Amazon是一家好公司,但Amazon的模式并非最优

舆论对于公司的赞美和贬低都是根据公司的绩效走的,好似孩子的脸,说变就变。

在1999年的时候,苹果是一个烂苹果(乔布斯的威力还没有发挥出来)。舆论把苹果的失败归功于苹果封闭的模式。他们自己做硬件,自己做软件,自己做服务,必然不可持续。而乔布斯的苹果让大家看到一个新的模式。为了控制最终用户体验,不但软硬都做,连零售都自己做。舆论又把苹果的成功归功于模式。短短10年,成也萧何败也萧何,让我感叹舆论之多变。

微软和苹果的模式,若是单从模式来说,微软模式,或者Android模式,从成本上优于Apple模式,从用户体验上劣于苹果模式。

微软的成功是基于社会分工的。先是直接借用了IBMPC标准,统一了硬件标准,让所有的硬件厂商自己来独立的生产相互兼容的硬盘,CPU,主板,内存,甚至机箱,电源。然后拼装起来。同时软件上合纵连横,让大大小小的软件制造商在统一的平台上做软件。接着继续联合不计其数的系统集成商,分销商,形成了一个纷繁复杂,百家争鸣的大海一样的生态系统。但这种系统的复杂,混乱,多样,竞争,变化,让很多用户相当头疼。“不兼容”这个词,似乎是关在嘴边的一种描述。

苹果的模式是从下到上的控制一切。除了iPhone保护套这种小东西,谁买过硬盘换到Mac电脑里面?或者换个Intel的CPU?这样的做法的好处是对消费者显而易见的,就是一致的用户体验。我也倾向于买Apple产品,但这样做的缺点是消费者不轻易感知,就是成本。

现代经济的基础在于分工。至于通过分工和自由市场竞争最优配置社会资源。社会本来就是混乱的,就好像原始森林一样,要是强行把它变成城市,虽然规整,但一旦保持其整齐的力量消失,城市会迅速的被森林覆盖。乔布斯的创新的产品和强有力的管理,是苹果维持现有一切自己来的原动力。这种模式,可能是体验最好的模式,但一定不是成本最低的模式。当产品足够好,体验足够好,消费者愿意为此付出较高的溢价,问题不大。一旦这种高价值认可消失,苹果的模式会较快的崩溃,被社会平均成本更低的模式取代。

Amazon也是这样的模式。我自己在Amazon上面买东西,就是因为它提供了一致的品质,可以期待的送达,以及我知道出了问题该找谁,但同样的问题是,这种模式的成本过高。虽然Amazon比起实体商店还依然有巨大的优势,就好似苹果的产品之于诺基亚一样,但一旦出现竞争对手,胜面不大。至于这个竞争对手,显然不应该是eBay。eBay离开自己C2C的本源,而转而用PowerSeller模式和Amazon竞争,是它自己的战略问题,这是另外一个好大的话题。

总之,公司是一个特例,特定的管理,特定的创新,或者特定的烂战略,都会影响公司的表现。而模式是相对稳定的。模式绝不可以用来预测公司,甚至不具备参考意义,公司本身的独特性完全压过模式的作用。Amazon和苹果就是模式不好,但是公司执行超凡的好的例子。因为公司的好或者坏,来谈论模式,就有失偏颇了。

王建硕的微信号:jianshuo1
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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