吻合。

一个企业从创业开始历经好点子、好产品、好团队、好组织、好文化等等阶段,千锤百炼终于成为行业的领导者。但这个时候往往3.0的挑战者已经悄然兴起,

而行业的领导者经历看不见、看不起、看不懂、学不会、挡不住的阶段,最终被新兴者淘汰。 今天我们面临的更大挑战是,原来这样的周期可能需要二十年,而今天这样的周期可能在八到十年内就走完了,波澜壮阔的商业史就是这样在一浪一浪的商业变革中展开。

小结

智能商业本质上都是对未来的前瞻性判断,所以这一讲最适合的听众其实是在3.0模式下进行探索和创新的这批创业者。只不过需要提醒一句,即使今天发展非常顺利的企业,也需要对这些类似天方夜谭的概念,先有一些准备。



第十八讲:互联网×:传统产业的重构

互联网+,这个概念刚提出来的时候曾经红极一时,但今年似乎就很少听到了,为什么?

互联网+的本意是说随着互联网、云计算、大数据等创新科技的进一步发展,会推动传统行业的转型升级带来巨大的价值。这个概念当然很吸引人,但是到目前为止似乎没有很成功的案例,仔细推敲我觉得互联网+的提法本身可能还不够, 真正能起作用的应该不是互联网+,而是互联网×,×是指乘法的乘。

互联网×是什么

互联网和传统行业的加法想象的是一种物理反应,是运用比较简单的互联网手段,例如网络直销、微博传播而获得比较明显的竞争优势。如果做一种比较粗浅的归类,曾经被称作红利的往往都是互联网+带来的短暂优势。

但是互联网真正要更新一个时代,要做的是乘法,是用网络协同和数据智能这个DNA完成对传统行业的解构和重构,这种转基因的过程是化学反应,是一个相当困难的挑战。

所以想一想为什么最近新零售、新金融、新制造等概念一提出来就得到大家的呼应?原因很简单,一方面,有些行业网络销售占比已经过半,所谓互联网红利的确已经过去,简单的互联网手段已经不再产生作用。但同时传统零售业早已是强弩之末,面临巨大的生存压力,出路只能是进一步的创新。

历史已经给了我们一些很清晰的借鉴,一场通用技术的大变革。例如电的发明往往会经历两个大的发展阶段:第一个阶段是这个技术本身的大发展和直接基于这个新技术的新应用大发展。例如1893年到1915年之间,发电设备、发电厂、电网、电灯等产品的高速发展。 大家所熟悉的通用电气公司,就是这个阶段诞生的标杆型企业。

第二个阶段是通用技术逐渐成熟开始被应用到社会的各个方面,成为社会的通用技术基础,开始全面改变传统的产业结构。 电的应用进入第二阶段的标志性事件,就是福特汽车所建立的第一条电力驱动的复杂的现代化流水线,福特通用汽车成为这个阶段诞生的标志型企业。

传统产业和互联网的融合

互联网的下半场,就是利用互联网这种通用技术的大创新,全面重构传统产业的过程,这是一个艰难痛苦的过程,也是互联网乘法的炼丹炉。

能够胜出的企业需要产业和互联网基因再融合,产生真正的化学反应,才能创造出我们现在还无法想象的未来。虽然目前还没有很成功的互联网×的样板企业,但是有些观察已经给我们提供了一些借鉴和参考。

第一点,在大变革时代由于三浪并发战略选择变得更加困难。 我们上一讲讲了三浪,也就是1.0模式、2.0模式、3.0模式。结合我们今天的讨论,其实我们基本上可以把1.0模式看成传统产业的升级,例如消费升级带来的机会。

而2.0的模式很大程度上是互联网化,也就是利用互联网的一些工具进行一些效率的提升。在不少行业互联网化也刚刚开始,还有比较长的红利阶段,即使是在高度互联网化的行业,例如女装,有些环节,比如生产环节,互联网化也是刚刚开始。

