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哪家公司会长期兴旺发达。
对效率和可靠性的需要驱使我们纷纷将许多基本运作自动化。由于管理人员能买到什么解决方案就用什么，最终结果是各种各样不兼容系统的泛滥。每一独立的系统可能会自己平稳地运行，然而每一系统中的数据都是孤立的，而且很难与其他的系统结合。缺少的是类似于大脑中相互连接的神经元的信息连接。从运作程序中提取数据，并以有意义的方式使用它，一直是企业的棘手问题之一。尽管自动化是很有价值的，然而今天的技术可以使基础经营成为一个更广泛的、全公司智能的基础。
一家企业也需要拥有较好的商务反应能力，以便能在危机中调集其力量或对不测事件做出反应。您也许会从您最好的客户那里接到一个电话，说它将与您的最大的竞争对手合作，或者是那个竞争对手也许引入了一种新的热门产品，或者是您的产品有问题，或是那一步运作失败未能完成。需要做出机动反应的不测事件也许有积极的意义。您也许会得到作为主要伙伴的意外机会或是一次收购其他企业的机会。
最后，是有意识地指挥您的公司的肌肉，无论您是建立新的团队以开发新产品、开设新的办事处，或是重新部署您的现场人员以寻找新的客户。要想执行得好，这些有计划的事件需要深思熟虑、战略分析、执行和评估。您需要仔细考虑您的企业的基本问题，制订长期的企业战略以解决问题，并充分利用您的分析所发掘的机会。然后您需要将您的战略目标及其背后相应的计划，传达到公司的每一个人、商业伙伴以及公司之外的有关人员。
然而，一家企业尤其需要与它的客户沟通，并以在沟通中获悉的信息为基础采取行动。这一基本的要求需要投入公司所有各种能力：经营效率、数据收集、自身的扩展和协调、战略计划和执行。本书将再一次论及与顾客有效沟通的需要。我将会说明，数字神经系统将会怎样地帮助成功的企业把所有的过程建立在这一所有企业最重要的使命之上。
数字神经系统为发展企业能力的两个主要目的服务。正如机器扩展了我们的体能一样，它扩展了个体的分析能力，而且它把个人能力集合起来，创建组织的智能和统一的行动能力。将这一切置于合适的环境里时就意味着：数字神经系统代表客户设法从个体的优势创建集体的优势。
天天供应数据
认识数字神经系统的一种方法就是，就像您在一个特别项目中提供数据给一位咨询顾问一样，给您的内部职员提供同样的日常商务用数据。咨询顾问由于在行业中日积月累的经验和在企业分析上的专门知识，他们经常有新的主意以及看问题的新方法。在研究了如同人口统计数据一般的数据和销售数据后，咨询顾问们总是以其独到的收益分析，与竞争者的比较及优化业务程序的洞察力，让高级管理人员大吃一惊。
然而，从另一角度来说，公司外面的某人居然会收到比您自己更多的信息，这简直是不可思议的。常常发生的事情就是，当咨询顾问到来的时候，重要的客户和销售数据才收集起来，但只不过用一次。您应当把这样的信息常规地对您的正式雇员开放。
如果咨询顾问比您从您的系统中得出更多明智见地是因为他们独特的本领，而不是因为您为他们特地准备了信息，而您的职员本来是得不到这些信息的。如果咨询顾问能在您的数据中发现某种趋势，而您却不能的话，那说明您的信息流有问题。您的管理人员不会人人都具有咨询顾问那样专而广的知识，但您的管理人员应当能接触同等质量的数据。他们应当每天走进办公室时能看到最新的数据，而且能够以各种各样富有启发性的方式去分析数据。就像我们在下面的例子里将看到的一样，当他们能这样做的时候，好事就上门了。
制订战略计划
由于我们的直销人员只拜访大型企业或合伙公司，我们的销售和产品支持副总裁杰夫·莱克斯，每年都为下面的问题伤透脑筋：怎样提高我们对中小型客户的营销效率。我们通常在研讨会、与商业伙伴的共同促销活动以及类似的大规模活动中才接触这些客户。杰夫一直在考虑与小客户联系的各种途径。因为大多数中小型客户集中在大城市中，所以我们应当在大城市里做更多促销活动吗？或者我们应当根据人口规模，把我们的销售活动扩展到每一地区的其他六七个城市中去？在资源有限的情形里，什么才是最好的办法？
在微软公司数字至上的文化里，每个人都必须有足够的事实数据，才能说服他人接受任何业务提议，而且没有人曾拿出过有说眼力的证据，说明最佳方法是什么。然后有人记起了微软公司的中央地区运作经理帕特·贺氏做过的一次分析。帕特对拥有很多客户在同一城市的地区，例如芝加哥地区，和客户分散在好几个州的地区之间的差旅费预算作了精简。他的研究显示了某些偏远的小城市里拥有PC机的人口高度集中。那么这些城市会是最好的未开辟的赢利来源吗？
帕特和一个小组负责确定区域性的营销机会——美国的18个州和加拿大。在1996年11月到1997年1月这两个月问发生的事情证明，知识型工人已经拥有的典型的数字工具，是怎样与后台的财务系统结合，从而帮助公司改进销售情况的。
您怎样从几百个不同大小的城市中确定出最具销售潜力的城市呢？什么是正确的评价指标？您怎样开展一个销售计划——这个计划不必雇佣好几十人，花费数千万美元呢？您要从发挥手头已有的信息的作用着手。
