大型科技公司總是犯錯的原因:堆棧謬誤

編者按安舒·沙瑪(Anshu Sharma)是 Storm Ventures 的投資合伙人。

堆棧謬誤(stack fallcy)已經導致許多嘗試進入新市場的公司遭遇慘敗。如果你看到一家認為開發應用很簡單的數據庫公司,或者一家認為大數據很簡單的虛擬機公司——它們都已經落入了堆棧謬誤當中。

堆棧謬誤是指錯誤地認為自己可以輕易做出自身所處產業層級之上的產品。

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漫畫來自:XKCD

數學家經常認為我們可以使用數學公式描述完整的自然世界。按照這樣的想法,所有的物理知識都只是應用數學,所有的化學知識都只是應用物理,以此類推。

堆棧謬誤——「只是一個應用」

我們在商業世界中也會有類似的錯覺。數據公司認為軟件即服務(SaaS)應用「只是一個數據庫應用」——這種想法讓他們盲目地相信自己可以輕易地做出這樣的產品,並在這個新市場的競爭中勝出。

我們可以用一些真實存在的事例來說明這個問題。亞馬遜是雲端基礎設施即服務(IaaS)市場的領導者,即使是它的基礎技術供應商也難以撼動它的地位——VMware 的市場份額遠遠落後於 AWS,儘管所有 AWS 服務都是基於虛擬機技術運行的,而這正是 VMware 的核心競爭力;甲骨文也未能在客戶關係管理 SaaS 領域打敗 Salesforce,儘管甲骨文認為 Salseforce 只是一個託管的數據庫應用,它甚至還是在甲骨文數據庫的基礎上運行的!

從芯片製造到編程語言開發等,蘋果在整合基礎堆棧方面一直都做得不錯,但是它仍然很難走到堆棧的上層,把那些簡單的應用做好——比如照片分享應用和地圖應用。

歷史上還有很多這樣的例子。IBM 並不重視在他們的 PC 硬件上運行的軟件,於是它將整個操作系統市場拱手讓給了微軟。

1990 年代,拉里·埃里森(Larry Ellison)看到了 SAP 通過銷售過程自動化軟件(ERP)賺取了大筆的收入——在他看來,ERP 不過是一堆表格和工作流——他為此投入了數百萬美元的資金,希望可以掌控整個市場,但是這筆投資沒有達到他預想的效果。甲骨文最終通過收購 PeopleSoft 和 Siebel 才得以進入這個市場。

為何我們總是無法擺脫堆棧謬誤?

堆棧謬誤是人類的天性使然——我們會(過度)高估自己了解的東西。想象一下,如果你是在一家大型數據庫公司工作,你的首席執行官問道,「我們可以跟英特爾或 SAP 競爭嗎?」大家都不會因為自己會開發關係數據庫軟件就認為自己可以做出計算機芯片。但由於你們都很熟悉 ERP 應用的開發基礎,所以你們會認為 ERP 應用的開發很簡單。畢竟,你們已經對錶格和工作流了如指掌。

取得成功的瓶頸往往不是缺乏對工具的了解,而是不懂得客戶的需求。數據庫工程師幾乎完全不了解供應鏈軟件客戶的想法和需求。雖然他們可以招聘相關的人才,但這不是一種核心競爭力。

出乎意料的是,自上而下的創新往往要比自下而上的創新容易得多。

之所以會出現這種情況是因為你本身就是較低層級堆棧的客戶。蘋果很清楚自己在未來想要怎樣的微處理器,雖然它沒有製造這種處理器的技能,但是它深知作為客戶的需求。技術能力可以通過收購或招聘來獲取,但對市場需求的深刻理解卻是千金難買。

所以不難想象,蘋果在開發半導體芯片時會比開發 Apple Maps 更輕鬆。

谷歌、Facebook、WhatsApp

谷歌就是一個很好的例子。儘管它擁有我們的電子郵件圖譜和興趣數據(搜索),但它仍然做不好一種看似「輕而易舉」的應用——社交網絡。

事實上,這正是堆棧謬誤的最令人感到諷刺的一點。你可以做出處於更高層級堆棧的東西,但你就是不知道要把它做成什麼樣子。

產品管理是是了解要做什麼產品的藝術。

堆棧謬誤很好了說明了為什麼大公司總會一些顯而易見的問題上犯錯——它們總以為這些東西是觸手可及的,它們肯定可以做到。然而,知道「做什麼」的重要性可能要比知道「怎麼做」高出 100 倍。

題圖來自:AndreyKozachenko/Shutterstock

翻譯:關嘉偉(@consideRay

Why Big Companies Keep Failing: The Stack Fallacy


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