而3.0的模式指的是在互联网平台上,用网络协同的方法重构。

当然第三浪肯定是未来的选择,但是没有第一、二浪的积累,第三浪也不会凭空出现。如果只是聚焦在第一浪、第二浪,当决战的第三浪开始时,你可能发现自己根本就不在前线,甚至连竞争的入场券都没有。

所以大变革时代的竞争对创业者的愿景、战略、战术三方面结合的能力要求很高,才能在迭代中快速演化。

第二个我希望帮大家打破的一个迷思,就是没有所谓的“梦之队”。 我碰到很多传统行业转型互联网的领导者,特别希望能找到一个互联网高手,帮他们搞定一切关于互联网的事情,但我基本上没有看到成功的。

一方面如果你自己不理解互联网,很难充分授权给一个所谓的互联网高手。其次,在互联网发展的下半场,上半场的成功经验不一定能够直接运用,互联网的本质怎么和一个行业的本质融会贯通,这是目前任何人都没有什么经验的大创新。

所以这个时候招聘人最重要的是看学习能力和创新能力,而不是过往的经验。越是互联网上半场的悍将,他们擅长的套路越经不住这一轮融合的煎熬。

反而是有一定的互联网经验,年轻好学,愿意从头干基本的活,有共同的信仰,这样的人远比所谓的互联网大牛成功的概率要高很多。

第三点,互联网×的创业很难通过资本的力量快速催生,它必须经过一个比较长的孕育期。

 过去的几年,从美团到滴滴、到共享单车,再到今年的共享充电宝,创业的成功和快速投入海量资本有很大的关系。但我个人认为共享充电宝领域的疯狂投资,可能是这几年流行的创业投资模式的一次回光返照,并不代表这就是未来的模式。

其实阿里、腾讯都经过五六年甚至更长的艰苦孕育才有后面的厚积薄发,这一轮互联网×的创业需要一个更长的痛苦的孕育期,而且没有办法用资本的方法催生,所以大家要有足够的耐心。

小结

互联网×和三浪并发都在试图讲一件事情,就是当大家都困惑的时候你能不能够清醒,这个时候的判断真的决定了未来十年,谁是新的一拨商界领袖。



第十九讲:新文明:未来究竟什么样

到了尾声,我想跳出商业,和你谈谈文明,互联网的发展究竟将对我们每个人的生活和人类整体的文明产生怎样的变革和影响?

人类文明的演进就是一个合作网络不断扩张的过程,从原始人二三十个人的自然群到部落、氏族、联盟、城市、国家,再到今天Facebook上几十亿人的社交网络,淘宝上千万级的商家网络。

人类社会的演进

合作的演进建立在技术和制度两个基础之上。第一是通讯成本越来越低,信息的传播越来越便利。 从语言的产生、烽火传讯、日行八百里的驿站、印刷术,到近代的电报、电话,信息技术的发展促进了沟通,成为社会进步最重要的基础设施。 其二是社会制度的创新,包括文化、法律和国家的发展,很大程度上使得陌生人之间更容易建立起新的关系。

以互联网为代表的信息革命将沟通的便利带到一个前所未有的高度,物联网的发展目标就是把全世界, 所有人和物都联成一个网络,万物互联,实时互动,这将是我们这个时代最根本的特征。 一个全球网络基础正在演化过程中,类似Facebook、Uber这样的平台在短短的几年内覆盖全球人口的很大比例,而这只是这个发展的开始。

与此同时,开放和共享的互联网技术、机制和内在的逻辑,也推动了信任在更大范围内建立,合作也因此有了全新的可能性。 从1991年的Linux开源社区到2000年之后的维基百科、Hadoop、GitHub,到2015年谷歌的TensorFlow人工智能开源平台,基于在线网络的全球大规模开放协同,极大地加速了互联网技术进步的进程,而技术进步本身又为协同赋能。尤其是21世纪初开始的云计算、大数据、机器学习井喷式的发展,把人类带到了一个人工智能大爆炸的全新时代,数据智能正在快速成为生产力提升的源泉。

