Про що:
У 1994 році Джефф Безос заснував невеликий бізнес у гаражі — онлайн-магазин книжок, який він назвав Amazon. Три десятиліття потому Amazon оцінюють у 2,39 трильйона доларів США. До кінця 2025 року ринкова вартість компанії може досягти 3 трильйонів. Сьогодні Amazon продає власні товари та працює як маркетплейс, має кілька дочірніх компаній, що продають хмарні обчислення, автономні транспортні засоби, стрімінгові технології тощо.
Про філософію Amazon та ідеї, які можна використати для українського бізнесу, — в матеріалі.
Зміст
Працювати, як стартап
Завжди питати «Чому?»
Створити принципи лідерства та спиратися на них
Розповідати замість того, щоб робити презентації
Штучний інтелект всюди, де це можливо
Працювати, як стартап
В основі цієї статті — лист генерального директора Amazon Енді Джассі до акціонерів компанії, написаний у кінці 2024 року. Окрім традиційної подяки за співпрацю та підсумку доходів Amazon, лист містить принципи компанії та поради, що підходять більшості бізнесів.
Порада перша — працюйте, як стартап, навіть якщо у випадку Amazon це значить «найбільший стартап у світі».
Енді Джассі стверджує — великі компанії часто збиваються з початкового шляху і розробляють те, що їм цікаво, навіть якщо клієнт потребує чогось іншого. Стартап, навпаки, намагається розв’язати реальну проблему користувача та постійно шукає способи покращити те, що і так працює непогано.
Що робить Amazon:
- Створює простір для ідей. Кожен працівник може запропонувати зміни та швидко протестувати їх.
- Наймає багато «будівельників». Це люди, що аналізують досвід користувачів, та шукають, що ще можна змінити. Їхнє завдання — бути постійно незадоволеними та прагнути більшого.
- Шукає «власників бізнесу» замість «працівників». Компанія наймає вмотивованих професіоналів, які відчувають відповідальність за те, що роблять.
- Пріоритезує швидкість, а не ідеальну якість. Менше бюрократії, більше готових рішень.
Аби збільшити швидкість роботи, автоматизувати рутинні завдання та заощадити час на складніші та креативніші, використовуйте Microsoft 365 Copilot. Віртуальний асистент на базі штучного інтелекту інтегрований в офісні програми Microsoft 365: Word, Excel, PowerPoint, Teams та Outlook.
Більше про Copilot дізнайтесь на сайті.
Завжди питати «Чому?»
В Amazon є цікава філософія двобічних та однобічних дверей. Ідея в тому, що деякі рішення — це двері, які відчиняються у два боки. Ви можете щось змінити, а потім повернутися і почати заново, якщо буде треба. Інші рішення — однобічні двері, які неможливо буде відчинити після змін. Та незалежно від виду дверей, ключ до них — питання «Чому?».
- Чому цей клієнтський досвід має бути саме таким?
- Чому він не може стати кращим?
- Якщо нас щось обмежує, то чому ми маємо це прийняти?
- Чому ми не знаходимо способи, які допоможуть обійти це?
Спочатку Amazon просто продавав книги. Потім власники компанії запитали себе — чому ми не можемо запропонувати клієнтам кожну книгу, яка продається в друкованому вигляді? Пізніше — чому б не продавати будь-яку книгу, що була колись написана, і так, аби клієнт отримував доступ всього за 60 секунд? Так з’явилася електронна книга Amazon Kindle. Пізніше — чому тільки книги, а не посуд, одяг і електронні товари? Далі — чому б не запросити на майданчик інших продавців? Питання «Чому?» призвело до значних винаходів і зробило життя клієнтів зручнішим та простішим.
Створити принципи лідерства та спиратися на них
Amazon має 16 принципів лідерства, ось деякі:
- Орієнтуватися на клієнта — прагнути створити продукт, який розв’яже його проблему.
- Вчитися постійно — займатися самовдосконаленням та дізнаватися новe.
- Винайти та спростити — важливо не тільки знайти інноваційні рішення, але й зробити їх зрозумілими для кожного.
- Заслужити довіру команди — будувати чесні, щирі та відкриті стосунки, надихати та направляти.
- Прагнути бути найкращим роботодавцем у світі — створювати практичне, різноманітне та продуктивне середовище, де люди можуть працювати та зростати.
Розповідати замість того, щоб робити презентації
«Ми перестали використовувати PowerPoint у 2024 році», — стверджує генеральний директор Amazon. Він пояснює — спочатку здавалося, ніби презентації мають спрощувати інформацію і робити її зрозумілою для кожного, але виходило навпаки. Презентація допомагала доповідачу, але не слухачам, і тому замість неї почали використовувати тексти.
Коли працівник Amazon готується до доповіді, то пише текст мінімум на 6 сторінок. Історія сприймається легше, слухачі ставлять правильні запитання «Чому?», які призводять до важливих змін.
Штучний інтелект всюди, де це можливо
«Генеративний штучний інтелект (ШІ) переосмислить практично кожен досвід взаємодії з клієнтами, який ми знаємо сьогодні. ШІ змінює норми в тому, як ми пишемо код та купуємо товари, досліджуємо космос та надаємо первинну медичну допомогу. Він розвивається швидше ніж майже будь-яка інша технологія», — пише Енді Джассі.
