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編者按：大多數(shù)的決策并不重要，但有一些關(guān)鍵決策卻很重要。無論我們做出的決策是正確的還是錯誤的，都會深深影響到我們的生活、我們運作的組織，甚至是我們的國家。在創(chuàng)業(yè)過程中，如何正確做出決策，領(lǐng)英創(chuàng)始人里德·霍夫曼撰文闡述了他的看法。他認為決策是創(chuàng)業(yè)的核心競爭力之一，單個決策可能看起來并不重要，但長期累積，也會產(chǎn)生巨大的區(qū)別。原標題How to Decide，作者里德·霍夫曼。
決策是創(chuàng)業(yè)的核心競爭力之一。當你忙得不可開交時，你可能每小時要做多個決定。而即使這些決策看起來并不重要，但每個決策的影響，無論多小都會迅速累計。比方說，改進你的決策可以讓你每個決策的效用函數(shù)增加0.5%。但在1000個這樣的好決策之后，同樣的函數(shù)將增加147倍。
盡管有這么大的影響，但做決策的方法卻常常被忽視。
企業(yè)家和高管們會做各種各樣的事情來提升自己，參加某項技術(shù)的課程，閱讀一本關(guān)于風險交易的書，練習(xí)間歇性斷食。然而，很少有人會停下來問一個簡單而有力的問題：“如何才能讓我的決策變得更好？”
順便說一句，“更好”不只是指 “更準確”，它還意味著 “更快”。創(chuàng)業(yè)者面臨的許多決定都有很高的風險，很可能真的意味著公司生死存亡的區(qū)別。當面臨如此重磅的決定時，正常人的本能是放慢腳步，收集所有可用的信息，并在情感上對各種可能性感到舒適，然后再做出決定。這種本能對于創(chuàng)業(yè)決策來說，幾乎是100%錯誤的。
我把創(chuàng)業(yè)決策描述為面對巖石雷區(qū)（在夜間，在濃霧中......），決定沖過去。核心技能是學(xué)會如何快速、果斷地調(diào)整路線，避開最危險的雷區(qū)。
我在評估創(chuàng)業(yè)者時，分析的一個關(guān)鍵因素就是他們?nèi)绾巫鰶Q策。對于連續(xù)創(chuàng)業(yè)者來說尤其如此。如果他們是那種學(xué)習(xí)不止的人，他們會利用過去的經(jīng)驗讓自己的決策變得更好，那么在從招聘到戰(zhàn)略再到銷售的過程中，他們就會有巨大的優(yōu)勢，讓他們在第二次創(chuàng)業(yè)的時候更勝一籌。但如果他們沒有改進決策的驅(qū)動力和自覺性，可能就不值得付出經(jīng)驗溢價去投資他們。
如果說創(chuàng)業(yè)需要大量的決策，那么閃電式擴張就會增加決策的速度和風險，這就意味著更需要學(xué)會在充滿挑戰(zhàn)的環(huán)境下迅速做出正確的決策。
我從自己的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷中了解到這一點。在成為創(chuàng)業(yè)者之前，我認為自己真的很擅長決策，部分原因是我認為自己很聰明，部分原因是我認為決策就像掌握一種運動一樣。
然后當我創(chuàng)辦第一家公司SocialNet時，我做出了錯誤的決策。
有時我做決定的速度太慢，有時我做的決定太差，有時又慢又差。這些經(jīng)歷使我完善了我的決策框架。
也許很想把這些失敗歸咎于別人，找借口說 “我相信某某，而他錯了”。但我知道，我需要為自己做出的每一個決定負責。當你發(fā)現(xiàn)自己處于這種情況時，你需要問自己：“今后我應(yīng)該做哪些不同的事情來改善我做決策的方式？” 這種自我反思是我在PayPal工作期間成為一個更好的決策者的關(guān)鍵原因。
閃電擴張壓縮了這個學(xué)習(xí)過程，使其更具挑戰(zhàn)性，但也增加了潛在的生產(chǎn)力。當你和競爭對手比賽實現(xiàn)規(guī)模化的時候，你沒有很多額外的時間去咨詢每個利益相關(guān)者并達成共識。你必須做出決策，為這些決策負責，并從中學(xué)習(xí)。
在這個領(lǐng)域，我建議利用決策工具，如RACI矩陣（負責、問責、咨詢、知情）和DACI責任分配矩陣。這些經(jīng)過驗證的工具可以幫助構(gòu)建和加速你的決策過程。
