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情感分析
文章导读
    但沃尔玛完全是另一回事。本文即将回答这个问题——什么是Amazon?沃尔玛的买家成为了全球最大市场的看门人。沃尔玛再次成为权衡这些因素表现最出色的企业。沃顿把“小处着想”和聚焦客户融入到沃尔玛的文化当中:客户走进商店时想要买什么?那么,回到我们的问题:什么是沃尔玛?或者更精确一点,什么是1994年的沃尔玛?

    Amazon是什么?这似乎是个很显然的问题。但仔细想想你可能会推翻自己的答案。要想准确描述这个不断蔓生的庞然大物,你需要一篇长文来概括。本文作者Zack Kanter是Stedi创始人兼CEO,长期研究零售和Amazon。原文标题是:What is Amazon?文章先从探讨沃尔玛的本质和优势开始,再剖析Amazon如何借助互联网化解了沃尔玛多年经营的优势,进而促成SKU的寒武纪大爆发,然后总结出Amazon面临增长障碍时的终极套路,从而回答了Amazon是什么的这个问题。此外,作者还点出了看似不可阻挡的Amazon露出的唯一漏洞,不知道这会不会成为制约Aamzon未来发展的隐患。

    Amazon究竟是什么?

    这是一个困扰了我10年的问题。我自己在Amazon上买卖东西;我有一个汽车配件品牌,以供应商和市场卖家的身份卖了数千SKU给Amazon,后来我们把这家公司卖给了一个私募股权基金。现在,我是一家初创企业的CEO,而我们的业务是在Amazon Web Service上面跑的。

    零售是我的世界,Amazon是我的痴迷。这篇文章就是我对导致自己痴迷的心智模式的概括。

    Amazon在过去20年带给我们的经济启示,就像再往前20年沃尔玛给我们带来的启示一样:沃尔玛是现代奇迹之一,在一个高度竞争性的环境下白手起家,从零扩张成为美国最大的公司(收入和人数方面),这一切都是用天天低价为人人省钱这一个愿景的结果。这是有史以来最成功的社会福利体系,它为普通美国人省下来数十亿美元的开销,却不需要纳税人付一分钱。这是复利威力的确证,是数十年如一日贯彻计划威力的确证。

    但沃尔玛完全是另一回事。它的业务融合似乎是行不通的。它缺乏有凝聚力的产品策略。它藐视聚焦的规范,但是它的执行速度之快以这样的体量(且不说范围)来说似乎是不可能的。

    本文即将回答这个问题——什么是Amazon?不过在回答这个问题之前你得先理解沃尔玛。沃尔玛变革了零售业。Amazon一开始借鉴了沃尔玛的玩法,就像沃尔玛一开始借鉴了早期折扣零售商的做法一样。所以我会先从回答什么是沃尔玛这个问题开始。

    沃尔玛是什么?

    沃尔玛之外的人很少意识到沃尔玛创新的历史范畴。它建立了最大的私有卫星通信网络,以庞大的规模促成了空前的协调。对销售点系统进行了电脑化,有一只庞大的运输车队来提供一流的物流,在EDI方面进行了创新,推出了山姆会员店等等。但这一切只是为了优化一个非常简单的方程式:那就是200000—300000平方英尺商店内的货品、定价以及库存

    当然,要想把一家商店经营好需要的东西远不止那个公式。你得提供一切客户想要的东西。但基本上,沃尔玛的业务最主要是沃顿总是挂在嘴里的这两样东西:“琳琅满目的优质商品”以及“最低价格”。

    在头40年的时间里,沃尔玛恰恰成为了全世界做那两件事情最在行的:尽可能高效地利用每一家商店的每一寸土地,摆满价格最低的优质商品,并且维持足够的库存来满足客户需求。其背后是卫星网络帮助总部确保商品总是有库存,让各家商店了解对方产品搭配和定价的实验。车队高效运输确保商店有客户想要的东西可卖。电脑化的POS来实现快捷买单。

    为200000到300000平方英尺的商店选择合适的SKU、价格和库存水平——经营就这么简单,或者说,就这么难。

    沃尔玛的买家成为了全球最大市场的看门人。买家的任务是识别出客户想要的优质商品,然后谈判出最佳的价格点。就像Claude Harris所说那样:“我总是告诉买家:‘你不是在为沃尔玛谈判,而是在为客户谈判。你的客户应该能拿到最好的价格。不要为供应商感到遗憾。他们知道自己能卖多少钱,我们想要到那个底价。’”

