Analistul Motley Fool, Rachel Warren, discută cu fostul președinte Tesla, Jon McNeill, despre formula în cinci pași pentru atingerea hipercreșterii, metrica ascunsă pe care fiecare investitor ar trebui să o urmărească și revoluția AI. Pentru a prinde episoade complete ale tuturor podcasturilor gratuite The Motley Fool, consultați centrul nostru de podcasturi. Când sunteți gata să investiți, consultați această listă cu primele 10 acțiuni de cumpărat.
O transcriere completă este mai jos. Acest podcast a fost înregistrat pe 5 aprilie 2026.
Mac Greer: „Am vrut ca oamenii să vadă, ca să zic așa, ce era în spatele scenei care conducea succesul Tesla, care pare să-și depășească concurenții prin inovație iar și iar și iar. Și am vrut ca oamenii să vadă că asta poate fi făcut de oameni din prima linie, oameni obișnuiți. Nu trebuia să fii Elon Musk pentru a face asta.”
Acesta a fost Jon McNeill, fost președinte al Tesla și autor al noii cărți, Algoritmul, formula hipercreșterii care a transformat Tesla, Lululemon, General Motors și SpaceX. Sunt producătorul Motley Fool, Mac Greer. Analistul Motley Fool, Rachel Warren, a discutat recent cu McNeill despre acea formulă și despre de ce nu trebuie să fii Elon Musk pentru a depăși concurența prin inovație. Bucurați-vă.
Rachel Warren: Bună ziua tuturor și bine ați revenit la Motley Fool Conversations. Sunt analistul Motley Fool, Rachel Warren. Astăzi, sunt încântată să-l urez bun venit lui Jon McNeill la emisiune. Jon este în prezent CEO și co-fondator al DVX Ventures. Anterior, Jon a ocupat funcția de președinte la Tesla. După timpul petrecut la Tesla, s-a alăturat Lyft ca COO, unde a jucat un rol esențial în dublarea veniturilor companiei, ajutând la listarea publică a companiei. Jon este în prezent în consiliul de administrație al numeroase companii, inclusiv General Motors, Lululemon și Stash, iar viitoarea sa carte, Algoritmul, formula hipercreșterii care a transformat Tesla, Lululemon, General Motors și SpaceX. Jon împărtășește o perspectivă din culise asupra modului în care companiile emblematice se extind și prezintă un manual pentru lideri pentru a stimula creșterea și impactul susținut. Jon, bine ai venit la emisiune.
Jon McNeill: Mulțumesc. Îmi pare bine să fiu aici.
Rachel Warren: Încântată să vorbesc cu tine astăzi. Unul dintre lucrurile cu adevărat interesante, vreau să încep să vorbesc despre cartea ta. Ați codificat această formulă care a fost aplicată într-o gamă de companii pe care le-am menționat numită algoritmul. Mi-ar plăcea dacă ne-ați putea ghida prin cartea dvs. și temele sale, dar cu adevărat, de asemenea, să vorbiți despre acei pași ai algoritmului în ordine și ce înseamnă pentru companii.