«Генеративний штучний інтелект (ШІ) переосмислить практично кожен досвід взаємодії з клієнтами, який ми знаємо сьогодні. ШІ змінює норми в тому, як ми пишемо код та купуємо товари, досліджуємо космос та надаємо первинну медичну допомогу. Він розвивається швидше ніж майже будь-яка інша технологія», — пише Енді Джассі.
Якщо головна місія Amazon — щодня спрощувати та покращувати життя клієнтів, то ШІ допомагає пришвидшити це в рази. На Amazon створюється понад 1000 додатків GenAI — компанія впроваджує генеративний штучний інтелект всюди, від текстів до логістики. Так, голосовий асистент нового покоління Alexa+, може розпізнавати контекст діалогу та планувати покупки замість користувача. Amazon радить бізнесам інтегрувати чат-боти, автоматизацію CRM чи AI-аналітику продажів.
Читайте також:
Віртуальні помічники на сайті як швидка інформаційна пігулка для клієнтів і працівників
Розповідає Анна Часнікова,
Head of Growth, Kyivstar.Tech
Ми використовуємо штучний інтелект, щоб дешевше й швидше отримувати правильні рішення.
Штучний інтелект для нас — це спосіб прибрати тертя між гіпотезою і тестом.
Ми починаємо з ідеї та ставимо задачу штучному інтелекту. Він генерує багато варіантів для A/B-тестів (це метод, в якому порівнюється два або більше продукти, реклами, версій сайту, щоб зрозуміти, який цікавить клієнтів).
Оцінюємо варіанти за допомогою даних попередніх тестів, відсіюємо слабкі та нецікаві.
Потім тестуємо лише ті, що мають статистичний шанс.
Наразі фокус нашої команди в роботі з ШІ — це власні автоматизації під конкретні бізнес і маркетингові задачі. Це self-serve підхід — ідея в тому, щоб кожен член команди Growth міг зібрати та запустити рішення під свою мету. Щоб швидко створювати прототипи та мінісервіси, використовуємо інструменти на кшталт Replit, щоб автоматизувати задачі — n8n як low-code оркестратор.
Ролі природно змінюються. Performance-маркетинг (підхід у рекламі, де оплачується конкретний результат, а не кількість кліків) тепер більше про те, як керувати експериментами та бюджетами — що тестується і як це працює. Креативи (картинки, відео і тексти) також інші — замість випадкових ідей використовуються системи шаблонів, що дозволяють створювати багато варіантів та бачити, які з них насправді ефективні. Аналітика — не лише про таблиці та графіки, вона рухається у бік data science — складнішої роботи з даними, прогнозами та алгоритмами штучного інтелекту.
Ми міряємо успіх не обсягом згенерованого контенту, а швидкістю від ідеї до тесту, часткою автоматизованих кроків і кількістю валідованих (підтверджених доказами) інсайтів на тиждень.
Формула проста: сильна гіпотеза + швидкий цикл перевірки = зростання. Штучний інтелект робить цей цикл дешевшим, стабільнішим і масштабованим.
Ми використовуємо штучний інтелект, щоб дешевше й швидше отримувати правильні рішення.
Штучний інтелект для нас — це спосіб прибрати тертя між гіпотезою і тестом.
Ми починаємо з ідеї та ставимо задачу штучному інтелекту. Він генерує багато варіантів для A/B-тестів (це метод, в якому порівнюється два або більше продукти, реклами, версій сайту, щоб зрозуміти, який цікавить клієнтів).
Оцінюємо варіанти за допомогою даних попередніх тестів, відсіюємо слабкі та нецікаві.
Потім тестуємо лише ті, що мають статистичний шанс.
Наразі фокус нашої команди в роботі з ШІ — це власні автоматизації під конкретні бізнес і маркетингові задачі. Це self-serve підхід — ідея в тому, щоб кожен член команди Growth міг зібрати та запустити рішення під свою мету. Щоб швидко створювати прототипи та мінісервіси, використовуємо інструменти на кшталт Replit, щоб автоматизувати задачі — n8n як low-code оркестратор.
Ролі природно змінюються. Performance-маркетинг (підхід у рекламі, де оплачується конкретний результат, а не кількість кліків) тепер більше про те, як керувати експериментами та бюджетами — що тестується і як це працює. Креативи (картинки, відео і тексти) також інші — замість випадкових ідей використовуються системи шаблонів, що дозволяють створювати багато варіантів та бачити, які з них насправді ефективні. Аналітика — не лише про таблиці та графіки, вона рухається у бік data science — складнішої роботи з даними, прогнозами та алгоритмами штучного інтелекту.
Ми міряємо успіх не обсягом згенерованого контенту, а швидкістю від ідеї до тесту, часткою автоматизованих кроків і кількістю валідованих (підтверджених доказами) інсайтів на тиждень.
Формула проста: сильна гіпотеза + швидкий цикл перевірки = зростання. Штучний інтелект робить цей цикл дешевшим, стабільнішим і масштабованим.
Додайте коментар