    为零售把关一旦出错,代价将非常高昂。如果存货不是客户想要的话就将是错上加错:不仅东西对客户毫无价值,而且也剥夺了客户买自己想要东西的机会。货架空间是一场零和游戏。即便确认东西是客户想要的之后,还有很多因素需要考虑。

    沃尔玛再次成为权衡这些因素表现最出色的企业。沃顿把“小处着想”和聚焦客户融入到沃尔玛的文化当中:客户走进商店时想要买什么?愿意付多少钱?会买多少?

    沃尔玛评估的供应商和SKU越来越多。大多数供应商和SKU都不愿打折,但一旦有一家打折,沃尔玛的选择很快就会丰富起来,然后沃尔玛再把商店规模扩张到当地社区能支撑的地步,并从优质供应商那里采购足够多的SKU到库存里面。

    钟表匠山姆·沃顿

    沃尔玛的故事首先让我想到的是钟表匠的比方——这是对聪明设计,对有着超常智慧或者非凡的创造者的经典比喻,是William Paley在1802年首先提出来的。

    假设我们步入一片树林,遇到了一块石头。我们可以得出结论说这块石头一直都在那里。但然后我们继续走下去的时候又碰到了一块怀表,我们就未必会认为那块表也是一直就在那里了——我们会从它的复杂度,精确度、非自然性等方面推断出到了某一刻,一定会有一位创造者理解了它的功能,构思出它的设计,然后通过缜密的思考和执行将它带到人间。

    照此推理,如果你看看这个世界的复杂性——看看自然界是如何的巧夺天工,看看复杂如光合作用、天气变幻、动物迁徙、食物链甚至人体器官等机制的话,你也会得出一定会有一位无比充满智慧、能力无限强大的创造者构思出整个体系的结论。

    如果来自19世纪的你坐时光机被传送到1994年的沃尔玛超市的话,也会得出像William Paley一样的结论:沃尔玛的创建一定是精心设计的结果。

    山姆·沃顿是沃尔玛算法背后的“聪明设计师”:这个算法决定了a)“琳琅满目的优质商品”,b)提供“最低价格”,c)用“确保满意”和“友好、服务懂行服务”来支持,d)在“便利时间”提供“免费停车”和“愉快的购物体验”,e)在当地经济条件许可下在最便利的位置设立最大规模的店铺

    换句话说,规模、布局、格式、产品组合以及超市相关的选择/培训都是山姆·沃顿所设计算法的结果。

    那么,回到我们的问题:什么是沃尔玛?或者更精确一点,什么是1994年的沃尔玛?

    沃尔玛可以看成是当地市场可支撑的SKU的优选、存货以及定价的有界搜索。这要受制于当地经济的特征,所以每一个沃尔玛的选点都是当地市场动态的直接反映。交给本地团队的难题就是预测和实现最适合当地经济的优化组合。SKU和库存太多或者太少都将是代价高昂的错误。而更高层经理则负责测算超市本身的最优规模和位置,挑选最佳的助理去管理等。然后每一管理层级都要管好自己范畴内的算法。

    沃尔玛几乎不间断地执行了30年这一算法,并且变得非常非常擅长此道,直到1994年,几乎在一夜之间,沃尔玛精心打造了30年的算法开始悄然对沃尔玛不利了。

    Amazon粉墨登场

    1994年的时候贝索斯领悟到了一件大事情:直到当时为止,零售世界最重要的事情仍然是优化有限的货架空间来满足客户——但是世界即将发生急剧变化。互联网的出现意味着在线零售商将拥有无限的货架空间。虽然Amazon没有那么多钱把所有的SKU都放进来,就算有也没有那么大的仓库存放,但是“货架”本身是不受约束的。限制在线零售商的不再是本地市场,而是整个国家或者整个互联网人口的经济和行为。

    传统零售商被迫在有限的货架空间内权衡取舍,在线零售商却可以用近乎为0的编辑成本无限制展示更多的物品。Amazon不用自己选择该存哪些货品,相反它让客户来做这件事情——只需要监控每一样东西的流量,然后囤积最有可能卖掉的东西即可。