Jon McNeill: Algoritmul este cu adevărat sistemul de operare, l-aș descrie, care a fost inventat la Tesla, de fapt, prin comiterea de greșeli. Am făcut o mulțime de greșeli, apoi am face autopsii și am spune, cum naiba am ajuns aici? Apoi, am dezvolta un principiu pentru a nu face asta în viitor. Acesta este miezul începutului cadrului. Cadrul a fost apoi folosit, odată ce l-am dezvoltat, pentru a oferi tuturor din companie un cadru din care să inoveze, de fapt, săptămânal. Motivul pentru care am scris cartea a fost că am vrut ca oamenii să vadă ce era în spatele scenei, care conduce succesul Tesla, care pare să-și depășească concurenții prin inovație iar și iar și iar. Am vrut ca oamenii să vadă că asta poate fi făcut de oameni din prima linie, oameni obișnuiți. Nu trebuia să fii Elon Musk pentru a face asta, motiv pentru care a fost dezvoltat cadrul, deoarece Elon nu poate fi peste tot tot timpul. Aveam literalmente mii de oameni care conduceau inovația peste tot în lume și care urmau acest cadru. Cadrul în miezul întrebării tale este, în principiu, cinci pași, apoi identific trei ingrediente secrete care chiar îl fac să funcționeze. Dar cei cinci pași sunt să pui totul sub semnul întrebării la început. Pune sub semnul întrebării cerințele care ți-au fost date, deoarece nu vrei să construiești o afacere în jurul unui set prost de ipoteze sau nu vrei să construiești un proces în jurul unui set prost de ipoteze. Vă voi da un exemplu din piața financiară. Firma mea astăzi inventăm companii. Începem companii noi înșine și le creștem și le extindem. Ne-am uitat la piața ETF-urilor și am considerat-o ca ETF-uri superciclice și am constatat că principalele participații ale aproape fiecărui ETF din spațiul superciclic erau Amazon, Google, Microsoft, Nvidia și Apple. Puteți cumpăra asta ca investitor pentru două bip-uri. Asta se numește Mag 7 sau S&P 500. Puteți cumpăra acel produs. Nu aveți nevoie de un produs superciclic la 75 BPs care face același lucru. Dar ne-am retras și am început să punem sub semnul întrebării cerințele pentru care era asta, de ce ETF-urile erau construite în acest fel. Primul lucru pe care îl primești o cerință pe care o urmează toți cei care construiesc un ETF, și anume că construiesc ETF-uri pe baza ponderilor capitalizării de piață. Dacă doriți să faceți un ETF de infrastructură AI și veți urma presupunerea de pondere a pieței pe care o urmează întreaga industrie, veți arunca Nvidia în acel ETF și va copleși fiecare altă acțiune, deoarece capitalizarea sa de piață este atât de mare. Dar dacă adoptați o abordare diferită, așa că am început să spunem, este o cerință de a formula ETF-uri pe baza capitalizării de piață? Răspunsul este nu. Nu este o cerință a legii. Nu este o cerință a reglementărilor. Este doar o cerință care a evoluat în timp, deoarece așa face toată lumea. Am spus, asta nu oferă investitorilor expunere la fonduri de profit. Sunt multe care intră într-un centru de date AI care nu este Nvidia. Se pare că există 60 de acțiuni publice care intră într-un centru de date AI. Dacă ponderați acele acțiuni publice în funcție de contribuția lor la centrul de date AI, obțineți un ETF cu aspect foarte diferit, care expune de fapt investitorii la fondurile de profit reale. Aceasta este o situație unică în care avem angajamente de cinci ani de către hiperscaleri pentru construcții de centre de date AI. Știm cum arată ordinele de achiziție. Știm că intră în acestea, astfel încât să putem proiecta asta înapoi și să spunem, care acțiuni vor beneficia? Se pare că atunci când creați un ETF și puneți sub semnul întrebării cerința pentru ponderile capitalizării de piață și spuneți: există o modalitate mai bună? Ajungeți la celălalt capăt cu un răspuns care spune, da, există o modalitate mai bună. Aceasta este în acest caz, pentru a pondera după contribuția la profit. Am dezvoltat un ETF de infrastructură AI bazat pe contribuția la profit, nu pe capitalizarea de piață. Industria ne-a spus că suntem nebuni. Nimeni nu face asta în acest fel. Am spus bine, pentru că îl testasem înapoi pentru a ști că am bătut umplutura din fiecare alt ETF de infrastructură AI de pe piață. L-am introdus în decembrie 2025, deci cu puțin peste un an în urmă, și este în ultimii 12 luni, cel mai performant ETF de infrastructură AI de pe piață. Ai fi fost în sus cu mai mult de 80% dacă l-ai fi cumpărat în prima zi. Pentru că se dovedește că reflectă fondurile de profit care sunt create. Pe măsură ce piața se trezește la aceste acțiuni individuale care sunt ajutate de construcțiile centrului de date AI, valoarea este creată în acele acțiuni, iar ETF-ul nostru profită de asta. Dar acesta este un exemplu, chiar primul pas al algoritmului, care este să pui totul sub semnul întrebării. Pentru că atunci când începi să pui lucruri sub semnul întrebării, începi să descoperi că există aceste ipoteze sub care oamenii operează, care sunt cu adevărat auto-limitante. Dacă ieși din acele ipoteze auto-limitante, poți crea o inovație care creează multă valoare și deschide noi orizonturi. Acesta este primul pas al algoritmului este să pui totul sub semnul întrebării, practic.
