改善内部流程

利用数据来改善运作流程和提升决策质量，或许并非是最具有吸引力的数据变现途径，但它是最直接的方式。高管们通常会低估运用数据提高运作效率所获得的财务收益。不过，只有当数据和分析结果被转交给那些承担着决策权的人员手中，公司才会看到积极的成果。这些人员包括与客户互动、监督产品研发或管理生产过程的人员。基于数据的认知，再加上明确的决策规则，企业就可以提供更有意义的服务，更好地评估和满足客户需求，以及优化生产过程。

2014年2月，萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）正式成为微软公司（Microsoft）的CEO。从那时起，他就一直鼓励员工想方设法利用数据改善公司流程。微软销售部门的高管认为，如果掌握了正确的工具和系统，他们就可以把销售人员的效率提升30%。为此，这些负责人设法部署了一些实用工具，给销售人员提供关键性的计算分析结果，比如达成交易的可能性和时间点，帮助销售人员将更多的时间花在与客户互动上。

为了得到可付诸行动的分析结果，销售主管们必须先定义一些共同概念，例如，“销售线索”（lead）指的是什么。随后，他们需要确定能够用于计算绩效的数据来源。他们很快便发现，由于销售数据分布在太多的不同系统之中，以致很难对某位销售人员的业绩轻易地做出全面概括。最终在一年的时间内，他们创建了一个全新的一体化客户系统，该系统能够生成描述微软与企业客户之间关系的全方位分析报告，包括客户购买了什么，他们遇到了什么问题，以及公司如何同他们接洽。

采用这套全新的系统后，微软销售人员不再需要手动搜索和准备数据，相当于为每个销售机会节省了10到15分钟的时间。此外，该系统还可以帮助销售主管们更精确地管理“销售漏斗”（sales pipeline）。它根据销售人员所提供的机会数据，再利用预测分析和机器学习，就能计算出一次销售活动的成功概率。举例来说，购买和部署企业软件不但过程复杂，而且通常需要合作伙伴的参与，因此当客户已经找到了合作伙伴，系统就会计算出更高的成功概率。系统不仅能提供有关销售机会成功概率的信息，还会就如何沿着销售漏斗加强与客户的互动提供建议，从而帮助销售人员对自己的销售线索进行优先排序，以最有可能达成目标的方式优化销售行动。一段时间之后，微软的销售人员终于掌握了如何做出更准确的预测（例如，针对全球客户的预测准确率从55%提升至70%），进而得到更完善的销售漏斗数据，而这些数据的获得反过来又改善了销售漏斗的管理。