擁有「第一天心態」的企業才正要開始發展潛力，然而擁有「第二天心態」的企業已停止創新，接下來必然將走向衰弱、最終死亡。
傑夫，第2天的樣子是什麼樣的？
這是我剛才在最近的全體會議上得到的一個問題。我一直在提醒人們，這是幾十年來的第一天。我在一個名為Day 1的亞馬遜大樓工作，當我移動建築物時，我把這個名字帶著。
我花時間思考這個話題。“第二天是停滯不前的。其次是無關緊要。隨之而來的是痛苦的，痛苦的衰退。其次是死亡。並且這就是為什麼它總是在第一天。“
可以肯定的是，這種下降會發生在極端慢動作中。一家成熟的公司可能會在幾十年內收穫第二天，但最終的結果仍將來臨。
我對這個問題很感興趣，你是如何抵擋第2天的？是什麼技巧和戰術？你是如何保持第一天的活力，甚至在一個大型組織內？
這樣的問題不能有一個簡單的答案。將有許多元素，多個路徑和許多陷阱。我不知道整個答案，但我可能知道它的一些。以下是第1天防禦的必備內容：顧客痴迷、對代理的懷疑態度，對外部趨勢的熱切採用以及高速決策。
真正的客戶痴迷
有很多方法可以集中業務，您可以關注競爭對手，您可以專注於產品，您可以專注於技術，您可以專注於商業模式，還有更多。但在我看來，關注顧客的注意力是迄今為止最具保護性的第一天活力。
為什麼？以客戶為中心的方法有很多優點，但這裡有一個很大的優點：客戶總是美麗，非常不滿意，即使他們報告自己很開心，業務也很棒。即使他們還不瞭解它，客戶也想要更好的東西，而你渴望取悅客戶的願望將驅使你為他們發明代言。沒有客戶曾要求亞馬遜創建Prime會員計畫，但它確實證明了他們想要它，我可以給你許多這樣的例子。
在第1天停留需要你耐心地試驗，接受失敗，播種種子，保護樹苗和當你看到顧客的喜悅時，會翻倍。一個以客戶為中心的文化，最好地創造了所有這一切都可以發生的條件。
抵制代理
不要讓「工作流程」代替「結果」成為評斷標準
隨著公司變得越來越大，越來越複雜，人們傾向於設法代理。這有許多形狀和大小，它是危險的，微妙的，非常第2天。
一個常見的例子是作為代理的過程。良好的流程為您服務，您可以為客戶服務。但如果你不守望，那麼這個過程就會變成一件事。這在大型組織中很容易發生。該過程成為您想要的結果的代理。你不再看結果，只是確保你正確地進行過程。咕嘟咕嘟。聽到一位初級領導人用諸如“嗯，我們跟隨這個過程”這樣的事情來捍衛一個糟糕的結果並不是那麼罕見。一個更有經驗的領導者將把它作為一個調查和改進過程的機會。這個過程不是問題。總是值得問一下，是我們擁有這個流程還是流程擁有我們？在第2天的公司中，您可能會發現它是第二個。
另一個例子：市場研究和客戶調查可以成為客戶的代理 - 在您發明和設計產品時尤其危險。“百分之五十五的beta測試者表示對此功能表示滿意。這比第一次調查中的47％有所提高。“這很難解釋，並且可能會無意中誤導。
優秀的發明家和設計師深刻理解他們的客戶。他們花費巨大的精力來發展這種直覺。他們研究和理解許多軼事，而不僅僅是你在調查中發現的平均數。他們和設計的‘生活’在一起。
我不反對beta測試或調查。但是，您，產品或服務所有者，必須瞭解客戶，有遠見，並喜歡這些產品。然後，beta測試和研究可以幫助你找到你的盲點。卓越的客戶體驗始於心，直覺，好奇心，遊戲，勇氣，品味。你不會在調查中找到任何一個
擁抱外部趨勢
不要對抗外部趨勢
如果你不能或不能快速接受強大的趨勢，那麼外面的世界可以把你推向第二天。如果你打擊他們，你可能正在為未來而戰。擁抱他們，你將順風。這些大趨勢並不難發現（他們經常談論和撰寫），但對於大型組織來說，他們可能很難接受。我們現在處於一個明顯的中間：機器學習和人工智能。
在過去的幾十年中，計算機具有廣泛的自動化任務，程序員可以用清晰的規則和算法來描述。現代機器學習技術現在允許我們為描述精確規則的任務做同樣的事情。在亞馬遜，我們多年來一直從事機器學習的實際應用。
這項工作中的一些非常明顯：我們的自主Prime Air無人機;亞馬遜Go便利店使用機器視覺來消除結賬線;和Alexa，我們基於雲的AI助手。（儘管我們付出了最大的努力，我們仍然在努力保持Echo庫存。高質量的問題，但問題。我們正在努力。）