    换句话说,贝索斯想要打造的是一个无界的沃尔玛。通过打破地理(从而当地经济)限制,并且增加搜索功能,新的方程式变得更加简单:上架的SKU更多,客户能发现的物品更多,会购物的东西也会更多。在货架空间无限的世界里,重要的不是质量而是数量。因此,Amazon不需要在沃尔玛擅长的供应商与SKU选择上做得跟后者一样好,只需要更快地汇聚SKU即可,进而就能更快地引导供应商入局。

    于是,1994年,Amazon推出了针对SKU优选的无界搜素。它的算法很简单,是在沃尔玛基础上的改良:a)庞大的选择,b)快速交付,c)尽可能低价,d)靠有保障的满意度支持

    Amazon把门槛定得很低,所以吸纳的供应商数量远超其他零售商。但是跟汇聚的需求流量相比,这个节奏还是太慢。

    Amazon正确地意识到,在货架无限的世界里,供应商选择不再重要,Amazon本身,或者更精确地说,供应商的引入速度才是增长的瓶颈。换句话说,Amazon没哟跔的时间、知识或者资本来填补这个无限的货架空间。哪怕是上架了的那些供应商,Amazon也没有足够的时间、知识、或者技能去跟对方谈判。

    于是Amazon想,与其继续缓慢的供应商引入和谈判流程,何不把自己的网站向第三方开放?

    在2002年那份提出Amazon Marketplace 的6页备忘录中,作者的愿景是:无论卖家在哪里,卖的是什么东西,应该都可以马上在Amazon上开卖,哪怕是在半夜。

    SKU的寒武纪大爆发

    Amazon Marketplace的推出一下子解决了一堆问题。跳过看门人的卖家迅速以庞大的SKU选择填补了无限货架的空缺,让它规模远超其他零售商。卖家的货源丰富了Amazon的库存。最重要的是,它用迅速扩张的SKU库解决了定价协商的问题。当Amazon就可定SKU跟卖家竞争时,会有两种可能性:要么Amazon跟供应商谈成了最低价格“赢得”销售,要么谈不成的话销售被第三方拿走,但Amazon可以从中抽取12-15%的佣金,并且获得了初期供应商团队可用来进行价格谈判的数据点。当然了,单子“输给”第三方卖家仍然意味着Amazon赢得客户。

    互联网的出现带来了SKU的寒武纪大爆发。Amazon的市场很好地利用了这股趋势,它通过取消UPC码(商品条码)之类看似很小的事情,系统性地消除了卖家引入流程的障碍。 集腋成裘,那些小改变最终让Amazon成为卖家在网上开店最快的手段。Amazon于是成为羽翼未丰的电子商务事实上的门面。

    随着每一个卖家都在Amazon Marketplace上注册,沃尔玛看重的供应商选择机器愈发成为负担。原本围绕着货架空间这个约束而展开的努力由于约束彻底消失而付诸东流。哪怕沃尔玛立刻意识到了这一点,但是这么庞大的一艘船想要掉头也是很难的。与此同时,Amazon的SKU聚合机器则在全国范围内为客户价值运行着无界搜索,而沃尔玛的零售商看门人队伍仍然在当地运行着有界搜索。复合效应开始显现,Amazon的电子商务进一步加速。

    平台

    要想理解Amazon推出Marketplace的意义,你得理解在互联网的规模下运行无界搜索会是如何的怪异。那种规模之大会导致一切正常的方案都会开始瓦解。

    沃尔玛以深不可测的规模解决了供应商管理、产品管理以及官僚主义问题。它设计了复杂的系统、调整各种激励手段,树立了小处着想消除低效的文化,创造出一个现代奇迹,也许代表了对复杂体系协调能力的巅峰。从本质上来说,沃尔玛是一家商人的公司,是一家人力堆起来的公司,其市场优势是买卖做得比任何人都好。

    相比之下,Amazon则是大规模全球市场被互联网解除地理约束后会发生什么事情的例证。当你进入到如此庞大的问题空间时,人的因素必须完全排除掉了。沃尔玛过去那套不管用了。Amazon通过Marketplace来避免解决这一问题的责任。