沿着历史演进的脉络,技术进步让人类社会从工业时代进入了生态时代,万物互联的网络就是这个生态的载体,而是否拥有基于数据的智能,将成为物种能否在这个生态繁衍的基本要求。

这就是为什么我反复说,网络协同和数据智能是构成生态文明DNA的双螺旋,也是阴阳和合的两面,未来20年,大创新的核心都在于如何将这两个基本原则创造性地应用于不同的场合,从而带来新的价值创造。

人类文明的未来

商业的内在逻辑正在重写。但是我们应该认识到,机器在联网后, 人类在发挥个体创造性的同时,能否通过协同网络形成某种更高级的群体智慧,这将影响人类未来的整体生存状态。

毫无疑问这些基本原则并不仅限于商业领域,整个人类社会都将发生巨大的变化,当人的重复性脑力劳动都在快速被机器智能所取代的时候,创造力成为人的基本贡献,相应的教育体系、社会分配体系都会发生根本变化。我们对自身的认知和对所处社群的认知会发生根本变化,甚至我们对幸福和痛苦的理解也将会发生根本的变化。

正是由于网络和智能一方面使得更有创造性、更有价值的工作获得了更低的门槛、更多的渠道和更好的收入,这是希望所在。另一方面也使更多简单重复而缺乏创造力的工作岗位被大量替代,这是绝望之音。

但是我们要看到大势所趋,农业时代是经验的时代,工业时代是知识的时代,互联网和数据时代是创造力的时代。

经济学家周其仁有一句话概括得非常到位,文明的一次次传承和复兴就是一步步找回对人的尊重。人不应该干那些重复性的工作,应该多做些创造性的工作,这个想法一脉相承,一直引领着人类的文明发展到今天。

我们当前的很多担忧其实是在用既有的价值观、规则机制、法律体系来看待未来可能出现的问题。 被我们忽略了的,恰恰是人类主动基于整体利益去建立新的价值观、规则和法律的能力。 人类的整个历史进程,就是以更新的技术,在更大的群体范围内,共同寻找更优的解决方案,积累更大的文明成果。

前面的十八讲,我们试图从商业的角度来探讨构建未来的商业,甚至是它的社会基础原则。也许基于过去二十几年互联网的演变,我们找到了未来的一些基本规律。但这一讲之所以要从新文明的角度再去探讨未来的可能性,是因为我们今天能够想象到的,都仅仅是未来可能极小的一部分。之所以在这一讲还想跟大家聊一聊新文明,是因为未来将要发生的一切会极大地超越我们今天所有可能的想象。

历史上充满了这样的看似荒谬的预测,在20世纪40年代电脑刚刚发明的时候,IBM的CEO就提到全世界只需要几台电脑就够了,而今天电脑已经成了整个社会最基础的设施了。 当我们今天在质疑VR、AR、AI到底能走多远的时候,唯一制约我们的可能只是自己的想象力。

记得一年前我去Magic Leap看他们的AR眼镜,试用他们眼镜的第一个感觉是,当绝大部分人还在讨论AR眼镜是不是能看得足够清楚的时候,我在现场的感受是将来我们再也不可能分清楚什么是虚拟,什么是真实了。

同样,我们今天所讨论的这一切,到底对社会结构会产生什么样的影响,也是远远超出我们的想象力。如果人工智能开始大规模地在短时间内取代掉大量人工,这个社会靠什么样的机制去运作?美国已经开始有人讨论是不是要每年花5万块钱,把这批人养起来。但是养起来他们干什么?他们在社会中该起什么样的作用?扮演什么样的角色?