閃電擴張的一個關(guān)鍵過渡就是需要從靈感到數(shù)據(jù)。這個關(guān)鍵過渡就是要提高你的決策能力。規(guī)?；臅r候，你必須以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向。無論什么情況，你都需要用數(shù)據(jù)來協(xié)調(diào)和運作你的整個公司。
數(shù)據(jù)驅(qū)動型公司的鼓點是公司的儀表盤（企業(yè)展示度量信息和關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標現(xiàn)狀的數(shù)據(jù)虛擬化工具），以及圍繞儀表盤召開的會議。儀表盤的指標是集體決策的關(guān)鍵，它們是你了解自己是否取得進展的方法。對于公司做出的每一項決定或采取的每一項行動，儀表盤都會幫助回答這樣一個問題：“這個舉動對我們的OKRs（目標和關(guān)鍵結(jié)果）有什么影響，我們能因此得出什么結(jié)論？”
挑戰(zhàn)在于找到合適的時機，從靈感轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)。你可以隨時對你的業(yè)務(wù)進行處理，收集指標，但這并不意味著你收集的數(shù)據(jù)就有用。
例如，如果你還沒有實現(xiàn)產(chǎn)品與市場的契合，那么對客戶獲取的每一個方面進行數(shù)據(jù)化處理就是矯枉過正。只需跟蹤有助于你改進產(chǎn)品的指標即可。另一方面，如果公司已經(jīng)開始擴大規(guī)模，而你又在花錢推動增長，那么遲遲不對數(shù)據(jù)進行儀表化分析，就會是一個代價高昂的錯誤。關(guān)鍵是要深思熟慮，而不是公式化。
我記得在早期的一次Airbnb董事會會議上，其他一位董事會成員說：“我們需要衡量和跟蹤我們的運營利潤率，這一點至關(guān)重要?！焙芸欤揖烷_口表示不同意。“不要這么做。這是一個數(shù)字市場。只要有規(guī)模，利潤率會很好，這意味著現(xiàn)在的利潤率并不重要。” 對于Airbnb來說，這是正確的答案。然而對于不同的公司，比如硬件企業(yè)，了解運營利潤率可能是必不可少的。
儀表盤業(yè)務(wù)最重要的原因之一是幫助你推動增長。如果你不能衡量是什么在推動客戶增長，或者他們在產(chǎn)品中的時間花在哪里，就很難獲得更多的客戶，推動更多的參與度。而且別忘了也要衡量相反的情況。我見過創(chuàng)業(yè)者犯了一個錯誤，當他們還需要解決漏斗或客戶流失的問題時，卻把所有的精力都放在了客戶獲取上。增長可能會暫時掩蓋這樣的問題，但如果不加以解決，可能是致命的。
此外，即使在你向數(shù)據(jù)過渡并建立了一個儀表盤之后，你也需要對這個儀表盤進行迭代并保持更新。當你回顧你的數(shù)據(jù)并得出結(jié)論的時候，你需要思考的不僅僅是?！艾F(xiàn)在這些結(jié)論的真實性如何?” 還要考慮 “三個月后它們的真實性如何? 12個月后呢？36個月后呢？更進一步，有哪些事情會改變這個事實？”
你開發(fā)的商業(yè)智能并不是基本的自然法則，不是普朗克常數(shù)或E=MC平方。市場可能會以某種方式發(fā)生變化，使你以前的方法變得錯誤?；蛘?，你可能會主動改變你的業(yè)務(wù)，需要你重新構(gòu)建你的儀表板，以說明額外的收入來源。
你對數(shù)據(jù)的收集和使用還需要考慮到業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，包括使用特定的數(shù)據(jù)子集進行決策的能力。很多時候，數(shù)據(jù)的全局觀就足夠了，比如PayPal的病毒式增長率曲線。但其他時候，你需要有能力做出微觀以及宏觀決策。比如在Uber，相關(guān)的分析單位不是整個業(yè)務(wù)，而是各個城市。如果沒有考慮城市級數(shù)據(jù)的能力，Uber在試圖編寫啟動新市場的劇本時，就是在盲目飛行。
