全新任務中心上線了!
會員專屬好禮都在這

立即前往
任務中心
是誰讓藍色巨人擺脫憂鬱?
作者 YiJu
收藏文章
很開心您喜歡 股感知識庫 的文章, 追蹤此作者獲得第一手的好文吧!
YiJu
字體放大


分享至 Line

分享至 Facebook

分享至 Twitter


是誰讓藍色巨人擺脫憂鬱?

2015 年 9 月 15 日

 
展開

倘若用「大起大落、起死回生」來形容IBM(International Business Machines)電腦的百年企業歷史,或許完全不會有人反對;事實上,這家自1960年代以來即主導著電腦業發展、在主機市場處於獨占地位,甚至曾經夢想著要讓藍色商標統治全世界的科技巨擘,在企業發展的過程中曾經多次因為策略錯誤,而導致營運出現危機、甚至陷入財務虧損窘境。

舉例來說,這名藍色巨人在90年代初期即曾因為對於個人電腦趨勢的判斷失誤而帶來連年虧損,負債金額高達160億美元、面臨平均每天要燒掉高達1,480萬美元鈔票的困境;只不過,更令人驚訝的是,IBM居然僅用了短短三年時間便讓企業重拾往日榮光。究竟,是什麼樣的原因讓藍色巨人擺脫憂鬱的呢?

說起IBM自谷底翻身的王子復仇記,那麼便不能不提到在當時臨危受命、以英勇騎士般傳奇角色接任IBM執行長的Louis Gerstner。當年,這位來自於納貝斯克(Nabisco)餅乾公司的新任執行長對於電腦領域可謂是一竅不通,而面對這間龐大卻衰敗,甚至被微軟(Microsoft, MSFT-US)前執行長Bill Gates戲謔為「七年內就會消失」的電腦企業,Gerstner不僅透過策略和文化層面為IBM帶來革命性變革,同時更藉由維持企業完整、改善營利和經營方式等基本策略,企圖重新贏回客戶的青睞。

在這項艱鉅的企業再造工程當中,Gerstner重新將IBM的組織文化定義為「求勝、執行與團隊合作」,以激勵員工逐漸恢復熱情且重拾紀律;同時,更陸續藉由重建經營團隊、找來信任的人組成班底,並且將合適的人擺在關鍵位子的舉措進而啟動了對於IBM的變革。在策略層面上,Gerstner則力圖一舉掃除大企業無效率且緩慢的弊病,有魄力地對外表示「IBM目前最不需要的就是願景,而是立即行動!」

IBM-企業再造工程

此外,在全面審視過公司內外部環境、客戶需求以及所面臨的挑戰之後,Gerstner即決定四項重大的企業方向:首先,即使許多小廠商紛紛透過供應分散式的單一服務和產品搶攻市場,但是IBM仍然必須維持提供完整解決方案的科技整合者地位,並藉此創造企業的最大價值,而各部門的資源和技術更必須共享,進而維持IBM的企業完整性。第二,由於IBM的支出營收比率遠高於同業,例如同樣創造1美元的收入,同業平均花費31美分成本、但IBM卻必須用上42美分。因此Gerstner下令嚴控行銷廣告、研發和興建廠房…等所有投資支出,進而確保支出能夠有效減少並且達到增加利潤的效果。第三,為了提供客戶具整合性的產品,IBM進而將其經營模式進行大幅改造,並透過包含軟體技術、安裝維修等所有服務的硬體產品和價格,以期為客戶提供完整的解決方案。最後,Gerstner更決定以出售土地、大樓等低生產力資產的方式,進而籌措營運資金並彌補虧損。

IBM變革行動策略

在一連串的企業改革行動當中,Gerstner將配發給股東的股息從2.16美元降至1美元、裁減35,000名員工、一舉掃除企業中的官僚陋習、重新塑造出以客戶為重的文化,同時更將高階主管的薪酬制度改以績效為基礎、並要求其購買公司的股票。透過大刀闊斧的變革,IBM的企業成本在一年內下降了120億美元、並自第二年開始獲利,而開發硬體的時程則從平均4年的時間縮短為16個月、準時交貨比率自1995年的30%大幅提升至2001年的95%,存貨、交貨和物料成本更因此而大減將近154億美元。

美國《財星》雜誌曾經形容,Gerstner在擔任IBM執行長期間成功地將該公司從一個苟延殘喘的病巨人轉變為新經濟的標誌;的確,能夠將憂鬱巨人扭轉為連年創下營收成長紀錄、股價狂漲8倍且市值大增1800億美元的資優生,Gerstner真可謂是完成了企業史上最不可能的任務。

正如同Gerstner在其著作《誰說大象不會跳舞》一書中所言,大象是否贏過螞蟻並不是問題,關鍵在於這隻大象會不會跳舞;或許我們也可以說,組織的龐大與否並非企業成敗的關鍵因素,重點是在於組織內的成員能否相互緊密合作、以快速且富彈性的執行力達(4552-TW)成組織所設定的目標,這才是企業能否勝出的關鍵因素。

 
週餘
 
 
分享文章
分享至 Line
分享至 Facebook
分享至 Twitter
收藏 已收藏
很開心您喜歡 股感知識庫 的文章, 追蹤此作者獲得第一手的好文吧!
YiJu
分享至 Line
分享至 Facebook
分享至 Twitter
地圖推薦
 
推薦您和本文相關的多維知識內容
什麼是地圖推薦?
推薦您和本文相關的多維知識內容