    在解除了供应商瓶颈之后,Amazon发现了填满其理论上无限货架空间的下一个约束:计算能力和数据存储。Amazon开始建设平台让自己的软件工程师按需即刻提供资源。同时还开放给力外部开发者——这就是所谓的Amazon Web Service。

    与此同时还出现了另一个约束:Amazon再也无法跟上爆炸式增长的SKU目录所推动的创新的节奏。于是Amazon营销联盟的第三方成员开始代劳——挖掘新品、跟踪价格变化、提供各种Amazon不提供的功能。换句话说,制约Amazon的不是供或需,而是转化率和平均订单价值。

    Amazon需要加快国际扩张的速度,而且让外部世界使用同样的工具包创新也会让Amazon受益良多。所以贝索斯又迈出了激进的一步,通过API把整个产品目录开放出来,这样任何软件开发者均可编程访问Amazon的目录并使用其SKU数据。

    于是大概在2002年的时候我们开始看到一种模式的出现:1)Amazon遇到增长瓶颈,2)它发现一些内部流程或资源是瓶颈,3)它意识到靠内部资源无法消除瓶颈,4)它开始靠开发接口让更广泛市场共同解决该瓶颈问题。无论是供应商选择(Amazon Marketplace)、技术基础设施(AWS)还是买卖(Catalog API)都在重复这一模式。

    Amazon正在变成平台,也就是通过一系列接口实现资源的汇聚。比如在Marketplace,资源是客户需求,接口是所谓“卖家中心”web门户。而AWS和Catalog,资源分别是计算能力和货币化的电商目录,接口分别是web门户和API。

    平台是以互联网规模跑无界搜索的必然结果。像沃尔玛这样的公司之所以能单体运行,是因为它的问题空间有限(比如100000SKU,100000平方英尺),足以让沃尔玛靠内部力量解决问题。

    只有一个例外:那就是沃尔玛采购订单量实在太大了。为此,沃尔玛建立了Retail Link(零售链,这可能是沃尔玛的第一个普通)把自己的购买“资源”开放给外界。Retail Link让供应商可以管理采购订单等,替沃尔玛卸下来很大的负担。

    后来,沃尔玛又开始把自己内部的存库数据跟外部关键供应商分享,从而利用更广泛市场的智慧来更好地解决自己的库存问题。

    俘获客户

    跟Amazon的各种平台一样,沃尔玛做Retail Link纯粹也是出于自身的必要性。但二者平台的关键差异在2000年代早期开始形成:那就是强制竞争。

    供应商是Retail Link的“俘获客户”,它只能用Retail Link。拥有俘获客户的问题是缺乏竞争的服务不可避免地会退化,鉴于1)供应商不大可能不用它的服务,2)服务提供商本身感受不到使用自身服务的痛苦。

    对于AWS来说,风险就在于Amazon会成为自身技术服务部门的俘获客户。众所周知,Amazon用一个优雅的办法规避了这一风险:把内部配套开放给外部客户使用。Amazon早已形成客户至上的强烈文化,所以为了客户,AWS一直在进行着改进和创新,Amazon只需使用客户一样的工具即可。换句话说,Amazon只是众多AWS客户之一,这既解决了自身和客户的技术瓶颈,同时又不会陷入到垂直集成造成的典型陷阱,还让它变成了年创收300多亿美元的高利润业务。

    贝索斯从这些例子中悟出了最重要的一点:在货架空间以及填补这些空间的平台无限的世界里,制约Amazon增长的不是web流量,也不是履行订单的能力,或者可卖的SKU数,而是自身的官僚主义。正如Walt Kelly概括那样:“我们遇见敌人了,那就是我们自己。”为了以“互联网规模”发展繁荣,Amazon需要在各个方面开放自己进入到外部反馈回环当中。为此,Amazon需要成为自己的每一项内部服务的众多客户之一。

    于是贝索斯颁布了一项法令:1)所有团队今后都要通过接口开放自己的数据和功能,2)团队之间必须通过这些接口相互沟通,3)所有接口毫无例外地都必须彻底向外部开发者开放,4)不照办的人通通开除。

