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[得到大学课程作业] 投资者思维的局限性

  这一期4个思维模型都和投资者有关,重点都是建立模型并遵守纪律。如果在复杂背景下进行跨领域博弈,这都是好工具。然而,大多数人不是职业投资者,最好弄清楚模型的适用边界,保证独立思考,以防东施效颦。

  亲身经历,作为创业企业的联合创始人,我就有几次郑重提醒自己的CEO:你负责融资,和VC打交道很多,似乎被他们的模型“过训练”了。

  举个例子,这些年很多风险投资人都在强调“网络效应”的概念:不仅仅企业和客户存在买卖关系,客户之间也能互相连接,进而增加系统粘性。对资本而言,这种生意可以通过烧钱进行催化,最终通过网络规模建立垄断。很多投资机构把“是否有网络效应”写入模型,以决定标的估值。

  “网络效应”的思路适于 toC 基础服务。进入其他领域,例如 toB 企业级服务,情况就变了:

  1. 从业务逻辑而言,企业不太可能因为同业或上下游的公司在用某个软件,就非用它不可。甚至恰恰因为是同类企业,所以存在关键需求的差异:竞争对手强调品牌营销,我强调供应链降成本……这意味着,对手的软件供应商未必合适我,应该寻找符合自己战略的解决方案。toB 采购更强调“标杆效应”:供应商的方案与企业本身的策略一致,且已有成熟的落地案例。

  2. 从产品逻辑而言,“网络效应”本质还是增加迁移成本。但并非只有这一条路能增加产品粘度。大多情况下,做好功能和服务,解决客户问题,让他没有离开的动力,就够了。尤其是toB 场景,没有企业会乱折腾,轻易迁移软件系统。

  回到投资者的角度。他们喜欢建模,简单点说,就是外行总结过去的成功经验,以筛选更多投资机会。模型就意味着抽象概括。投资者有机会多次下注,只要掌控概率就够了,创业者却是All in,因此必须洞察每个关键细节,细节是魔鬼。

  淘宝免费,不符合“产品必须收费”的陈规;京东做物流,不符合“尽量做轻”的陈规……随后,投资人跟随成功创业者修改了自己的模型,然后又对下一代创业者说:“你必须XXX,我才投你”。

  总结一下,专业人士要相信自己在客户现场获得的洞察,不要屈从陈规俗见,不要被投资界的模型过分“驯化”,导致动作走样。我们最该从巴菲特和索罗斯那里学到的,正是独立思考本身。

[得到大学课程作业] 阿里云:一次成功的转型

一、背景

  阿里云目前占国内云计算市场50%以上,全球三强,近几季度保持高增速。

  然而2010年常见说法是:百度擅长技术,腾讯擅长产品,阿里擅长运营。阿里的技术形象并不吸引人。

  如何从电商公司转型为数据公司?这期间,我恰好在阿里云大数据团队做产品经理,分享一点“转型者”的亲身体会。

二、做了什么

1. 明确“数据为王”,巧妙包容原有主力业务

  2010年马云在国外讲演,“我们的云和别人不一样,核心是数据。”今天看来,他在试图解释“大数据”概念,此时big data这个词还没有在美国诞生。阿里内部很早建立共识:判断一件事是否重要,标准是“数据”。

  “数据为王”的战略与“让天下没有难做的生意”企业使命不矛盾。同时新的价值体系能包容原有业务:什么业务能产生含金量最高的数据呢?淘宝、支付宝……因此原有主力团队也会兴奋的加入进来,重新从数据的角度讲故事。

2. 用各种方法保护新业务

  早期阿里云不成熟。广为人知的事是2012年内网几千层楼的帖子,对王坚博士万炮齐轰。当时公司做了几件关键的事:

  1> 把阿里云和其他团队隔开。(如果微信团队没和总部隔开会怎么样?)

  2> 培养生态系统。团队被反复强调的纪律是,如果客户在做同样的研发,不要抢饭碗,往后退,一直退到没人愿意做的苦活累活。只要他们愿意迁移到云上来。

  3> 最难的时刻动用组织手段。例如让陆兆禧当CDO(首席数据官),内部都知道老陆已被定为下一任CEO。

  最终,发动所有协作力量,把主要数据和业务都迁移到了云上。

3. 构建数据中台,上云没有回头路

  业务上了云,如何保证局面不后退?最关键的是建立数据中台。前台业务产生的核心数据,全部收拢到一处。业务只有留在云上,才能获得基础设施和关键数据的支持。具体内容媒体报道很多,搜索“5K项目”。

三、结论

  阿里云是一次成功转型。个人认为以下因素是关键:

  1> 明确“数据为王”的新价值体系,巧妙包容原有业务;

  2> 用各种手段保护新业务,建立协同;

  3> 建立数据中台,让业务没有回头路。

  转型的复杂性要高于初创。要谨慎设计,要耐心推进,要在艰难时刻顶住压力。