Rachel Warren: Voiam să spun, ne poți ghida prin restul de patru.
Jon McNeill: Atunci următorul este un al doilea pas în simplificare, iar simplificarea este dificilă. Majoritatea oamenilor nu o fac. Există acel citat celebru al lui Mark Twain, că ți-aș fi scris o scrisoare mai scurtă dacă mi-aș fi luat timp. Asta pentru că simplificarea este dificilă. Este nevoie de multă muncă. Primul pas de eliminare a ipotezelor și cerințelor false este un pas spre simplificare. Al doilea pas din algoritm este al doilea pas de simplificare, și anume să ștergeți fiecare pas pe care îl puteți într-un proces și probabil că nu ați șters suficient până când a trebuit să adăugați unele înapoi. Ștergeți fără milă. Apoi, al treilea pas al algoritmului este, odată ce aveți acest proces simplificat, acum executați manual acel proces. Asta trebuie să sune nebunesc venind de la cineva care și-a petrecut întreaga carieră în tehnologie și tehnologie dură, nu pentru a automatiza. Dar spunem echipelor noastre să meargă manual, deoarece toate cele mai bune afaceri au fost construite manual mai întâi. Echipa inițială de la Amazon nu a automatizat centrele de distribuție pe care le vedem astăzi. De fapt, au mers și au cumpărat cărți. Au creat un site de comandă. Ar lua o comandă. Ar merge să cumpere cartea de la o librărie locală, o puneau într-o cutie, o expediau, astfel încât să învețe partea de distribuție a afacerii înainte de a automatiza ceva. Fondatorii DoorDash, care erau specialiști în CS la Stanford, au creat un PDF cu meniuri de restaurante cu un număr de telefon în partea de jos, iar numărul de telefon a sunat în camera lor de cămin, iar apoi ar comanda mâncarea de la restaurant, ar merge să o ridice și să o livreze, astfel încât să poată simplifica procesul. Spunem echipelor noastre să facă ceea ce a făcut Amazon, să facă ceea ce a făcut DoorDash, să o facă manual mai întâi, deoarece atunci când o faceți, învățați direct toate oportunitățile de simplificare. Acesta este al treilea pas al algoritmului. Executați manual procesul. Al patrulea pas este acum să-l accelerați. Puneți constrângeri de timp de ciclu în jurul lui, deoarece atunci când accelerați ceva, expune toate defectele de calitate și defectele de proces. Acum perfecționați în continuare. Apoi, odată ce aveți acest proces optimizat cu viteză, al cincilea pas este automatizarea ultima, care din nou, sună complet contraintuitiv venind de la o firmă de tehnologie, un loc ca Tesla, dar tocmai am învățat această lecție de atâtea ori în care automatizam mai întâi. Când automatizați un proces prost, tot ceea ce faceți este să accelerați timpul până la un răspuns prost sau un rezultat prost. Am învățat de-a lungul timpului să automatizăm ultima. Probabil cel mai bun exemplu care s-a întâmplat în Model 3 când încercam să proiectăm o fabrică care să fie cea mai automatizată fabrică din lume. Poate vă amintiți că Elon vorbea despre Dreadnought-ul extraterestru și despre mașina care ar face mașina. A existat o încercare de a proiecta o fabrică complet digital, înainte de a fi făcută manual, înainte ca procesul să fie de fapt executat în lumea reală. Când s-a întâmplat asta, când mașinile au fost instalate, puteai vedea că, oh, Doamne, s-au făcut greșeli uriașe. Ca și cum nu era suficient spațiu între mașini pentru ca oamenii să intre și să le întrețină. Nici măcar nu puteai întreține mașinile. Acea linie automatizată nu a funcționat niciodată. A fost o greșeală de aproape 1 miliard de dolari. Când am făcut autopsia și am spus: Cum ne-am băgat în această situație în care a trebuit să construim un cort în parcarea, pentru a construi mașini manual, pentru a salva efectiv compania cu fluxul de numerar de care era nevoie disperată, cum s-a întâmplat asta? A fost pentru că am automatizat mai întâi, nu ultima. Am învățat aceste principii făcând greșeli pe parcurs. A fost una greșită care a dus la acel ultim punct.