最后一個忠告。不管你的數(shù)據(jù)化有多全面，或者你的分析有多嚴謹，在數(shù)據(jù)的力量面前，你應(yīng)該保持一些謙遜的態(tài)度，數(shù)據(jù)是如此的絕對必要，但你必須確保你得到的是正確的數(shù)據(jù)。相關(guān)的數(shù)據(jù)可能會隨著時間的推移而改變，當數(shù)據(jù)不完整、不充分時，你很可能需要做出重要的決定。這就是為什么數(shù)據(jù)是必不可少的，但判斷力和直覺也是必不可少的。當你無法用數(shù)據(jù)來驗證或否定你的論點時，我最喜歡的一個技巧就是和聰明的朋友們交流，得到他們的反饋。這不如一次性數(shù)據(jù)好，但它提供了一種在沒有數(shù)據(jù)的情況下做出決策的快速方法。你必須問正確的問題?！斑@能行嗎？”是一個糟糕的問題，很可能會導(dǎo)致糟糕的數(shù)據(jù)。相反，問一些具體的細節(jié)，比如：“如果這最終失敗了，那么導(dǎo)致失敗的最可能因素是什么？” 或者，“這是我的計劃，有什么更好的方法可以實現(xiàn)同樣的目標？” 即使答案并不確定，它們也能幫助你區(qū)分有用的直覺和一廂情愿的想法。
另一個改善決策的方法是培養(yǎng)你避免常見決策陷阱的能力。好消息是，有很多資源可以幫助你做到這一點。幫助我的資源之一是哈佛決策科學(xué)實驗室，詹妮弗·勒納教授管理該實驗室多年。那里的研究人員致力于總結(jié)各種可能絆倒你的決策偏見，比如沉沒成本偏見或確認偏見。當你考慮憑直覺行事時，最好將你的感覺與最常見的偏見進行交叉檢查。
例如，從科學(xué)和心理學(xué)上有一個概念，即 “1型 ”錯誤和 “2型 ”錯誤。1型錯誤是假陽性，2型錯誤是假陰性。對于1型錯誤，我有一些親身經(jīng)歷，來自于Greylock對Groupon的投資。當時，該公司是有史以來增長最快的企業(yè)，我推算出增長曲線，認為我們將迎來一個歷史性的利好結(jié)果。問題是，Groupon的營收增長是個假象。無論是提供Groupon的商家還是兌換Groupon的消費者，都對核心優(yōu)惠券產(chǎn)品不滿意，很快就放棄了這項服務(wù)。但該公司擁有如此龐大而有效的銷售引擎，卻掩蓋了業(yè)務(wù)漏洞的事實，當銷售引擎沒有新的潛在客戶可轉(zhuǎn)化時，業(yè)務(wù)就會下降。
類似的事情也發(fā)生在Dropbox身上，不過是以一種更為良性的方式。投資者依賴的關(guān)鍵數(shù)據(jù)技術(shù)之一是群組分析（cohort analysis）。當我們從這個角度看Dropbox業(yè)務(wù)時，它看起來很神奇。隨著時間的推移，Dropbox的每一批用戶都變得更有價值，新的一批用戶在老的一批用戶的基礎(chǔ)上有所改進。這是非常罕見的，大多數(shù)企業(yè)的群組都會隨著時間的推移而減少，或者最多達到一個漸變最大值。Dropbox的群組在增加。我們的1型錯誤是過度從這些數(shù)據(jù)中概括出來，并假設(shè)同樣的動態(tài)將適用于Dropbox推出的任何其他產(chǎn)品。可是該公司的產(chǎn)品新增趨向于遵循傳統(tǒng)的價值曲線。
幸運的是，Greylock在這兩筆投資中仍然賺到了錢，因為我們在復(fù)利周期中投資得足夠早，但如果我們能更聰明地避免1型錯誤，我們可能會幫助Groupon解決它的短板問題，幫助Dropbox更積極地重塑它的附加產(chǎn)品，為各方帶來更好的結(jié)果。
在每一個案例中，都有數(shù)據(jù)，一個似乎證實了我們想要相信的指標的數(shù)據(jù)：我們做了一項好的投資，將獲得巨大的成功。但由于我們沒有看清表面之下，沒有問：“這些數(shù)據(jù)背后是什么？有哪些單獨的成分和潛在的力量在起作用？”我們讓自己沾沾自喜。這里的教訓(xùn)是，數(shù)據(jù)不一定是錯的，但它會誤導(dǎo)你。數(shù)據(jù)并不能說明所有問題，它的意義幾乎總是取決于特點情況和解釋。作為決策者，你有責任采取必要的措施來準確評估形勢。
我最喜歡的解釋數(shù)據(jù)的技術(shù)之一是確保我總是有一個積極的數(shù)據(jù)理論。早在LinkedIn上，我就看到Jeff Weiner（Linkedin現(xiàn)任CEO）以一種驚人的方式應(yīng)用了這種技術(shù)。Jeff稱自己是一個信息狂，這意味著他也是一個數(shù)據(jù)狂。他如何如此有效地管理LinkedIn，部分原因是他使用不同的儀表盤來做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。Jeff是這些儀表盤的大師，我記得有好幾次，他在看儀表盤時，看著一個數(shù)字，然后意識到有些不對勁?！坝行┑胤讲粚Α保麜f?！澳莻€數(shù)字應(yīng)該是X，而不是Y，打電話給負責這個數(shù)字的產(chǎn)品經(jīng)理?！?他對數(shù)據(jù)應(yīng)該是怎樣的有一個主動的理論，這讓他對偏離這個理論的情況更加敏感。
