Na Amazon, o foco nos nossos clientes não é um princípio ocioso, mas sim a própria raiz da nossa abordagem à inovação. A missão da Amazon é ser a empresa mais centrada no cliente do mundo, e o primeiro dos nossos 16 Princípios de liderança, Obsessão pelo cliente, afirma que “os líderes começam com o cliente e trabalham no sentido inverso. Eles trabalham com afinco para conquistar e manter a confiança do cliente. Embora os líderes prestem atenção na concorrência, sua obsessão é pelos clientes.”
Existem alguns conceitos fundamentais nesse Princípio de liderança que ajudam a Amazon a impulsionar e sustentar sua cultura centrada no cliente. O primeiro conceito de “trabalhar no sentido inverso” é um modelo mental e um mecanismo de inovação que mantém os clientes no centro de tudo o que fazemos. Trabalhar percorrendo o caminho inverso envolve iniciar o processo de inovação pensando profundamente no cliente, nos problemas frequentes que eles enfrentam e em quais são as suas necessidades em longo prazo.
Acreditamos que centrar os esforços de inovação em nossos clientes garante que não estejamos inovando isoladamente ou desenvolvendo tecnologias ou serviços apenas por suas próprias vantagens intrínsecas. Permanecemos próximos dos clientes e nos concentramos em elementos que sabemos que eles valorizarão no longo prazo (por exemplo, preço, seleção e conveniência em nossos negócios de varejo; performance, segurança, amplitude e profundidade de recursos e funcionalidades e custo-benefício dos serviços de nuvem da AWS). E, ao nos debruçarmos sobre o contexto e na situação por detrás dessas necessidades, somos mais capazes de reagir e antecipar o que surpreenderá e encantará os clientes confirme inventamos em nome deles.
A propósito, 90% de tudo o que criamos na AWS é impulsionado pelo que os clientes nos dizem ser importante para eles. Um exemplo é o Amazon SageMaker, o serviço de machine learning (ML) mais completo que ajuda a preparar, desenvolver, treinar e implantar rapidamente modelos de ML de alta qualidade. Dezenas de milhares de clientes (como a NFL, a 3M, a General Electric, a T-Mobile e a VanGuard) adoram os recursos integrados do Amazon SageMaker para desenvolvimento de ML, tornando-o um dos serviços que mais crescem na história da AWS. Eles também adoram a rapidez de iteração do serviço. O ano passado marca o segundo ano consecutivo em que adicionamos mais de 50 novos recursos em doze meses. Fizemos isso solicitando ativamente o feedback dos nossos clientes e perguntando o que podemos construir para eles.
Uma solicitação frequente era ajudar a facilitar a preparação de dados para ML. Esse processo é difícil para os clientes, que precisam coletar os dados certos de diferentes fontes e em vários formatos, normalizar esses dados para incorporá-los corretamente em modelos de ML, selecionar e transformar os recursos mais relevantes para algoritmos de modelo preditivo (até mesmo combinando diferentes recursos), atividades estas que são complexas e bastante demoradas. Em seguida, eles precisam procurar dados ausentes ou discrepâncias para ver se a engenharia de atributos funciona antes de aplicar transformações ao conjunto de dados.
Os clientes nos perguntaram se havia uma maneira melhor de fazer isso. Com base nesse feedback, lançamos no ano passado o Amazon SageMaker Data Wrangler, a maneira mais rápida de preparar dados para ML. Os clientes podem simplesmente apontar o Data Wrangler para seus datastores da AWS ou de terceiros, e o DataWrangler tem mais de 300 conversões e transformações que reconhecem automaticamente os dados que chegam, sugere as transformações certas para aplicar, facilita a combinação ou a criação de recursos compostos em um console simples, permite visualizar e validar a transformação facilmente no SageMaker Studio e, em seguida, aplicá-la sem nenhum esforço ao conjunto de dados inteiro. Esse lançamento foi um divisor de águas para os clientes em termos de tempo economizado na preparação de dados para machine learning.
Embora 90% dos produtos, recursos e serviços tenham sido o resultado de solicitações dos clientes, os outros 10% das nossas inovações surgiram de necessidades que eles podem não estar expressando, mas que fomos capazes de detectar nas entrelinhas e solucionar pelo fato de estarmos sempre perto deles e incansavelmente focados em suas necessidades.
Por exemplo, ninguém nos pediu o Echo, que foi lançado em 2014. Porém, tínhamos uma visão de como um dispositivo inteligente e controlado por voz poderia ser um valioso assistente pessoal para o lar e simplesmente facilitaria a vida dos usuários, um dispositivo que permitisse obter informações, consultar a previsão do tempo, ficar por dentro das notícias e ouvir música, operando como um hub de controle compatível com uma ampla variedade de outros dispositivos domésticos inteligentes e muito mais, tudo completamente sem o uso das mãos. Sete anos depois, além do lançamento de várias gerações do dispositivo Echo, como o Echo Show com telas inteligentes, o Echo Auto para automóveis, dispositivos de vestir como o Echo Loop e o Echo Frames, bem como um longa lista de acessórios, a família de dispositivos Echo se tornou um dos produtos mais populares da Amazon.