    这个原则,这种做法,这一模式,让Amazon蔓生成为一个大而不会倒的,错综复杂的综合体,从而让自己未来的大规模增长不受臃肿和官僚主义所累。

    平台,平台,平台

    Amazon发展成众多高增长业务的组合不是贝索斯精心组建起来的,他只是设计了Amazon的算法。他的天才之处首先是让Amazon无界;其次是构思出应对官僚主义复杂性的解决方案。Amazon的蔓生没有成为官僚主义负担,相反却成为了大规模的客户接触面,从而形成了众多的收入流。

    然后,Amazon又发现Marketplace的卖家不擅长直接发货给Amazon的客户,导致买家和卖家的体验都很糟糕。同时鉴于新增卖家太多,Amazon既没法及时将所有卖家纳入其供应商计划,也没有足够的资金留够库存。于是就有了Fulfillment By Amazon(FBA亚马逊物流),卖家可以把货中转到Amazon的履约中心,从而让Amazon完成控制客户体验。庞大的需求让Amazon的履约网络急剧扩张,这必然会带来臃肿的风险,但卖家的期望让他们保持了质量;就像AWS一样,Amazon也只是自身履约中心的众多“客户”之一。

    平台成为了Amazon面临每一个增长障碍时的答案。平台变成了算法的一部分。卖家受制于资金?那就推出Amazon Lending。客户只能在电脑或手机前购物?开发Echo。Up和FedEx只能在24小时内发货?那就推出Amazon Flex和 Amazon Logistics。

    Amazon装配了一台庞大的机器不断地部署它的算法,这股势头不可阻挡。前进道路上的每一道障碍都被一个平台荡平——直到其中一个让Amazon犯了灾难性的错误。

    广告

    无限货架空间带来了一个问题:客户如何才能发现新产品?这么多的东西Amazon永远也无法有效地做好产品策展。所以它的应对办法是排名算法。这个算法赋予了产品评价以及销售速度很高的权重。这会建立一个正向的反馈循环:展现给客户的产品越多,卖得就越多;卖得越多,收到的评价就越多,排名就会越高,从而开始新一轮的循环。

    这给Amazon的客户造成了很大的困扰,因为他们想要的是最新最好的产品;也给卖家造成了很大的问题,因为他们想开发销售新东西。如果没法满足这些需求的话,Amazon的电子商务统治地位就会有危险。

    再次,Amazon用平台作为这个问题的答案。Amazon Advertising让卖家可以花钱在搜索结果顶部展示“Sponsored Products(赞助商品)”。赞助商产品一下子解决了3个问题:客户可以发现新产品,卖家可以介绍新产品,还让Amazon每年多了80亿美元的纯毛利。

    Sponsored Products的问题是实际上对客户不好,只是对擅长做广告的卖家有好处。付费数字广告需要非常特别的技能集;产品最好又请了最会做广告的情况是很少的。此外,付费广告价高者得也使得出现在最显著位置的未必是最能令客户满意的产品。

    再加上一般客户是甚至都无法分辨“有机“搜索结果页与赞助商品的区别,问题就更严重了。现在Amazon排名前4位的搜索结果都是赞助商品,所以普通客户买到的不是自己最想要的产品的可能性很高。这对于Amazon客户至上的宗旨来说是不好的。

    或者换个角度来思考这个问题:作为Amazon客户,赞助列表给你带来了是很美好出呢?我能想到的唯一答案是“新产品发现“,但是我们有好得多的办法来解决这个问题,比方说赋予产品评价生命周期就是其中之一。

    对于体量大的品类来说,产品评价不应该永久保留。一段时间之后就应该撤除评价——东西卖得越快,评价保留期越短。其目的是:1)确保产品评价适合产品的最新情况——这可以解决生产质量变化的问题,2)为新进入者创造一个公平的竞技场。比方说对于变化快的物品,评价的生命周期可以设为6个月,这样新进入者只需要跟过去6个月获得评价好的那些东西竞争。

    但是Amazon并没有去解决发现问题的根源,而是在上面加了一层解决方案:广告。这是一个可以撤销的决定,但是鉴于它所能带来的收入,对于像Amazon这样对资金充满渴望的公司来说,撤销几乎是不可能的。(广告收入的80亿美元约可补贴Amazon整个研发费用的1/3了。)