人类社会的文明经过一千多年的努力,终于在平等自由的基础之上建立了所谓现代的文明体系。但是当这些新的技术把我们带到一种新的可能性的时候,国家、社会、民族、自由、宗教,所有这些我们习以为常的概念可能都将挑战我们想象的极限。

小结

《智能商业二十讲》,我要讲的就是这十九讲。更有意思的是大家的反馈,所以我把第二十讲留给了问答。


最后讲:新起点 | 答疑

在《曾鸣·智能商业20讲》的播出过程中,我们收到了很多的问题和评论,非常感谢大家。

按照事先的约定,今天我会选取其中八个问题做解答。

小公司如何生存

Q:  关于生态,现在能再崛起为大型网络平台会越来越难。所以作为普通的公司,是要依附好一个前景看好的平台吗?还是依然鼓励我们自己建立自己的小型生态?

A:  其实,我很少给大家直接的答案,包括这一系列的讲座,最希望的是给大家提供一套思考方法,然后让大家根据自己的实际情况做出选择。所以,比如说在新定位那一章提出点、线、面的概念,就是希望大家想明白你到底想做点,还是线,还是面。那么做点当然就需要找到一个很有前景的平台和它共同发展, 所以不同的场景下的选择是不一样的,思路也是不一样的,而且每一种定位都有它自己的价值。

更具体回答你的问题,即使在今天这个情况下,过去两三轮的技术进步红利基本上都释放得差不多了。从最早的PC互联网,到移动互联网,到云计算,到最基础的数据智能,所以才出现了现在的一批千亿级美金的领先企业,也就是所谓的大平台。

但实际上,各种各样你所说的小平台,小生态的机会在未来的五年还是非常多的。至少可以从三个角度来看这个问题。

第一个机会是在大生态内,由于网络协同和广泛的网络连接,也有各种各样的小生态。 比如说在大淘宝的生态当中,有一家企业的定位就很有意思。这家企业叫韩都衣舍,他们从创业开始就是淘宝女装上最大的卖家之一,最早从韩风衣服做起。但是在这些年里面,他们的定位越来越清楚,他们现在给自己明确的方向是做淘宝生态的二级生态。二级生态,也就是给种种的淘宝店铺,特别是有创意的小品牌提供全面的运营支持。他们会成为一个在网络营销和销售的企业运营支撑平台,这就是一个小的生态。

同时,不同规模的产业,比如说大的家居行业、教育行业、旅游行业到各种各样小的行业,其实产业互联网的机会是非常大的。 这也是我在未来的一两年会专注研究的一个新的方向。将来,我们有机会可以在曾鸣书院这个平台上跟大家多交流。

一个产业互联网其实就是一个生态。当然,不同的行业,这个生态大小会不一样。

第三个,我还是想强调技术的进步依然在以加速度进行。 我们提到的无论是物联网,还是大规模的通用的AI,也就是人工智能都还没有真正迎来自己的爆炸性成长的时间。当这些新技术进一步发展,开始规模化得商业化时,我们将看到无数让人兴奋的新生态的出现。

所以,大家不用灰心,实际上就这些领先的平台给我们带来了很多的启示,也奠定了下一步创新的基础。未来,即使是在生态和平台领域里面创新的机会还是非常多的。

战略打法的选择

Q:  企业初创期是应该学习Uber,进行单点的快速突破,还是应该学习淘宝,有一个伟大的宏图再开始呢?在创业初期,淘宝这种平台和Uber这种单点突破,在具体实施上有很多事情都是矛盾的。

A:  首先这个结论,两种不同的打法在具体实施上有很多事情是互相矛盾的,这个观点是非常正确的。

这也是我在这个系列讲座中想跟大家反复强调的。 不同的战略、不同的思路、不同的运营手法,

大家要结合自己的场景想明白,我到底想用什么样的方法去发展自己的公司。

第二点我想强调的,就是这个问题的角度可能是有偏差的。我给大家提供了很多的案例,其实非常不希望大家僵化地去学习,我到底是该学Uber,还是学淘宝,还是学谷歌。

我试图给大家讲明白的是案例背后的原理,背后的思考方式。所以,你千万不要拷贝谷歌、淘宝、Uber。你真正需要去想的是在你的企业,目前发展阶段到底是网络协同的某些打法更有价值,还是数据智能的一些打法更能快速突破。所以,还是要根据每个企业当前的状况做出选择。