Rachel Warren: În timpul mandatului tău la Tesla, ai văzut compania trecând de la 2 la 20 de miliarde în 30 de luni în primii ani de la lansarea Model 3. Mă întreb, a existat o descoperire specifică a algoritmului care a mutat Modelul trei din acele producție în goluri într-o mașină de flux de numerar? A fost determinată de un produs superior, un sistem de operare superior sau ambele pentru a aplica cadrul tău acolo?
Jon McNeill: Oarecum ambele. A trebuit să începem să aplicăm algoritmul fiecărei probleme cu care ne confruntăm, indiferent dacă era vorba de modul de a face service într-o afacere care se dublează la fiecare opt luni, cu o bază instalată care se dublează la fiecare opt luni. Orice de la service până la modul în care a fost construită mașina până la modul în care a fost procurată mașina până la modul în care a fost proiectată mașina. Ca și cum am luat acest cadru și l-am dat echipelor. Un exemplu în acest sens a fost că vindeam mașini mai repede decât oricând în istoria noastră și nu puteam construi centre de service suficient de repede pentru a repara mașinile. Am adunat o echipă mică care conducea afacerea noastră de service. De fapt, echipa care conducea centrul nostru de service Palo Alto, deoarece se afla întâmplător chiar la capătul drumului de la sediul central, astfel încât am putea lucra cu ei foarte rapid și iterativ. Ne-am dus la managerul acelui site și am spus: Poți să-ți dai seama câte mașini poți repara înainte ca companiile sau clienții să-și termine cafeaua? El zice: Da, de ce? Am spus, pentru că un client își poate termina ceașca de cafea, să zicem, în 20 de minute. Dacă poți repara o mașină în 20 de minute, s-ar putea să nu avem nevoie de o clădire pentru asta. Dacă nu avem nevoie de o clădire, s-ar putea să putem face service într-un mod care nu a mai fost făcut niciodată în industrie, și anume mobil pe aleile sau birourile clienților. Tipul a spus: Da, Jon este acceptat, sunt pregătit pentru asta. A lucrat la acea problemă timp de o lună. S-a întors o lună mai târziu și a spus că voi trebuie să veniți să vedeți asta. Am coborât dealul. Ceea ce am văzut a fost o parcare care zumzăia. Parcarea avea trei benzi pe care mașinile ar coborî. Un client a fost întâmpinat la intrarea în parcare de către tehnicianul nostru senior, ca și chirurgul senior dintr-un spital. Acel tehnician senior le-ar cere simptomele a ceea ce nu mergea cu mașina lor. Pentru că acel tehnician senior a văzut totul, știau dacă acea mașină va fi o reparație mică, medie sau mare. Acestea erau cele trei linii pe care mașina a coborât în parcare. Cele mai mici și medii au putut fi reparate în parcare, iar cele mai mari au trebuit să intre. Se pare că 80% din mașini nu au trebuit să intre. Nu aveam nevoie de o clădire. Dacă nu aveam nevoie de o clădire, puteam repara acele mașini oriunde, nu doar într-o parcare de la centrul de service. Le puteam repara pe aleea clientului sau la biroul de acasă sau în parcarea biroului lor, unde se duceau la serviciu. Puneți sub semnul întrebării cerința mai întâi office, trebuie să facem reparații într-o clădire? Întreaga industrie crede asta. Reprezentanțele au centre de service enorme pe care le-au construit. Midas și Meineke și alții au construit amprente uriașe de clădiri pentru a repara mașini. Punem sub semnul întrebării cerința că ai nevoie de o clădire pentru a repara o mașină? Răspunsul a fost nu. Am rulat procesul manual într-o parcare pentru a-l face să funcționeze. Apoi am luat câteva sute de modele X care fuseseră