迭代企業(yè)算法實(shí)現(xiàn)深層轉(zhuǎn)型

企業(yè)能夠持續(xù)成長(zhǎng)的核心能力之一是變革能力，甚至可以說(shuō)，高管必須是變革的領(lǐng)導(dǎo)者，而只會(huì)走老路的高層就不是真正的高管。但是，縱觀全球企業(yè)各種變革和轉(zhuǎn)型，成功概率只有1/3。一個(gè)重要原因就是企業(yè)算法層、管理策略層、管理體系層沒(méi)有同步進(jìn)行變革，彼此之間產(chǎn)生摩擦甚至沖突。有的變革只停留在管理體系層，學(xué)習(xí)標(biāo)桿做法，做流程梳理和優(yōu)化，使用新的管理工具，但是管理策略層沒(méi)有變化。有的引入了新的管理策略，但沒(méi)有明確地調(diào)整企業(yè)算法，結(jié)果產(chǎn)生了更深的矛盾，導(dǎo)致對(duì)外學(xué)習(xí)越多、管理變革越多，產(chǎn)生的問(wèn)題越多、員工越辛苦。

舉一個(gè)例子。隨著地產(chǎn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，很多企業(yè)都想學(xué)習(xí)萬(wàn)科和龍湖，建立客戶研究部門，希望通過(guò)更好地理解客戶來(lái)提高產(chǎn)品和服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)更好的業(yè)務(wù)結(jié)果。這是管理體系層的改變。

但是，有些企業(yè)只是讓客戶研究部門做分析、寫報(bào)告，作為產(chǎn)品設(shè)計(jì)部門的輸入。而龍湖的做法，是讓客戶視角拉通所有業(yè)務(wù)職能，包括土地投資、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、成本管理、工程管理、營(yíng)銷策略、物業(yè)服務(wù)、人力資源等，做端到端的優(yōu)化。這兩種不同的管理策略，會(huì)導(dǎo)致管理體系層的不同做法。這是管理策略層的改變。

如果在管理策略上選擇了端到端優(yōu)化的做法，企業(yè)算法層就必須包括低權(quán)力距離（平等）、科學(xué)思維、客戶導(dǎo)向。為什么？如果沒(méi)有的話，大家雖然嘴上會(huì)說(shuō)重視客戶，但是當(dāng)客戶研究的結(jié)果與老板的觀點(diǎn)發(fā)生矛盾時(shí)，做研究的員工難以與老板進(jìn)行討論（沒(méi)有客戶導(dǎo)向、沒(méi)有科學(xué)思維），只能聽(tīng)老板的、聽(tīng)上級(jí)的（高權(quán)力距離）。同時(shí)，這樣的組織中一定會(huì)存在很強(qiáng)的職能壁壘，很難做到跨職能交圈。實(shí)際上，在企業(yè)中任何有價(jià)值的研究，都是決策者把由職務(wù)和經(jīng)驗(yàn)帶來(lái)的權(quán)威，讓渡一部分給實(shí)證分析和邏輯推理。這是企業(yè)算法層的改變。

因此，能夠站得住的企業(yè)變革，一定要在企業(yè)算法層實(shí)現(xiàn)迭代。如果一家企業(yè)有明確、穩(wěn)定的企業(yè)算法，就能在不同的層級(jí)和單元用同樣的決策方法處理不同的問(wèn)題。皮克斯（Pixar）總裁艾德·卡特姆（Ed Catmull）在《創(chuàng)新公司：皮克斯的啟示》一書中提到，企業(yè)中的大問(wèn)題和小問(wèn)題是自相似的，因此不要放過(guò)小問(wèn)題。也就是說(shuō)，高管必須對(duì)關(guān)鍵細(xì)節(jié)保持敏感。什么是關(guān)鍵細(xì)節(jié)？與企業(yè)算法高度相關(guān)的小事情就是關(guān)鍵細(xì)節(jié)。一旦從高管到員工有了共識(shí)，就會(huì)主動(dòng)關(guān)注這類細(xì)節(jié)，從而既能防微杜漸，又能從小處著手來(lái)推動(dòng)大改變。

比如，在兩家企業(yè)大學(xué)的書架上，一個(gè)是按照顏色近似度來(lái)擺放圖書的，另一個(gè)是按照科目分類來(lái)擺放的，你從中會(huì)得出什么結(jié)論？按顏色擺放圖書的企業(yè)傾向于形式重于內(nèi)容，如果越來(lái)越多的員工往這個(gè)方向走，企業(yè)就會(huì)產(chǎn)生更多的無(wú)效成本，削弱解決真實(shí)問(wèn)題的動(dòng)力和能力。