而且,在企业的不同发展阶段,战略和打法也是不断演进的。举个有趣的例子,我最近正好碰到两家做英语在线教育的创业企业。当然,它们都已经发展了好几年,而且进展相当顺利,都是几亿美金甚至十亿美金以上估值的企业了。

它们最早选择的都是类似Uber这样的打法,在在线英语这样一个单点上快速的突破。当然,他们选择的战略不一样。但这两家企业下一步的发展都面临着一个很有趣的问题,是沿着Uber这样的思路在英语在线教育这个单点上深入挖掘,继续高速突破?还是利用这样一个切入点,开始类似淘宝那样平台化扩张?也就是说,从英语教学扩张到各种各样的技能训练,甚至是基础教育领域里面的创新。

所以,一个企业发展到一定的阶段,它可能的战略选择会根据阶段的不同而不断迭代和发展。

网络协同的构成

Q: 请问,构建一个网络协同哪几种决策是必不可少的?

A:  这是一个很有趣的问题,但是我想提醒大家的是,这个问题其实隐含了一个错误的思考方法,是特别不适合构建协同网络的。所以,很值得跟大家展开讲一讲。

当然,首先从逻辑的角度来说,任何一个网络协同,你肯定有两个角色是少不了的,一个是客户,一个是服务提供商。那么你在这基础之上会衍生出其它的多元角色。

但是,回到我刚开始讲的,这个思考方法它潜在的问题是:

第一点,一个协同网络的角色,往往不是事先定义的,它是事后演化出来的;第二点,在启动一个协同网络的时候,能够启动这件事本身才是最重要的。 能有几个角色先启动这个网络,让协作先起来,就先跑起来。

我看到的协同网络最常见的错误就是,一开始很多人会画非常复杂的思维导图、逻辑图,把一件事情需要的ABCDEXYZ八个角色都画出来,每个角色之间有非常复杂的关联关系。然后,试图把这张逻辑图变成一个产品,然后再去运营。绝大部分这样的努力碰到的第一个问题就是根本无从下手,这个协同有太多的问题,最后往往是胎死腹中。 所以在一个协同网络的起步阶段,越简单越好,先让事情跑起来。

所以,回到淘宝的案例,淘宝最早只是一个BBS,没有比这更简单的产品了。卖家、买家在这上面能聊天,能下单,能够完成最简单的交易就可以。然后,在这基础之上才加了支付宝的担保交易,在卖家的后台加了物流合作伙伴,再专门开发了卖家的市场,提供店铺装修、软件服务等等一系列新的角色。

所以,再跟大家强调一下,启动一个协同网络最关键的两点:

第一个,先把业务跑起来,用最简单的流程跟最少的角色。 不管角色少到什么程度,先把一个交易闭环跑起来,这样的话才是一个完整协同的雏形。

第二个,在协同的雏形基础之上,不要有太多的人为想象和事先规划,因为任何网络都有自身野蛮生长的强大动力。 你去让它成长,

因为利益驱动是最大的网络扩张动力。在这个利益驱动的扩张过程中,你只要看到什么角色冒出来,然后给这些有强大生命力的角色提供好的产品,好的规则,好的服务,它们自然就会成长壮大,再进一步的吸引新的角色的发展。

所以,协同网是对传统供应链流程的一种打破、重构和再造,所以一定要从一个相当简单的圆形开始,让它自发得演化。不要去想有几个角色,这些角色之间该怎么分工,然后把极为复杂的合作图画出来,那样的方式是最容易碰到问题的。

B2B企业的战略升级

Q:  我们公司目前还停留在给客户提供工具类产品,以功能改进为最终目标,仍停留在IT时代软件项目的思路。工具类产品没有进入数据智能,该如何运营与客户持续的关系?

