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本文节选自《亚马逊逆向工作法》电子版：

对于这个步又，程可预测性、|不同的团队会给出不同的标签一一降低误着、流流程可控性等。不过，“分析”这一步骤归根结撒是全四了解绩效指标的驱动因系。不清楚影啊这个流程的所有外部因素，就很难实现积极的变化。设置这个步骤的目标，是分离数据信号中的“噪声”，然后识别根本原因并加以解决。为什么订单履行中心的一个班次可以每小时扰而另一个班次每小时只能拣选30件产品?为什么大多数页面显示只需100毫秒，而有些页面显示需要10秒钟?为什么星期一的选100件产品，每单客服联系数量总是高于其他日子?碰到数据可方四的意外情况或令人困惑的问题，亚马逊团队会坚持个独也在轩展会慰国，在此情况下，亚马进使用最广泛的方法，可能“误差校正”流程《COE)，它基于丰田公司开发的“五个为什么”方法一已被全球各大公司采用看到反御的现象，人这样，反复问“为什么”，直到找出潜藏的真正“元凶”。根据这和“误差校正

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”流程，或误着，问五届“为什么”，并给出答案，以此挖掘出真正的根本原央。亚马逊云服务得很好:“而出现大误差或问题的团和问题副总裁、运和营大师碍。贝尔〈CharlieBell)说到东个问题，最初24小时内寻找问题的真正的根本原因的可能性几乎等于零，因为每个问题青后都有一个非常有趣的故2O改进只要坚持挖掘信差产生的真正的根本原因并加以消除，最终，你就会拥有一个可预测的、可控的、可优化的流程。一旦有了健全的指标体系、理解流程运作方式的可靠工具，你就可以投入精力改进流程。例如，如果库存产品与客户浏览“页面”产品之比稳定于95%，那就要问:“我们需要做出哪些改变，才能达到98%2??”如果你已经完成了前三个步骤《定义、测量和分析)，那改进指标成功的可能性会更大，因为你在回应的是信号而不是噪声。如果你直接跳入“改进”阶段，那你在处理的，就是一个尚未完全了解的流程的不完美的信息。

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因此，即使采取行动，也不太可能获得理想的结条。我们将用下面的内容说明:亚马逊的一个大型部门如何忽略了前三个步骤而获得大量垃圾信息和毫无意义的结果。实施业务回顾周会一段时间后，你可能会注意到，某个指标不再产生有用的信息。如果是这样，那束把这个指标从数据显示中删邱。控制这是最后一个步又，旧在确保流程正常运转、绩效不会随时间的移而降低。随独你从根本上加深理解业务驱动因素，业务回顾周会往往就变成基于例外的会议，而不是讨论各个绩效指标的例会。这个阶段还会出现一种情况:业务流程自动化。一旦某个流程被清楚地理解，决策逻辑被植入软件或硬件，那它就很容易自动化。预测和购买就是亚马逊最终实现自动化的两个流程。经过品类买手和软件工程师多年的通力合作《以及大量试错)，亚马逊数以亿计的各类产品都实现了预测和购买决策自动化，而且决策精准度超过了大型买手团队的人工诀策业务回顾周会:指标付诸实施

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