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創(chuàng)業(yè)成功人士的經(jīng)驗之談
許多從創(chuàng)業(yè)成功人士在創(chuàng)業(yè)成功后就把自己的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗拿出來與別人分享,希望可以幫到別人,但是很多人都沒有看到這些東西,不過不要緊,接下來小編為你講述一下成功人士的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗之談。
1.堅持你的遠景,但要對細節(jié)靈活
作為一個領(lǐng)導者,你需要依賴你自己的遠景(至少在你負責的業(yè)務領(lǐng)域內(nèi))而那些和你一起或為你工作的人將依賴你的遠見。什么是遠景?就是對最終狀態(tài)的一種描述。是你需要你的團隊著陸的地方。是生效之后的新生活。它是北極星,和方向。這里有一個例子,當我啟動支付風險團隊的時候,我們只有規(guī)則引擎。規(guī)則是人寫的。一條規(guī)則只是一個擁有非常有限變量的簡單邏輯,例如“如果注冊日期少于30天并且支出大于100美元并且是首次支付并且用戶來自印度尼西亞,則拒絕交易”
人類難以有效的處理10個以上的變量。我們需要更加的可測量化。我們想要使很多機器比人更擅長的事情自動化。從而我們樹立了一個遠景,將我們主要的規(guī)則置換為機器學習模型。這一遠景驅(qū)使我們增加了一位機器學習領(lǐng)域的博士和另一位在加入facebook以前有類似實操經(jīng)驗的工程師。賭注巨大,但是未來需要這個。
但你需要對細節(jié)靈活,因為條條大路通羅馬。你需要給你的團隊以足夠的余地空間,只要你的團隊是朝著正確的方向以合適的速度前進。另一個故事:一度我對決策樹的興趣比回歸要大。但是實驗算法的工程師告訴我在選擇算法的時候他們只有可以忽略的區(qū)別。我可以堅持己見(這確實是當時我真實的想法)但我信任他并讓他放手去選合適的算法。同設計者合作的過程中也有趣事發(fā)生,他們對于字體,顏色,行距及其他都有著吹毛求疵的偏好。我通常讓他們由著性子只要對最終結(jié)果有益就行。我們想要選擇正確的戰(zhàn)場開戰(zhàn),這樣的戰(zhàn)場必須關(guān)乎全局,而不是糾纏于局部戰(zhàn)斗。
2.只和最好的人合作
牛人只想和牛人一起工作。他們聚在一起就更牛逼。一流的人通常無法容忍二流貨色。什么決定了“最好的人”?我的理解是那些能夠快速盡其所知,學其所不能,從而完成事情并遠超期望。他們的本能是超越期望,甚至他們自己的期望。對他們來說,足夠好本身從來都不夠好。 只擁有最好的人在團隊中有很多好處。
⑴這讓你更加愿意托付。救我的經(jīng)驗來看,牛人不會信任不熟悉的人。在接受你的幫助之前,他們需要知道你同他們一樣出色甚至比他們自己還強。否則,他們寧愿盡其所能的獨立完成。但如果你業(yè)已得到證明,他們將會非常信任你并樂于托付給你。一個有著有效托付的牛逼團隊幾乎無所不能。
⑵他們相互為榜樣,并且籍此提升工作表現(xiàn)。這是很好的關(guān)注壓力。如果使用得當,可以形成團隊的良性循環(huán)。
⑶牛人們相互挑戰(zhàn)。我記得一位工程師主管曾就我們能否在規(guī)定時限之前完成網(wǎng)站翻譯所需的代碼修改來打賭,他將把頭發(fā)染成藍色。這樣的挑戰(zhàn)往往是的“枯燥”的工作變成了游戲。成為游戲的一部分將非常有趣。當然往往會有更嚴肅的挑戰(zhàn),而且牛人喜歡挑戰(zhàn)(不管是挑戰(zhàn)別人還是接受挑戰(zhàn))
、扰H藗兿嗷W到很多。如果不是因為這里有這么多可以學習的話我不會在facebook呆4年。對缺乏經(jīng)驗的人來說,這顯得越發(fā)正確。我們雇傭非常聰明的畢業(yè)生,這些人被激發(fā)來證明他們的牛逼之處。他們不愿來到一個舒適并且沒有挑戰(zhàn)性生活的公司。他們想學很多來豐富他們的經(jīng)驗,完成不可完成的任務并提升他們的職業(yè)路徑。他們想要證明“是的,他們可以”。他們想和牛人一起來實現(xiàn)這些。