A:  这个问题非常典型,值得再强调一下。如果你提供的是一个B2B的工具,原则上你是没有办法演化成数据智能的,因为你根本不直接面对客户。

当然,有一个情况是,你的B2B客户变成一个能够对他们的终极客户提供持续优化服务的数据智能服务商。那么他可能会倒逼回来,要求你升级成为至少是SaaS化的运营商,能够给他们提供数据服务。SaaS模式就是Software-as-a-service,是直接在线提供软件支持服务。但是,在这种场景下,你还是一个相对附属的角色。

那么,目前以软件工具为产品的企业,是继续停留在一个B2B的软件服务商的角色,还是做一次重大战略转型,或者说战略升级,变成一个2C的服务商,这个是一个非常大的挑战,也是需要认真思考的战略问题。

可能只有极少数的企业能跨出去这一步。但是,如果不跨出去这一步的话,你是没有办法演化成一个数据智能的新型创业企业的。

给大家举个例子,有非常多的企业是给餐饮公司提供软件服务的,中间做得好的一部分甚至能够提供SaaS化的软件服务。但是,只有极少数的企业,比如说最近发展得很快的一家企业叫二维火,

它们不再是在后台给餐饮企业提供支持,而是已经直接给消费者提供包括点餐、结算这样的服务。

所以,你在一个餐馆扫一个二维码,弹出来的其实是二维火的服务界面。那么,你在这里面可以点餐,可以结算、支付等等,所以二维火已经从一个后台的SaaS化软件变成了一个前台的2C服务提供商。在这基础之上,它完成了在线化,也就能够继续完成数据化和数据智能这样一个越来越强大的演进闭环。

所以,第一步最重要的是超越IT软件,变成一个真正能够2C提供在线服务的企业,这才是数据智能的第一步。

S2B的核心环节

Q:  我就是一个S2B平台的创业者,我遇到的一个难点在于,小B稍微壮大就喜欢跳过平台去直接找厂家。S2B平台如何才能建立自己的壁垒呢?

A:  这是一个很好的问题,我首先不客气得讲一下,我特别特别担心大家听了这一系列讲座以后,直接套用其中的很多概念,反而忽略了自己面对的商业问题的本质。

S2B是一个非常典型的情况,这个概念提出来以后,我收到非常多的朋友的问题和回复,都是说我们都在做S2B。实际上大部分的案例我认真聊了一下以后,离我们所讲的S2B,或者更精确的提法S2B2C,这个模式的差距其实是非常远的。所以,大家在用这些新的概念的时候一定要小心,这些概念更多是帮助大家思考,千万不能盲目得照搬。

那么我稍微再展开讲一下S2B2C这个概念的核心:第一个,S和小B一定是同时服务C的。 虽然这个“同时”可能有很多种方法,但是如果S自己就能够完成2C的所有服务的话,这就变成了传统的B2C模式。

第二个,如果小B能够不靠这个S,自己就能完成大部分业务,也就是你现在碰到的困境。因为你只是一个简单的撮合平台,把原来的厂家和批发商,或者是零售商连在一起,你并没有提供额外的价值,那么双方当然有意愿去跳过你这个非常浅层的平台,自己直接去互动。

那么第二个, S2B2C模式的核心是,小B一定要自己能够持续吸引到新的C,它不能依靠S来给它提供全部的流量,小B要自带流量,这样它才有价值。 所以,

新的S2B2C平台的核心是,要在2C这个领域和给小B赋能这个领域,都要有自己独特的价值创造,这种价值创造本身就是最重要的进入壁垒。

所以像您现在的状况,最有可能的是你还是一个非常简单的匹配平台,那么没有做出对小B有价值的赋能。所以,小B很容易就跳过你去找上游的厂家,这一点需要你在下一步的商业模式中必须找到新的突破点,不然整个企业的价值的确会非常有限。

当然S2B是一个很新的概念,曾鸣书院也在继续在这方面做持续得研究。给大家举个例子,我们最近在深入研究的一个案例,叫大家中医。大家中医最核心的,就是帮助中医师这样的个体工作者大幅度提高他们和客户互动和服务的效率。