有時(shí)候一些用詞的選擇，也能體現(xiàn)出企業(yè)算法層的邏輯和假設(shè)。在房地產(chǎn)行業(yè)，有不少企業(yè)會(huì)用“流速”來(lái)描述項(xiàng)目的銷售速度，比如“流速每月5000萬(wàn)元”。在投資階段對(duì)項(xiàng)目做評(píng)估的時(shí)候，一些企業(yè)會(huì)看一個(gè)片區(qū)內(nèi)所有在售項(xiàng)目的平均流速，流速越高說(shuō)明越好賣，以此來(lái)預(yù)測(cè)被評(píng)估項(xiàng)目未來(lái)的銷售速度。但是，這個(gè)概念其實(shí)有兩個(gè)很大的問(wèn)題。

一是顛倒因果。流速這個(gè)概念只適用于高頻低總價(jià)的快消品，如米、油、洗發(fā)水，流速反映的是消費(fèi)者月均支出，具有內(nèi)在持續(xù)性和穩(wěn)定性，是產(chǎn)生交易的原因。但是，房地產(chǎn)是超低頻、超高總價(jià)的產(chǎn)品，如果是面向當(dāng)?shù)厝巳旱捻?xiàng)目，實(shí)際上是買了的人基本就不會(huì)再買，流速只是供需之間產(chǎn)生交易的結(jié)果，并沒(méi)有內(nèi)在持續(xù)性和穩(wěn)定性。這個(gè)概念對(duì)于供應(yīng)嚴(yán)重小于需求的市場(chǎng)或投資類房屋有一定適用性，但是在競(jìng)爭(zhēng)激烈、房住不炒的市場(chǎng)或做高端產(chǎn)品時(shí)，就不適用。

二是放棄未來(lái)。把市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)外推到自己的未來(lái)，背后的假設(shè)是企業(yè)既不會(huì)比過(guò)去的自己強(qiáng)，也不會(huì)比未來(lái)的別人強(qiáng)，反映出企業(yè)容易滿足現(xiàn)狀的思維習(xí)慣。好的做法是分析當(dāng)?shù)啬壳昂臀磥?lái)的供應(yīng)與需求數(shù)據(jù)、不同類型客戶偏好、自身與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的能力差異點(diǎn)等，形成自己的策略后再設(shè)定項(xiàng)目未來(lái)銷售速度的目標(biāo)。這種方法實(shí)際上隱含了一種直面競(jìng)爭(zhēng)、持續(xù)改進(jìn)的邏輯，需要團(tuán)隊(duì)具有敢于創(chuàng)造不同未來(lái)的氣勢(shì)，也能夠持續(xù)鍛煉團(tuán)隊(duì)的思考能力。它能讓企業(yè)在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中越戰(zhàn)越強(qiáng)，形成正向循環(huán)，是一種面向未來(lái)的工作方式。

從企業(yè)即算法的視角看，也就可以理解為什么傳統(tǒng)的管理咨詢模式很難推動(dòng)企業(yè)的深層變革。咨詢公司的傳統(tǒng)模式是項(xiàng)目制，在幾個(gè)月內(nèi)完成明確交付物，從而獲得報(bào)酬。大部分咨詢公司幫助企業(yè)解決管理體系層問(wèn)題，少數(shù)高水平咨詢公司能從管理策略層切入。但是，在實(shí)際做項(xiàng)目的過(guò)程中，一定會(huì)發(fā)生新的管理體系或管理策略與原有企業(yè)算法的沖突。這時(shí)，大部分咨詢團(tuán)隊(duì)會(huì)選擇尊重客戶的想法，否則無(wú)法完成項(xiàng)目、收到款項(xiàng)。而所謂的客戶想法，很可能來(lái)自對(duì)變革的恐懼，是為了不愿意改變企業(yè)算法而提出的借口。

此外，很多時(shí)候咨詢服務(wù)的基本思路是傳播行業(yè)最佳做法，因?yàn)檫@種思路最容易說(shuō)服客戶：“你看，全球領(lǐng)先的這幾家公司都是這么做的，你要想成為他們中的一員，也應(yīng)該這么做。”但是，最佳做法往往只是對(duì)領(lǐng)先企業(yè)共性的總結(jié)，其深層缺乏一套個(gè)性化的企業(yè)算法，因?yàn)樽吭狡髽I(yè)一定是少數(shù)的、個(gè)性的。

企業(yè)即算法，管理即決策。企業(yè)可以通過(guò)讓自己的企業(yè)算法顯性化，形成高層共識(shí)，從而更有可能實(shí)現(xiàn)規(guī)模化成長(zhǎng)和成功變革。企業(yè)家和具有企業(yè)家精神的核心高管，要扮演好“企業(yè)算法工程師”的角色，有意識(shí)地建構(gòu)并持續(xù)迭代企業(yè)算法，對(duì)關(guān)鍵細(xì)節(jié)和其揭示的算法變異保持敏感，從而形成自相似分形、容易規(guī)模化的管理結(jié)構(gòu)和體系。如果企業(yè)各個(gè)層面都能持續(xù)做出高質(zhì)量決策，并能持續(xù)優(yōu)化決策算法，假以時(shí)日，很有可能成長(zhǎng)為一家卓越企業(yè)。

[1] 卡特姆，華萊士.創(chuàng)新公司：皮克斯的啟示［M］.靳婷婷，譯.北京：中信出版社，2015.