帕特和另外两个人从Ms Sales系统中精选数据开始，这是我们的关键行动收入评估和决策支持系统。这一基于PC的数据仓库存有世界各地的经销商的关于我们的每一产品的每一版本的销售信息。有4000多名雇员经常性地使用Ms Sales来做决策支持，供货链管理，推销员报酬，月底分户总账结账，财政预算计划，研发计划和市场份额分析。
从因特网上，这个小组捕捉了美国的人口普查数据，得到了每个城市每家公司的平均雇员人数。从一家外面的咨询公司那里，他们得到了每个城市的PC拥有量信息。从本地区现场销售经理们那里，这一队人互相收集了每一城市的发布会及其他销售活动信息。最后，他们还列出了微软在每一城市的合伙公司数目。这一研究工作由两个人互通电子邮件开始，到在公司内联网上张贴邮件，和使用电话通信，最后全国有数十人卷入了此项工作。
在融合和筛选了数据之后，帕特和他的小组开始用数种不同的方法去分析数据。有时是独立地进行，有时共同进行，但都使用我们的电子工具，他们试图发现不同大小的城市里销售量和促销活动之间的关联。Ms Sales系统提供了两组被证明是至关紧要的数据：去年的销售量，这使他们能够计算增长率，以及按邮政编码索引的各地年收入。拥有按邮政编码索引的各地年收入使他们可以按主要都市地区进行细致的分析。根据人口普查数据和PC拥有量，他们建立了两个重要的评价指标：从每一pC得到的收入和公司每一雇员的收入。
在一月上旬，他们确定了8个城市，作为新的销售运动对象，帕特和他的团队与杰夫·莱克斯进行了会谈。杰夫建议他们为每个城市建立一个性能指标和一个活动指标。这些指标将能提供他们一直在探索的、用以发现收入、pc机拥有密度和促销活动之间相互关系的一个通用指标。性能指标是本区域收入百分比除以本区域内的pc拥有量百分比；活动指标是本地区的微软活动参加者百分比除以本区域内的PC拥有量百分比。大于1的指标意味着本地区的成绩优于其他城市；小于1的指标意味本地区的成绩不佳。
由于拥有一组一致的度量数据，这个小团队避免了那种哲学式的讨论，如一个城市是在阳光地带还是在铁锈地带，或者是那个地区的经济不错，因此我们的的销售应当增加等等问题。相反，讨论的是直截了当的数字。他们能够分析每一城市的成绩与其他城市的成绩的关系，以及与有无促销活动的关系。最重要的是，他们有一种方法，能够推断那些我们还没有任何销售的城市的潜在销售量。很多小城市看起来很有希望。
我第一次听说这一项目是在1997年1月经理评议会上，当时杰夫向我展示了数据。我们都对这一切很感兴趣，决定让他们在这些小城市中的某些城市作试验并投资于营销战略。在我们花大钱之前，我们需要知道在小范围内我们的想法是否对头。杰夫给帕特发去一份电子邮件，告诉他拟定一项试验计划的最后一套建议，并将在两周内与他审查这套建议。
在那次会议的前一天，帕特和一位助手忙着拟定最终的推荐计划。利用他列出的每一城市中微软的合伙公司数目，帕特建立了一个新的指标，好让合伙公司显示每一城市共同开发市场的相对潜力。他们不知道这样搞下去，何时才会结束，帕特和他的助手决定使用指标将城市划分成不同的种类，并为每一类城市想出一个建议。在一端，他们应当找到一个有很多的营销活动、销售业绩过高的城市。他们建议对那样一个城市应当减少促销活动，然后看看成绩是否下降了。如果成绩还是一样的好，那么公司就能少花点钱而取得同样的结果。如果促销活动很多，但销售业绩很低，他们就应当检查合伙公司指标，看看在那里我们是否有足够的合伙公司，证明增加销售活动是否有必要。直到很晚，他们才列出最后一类城市，其活动指标为0，这意味着，该城市没有任何营销活动。
总的来说，我们每个地区每位客户雇员的平均收益，在小公司是2。90美元，但实际上每位小公司雇员的效益差异则很大。在诸如达拉斯那样的大城市里，我们有一个地区办事处而且有市场促销计划，其平均效益是8。43美元。在如圣安东尼那样的小城市，我们没有办事处但有市场促销活动，其平均效益是3。44美元。在80个既没有办事处也没有促销活动的城市（“零活动指标”城市），平均效益是0。89美元。
突然他们发现了答案。按照新计划，在我们已有营销活动的地方，我们会有某种程度的累积增长，但如果新促销计划即使能将80个“零活动指标”城市的一半，提高到我们的地区平均的效益2。90美元，那么我们在这些城市的年收入就会从3000万美元增加到6000万美元。
帕特以前从未向杰夫做过计划报告，一点也不知道他不必很正规地宣讲他的计划。杰夫有一个快速翻阅报告、寻找计划中行动项目的习惯。他阅读速度比许多人说话速度还快，这一速读能力使他能越过一个会议的“现状方面”，快速地直接进入事情的核心。帕特说：“我们从未翻过第一页”。他们直接深入电子表格里，回答了杰夫整整两个小时的问题。当杰夫看到“零活动指标”城市的潜力时，杰夫说：“去干吧”。
杰夫作了最后的建议。他把这80个城市重新筛选了一遍，同时考虑到8比1的投资回报率，这是我们认为最小的、证明一个营销计划是合理的投资回报。设置8