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苹果的首要目标是赢得消费者,不是更多销售额,怎么看出来的?

分享到: 评论0 猫捉老鼠  2016-3-11 13:07

苹果是如何进行管理的?一直以来这都是一个谜题。对于一个销售收入达到 2350 亿美元公司而言,仅仅采用一张损益表(P/L,一种收益报表,通常适用于大型公司旗下的子公司。损益表可以使得企业对不同部门和细分业务分别进行单独管理)进行管理的做法从很多角度来看都是引人瞩目的。尤其重要的是,人们都想知道苹果究竟是如何分配资源的。

对于当代企业管理人员而言,一个基础性问题是他们要面对的核心困难:哪个伟大的创意想法应该获得资源支持,哪个伟大的创意想法应该被忽略。

苹果公司规模庞大,每一个决策都会带来影响深远的结果。他们只有极少数的研发项目最终可以成为产品并投放市场,而这些产品带来了巨大的影响。因此人们不免产生好奇,想知道苹果是如何确定自己在做正确的事情,保证自己选择支持的产品总是能获得消费者的青睐。

通常来说,产品的开发要经过层层筛选考核。只有满足了公司评价标准、市场规模标准,并且对最高/最低收入线产生足够影响,产品才能进入开发环节。

人们认为,这种衡量成功的“金融”标准是谨慎明智的选择,能够使得股本回报率达到最优化(也就是我们所谓的股东收益最大化)。

但是这种筛选标准是一把双刃剑,有时候也有可能变成“有毒的配方”。金融优化标准总是优先考虑已知情况,然后考虑未知情况。这是因为我们可以测算出已知数据,并为其指定一定数量的价值。

与此同时,未知数据就会“大打折扣”且最低资本回报率也比较高。人们通常会将未知数据的净现值认定为近乎于零。如此一来,金融标准带来了公司效率的提升,但却牺牲了创造力和创新性。

在经济大环境比较困难、资源相对匮乏的时候,效率也许是我们应该优先考虑的因素。但是在繁荣发展时期,公司优先考虑的应该是创新和创造。毕竟对于处于黄金时期的大公司而言,他们在各个领域都有丰富的资源。

为了实现创新和创造,大公司会设立多个部门。有的部门负责“核心产品”,这类产品要满足公司的一系列内部评价标准。另外一些部门则负责“新兴产品”,这类产品只需要满足公司另外一系列相对宽松的评价标准即可。当管理人员要对资源进行分配时,设立多个部门的做法明显容易造成不同部门之间产生怨恨和斗争。

糟糕的是,核心部门通常都会在资源争夺战中取胜。从本质来看,不同部门之间的权力斗争实际上是不同评价标准之间的较量。追根溯源,问题还是出在金融评价标准身上。公司管理人员的日常工作离不开数据,他们与数据开展斗争。他们接受的教育是:“你无法管理自己不能衡量评价的东西。”

设想一下,如果你面对一个可以轻易衡量评价的东西和一个难以衡量评价的东西,难道你不会选择管理运营好评价的并忽略难以评价的吗?

在工作中,管理人员通常遵循这样一个一般原则:利用评价衡量机制进行管理充满了陷阱,因为我们会评价衡量错对象。只有确保你评价衡量的是对的事物,才能发挥管理人员创造价值的职能。而在今天,创造价值的这个职能越来越被人们所忽视。

评价衡量错误的事物不是个例,而是常见的群体现象。之所以会出现这样的问题,是因为我们对所谓的“金融化”进行评价和衡量是最简单轻松的。金融化是一个过程,在这期间金融和资产(而不是创新创造)决定了公司、个人和社会发展的优先顺序。大量的数据带来了金融化的过程,而金融化也给我们带来了显而易见的损害——认识不到危险、障碍或者替代性选择方案。在变革速度加快和决策周期缩短时,评价错误事物的现象更容易发生。

金融化正在慢慢渗透进社会的各个领域。一个公司受金融化影响程度越高,它提前衰亡的概率也就越大。

所以苹果在避免金融化了吗?一家公司如何才能避免饱受金融标准最优化的折磨,远离对错误事物开展评价衡量的陷阱?

使用统一的损益表进行公司管理也许是一个线索。这种做法使得部门之间无需开展竞争,也无需因为权力斗争和财政纠纷进行“部门政治活动”。采用放弃每个部门独立设立损益表的做法后,明显的好处就是消除了部门之间的“政治斗争”。这样一来,苹果可以有效地组织起内部管理。不过,全公司统一采用一张损益表也引发了另一个问题:缺少能集中决策的替代性资源分配方案。最高领导层的决策集中后,公司就能形成一些决策并付诸实践。这意味着公司的每一个决策正确的可能性更高。总而言之,一张损益表的做法使公司摆脱了分散式的金融化过程,但却换来了集权式且反复无常的管理体制。

那么中央集权式的决策过程如何保证公平?在资源分配过程中又以什么为指导呢?

