分析性思维实例
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营销中哪一分钱花得最值得
商业领域存在的一个最普遍的分析性问题是，确定一个特定行为的花费应该是多少。另外，确定营销费用也是一项特别困难的决策。百货商店之父约翰·沃纳梅克（John Wanamaker）以及在他之前的一些欧洲零售商，因为一句名言而赫赫有名：“我知道花费在广告上的投入有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半。”然而，现在企业能使用定量分析来找出哪些营销费用是有用的，哪些是无用的，以及哪部分是最有效的。这通常被称为营销组合分析，这种分析越来越受到销售型公司的欢迎。
识别与构建问题。全视线光学公司为眼镜提供变色镜片，不过在营销支出方面受到了来自母公司的压力（全视线光学公司由PPG和法国依视路公司［Essilor］共同所有），特别是PPG不是从事客户营销的公司，所以这家母公司非常怀疑在广告和促销上的花费是否值得。母公司还针对特定的广告和营销活动是否有效地提出了具体的质疑。虽然整体给人的感觉就是，全视线光学公司的营销支出过多，但没有实际的数据来回答营销支出的最佳水平是什么这个问题。全视线光学公司的高管决定以让投入的金钱最大化地带动销售增长的方式，来构建一个优化营销支出和营销方法的问题。据当时的市场营销主管格雷迪·伦斯基（Grady Lenski）说：“当时在进行营销决策时，我们严重依赖于感觉，因此我们需要更多理智和科学的概念。”
回顾之前的发现。在这个问题上不存在已有的发现。虽然全视线光学公司拥有能够让对这个问题的分析成为可能的客户数据，但这些客户数据分散在公司的各个部门。伦斯基和一些同事意识到，虽然分析不同营销方式的有效性是可能的，但他们并不清楚不同营销方式的细节情况。
建模（选择变量）。营销组合优化模型涉及营销反应、营销成本和产品利润率等变量，它可以用来优化营销开支，所以越来越受到大企业的青睐。营销组合优化模型使用线性的和非线性的程序方法找出能最大化收入、利润率或者两者的周度或月度广告、促销和定价水平，也能判断出哪些特定的广告媒体对于最大化收入、利润率或者两者是最有效的；而且，这一模型通常还包含可能影响客户开支和购买行为的一系列“控制”变量，比如天气和宏观经济数据。
收集数据。对全视线光学公司而言，这是分析工作最难的地方之一，因为公司是和中间商合作（比如光学实验室），所以在过去与终端客户接触甚少。因此，它无法精确地测算客户是否看到了广告或者广告是否确实带来了销售额的提升。全视线光学公司开始了多年的努力，从其渠道合作伙伴（有些是其母公司的竞争对手）处收集终端客户数据。因为伦斯基曾是零售渠道部的主管，所以他相对轻松地收集到了这些信息。全视线光学公司收集进来的客户数据有30种不同的格式，公司最终把它们放入了一个整合的数据库中以供分析。伦斯基认为，市场营销部门也需要说服全视线光学公司的其他部门来提供数据。在没有数据库的情况下，全视线光学公司进行了第一次分析。
分析数据。全视线光学公司雇用了一位外部顾问来进行数据分析，因为公司内部没有熟悉营销组合优化模型的人。这次分析最初花费了几个月的时间，因为必须收集数据，而且模型需要排除对任何营销策略都会有反应的大量其他解释性因素，包括天气、竞争对手的市场营销等。由于模型已经成型和日渐完善，最终的确立只需几天就能完成。
传达结果并采取行动。全视线光学公司认为，解释和展示结果非常重要，需要公司内部具备这个能力，于是它雇用了内部员工来完成它。内部专家从外部顾问处获取模型，然后和高管讨论并判断模型带来的启发，接着将这些启发与他们自身对市场的直觉进行整合。总体来说，这些结果导致全视线光学公司在营销上的花费被进一步拔高，特别是在电视广告上。