我们与Liz进行了交流，以便更深入地理解这些领导力准则，以及她认为每条准则在理论和实践中分别意味着什么。
Liz Jones，亚马逊的一位Bar Raiser
领导力准则是什么？它们在亚马逊是如何使用的？
它们是亚马逊员工每天用来推动进展、解决问题、处理冲突和做出决策的一套指导原则。以“主人翁精神”（Ownership）为例。这条领导力准则的区别在于：当你发现问题时，是说“那是别人的问题”，还是确保该问题得到解决并找到最佳方案。
它们是亚马逊文化的基石；它们设定了员工作为一个团队应如何相互协作的标准，并在我们众多职能和地区之间保持标准的一致性。领导力准则使我们能够以相同的心态和期望相互互动或应对问题。它们对于成功实现规模化增长至关重要。
人们可以学习和培养领导力准则吗？还是说它们只是性格特质？
部分准则确实带有一些与生俱来的成分。“赢得信任”（Earns Trust）需要良好的人际关系构建能力和软技能，这些可能较难教授。但事实上，只要有合适的导师，没有什么不能通过辅导来掌握的。大多数准则都可以被教授。以“深入细节”（Dive Deep）为例。分析技能是可以教授的，还有一些解决问题的方法论可以帮助人们建立这项技能。自加入亚马逊以来，我在“深入细节”和“客户至上”（Customer Obsession）相关的技能上得到了提升。
在使用领导力准则时，是否存在不招聘多元化人才的风险？
恰恰相反！拥有像Bar Raiser这样的机制的招聘流程，确保我们会审视候选人提供的所有证据，并采取全面平衡的观点。“招聘和培养最优秀人才”（Hire and Develop the Best）为候选人在某些行为上的改进留下了空间，我们并不期望某位候选人在面试中对每一条准则都给出高分。
我们人才库的多样性是领导力原则所倡导的。在亚马逊，某些领导力原则对开展工作至关重要，而其他原则在不同员工身上的体现程度各不相同。我们有时也会提到“超能力”，即那些独立于领导力原则之外、具有自身价值的技能或行为。此外，团队成员中很可能有人被招聘进来，以互补这些“超能力”优势及其自身的不足。
某些领导力原则是否比其他原则更重要？
所有领导力原则都被视为同等重要。然而，根据岗位的不同，面试官可能会针对与该职位相关的几项原则进行提问。通常从职位描述中可以大致判断。
在实践中，面试官期望候选人的回答中包含来自其过往经验的实例，并且这些实例应能体现不同的领导力原则。面试过程本身对评审小组而言是一次“深入细节”（Dive Deep）的实践，因此候选人必须提供最具说服力的证据才能成功！
任何领导力原则之间是否存在紧张关系或矛盾？
我认为最好的例子是“深入细节”和“胸怀大志”（甚至包括“行动敏捷”）：它们是友好的对手。当深入分析数据以辅助决策时，你可能会陷入我称之为“分析瘫痪”的状态。你可能钻得太深，以至于忽略了全局，这种方法有延误行动计划的风险。
不过，某些原则之间的张力是完全有意为之的，目的是为我们留出平衡的空间。我们应该能够在“坚持最高标准”与“行动敏捷”之间取得平衡。这种张力促使我们通过探索每项原则的边界来做出更好的决策。
领导力原则是否适用于亚马逊的所有职位？
无论你在亚马逊从事何种工作，所有领导力原则都适用。它们的设计旨在适用于我们的整体文化。例如，亚马逊的每一个角色和我们所做的每一件事都以“客户至上”为起点。我们始终从客户出发，逆向工作。“客户”并不总是指在亚马逊购物的人。对于销售员工来说，客户可能是使用亚马逊云科技（AWS）的企业；对于软件开发工程师来说，客户可能是亚马逊内部的团队。
候选人应如何准备亚马逊的面试？