    这个对于Amazon的宏伟蓝图来说也许只是一个微不足道的脚注,但对Amazon的零售业来说却绝对是灾难性的失策。这不“仅仅”是搜索结果;搜索结果是Amazon零售引擎驱动力的全部。记住,在无线货架空间的世界里,排名算法其实就是经营策略的全部。有机的,以客户为中心的产品排名被永久性地扭曲了。而这曾经是为大家所称颂的东西。

    平台问题

    不过,从更广泛的角度而言,Amazon的失策是在如此大范围的问题空间运行无界搜索的必然结果。因为向卖家开放必然会被卖家钻空子。只要理解了系统的规则,对方就会按照规则设定的规则来作弊。

    当无限的货架在没有约束的情况下被不断扩充和填充时,Amazon已经无力管束这个不断膨胀的宇宙。或者我们换种方式来理解这个:Amazon的SKU目录清单不断变长,但留给热门产品的位置数就那么几个,首页的搜索结果数是不变的。日益白热化的竞争给整个系统带来了巨大压力。谁都想把坐在王位的人赶下台。小动作必可避免会出现,为了信守以客户为中心的承诺,Amazon陷入了跟这些行为无休止的战争,而且永远也不能“获胜”(或者你可以称之为“国税局问题”)。

    SKU增生扩散的隐性成本在于鱼龙混杂,导致品质下降。而买到低劣产品的客户就会迁怒于平台。Amazon的市场平台相当于为卖家开辟了一个蛮荒的美国西部,这里到处是金子,也到处是陷阱。未来10年Amazon仍将以不可思议的节奏积累越来越多的卖家,给自己制造无限的商机,同时也要为了维持这个无比庞大市场的秩序而应对超凡的挑战。最严酷的挑战就是在这样的规模下如何还证明自己仍然是“地球上最看重客户的公司”。

    换句话说,Amazon还没有找到将其内部的激励结构延伸到外部的办法。那种激励结构曾经成功地让公司保持客户为导向——但是市场上的卖家还没有做到。

    当然,目前Amazon还看不到强大的对手,这种情况下失误还不大可能给Amazon造成生存威胁的。但2年前,Amazon理论上的漏洞还看不到,而现在,一个实质性的问题出现了。

    我这么说不是出于一位Amazon反对者的立场,相反,我一直都看好Amazon。但10多年来第一次,至少就我的估计,Amazon的预期价值下跌了。

    我的问题是,在Amazon已经变得如此庞大的情况下,在一只会下金蛋的鹅以及每年新增数万卖家的掩盖下,其在零售方面的失误,也就是失去了丢客户的专注,是不是被忽视掉了?也许最有趣的未知数就是整个业界都面临着反垄断法的威胁。

    我们都见过Amazon在面临监管威胁时采取的策略:在很多州采取强制措施之下先自动纳税,在民粹运动兴起之前一直采用15美元的最低工资制。在多座城市设有总部,向外部开放关键产品和服务的提供,这些使得Amazon看起来更像要把自己拆解开来,而不是由监管当局强行拆分。

    再回忆一下贝索斯2002年的法令: 1)所有团队今后都要通过接口开放自己的数据和功能,2)团队之间必须通过这些接口相互沟通,3)所有接口毫无例外地都必须彻底向外部开发者开放,4)不照办的人通通开除。

    如果Amazon所有有意义的产品或者服务均通过接口向外部开发者开放的话,Amazon是一家公司还是多家公司又有什么关系呢?旨在拆分它的反垄断法对它又有什么作用呢?

    换句话说:我拿半打Amazon的股票跟就拿一种Amazon股票一样的快乐——可能还要高兴点,因为每一家子公司的暴露面都要小一些,也因此更加专注。

    那么,Amazon到底是什么呢?它先是无界的沃尔玛,有一个算法来跑无界搜索,搜索实体产品世界的全局最优解。然后它变成了一个平台,利用该算法来抓住一切遇到的以客户为导向的价值创造的机会。在通过不断扩张的外部接口开放自己的时候,如果它能够构思出保持激励结构原封不动的办法的话,Amazon将统治整整一代的经济。如果不行的话,它就只能是另一家看似不可阻挡直到戛然而止的公司而已。

    我非常想知道接下来会发生什么。

    原文来自邦阅网 (52by.com) - www.52by.com/article/26622

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