所以,他们第一步做了一个中医工作室,这个中医工作室可以把医生和病人都在线连接起来。比如说你可以简单填一个症状的问卷,你可以拍一个自己舌苔的照片,然后中医师可以把这些数据都留在你的档案中间,然后中医师开的药方可以很快得直接通过后台,大家共享药方服务,第二天甚至当天晚上,药就能送到你家了。它同时在后台把中国医药经典里所有的药方都做了结构化的知识整理,这样医生可以随时在线检索经典药方。

所以,大家中医作为一个S的平台,它通过在线化的工具,知识的积累,给一个传统上只能面对面的对自己客户提供服务的小B提供了非常丰富的支持和帮助,让他可以管理几十个甚至上百个病人。

包括最简单的预约,如果是线下预约,一个医生管二三十个病人,时间安排是很麻烦的。但是,在这个小小的工作室,每个病人上来就可以看到,如果我下一步要去见这个医生的时候,他在哪个时间点是有空的。所以这是一个非常典型的,通过工作室这种模式让小B服务无数的C,有一个极大的效率提升。

服务业的转型

Q:  如果我们企业的产品是人的服务,比如说设计策划,那么这类业务其实核心环节很难在线化和数据化,在线往往也仅仅是限于沟通。所以,这样的服务行业该怎么进行互联网转型。

A:  大家提到的这个问题的确是关键。但是,创业的核心也是创意。实际上大家认为的完全是靠人驱动的服务,其实中间也有越来越大的空间是可以被在线化、智能化的服务所取代的。

举一个非常典型的例子,律师服务。律师服务,传统上会被认为是很高端的一种脑力活动,但是实际上其中很大一部分的工作是非常机械得查找资料的过程。而这个过程其实机器可以比人做得效率高很多。经过这十年来创业公司的努力,美国律师界绝大部分的案例查询都已经交给机器了,所以很多法学院的高材生现在找工作都很困难,就是因为整体的工作量大幅下降。

甚至,这两年由于人工智能的发展,现在已经开始有智能引擎,试图模拟法官的判案,包括律师互相之间的辩论。所以可以想象,这个大家传统上认为完全是以人为中心的服务,其实也越来越多得依赖机器在提供服务。

那么另外一个典型的案例就是医生。医生的诊断,我们传统上也认为跟人的高端脑力活动是紧密相连的。但是,由于医疗研究领域知识的极度丰富跟爆炸性成长,比如说癌症治疗,基本上任何医生不可能对前沿的研究发展有足够多的理解跟快速的学习,所以你会发现在医疗领域里面,越来越多的努力都是在于把大家共同的知识在线化、模型化、智能化,将来医院的很大一部分诊断会是由人工智能来完成,而不再是一个个医生。所以,这些领域都是根本性的变化。

那么可能有些领域,比如说设计,大家都会觉得最核心的环节还是以人的创意为根本。但是,即使是在这样的领域里面,

其它辅助工作的在线化和智能化,它的发展空间也是非常大的。

比如说很多服装设计师的灵感,非常重要的一个来源就是看类似Instagram这些社交网站上流行的东西。

而这一步其实是很容易用机器把数据结构化,帮你分析出来Instagram最近这一两个月最流行的服装,最流行的色彩,最多的评论,把这些初步的信息做一些整理,然后再把这个信息跟设计师的直觉进行一个有效的互动。这个方法也能够极大得提高设计师本身的创造力和他的设计效率。

所以,总结一下,未来创业很重要的一个方向就是把传统上大家认为必须由人来做的服务,把它中间越来越多的环节拆解,变成可以在线化、机器化、智能化完成的任务。

新组织下的薪酬体系

Q:  企业低成本招聘的观点必须迅速改变,高价招合适的、自我激励和驱动的人可以节省很多管理成本,因为他可以像标杆一样影响周围的人一起自激励。但问题是企业在招聘转型的时候会带来收入倒挂,会影响老员工的生态。但是,由于人力资金的压力,老员工的收入不会很快得到迅速提升。那么这种倒挂怎么解决?