但是我們在機器學習方面所做的很多事情都發生在表面之下。機器學習驅動需求預測，產品搜索排名，產品和交易建議，商品促銷，欺詐檢測，翻譯等的算法。雖然不太明顯，但機器學習的大部分影響都屬於這種類型 - 悄然但有意義地改善了核心運營。
在AWS之外，我們很高興降低機器學習和人工智能的成本和障礙，因此各種規模的組織可以利用這些先進的技術。
使用我們在P2計算實例上運行的流行深度學習框架的預打包版本（針對此工作負載進行了優化），客戶已經開發出功能強大的系統，可以在任何地方進行疾病檢測，從而提高作物產量。我們還以方便的形式提供亞馬遜的更高級服務。Amazon Lex（Alexa內部的內容），Amazon Polly和Amazon Rekognition消除了對自然語言理解，語音生成和圖像分析的重大提升。可以通過簡單的API調用訪問它們 - 無需機器學習專業知識。關注此空間，還有更多。
高速決策
加快決策速度
第2天公司制定了高質量的決策，但他們做出了高質量的決策。為了保持第1天的能量和活力，你必須以某種方式進行高質量，高速度的決定。易於初創企業，對大型企業來說非常具有挑戰性。亞馬遜的高級團隊決心讓我們的決策速度保持高水平。速度對業務至關重要 - 加上高速決策環境也更有趣。我不知道所有的答案，但這裡有一些想法。首先，永遠不要使用一刀切的決策過程。許多決定都是可逆的雙向門。這些決定可以使用輕量級的過程。對那些人來說，如果你錯了怎麼辦？我在上一年的信中更詳細地寫了這篇文章。
其次，大多數決策應該在你希望的大約70％的信息中做出。如果你等待90％，在大多數情況下，你可能會很慢。另外，無論哪種方式，你都需要善於識別和糾正錯誤的決定。如果你擅長修正課程，那麼錯誤的成本可能比你想像的要低，而放慢速度肯定會很昂貴。
第三，使用短語“disagree and commit。”這句話將節省大量時間。如果你對特定的方向有信念，即使沒有達成共識，那麼說：“看，我知道我們對此有不同意見，但你會和我一起賭博嗎？不同意並承諾？“到目前為止，沒有人能確切知道答案，你可能會很快得到答案。
這不是一種方式。如果你是老闆，你也應該這樣做。我一直不同意和承諾。我們最近為特定的亞馬遜工作室原創綠化。我告訴團隊我的觀點：值得商榷的是，它是否有趣，生產複雜，商業條款不是那麼好，我們還有很多其他的機會。他們有一個完全不同的意見，並希望繼續。我立刻回信說：“我不同意並承諾，並希望它成為我們所做過的最受關注的事情。考慮如果團隊實際上必須說服我，而不是簡單地得到我的承諾，這個決策週期會慢多少。
注意這個例子不是這樣的：我不是在想自己“好吧，這些傢伙錯了，錯過了重點，但這不值得我追逐。”這是一種真正的意見分歧，坦誠表達我的觀點，增強讓團隊權衡我的觀點，以及快速，真誠的承諾走自己的路。鑑於這個團隊已經帶回了11個艾美獎，6個金球獎和3個奧斯卡獎，我很高興他們讓我參加了所有的比賽！
第四，儘早識別真正的失調問題並立即升級。有時團隊有不同的目標和根本不同的觀點。他們沒有一致。沒有多少討論，沒有數量的會議將解決這種深刻的錯位。如果沒有升級，這種情況下的默認爭議解決機制就會耗盡。擁有更多耐力的人會做出決定。
多年來，我在亞馬遜上看到了許多真誠錯位的例子。當我們決定邀請第三方賣家在我們自己的產品詳細信息頁面上直接與我們競爭時 - 這是一個很大的問題。許多聰明，善意的亞馬遜人完全沒有與這個方向保持一致。這項重大決策設立了數百個較小的決策，其中許多決策需要升級為高級團隊
你讓我疲憊不堪“是一個糟糕的決策過程。它緩慢而且不活躍。轉而採用快速降級 - 它更好。
那麼，您是否只為決策質量而定，或者您是否也注意到決策速度？世界的趨勢是否適合您？你是代理人的犧牲品，還是他們為你服務？最重要的是，你是否讓客戶滿意？我們可以擁有大公司的範圍和能力以及小公司的精神和核心。但我們必須選擇它。
非常感謝每一位客戶，我們為您提供服務，為我們的股東提供支持，並感謝各地的亞馬遜人為您的辛勤工作，您的聰明才智和您的熱情。
我一直在附上原始1997年的副本信件。它仍然是第1天。