每次發(fā)生這種情況，我們都會向產(chǎn)品經(jīng)理咨詢，發(fā)現(xiàn)是郵件通知中斷了，或者是儀器配置錯誤，或者是日志文件延遲了，等等。Jeff解釋說：“這是我對這些數(shù)字如何起作用的主動理論。如果數(shù)字不對，我就會追問這個問題。而后，根據(jù)我的發(fā)現(xiàn)，我更新我的模型，以說明任何變化或改進。”
成為一個更好的決策者的最后一個方法，是利用別人忽略的數(shù)據(jù)來源。正確應(yīng)用你從 “不尋常 ”的來源中獲得的數(shù)據(jù)，可以賦予你顯著的競爭優(yōu)勢。雖然我不能很好地在這樣一篇公開的文章中分享這類來源，同時期望它們保持獨特，但我希望我提供的例子能夠啟發(fā)你自己尋找不尋常的數(shù)據(jù)。
例如，獲取此類數(shù)據(jù)的一個有趣的方法是綜合多個離散來源的數(shù)據(jù)。你可以從多個來源購買信用卡數(shù)據(jù)（當然是匿名的），并利用這些數(shù)據(jù)來識別購買模式和趨勢，你可以利用這些數(shù)據(jù)來發(fā)展你的業(yè)務(wù)。
我們在LinkedIn廣泛利用的另一個數(shù)據(jù)來源是招聘信息。當然，這對LinkedIn來說比較容易，但任何人都可以獲得這些數(shù)據(jù)。招聘信息可以讓你了解關(guān)鍵公司正在進行哪些工作，以及需求哪些技能和產(chǎn)品。
當然，還有很多數(shù)據(jù)分析公司，如App Annie，在出售甚至免費提供移動領(lǐng)域的趨勢數(shù)據(jù)。
所有這些數(shù)據(jù)都可以結(jié)合在一起，針對你公司的特殊情況產(chǎn)生獨特的見解，讓你成為更好的決策者，并讓你比其他領(lǐng)域的玩家更具競爭優(yōu)勢。
外界對風險投資的常見誤解之一是高估了數(shù)據(jù)在決策過程中的重要性。風險投資的基本原則之一是，規(guī)模確實很重要。如果你沒有一個可觀的市場，你就不會實現(xiàn)風險投資要求的回報。我一次又一次地看到投遞的資料中，充斥著來自各種市場研究公司的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，試圖精確地限定總可尋址市場（TAM）、可服務(wù)市場（SAM）和可獲得市場（SOM）。也許有的投資者看到這些厚厚的縮寫詞會感到欣慰，但我不是其中之一。我不相信讓一個投資銀行家或行業(yè)分析師給100人的樣本打電話調(diào)查，就能讓你對市場有多少了解。
我忽略這些數(shù)字，而是專注于一個基本的問題，“我認為這將成長為一個有趣的市場嗎？” 在我們Greylock做的那種投資中，主要是早期階段的投資（種子期、A輪和B輪），我們試圖通過問：“怎樣才能增加這個市場的規(guī)模？”來回答這個問題。
這種方法的典范案例是Uber。華爾街的 “估值院長”、紐約大學(xué)的阿斯瓦特·達莫達蘭教授通過假設(shè)Uber成功占據(jù)全球出租車市場10%的份額的情景，苦心計算了該公司可能的價值。結(jié)果，他得出的結(jié)論是，Uber的價值絕不會超過10億美元。這一分析忽略了的是，Uber的市場遠比作為一個簡單的出租車替代品要廣泛得多。搭車叫車的低成本和更大的便利性，說服了消費者用Uber來替代許多其他商品和服務(wù)，包括機場停車場(還記得那些嗎？)到日常通勤。而這還沒算上Uber Eats這樣的擴張。
做出更好的風險投資決策需要想象力和判斷力，而不僅僅是一個計算器。
掌握做好決策的技巧，是創(chuàng)業(yè)者最有影響力的事情之一。而更快地做出正確的決策，往往是通過培養(yǎng)對不完整和不確定信息的行動能力，可以幫助閃電擴張的創(chuàng)業(yè)者在競爭中勝出。
良好決策的挑戰(zhàn)在于你不能簡單地遵循一套簡單的規(guī)則。雖然你可以學(xué)習(xí)技巧和框架，但很多事情取決于收集和分析數(shù)據(jù)，運用人類的判斷力，避免常見的陷阱，并根據(jù)結(jié)果更新你的模型。但那些像Jeff Weiner一樣掌握這一過程的人，可以產(chǎn)生杰出的結(jié)果，對世界產(chǎn)生更大的影響。
譯者：蒂克偉
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