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编者按：通常，企业都是被动”地做投资回报率（ROI）分析，也就是说总是在选定了方案之后，才用它来为业研究报告和数据将会有很大的用武之地。
当有需要为ROI分析做一些假设时，不同的假设基础将会使结果的可信度大不相同。
不要代表”别人做假设。让那些实际负责的人来提供数据。如果某人负责使用某一解决方案来培训100名销售人员，就让这个人亲自估算这个方案的实施成本。同样，如果新方案是要改进装配线的生产率，那就不要使用方案提供商所谓的10%的行业”估计值，而应让装配线的主管或工人来估计改进后可能提高的生产率百分比。从实际负责人那里收集数据作为假设的基础，有利于提高方案使用者对方案的支持度和投入度，当方案真正落实实施的时候，就更容易达到预期的效果。
另一个真实数据的优质来源是试点项目，它同时也是测试假设准确性的一种很好的方法。先确定最重要的衡量标准，然后再启动试点项目，而在项目实施过程中所搜集的数据则是它的畐U产品”。通过试点项目所搜集到的数据的可信度特别高，因为它们都是由公司的员
工亲自实施提议的方案所得到的。
分析收益：从全局出发
对于ROI分析的应用，最大的不满是寻找和量化收益的难度。有些收益，比如提升士气和提高顾客满意度，听起来很不错，但是在绝大多数情况下都很难用财务术语对其进行量
化。到目前为止，最容易量化的收益就是降低的成本，很多ROI分析都落入这一窠臼，完
全依赖这一部分的收益来计算它们的投资回报。尽管降低成本是一种非常有效和有价值的收
益，但是过度依赖于这种单一的收益会使企业错失一些更大的、可能更有价值的收益，还可
能使企业混淆了重点，把精力浪费在解决其他非关键的问题上。举例来说，假设某家企业有
10名销售代表，平均每人的薪水、佣金和费用是每年10万美元，那么总共每年在这些人身
上就需要花去100万美元。每位销售代表都能带来100万美元的营业收入，那么年总收入就是1,000万美元（企业总收益）。或者说，减去付给销售人员的费用之后，企业的经营收入有900万美元（净利润）。如果我们需要一种神奇的”肖售工具来帮助提高10%的收益，有两条路可以选：通过改进来降低成本（少投入多收益）或在原有的基础上通过提升销售能力来增加销售收入。如果我们把销售代表减少到9个人，那就能每年节省10万美元，而销售
收入保持1,000万美元不变，这样，净利润就增加到910万美元。
相反，我们也可以仍旧保留10名销售代表，运用增加的销售能力来有效地
创造出一个新的虚拟的”销售代表。如果选择这种做法，薪水支出保持100万
美元不变，但是我们能够把销售收入提升到每年1,100万美元，这样我们企业的净利润就达
到了1,000万美元。很明显，对企业来说，第二种做法要比第一种更好。
这个例子说明了从总体去分析收益而不是单纯追求降低成本对企业的重要性。归根结
底，所有的财务收益都来自两个方面，或者是降低成本，或者是增加收
入。但是，有六大领域可供企业从中找出可量化的收益，它们是：增加销售额（增加收入）、
提高生产力（增加收入，降低成本）、降低运营成本（降低成本）、提高顾客满意度（增加收入，有可能降低成本）、提高安