准备是关键！候选人需要专注于STAR方法，即情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Results）。为了进一步提升，他们可以在末尾加上“改进”（Improvement），使其成为STARI方法。
这有助于亚马逊的面试官真正理解候选人所面临问题的背景及其解决方案的影响。候选人应聚焦于自己在该情境中亲自采取的行动，而非整个团队的表现。评审小组需要了解其举例的范围，包括影响范围、成果、支持性的数据点以及任何增加背景信息的细节。
三个关键要点：使用 STAR 方法；尽可能提供数据；并为面试官提供背景信息。
亚马逊的领导力准则展示在我们的办公室中
我们来谈谈每条领导力准则的含义，首先从“客户至上”开始：
最重要的是，我们做出的决策和采取的行动都要确保客户优先，我们对客户有着极致的关注。在“客户至上”方面，我们的工作永无止境，始终追求做得更好。
面试小组希望了解候选人如何通过超越期望的服务来体现这一原则，并需要听到其具体做法的证据。
主人翁精神：
亚马逊的每一位员工都被期望具备主人翁精神。我们注重长期发展，不认为掩盖问题能解决根本矛盾。主人翁精神意味着对遇到的任何问题承担责任，并提出兼顾整体业务且着眼长期的解决方案。
例如，每周业务回顾（WBR）是亚马逊广为人知的一种决策机制，旨在促进团队成员的个人问责制。这类会议从高管层一直延伸到小型团队。在简短的会议中，“指标负责人”会展示指标和分析结果。指标负责人对其数据了如指掌，并能解释任何偏差以及关键绩效指标（KPI）未达成或超额完成的原因。
然而，主人翁精神不仅仅局限于参与这一机制。任何层级的员工如果发现其收集业务指标的 WBR 流程过于依赖手工操作，或者该流程运行不畅，就应主动承担责任加以改进。如果是个人贡献者，他们可以建议为团队实现某种自动化方案；如果是高级经理，则应委派修复任务，但对将这一解决方案推广至多个国家负责，并可能与相关利益相关者合作，探讨是否可将其扩展到其他职能领域。
候选人需要证明他们自行发现或指出了一个问题，并展示他们如何采取措施理解并解决该问题，直至彻底解决。
创新与简化：
这意味着实施聪明且简便的解决方案。关键在于审视流程，识别缺陷，然后思考如何简化并加以改进。
亚马逊团队通过优化将产品上传至我们在线商店的流程，生动诠释了“创新简化”原则。十年前，我们仍需手动上传电子表格；如今，我们的独立销售合作伙伴和供应商合作伙伴能够快速、轻松地将产品添加到商店中。
在面试中，候选人可能会被要求讲述他们如何为复杂问题制定简单解决方案，关键在于他们需要充分说明最初情况的复杂程度。
善于判断，多数正确：
这一原则同样关乎频繁犯错！它强调拥有自信和良好的判断力，以明确自己何时正确、何时错误。同时，它也意味着无论你对某条路径多么确信，都要接受他人的反馈，并挑战自身的偏见。真正践行这一原则的人会主动与持不同意见者交流，尝试理解他们的观点。随后，他们会吸收这些信息，用以形成或证伪自己的信念。
这在做出招聘决策以及为企业作出“单向门”决策时至关重要——所谓“单向门”决策，是指一旦作出便难以轻易撤销的决定。
我们在进行招聘决策时会运用“善于判断，多数正确”原则。作为团队，我们会在每轮面试后举行圆桌讨论，旨在寻找实例并挑战彼此可能存在的疑虑。这也是一个可以持续发展的领导力原则，尤其在领导岗位上：亚马逊为此提供了大量相关培训，例如挑战无意识偏见。
学习与好奇心：
“学习与好奇心”意味着深入探索、多方尝试并力求理解事物。它强调持续学习，保持对知识的渴望，并以解决问题或改进现状为目的。
只要研究的目的是始终改善某事，并探索该领域潜在的商机，这一原则即可应用于任何领域。如果我们缺乏了解客户需求及其演变趋势的自然好奇心，即使是在看似超出我们当前业务范围的行业，我们也无法把握向客户提供新产品和服务的机会。