returnate la returnările legii lămâii, am scos interioarele, am pus scule pe interioare, am pus tehnicieni în acelea. S-a dovedit că am răspuns la întrebarea, ar putea un tehnician să fie mai productiv dacă nu ar veni într-o clădire sau cel puțin la fel de productiv? Răspunsul a fost da, am aflat că ar putea. Am început să le desfășurăm doar în San Francisco și Bay Area, iar clienții au fost uimiți că am veni și le reparam mașina și aleea, ca niște elfi magici. Am încercat să facem să fie distractiv. Am pus mașini de espresso în aceste modele X, astfel încât să puteți obține un espresso în timp ce mașina dvs. era reparată. Pur și simplu ne-am distrat mult cu asta. Apoi, ultimul pas a fost că am automatizat toate procesele din jurul programării și părților de muncă și toate astea. A schimbat fundamental modul în care se face service-ul auto. Totuși, producătorii de mașini nu își pot da seama cum să facă asta. Ar putea merge să încerce să copieze, dar cred că până nu au rulat procesul manual în propriul sistem, probabil că nu l-ar optimiza pentru ei înșiși. Dar acesta este un exemplu al modului în care o echipă de service, doar folosind acest cadru, a inovat complet în service și asta nu l-a implicat deloc pe Elon Musk. Aceasta a fost doar o echipă de oameni cu adevărat diligenți în prima linie, urmând acest cadru pentru a inventa ceva nou.
Rachel Warren: Ceva ce ai subliniat și ceva ce am reținut și eu din cartea ta a fost această idee că, într-adevăr, viteza inovației este un factor atât de important. Cred că ridică întrebarea, o companie cu un timp de ciclu mai scurt tinde să aibă un mote mai durabil decât una cu un brand puternic? Cum se aplică asta în afara tehnologiei?
Jon McNeill: Cred că unul dintre lucrurile pe care ne-au învățat japonezii și Toyota ne-a învățat a fost această metrică pe care o urmăresc directorii Toyota, care este viteza fluxului de numerar printr-o afacere. Toți învățăm să evaluăm investițiile pe baza unor valori ale capitalizării de piață, cum ar fi multipli EBITDA, multipli de venituri, care au valori de creștere încorporate în ele. Dar ceea ce fac japonezii este că spun, cu adevărat, măsura cât de bun ești ca lider este cât de repede se mișcă numerarul prin afacerea ta. Un exemplu în acest sens este că, atunci când am început la Tesla, ne dura aproximativ 14 zile să luăm o grămadă de aluminiu la un capăt al fabricii și să o transformăm într-o mașină la celălalt capăt al fabricii. Toyota la acea vreme, putea face asta în aproximativ patru zile. Ar putea lua o grămadă de aluminiu, iar un Lexus ar ieși la celălalt capăt al fabricii sau un Toyota sau un Scion în patru zile. Ne-au trebuit 14 zile, ne-au trebuit patru zile. Ce înseamnă asta? Asta înseamnă că Toyota poate face aceeași cantitate de afaceri cu o treime mai puțin capital de lucru decât am putea noi. Lăsați asta să se absoarbă. Viteza timpului de ciclu și viteza numerarului înseamnă că aveți nevoie de mult mai puțin capital de lucru decât concurenții dvs. Dacă aveți nevoie de mult mai puțin capital de lucru, aveți un avantaj de bilanț. Aveți un avantaj de lichiditate față de concurență. De aceea, timpul de ciclu al numerarului sau viteza numerarului contează foarte, foarte mult. Este foarte greu să măsori asta, așa că asta nu a devenit o măsură care să fie disponibilă pe stradă sau investitorilor. Dar este absolut esențial. Dacă doriți să evaluați cât de bun sunteți față de concurență, este aproape ca și cum sprintul de 40 de ani pentru afaceri. Ca și, care este timpul tău?
