一位好的CEO需要征服的4个方向

本文探讨了创业者如何通过管理现金流、积累消费者影响力、利用网络效应及建立好团队和产品来有效应对投资人、通路、消费者及人才等关键合作伙伴。

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在每周一次的“创业 CEO”系列,我们讨论一个创业者如何教会自己成为一位伟大的 CEO,因为历史上最伟大的创业公司,往往都是由这样的人在领导。

从创业的第一天,你大概已经发现“当老板”根本没有想像中的自由。员工说来不一定会来,但说走真的就走了。客户对你爱理不理就算了,居然连供应商也可以摆架子。投资人每个都有他们的意见,刚开始出钱不问事的天使,有天还会突然变成管着 Product 的恶魔。

说穿了,一家新创公司除了人才、潜力与创办人先前存的一些信用,剩下几乎什么都没有,当然必须处处求人。但这应该是一个暂时的状态,一个大家应该一起想办法跳脱的泥溺。不过针对每种合作伙伴,CEO 会需要不同的法宝,今天我们就来检视一下:

现金流 → 投资人

多数投资人的主要价值是“出钱”,因此当一个公司不缺钱时,换句话说就是“产生正向现金流”时,你就可以无求于他们。

一个 CEO 必须能够清楚的区分“产生正向现金流”与“赚钱”不是同一件事。同样是营业规模不断扩大,当你公司有“负现金循环”时,你很有可能帐面上是赔钱,但却拥有多馀的现金流可以运用。相反的,如果你的库存周期很长,则很有可能很赚钱,却被资金压得喘不过气来。

因此如果暂时无法让公司赚钱,至少可以让想办法产生正向现金流。与通路、供应商谈,牺牲一点毛利但早点拿到现金,晚点付出货款,聪明的管理库存,精确的计算广告投放报酬率,不在刀口上的钱一毛也不要花,这些都是 CEO 可以利用来提昇现金流的工具。

拥有正向现金流还有另一个好处,就是可以让董事、股东少开口管事,即使他们有意见,经营团队也比较有信心拒绝他们的要求,毕竟你知道有很大的机会,我可以不用再求他们给钱。

消费者影响力 → 通路

要让通路愿意跟你合作,你必须掌握通路的客户,也就是消费者。当然你不可能真的“掌握”消费者,但你可以拥有影响他们的能力。从 GoodLife 透过经营粉丝团累积起对实体、虚拟通路的影响力,到 EZTABLE 透过帮顾客订位来吸引餐厅加入,再到爱评网透过帮助消费者选餐厅,再用这个力量来说服餐厅一起发行优惠券,都是最好的例子。

评分与排行榜尤其是最“以小博大”的影响力工具,无论你在消费者间的穿透性有多大,如果你帮一个通路打上分数、排上名次,有趣的是,他们很有可能就会开始你。

网络效应 → 消费者

要让消费者更关注你的产品,就要在你的产品上增加他们关注的东西。人们最关注的东西当然是身边的人,以及他们喜欢、尊敬的人。这就是 Facebook、Twitter 能够把鸡蛋打破,创造早期 Traction 的重点。不过网络效应非常不容易产生,必须要透过 Social Engineering,精心设计并且用心经营,才能渐渐出现,因此产品初期从一个浓度很高、很紧密的小社群推广起,永远值得考虑的策略。

好团队、好产品 → 好人才

一个好工程师、好设计师,绝对是有能力选择他们的工作的。当选择他们的工作时,除了薪水、选择权等财务考量外,更重要的,常常是工作环境与工作内容。好人才会想要与厉害的人一起工作,藉此学习成长,他们也会想要参与一个受欢迎产品的开发,因此让他们的设计、程式,影响更多人的生活。

因此,身为 CEO,你必须从一开始就致力于吸引朋友中最厉害的人加入你,并且让公司“推出”(注) 的产品能够完整呈现 Vision,这样才有机会进入正向循环,让好人才不断被你吸引过来。

以上,就是要“征服”这四种重要合作伙伴,我认为一个 CEO 可以努力的方向,与你们分享。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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