这一原则对于维持我们的增长势头和坚守客户导向至关重要。
招聘和培养最优秀人才：
这一领导力原则聚焦于识别人才并助力员工成长。它不仅适用于人员管理者：你也可以以导师身份指导、支持或帮助同事或其他团队，这同样属于“招聘和培养最优秀人才”。
对于潜在的管理人员，我想了解候选人如何看待其团队成员、如何组建团队，以及如何指导、培养、辅导和评估该团队。如果存在绩效问题，我们希望了解他们如何尽早处理这些问题，以及他们建立了哪些机制来支持个人充分发挥潜力。给予时间以评估和培养绩效至关重要，我们需要看到他们在这方面的具体证据。
对于不管理他人的角色，情况则略有不同。重点在于你如何指导、辅导和发展你的同事。关键在于主动提供帮助，并确保分享知识。这可能包括分享你在其他职能领域的专业知识、提供培训，或支持面向不同少数群体的招聘日等活动。
坚持最高标准：
这一原则与客户痴迷高度相关。许多公司常提到推出最小可行产品（MVP），但在亚马逊，我们强调的是“最小可喜爱产品”。我们希望客户在与我们的产品互动时获得出色的首次体验。这就像是有缺陷的测试版产品与几乎完美（99%到位）的测试版产品之间的区别。
坚持最高标准确保我们设定的标准保持高位，并持续维持高标准。这适用于任何事务，从构建新的网站功能到撰写内部文档。我们始终在挑战自己和彼此，力求做得更好。
候选人需要展示出挑战现状的能力，并提供实例证明他们如何努力改善现状，而不是安于现状。
胸怀大志：
“胸怀大志”是一个比喻，意指跳出思维定式、打破局限，放眼周围的世界。它意味着尝试解决目前可能不在我们核心能力范围内的问题。
“胸怀大志”的一个例子是亚马逊工作室（Amazon Studios）。我们涉足影视行业的历程始于在网站销售DVD，随后发展为提供流媒体服务。亚马逊工作室的成立，旨在创作内容以支撑前述两项业务的发展。
Amazon Web Services (AWS) 是另一个“宏大思维”（Think Big）理念的体现。最能推动业务增长的事物，往往是客户不知道如何提出需求的产品，它们源于我们对可能性的内在想象。从来没有人要求过 AWS，但事实证明，世界已经准备好接受像 AWS 这样的云计算服务。我们追随好奇心，承担必要的财务风险，并开始构建（经过无数次迭代），直到打造出面向客户的成熟服务。
Liz Jones 在亚马逊的招聘流程中为领导力原则提供专业指导。
行动力（Bias For Action）：
行动力意味着“立即行动”。它要求我们审视问题，权衡利弊，快速找到解决方案，然后付诸实施。对于一家公司而言，有时反应迟缓所带来的成本远高于迅速采取行动的成本。这也是我们支持行动力理念的又一原因。
大多数决策都是“双向门”，即这些决策可以更改，并非不可逆转。因此，你不必总是花费大量时间进行尽职调查和分析。更好的做法是先执行，了解其影响，获取数据，然后对流程进行迭代优化。
一个例子是在网站上对用户界面功能进行 A/B 测试。这些功能可以轻松开启或关闭，并且能够收集有关某些功能表现的数据。随后，我们会优化那些成功的功能。
节俭（Frugality）：
节俭关乎价值。它意味着充分利用现有资源，并挑战自己以更少的投入实现更多的成果。节俭与创新与简化（Invent and Simplify）理念直接契合，因为资源的约束有助于推动创新，我们通过创新来克服任何资源限制。
在实际操作中，我们的资源是有限的，我们始终希望最大化这些资源的效用。我们根据客户利益和可能创造的长期价值来优先配置资源。
杰夫·贝佐斯曾指出，每个内部团队都应小到足以用两张披萨喂饱的程度。这并非为了削减成本，而是为了专注于可扩展性和效率。较小的团队能够更好地沟通，更有效地管理资源，并且在整体上更具活力。