Rachel Warren: Poate o cultură a vitezei să fie adaptată într-o companie cu creștere mai lentă sau este mai mult o trăsătură la nivel de ADN?
Jon McNeill: Cred că este o trăsătură la nivel de ADN. Există acest vechi proverb. Este greu să faci un sprinter dintr-un maraton, deoarece sporturile sunt atât de diferite. Asta pentru că mușchii sunt tonifiați și antrenați pentru a parcurge 26,2 mile față de 100 de yarzi sau 100 de metri. Cred că este greu să iei o afacere care nu a fost măsurată la timpul de ciclu sau a fost o afacere cu mișcare mai lentă și să o accelerezi. Nu este imposibil, dar trebuie să știi în ce te bagi dacă accepți acea provocare.
Rachel Warren: Am vorbit mult despre modul în care algoritmul se aplică sectoarelor tehnologice, dar vreau să mă aplec puțin mai mult în aplicarea sa în alte sectoare din afara tehnologiei. Am menționat mai devreme în consiliile de administrație ale GM, Lululemon. Cum se aplică algoritmul, să zicem, unui producător auto vechi de un secol față de o putere de vânzare cu amănuntul cu creștere rapidă? Cum putem noi, ca investitori de retail, să vedem acele elemente atunci când evaluăm investițiile?
Jon McNeill: Cred că prima dovadă clară a acestui lucru este creșterea liniei de sus. Căutați creșterea liniei de sus. Dar apoi trebuie să obțineți acea creștere a liniei de sus cu o disciplină și acea disciplină se reflectă în marja brută. Acesta este primul indicator de disciplină pe care îl obțineți, este, oare fac asta foarte bine? Apoi, în al treilea rând, obțineți o influență a cheltuielilor operaționale de-a lungul timpului, deoarece nu adăugați numărul de angajați pentru fiecare dolar nou de venituri care intră și, prin urmare, obțineți o influență a cheltuielilor operaționale. Asta se reduce la EBIT și fluxul de numerar operațional. Luând INVIDIA pentru o secundă. Au obținut cea mai mare capitalizare de piață, deoarece generează o creștere mare cu două cifre, cu trei cifre, deci o creștere incredibilă la acea scară. La o marjă brută de aproape 80%. Arată disciplină operațională și capacitatea de a continua să comande preț de la eficiența clienților lor din organizația lor și, de asemenea, obțin o influență operațională, așa că sunt cam trei din trei. Ca investitor, m-aș uita la asta și aș spune, am o creștere a liniei de sus lider în industrie. Am o marjă brută lider în industrie și am un flux de numerar operațional lider în industrie. Asta arată ca trei motive pentru a spune da acelei acțiuni, în funcție din nou de cât de departe a depășit colegii săi și de cât de multă creștere există, dar acesta este primul indicator că, da, acesta este ceva ce probabil ar trebui să luați în considerare să investiți.
Rachel Warren: Doar câteva întrebări pentru tine. Unu, privind spre următorul deceniu, care sunt unele industrii sau sectoare, chiar, pe care le consideri cele mai bine poziționate pentru o întrerupere în stil algoritm?
