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2005年
决策

我们在亚马逊制定的许多至关重要的决策，都可以通过数据来完成。答案有对错好坏之分，而数学可以让我们明辨是非。我最喜欢做的就是这种决策。

开设新的物流中心就是一个例子。利用现有配送网络的历史信息，我们对季节高峰期做出估算，并模拟出新容量的备用方案。我们审视了包括产品尺寸与重量在内的预期商品组合，以确定需要多少空间，以及是否需要为“可分类”的小规格商品或通常单独装运的大规格商品专门安排设备。为缩短交货时间和降低出库运输成本，我们会根据用户、交通枢纽和现有设施的距离来确定适宜的位置。定量分析不但提升了用户的体验，也优化了我们的成本结构。

同样，我们的绝大多数库存采购决策都可以进行数字建模和分析。我们要保证存货并立即提供给用户，得将总库存降至最少，使相关存货成本维持在低水平，从而使价格维持在低点。为了达到保证存货并立即提供给用户的目标，库存量必须恰到好处。利用历史采购数据，我们可以预测出用户对产品的需求和该需求的预期变化。利用卖家的历史业绩数据，我们可以估算出补货时间。根据入库和出库的运输成本、仓储成本及预期用户地点，我们能够判断应将产品存储在配送网络中的哪个位置。通过这种方法，我们不仅维持仓库中常年备有100多万件立即可供给用户的独特商品，同时仍将每年的库存周转率保持在14次以上。

上述这些决策，需要我们做出一些假设与判断，然而在这些决策中，判断和看法只能发挥初级作用。重头戏还得靠数学来完成。

你应该能猜到，并非所有的重要决策都能通过这种令人羡慕的数学模型来制定。有的时候，能够用作指导的历史数据少之又少或无处可寻，而前瞻性的实验不是不可行或不现实，就是与直接将决策付诸行动无异。尽管数据、分析及数学模型都能发挥作用，但在这些决策中，扮演主要角色的还是判断力。(1)

如股东们所知，我们已经做出决定，在效率和规模允许的条件下，年复一年大幅地为用户持续降低价格。这个例子便彰显了一个无法通过数学法则来制定的重要决策。实际上，在降低价格时，我们就是在违背自己所知的数学原理，因为数字总是告诉我们，提高价格才是明智的方法。我们掌握了大量价格弹性的相关数据，可以相当准确地预测，一定比率的价格下降将会带来一定比率的销量增加。除了少数例外情况，短期销量的增加绝不足以弥补价格的下降。然而，我们对于价格弹性的定量理解是在短期框架下的。我们可以估算价格下降在本周和本季度产生的效果，却无法从数字上估算价格的持续下降会在5年、10年或更长时间内对业务造成什么影响。我们的判断是，坚持不懈地将效率提升和经济规模化以降价形式反馈给用户，能够建立起一个良性循环，从长期来看将带来金额更高的自由现金流，从而增加亚马逊公司的价值。对于“超级免费寄”和亚马逊Prime服务，我们也做出了类似的判断，这两项服务都在短期内花费不菲，但我们相信，从长期来看，二者都有着重要的意义和价值。

再举一个例子。2000年，我们邀请第三方在我们最宝贵的商品信息页面上直接比拼。让亚马逊自营商品和第三方商品在同一个页面一起展示，这看起来风险很大。公司内部和外部的好心人都不禁担心，此举会对亚马逊的零售业务造成冲击。另外，就如很多以用户为中心的创新举措一样，没有什么方法能够事先证明此举一定能够成功。我们的买家指出，将第三方引入亚马逊，会使得库存预测难上加难。如果在“某个商品信息页上输给了”某个第三方，那么我们便会陷入库存积压的“窘境”。不过，我们的判断很简单。如果某个第三方能在某件产品上提供比我们更好的价钱或可得性，那么我们就希望用户能够轻松享受这些优惠。渐渐地，第三方销售已经成了我们业务中一个颇有成效且举足轻重的组成部分，即便在总零售收入增长3倍的情况下，第三方销量所占的份额也还是从2000年的6%增至了2005年的28%。

基于数学计算做出的决策能够博得广泛的共识；而至少在付诸实践和得到证实之前，基于判断做出的决策则会引起应有的疑问且往往争议重重。任何不愿忍受争议的企业，都必须局限于第一种决策。在我们看来，这样的做法不仅会限制争议，还会给创新和长期价值的创造套上沉重的枷锁。

我们制定决策的基础，已在1997年的致股东信中进行了详细阐明，特地在此附上这段内容：

我们将继续坚持不懈地专注于我们的用户。

我们的投资决策要继续基于长期市场领导地位来考虑，而不是看短期盈利或华尔街的短期反应。

我们将继续以分析的方式来衡量我们的项目及评估投资的有效性，放弃那些无法提供满意回报的项目，并追加那些表现最优项目的投资。我们要继续从成功和失败中汲取经验或教训。

看到获得市场领导优势的充分可能性时，我们要进行大胆的投资，而不要谨小慎微。这其中的一些投资会带来回报，有一些则不会，无论成败，我们都能从中学到宝贵的一课。

我们会将强而有力的定量和分析文化与大胆决策的觉悟结合在一起，对此，大家大可放心。与此同时，我们会将用户作为出发点，由此进行逆向倒推。依我们的判断，这就是创造股东价值的最佳途径。

(1)　《“非结构化”决策过程的结构》是亨利·明茨伯格、杜鲁·赖辛加尼和安德烈·诺尔特于1976年发表的一篇非常有趣的论文。他们研究企业如何做出战略性的“非结构化”决策，而不是更加可量化的“操作性”决策。这篇文章中有一个绝妙的论点，“管理科学家对操作性决策的过度关注，很可能会使企业在不当的方法上越发高效”。他们并不是在讨论严格和定量分析的重要性，只是指出人们之所以对这种分析方法倾注了失衡的大量研究和关注，或许就是因为其更可量化的特性。论文原文参见www.amazon.com/ir/mintzberg。——作者注