你不想要二流貨色但如何遠離他們?首先,慢點招人。在給offer的時候固執(zhí)一點。我曾無數(shù)次的在招聘決策會議上發(fā)現(xiàn)那些有著光輝履歷的人無法得到雇傭只是因為某個面試官覺得這人無法給他以深刻印象。在其他例子當中,那些獲得一致通過的候選人仍然無法獲得雇傭機會因為每個人都只是覺得他將將符合要求而已。在雇傭問題上,絕大多數(shù)情形下,你要風險規(guī)避。(順便提一下我們也會雇用那些沒有全票通過的候選人,只要有一兩票強烈推薦﹣你將樂于在信任你員工的問題上冒險)其次,炒魷魚要快。讓二流貨色存在就像服用慢性毒藥。一天一點,逐漸但終究你會為此掛掉。你要緊你所能的把二流貨色踢到魷魚軌道上(在某些情況下,法律不讓你這么做)我見過一些慢吞吞的魷魚,那對團隊造成的負面作用可不是鬧著玩的。
3.樹立高期望并且衡量之
作為領(lǐng)導者,你需要設定高但現(xiàn)實的期望。足夠高使得你的團隊不會感到無聊,F(xiàn)實使得他們不至于油盡燈枯。你要給他們創(chuàng)造一段經(jīng)驗使得旅程結(jié)束回顧時,他們會說:媽的,我都沒想到我居然做了這個。這個屌爆了。在Facebook,象其他硅谷高技術(shù)公司一樣,期望同回報相結(jié)合,因此樹立明確的期望本身就至關(guān)重要。 并且你需要找到一個不容爭辯的途徑來衡量期望。我花了大量時間來和團隊一起描繪我們在下季度里最重要的3-5個目標。目標被分別委派給單個或一組分工不同的攻城獅,或者被他們搶走。在這一情況下,我們不僅有一個由3到5個衡量指標組成的名單,使得我們可以籍此快速地說出來我們在干嘛,同時也知道每個具體目標后面是誰。團隊的成功同個體表現(xiàn)息息相關(guān)。例如,我當年團隊最大的貢獻是在一年時間里,通過每季度不同的指標,最終降低了信用卡支付爭議率75%。
有一點要強調(diào)的是﹣你還是要現(xiàn)實。在你只有10%的市場份額的時候卻幻想10幾倍的收入增長無疑不現(xiàn)實。史蒂夫喬老爺非常善于推動他的團隊超越潛能但同時也榨干他們(盡管如此他們是這樣為他們所做的而自豪)99.9%的領(lǐng)導不是喬老爺,當然他們也不需要是。但你仍然可以通過驅(qū)動一個可持續(xù)性的團隊來取得成功同認識到他們的極限并無矛盾。
4、重視數(shù)據(jù)而不盲從數(shù)據(jù)
決定產(chǎn)品方向時, 要的是想象力, 激情和膽量, 而不是數(shù)據(jù). 數(shù)據(jù)能讓你的團隊沿著正確的方向前進而不出軌,也有助于產(chǎn)品從“一開始是什么樣”到“最后應該是什么樣”的逐漸優(yōu)化成型. 但數(shù)據(jù)不能幫你決定方向. 舉個例子,當我們在人工智能(機器學習)上壓上我們團隊所有的資源的時候, 我們忐忑不安. 但是我們堅信一點,現(xiàn)有的基于人工規(guī)則引擎的防欺詐系統(tǒng)會很快成為死胡同, 因為它太死板而且不易規(guī)模化以處理大數(shù)據(jù)。所以,就像在電影指環(huán)王中Frodo明知通向Mordor的道路很黑很冷很危險, 但那是一條他必須要選擇去走的路;我們選擇了在機器學習上壓上所有的寶。失敗, 整個團隊會很難看; 但我們決定走艱難但我們認為是正確的路.這種思路同樣應用在如何設計用于用戶報告(外部工具)和案例審查(內(nèi)部工具)的工具來應對潛在的欺騙行為。我們最后決定的方向是"進行自動處理"和"建立反饋機制"。直接拋給人工來處理總是很容易被選的一條路,因為只要建立一個人多人傻的客戶支持團隊即可. Lame!我們希望通過自動處理來解決大部分的欺詐案例,而把精力則放在那些確實需要單獨處理的特殊案例上,同時把從業(yè)務支持團隊(即客戶支持部門)的處理意見自動采集并集成到下一輪的機器學習中去。由此,我們的機器判斷會越加精確和聰明且與時俱進。
做任何事情我們都有自己的理由,關(guān)鍵是我們能否堅持到最后,注重細節(jié),把握關(guān)鍵才能走得更遠。
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