A:  其实不少网友问了类似的问题。我想最重要的是,由于新的商业规律的改变,由于企业战略的根本改变,组织的改变也是全方位的和根本性的。所以,对我们的挑战是,很多我们习以为常的概念可能都要放弃。比如说这个案例里讲到的,老员工的收入怎么办。

实际上我们能看到,在这种新型的组织当中,有几个概念已经在快速得被挑战和打破。比如说公司忠诚度,传统的企业都非常强调员工忠诚度的重要性。但是, 在新型企业当中,由于知识的淘汰更新非常得快,实际上员工的流动性会大幅加强。而且,老员工的淘汰率也是要不断提高的。

所以,一方面文化对于公司的重要性依然在保持,但是老员工,特别是不合适的老员工的淘汰也比原来重要得多。这就是阿里巴巴有段时间讲得特别多的,

公司内部特别怕老白兔,一个老白兔可以养一窝小白兔,因为这些人可能看起来对公司价值还不错,但是实际上离公司所要的创造力还是有很大一个距离。

所以,员工忠诚度、流动性、淘汰率、工资的设定都需要重新考虑。

包括期权,现在很多公司都是很标准得按四年发,然后还要再留几年逐步得兑现。这个实际上是从传统的激励角度来考虑问题,往往反而会有反向的作用,让本来该离开的员工赖着不肯走。 所以,原来我们很多的机制设计跟现在快速流动的企业之间的冲突也会越来越大。 所以,我们看到组织问题的时候,要多从新的整体来思考这些问题。

谁能代表未来

Q:  很多网友都在问,未来到底是类似BAT、谷歌、亚马逊这样的巨无霸公司一统天下,还是像凯文·凯利说得那样,未来三十年真正领先的公司现在可能还没有出生,到底哪一种观点更可能是未来的世界?

A:  其实像大家一样,我也被这个问题深深得困惑,而且还必须真正去面对这个问题带来的一系列的挑战。但最近反复思考的结果,我觉得可能特别要借用我在三浪叠加那一讲里面讲到的,我自己的判断, 我们正处在一个特别有趣和微妙的时间段,属于二浪最强,三浪还没起来的这么一个技术空档期。

那怎么理解呢?就像我试图在智能商业这二十讲里面讲的,由于PC、移动互联网这两个互联网发展的巨大的红利,以及云计算和大数据带来的数据智能的雏形,这两个的叠加造成了全世界前十家企业里面有七家是领先的互联网企业。那么可以看到这个趋势还在加强。

 所以,我觉得第一个结论基本上是靠谱的,就是现在领先的互联网企业还有足够的上升空间。

但是反过来,就像我在点、线、面里面讲的,它们的成长也会带动一大批的创新企业的高速发展。所以,这是第一个观点。

第二个观点,我同时对于第三浪的发展充满期待,也充满信心。 我觉得IOT和人工智能真正的结合是第三浪的核心和关键。因为IOT我讲到也是互联网发展的第三个阶段,从PC互联网到移动互联网,最后到物联网。而同时人工智能在这十年的积累上也会再上一个台阶。

所以,这两个的结合是一个更大层面上的技术突破。那么更具体得说,比如自动驾驶出现突破了,它将会成为IOT和人工智能方面的一个里程碑事件,它必然会带来一个时代的大爆炸。

所以,我觉得3.0的时代也许是三年以后,也许是五年,大概也就这个时间段一定会到来。 而这3.0的技术大变革,至少会产生几家将来可以和现在这五家公司去竞争、去发展的同样级别公司。 所以,我觉得就是说创新的机会还是非常大的。

但是,我们现在已经了解的这些规律在未来同样都会发展,发挥巨大的作用。这也是这二十讲对大家的借鉴意义。我相信在IOT和人工智能的技术基础之上,我们讲的智能商业这中间所有核心的概念在未来都会得到一个更大的应用和更好的发展。


END


尾言

积极留言,你觉得那些对你是重点,并且没有被我标明的。希望你能告诉我。

这是青阳桌边谈资整理发布。

日记本
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