赢得信任（Earn Trust）：
这一原则的核心在于充分沟通和诚实，同时保持坦率和高效。在亚马逊，管理利益相关者是一项至关重要的技能，而赢得信任则是其中的关键。这一原则意味着确保人们清楚事情的进展状况，并在出现问题时勇于承认，以便采取措施防止类似情况再次发生。本质上，这是关于诚信行事。
事实上，当事情出错时最能体现“赢得信任”！在亚马逊，如果出现问题，我们会尝试承认错误，然后迅速采取措施，协调各方力量，确保工作重回正轨。
刨根问底（Dive Deep）：
“深入细节”包含定量和定性两个部分。它要求我们层层剖析，找到问题的根本原因，紧密围绕数据形成观点。亚马逊采用数据驱动的方法，贯穿于文化的方方面面，从工作流程到与同事的沟通。我们常用的一种机制是“五个为什么”，即通过不断追问“为什么”，直到找到事物的真正根源。
例如，如果客户反馈与你的数据不一致，你通常会更相信客户反馈，因为你知道这些是真实的生活案例。这意味着你的分析可能存在问题。关键在于对接收到的信息进行深入质疑，彻底弄清事情的真相。
有主见；坚持立场，最终承诺
这一领导力原则意味着用数据而非个人意见来捍卫一个观点。如果你的挑战未能成功，也意味着要对该决定做出承诺并继续推进。
当我们认为某事不正确时，我们会以尊重和负责任的方式提出质疑。无论对方是谁，只要存在分歧，我们都会据理力争。如果两人无法达成一致，我们会向上级汇报。一旦做出决定，所有人都将全力投入并向前推进。
这一原则与“善于判断”相辅相成：两者结合，确保我们考虑多元视角，并就最佳前进方向达成共识。
追求成果
这不仅仅是交付结果，更是克服障碍的过程，以及为达成目标所付出的努力。它要求我们在面对挑战时挺身而出，永不妥协，即使前方看似存在阻碍。
当亚马逊的个人或团队未达成目标时，他们会深入分析原因；当取得成功时，也会认真总结成功的原因。我们总是自问：下次可以如何改进？我们从中学到了什么？
2021年，亚马逊在原有的14条领导力原则基础上新增了两条：
力求成为地球上最好的雇主
在亚马逊，我们在职业生活的各个方面不断提升标准。我们的企业文化也不例外：我们期望亚马逊的领导者每天致力于营造更安全、更高效、更多元化和公平的工作环境。我们希望员工以同理心待人，倾听同事的声音，并在工作中享受乐趣。领导者应积极支持其他员工的个人成就，并确保他们获得成长的机会，迎接下一个挑战。
这一原则可以通过各种大小行动来体现。例如，我团队中的一名成员很好地践行了这一点：他组织了教育研讨会，帮助整个团队更深入地理解多样性、公平性和包容性（DEI）相关话题，并鼓励大家展开讨论。
成功与规模带来广泛的责任
许多人知道亚马逊是在车库中创立的故事，但我们早已不再局限于此。我们不断成长，也深知自身的规模与影响力。正因如此，我们期望领导者保持谦逊，并始终考虑亚马逊行动所带来的影响，即使是间接的影响。
在亚马逊，我们关注自身对当地社区、地球以及子孙后代的影响。领导者应当创造多于消耗，并始终致力于让事物变得比接手时更好。
这一原则至关重要，因为我们的使命是通过赋能和支持团队，积极构建持久解决方案，以应对社会面临的一些最大挑战。围绕该原则所分享的案例应能展示候选人能否审慎评估决策可能带来的后果——无论多么微小——并将其融入决策过程。我们希望候选人展现出对其工作更广泛影响的深刻理解，超越日常事务层面；我们也希望确认他们在亚马逊工作期间，会努力产生积极影响。
亚马逊领导力原则是一套指导性的十大准则，亚马逊员工每日据此做出决策。
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