Jon McNeill: Cred că, gestionarea averilor. Mă zăpăcește astăzi că consumatorii trebuie totuși să-și pună la punct propriile planuri imobiliare și planuri fiscale, iar acestea sunt deconectate de planurile lor de investiții și duc adesea la rezultate adverse, deoarece sunt deconectate. Nu există 1.000 de moduri de a construi un portofoliu pentru o persoană de o anumită vârstă, într-o anumită etapă a vieții. Cred că industria de gestionare a averilor, care a fost în mare parte o abordare bazată pe vânzări de a merge să obții clienți și active, se va schimba sau ai putea spune într-un mod mai negativ, va fi întreruptă, deoarece există o capacitate de a oferi rezultate mai sofisticate, care sunt coordonate pentru clienți și o valoare mult mai mare pentru clienți. Acesta este unul la care avem ochii pe el și vom încerca poate să ne jucăm în acel spațiu și să ne dăm seama cum să facem asta, deoarece există un transfer de 1 trilion de dolari care se întâmplă între generații în următorii 10 ani și asta va crea o mulțime de oportunități de gestionare a averilor în acest proces manual actual personalizat. Va servi bine acel tip de capital?
Rachel Warren: Există un sector sau o industrie care, uitându-se spre următorii 5-10 ani, te entuziasmează cel mai mult?
Jon McNeill: Acela este unul care o face în ceea ce privește oportunitatea pentru el. Cred că AI este una dintre primele revoluții tehnice care se întâmplă în afectarea mai întâi a muncii gulerelor albe, nu a muncii gulerelor albastre. Fiecare altă revoluție tehnică a afectat în esență mai întâi munca gulerelor albastre. Cred că ne uităm în sectoarele cu gulere albe după oportunități, deoarece acesta este un moment unic în timp în care va avea loc întreruperea și crearea de valoare la scară largă în gulerul alb. Există o grămadă de industrii care ne entuziasmează pe măsură ce ne uităm cu acel tip de filtru.
Rachel Warren: O ultimă întrebare. Dacă cineva care ascultă sau urmărește asta ar putea reține doar una sau două valori algoritmice pentru a urmări cu adevărat sănătatea participațiilor sale pe termen lung, care ar trebui să fie acelea?
Jon McNeill: Sănătatea participațiilor sale pe termen lung. În ceea ce privește valorile din acele companii, m-aș uita la vitezele fluxului de numerar, adică timpul de ciclu, și la capacitatea de a extinde marjele în timp, atât marjele operaționale, cât și cele de bază. Asta vă spune dacă echipele de management sunt cu adevărat bune la ceea ce fac.
Rachel Warren: Fantastic. Jon, a fost minunat să vorbesc cu tine astăzi. Mi-aș dori să avem mai mult timp. Aceia care ascultă sau urmăresc. Consultați cartea lui Jon, Algoritmul: Formula hipercreșterii, Testul transformat, Lululemon, General Motors și SpaceX. Este o lectură fantastică. Jon, îți mulțumesc foarte mult că mi te-ai alăturat astăzi.
Jon McNeill: Mulțumesc, Rachel.
Mac Greer: Ca întotdeauna, oamenii din program pot avea interese în acțiunile despre care vorbesc, iar The Motley Fool poate avea recomandări formale pro sau contra, așa că nu cumpărați sau vindeți acțiuni bazate doar pe ceea ce auziți. Tot conținutul de finanțe personale respectă standardele editoriale Motley Fool și nu este aprobat de agenții de publicitate. Reclamele sunt conținut sponsorizat și sunt furnizate doar în scop informativ. Pentru a vedea divulgarea completă a publicității, vă rugăm să consultați notele noastre de emisiune. Pentru echipa The Motley Fool Money, sunt Mac Greer. Vă mulțumim pentru ascultare și ne vom vedea mâine.