我认为,苹果并没有尝试去避免量化式的决策机制。在我看来,他们对公司的消费者群体进行了细致入微的量化分析,然后在此基础上作出决策。苹果选择思考自己有多少消费者,而不是思考自己能卖出多少产品。这样的思维方式让苹果的管理人员有了更好的决策工具,从而避免了金融化过程和对错误对象开展评价衡量的陷阱。

苹果的指导原则是把消费者放在决策过程的中心,而不是把公司自身放在那个位置。这种重新定位的理念扩展开来,最终导致他们对公司的目标进行了重新定义。苹果称决策过程的中心位置是自己的“北极星”,他们把“制造最棒的产品”这一理念放在那个位置。

事情的困难之处在于应该如何评价衡量一个产品“有多好”。我们很容易认定一个产品是“最好的”,觉得它好的过头。一个产品是否称得上伟大,真正的决定权在另一个评价机制手里:专注于你所创造的产品本身,吸收你所创造的一切。因此,苹果真正的定位和发展方向是创造“可吸收的伟大”(absorbable greatness)。当然,苹果并不承认这是自己的定位。

衡量评价所谓“可吸收的伟大”的又是另外一个体系:吸引消费者、消费者满意度和消费者维系。吸引并留下伟大的客户之后,一家公司才能确定自己创造的产品真正是“最好的”。苹果把吸引客户和留下客户作为自己的目标,这似乎也是他们不成文的“宪法”。

将吸引和留下客户作为公司的宗旨并不是什么新鲜事。与其不同的是,还有的公司选择将股东收益最大化作为宗旨。(将吸引消费者作为公司首要目标的概念最早由现代管理学之父彼得·德鲁克[Peter Drucker]普及,而将股东收益最大化作为公司首要目标的概念则由前通用电气公司董事长兼 CEO 杰克·韦尔奇[Jack Welch]普及。)虽然这一理念产生已久,但是少有公司将其付诸实践。这个现象的原因很简单:难以获得数据。来自销售额的数据清晰实在,时效性强,是人们看得见摸得着的东西。而关于消费者的数据则混乱模糊,属于“软性”数据。在一个人们纷纷以电子表格为武器的时代,数据时效性越强,威力自然也就越大。

销售数据以其清晰明了的特性获得了胜利。但是,我们在销售数据中却可能无法找到真相或者救赎公司的途径。在商业领域阴雨密布的前进之路上,想要找到幻想中的美好世界需要良好的判断力。这时候我们需要的是一个能提供大致方向的指南针,不是展现清晰道路的地图。

有的公司以最大程度获得消费者青睐为基础进行决策制定,而不是以股权收益最优化的思路开展决策。这种做法产生了一套新的公司管理评价机制。对于苹果而言,这种新的评价机制又是什么样子的呢?

他们向公众提供了三组独立的数据,每组数据都与消费者数量和消费者质量有关。

在消费者数量方面,我们知道的数据有:

1. iTunes 账户的数量;

2. iCloud 账户的数量;

3. 激活苹果设备的数量。

在消费者质量方面,我们知道的数据有:

1. 苹果设备的平均售价(展现了消费者愿意为苹果产品支出多少的意愿);

2. 消费者满意度(展现了消费者忠诚度);

3. 服务和附件产品收入(展现了售后服务和消费者重复消费带来的价值)。

下图展示的是苹果公司服务账号和相应服务带来收入的历史数据。

下图展示的是苹果公司硬件产品的平均价格。在不断加剧的市场竞争中,该公司硬件产品的平均售价依旧保持稳定,这说明消费者忠诚度很高。

下图展现的是对激活设备的增长率预估。这反映了该公司的消费者群体规模。

随着科技发展周期和消费者接受度的变化,每一款产品的发货数量和收入数据都会出现或增或减的浮动。与这种浮动不同,以上图表展现的是一种平滑的稳定性,证明消费者行为具有可预期性。

看看苹果,你会对这种方式印象深刻。该公司有大量(接近十亿)消费者,而且这些消费者的购买习惯有着重复性(订阅服务)。在图表中我们能够看出,庞大的消费者群体会在苹果产品上支出可以预测的费用(平均销售价格),并且他们的购买行为是具有重复性的。苹果在公开报道中多次重复这些评价机制,说明获取并留下消费者的确是他们的宗旨和目标。

那么关键的问题来了:获取并留下消费者是否是苹果的首要目标?

苹果采用的每一个管理方式都解决了资源配置的集中问题。为了获取并留下消费者,他们采用这样的管理模式是说得通的。

可是如果苹果公司的目标是为了“争取更多销售额/利润”,那么他们现有的管理模式和公司目标之间就有点南辕北辙。

如果苹果的首要目标的确是获取并留下消费者,那么即便很多事情带来的财政金融“回报”很小,他们也可以去做。这样的例子很多,比如研发教育类产品、提高零售店消费体验、研发医疗保健软件、在绿色能源领域进行创新、开发附件产品、提供内容和服务等。这些创新举措在留下消费者方面能发挥巨大作用,也能极大提升顾客的满意程度。这样一来,消费者参与度提升并且会重复进行购买。致力于在这方面工作创新的管理人员应该获得同行们的尊重和敬意,因为他们为公司带来更多尊重,也使得公司的产品质量日渐提高。更重要的是,无论经济形势和销售数据如何波动变化,他们努力的成果将永远存留在消费者的心中。

因此,分析人士进行评估时也应该产生类似的转变。他们更应该评估“这种吸引和留下消费者的创新性举措有什么影响”,而不是评估“这种能带来收入和利润的创新性举措有什么影响”。

其实,我们一眼就能看出为什么后一个问题较第一个问题更受欢迎——第二个问题更容易得出结论,因为我们掌握了用于计算评估的数据。

这就是为什么分析人士在分析时经常找错方向。

这不是因为他们采用了玩世不恭的态度,只是因为销售数据更易获取罢了。

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