企业背景：大型B2B 国际软件企业；企业管理层一直很支持在管理中使用商业智能科技产品；销售团队管理使用CRM系统；同时配套使用最新的自助可视化报告平台，以及提供系统支持的数据和报告团队；管理中主要用CRM数据创建销售业绩指标报告；销售业绩指标报告直接与CRM连接，可以灵活创建和计算各类销售业绩指标；可视化的网页展示可将报告实时提供给销售团队。

问题描述：

企业销售额增长屡创新高，近三年平均年增长率保持在35%以上。可是利润率增长却呈现缓慢下滑趋势，除了第一年在30%，之后两年逐年递减，目前已下滑到15%，同销售额增长幅度相比已拉开差距。

数据分析团队经过研究，认为利润下降的主要原因是因为销售折扣有10%的大幅递增。为提升利润率，数据分析团队建议设置最低成本价，并将其同销售额一起作为衡量销售人员销售提成的业绩指标。经过数据模型推算，新的业绩指标在保持销售额增长率30%情况下，利润率会从15%提高到20%以上。

销售总监采用了数据模型推荐的最低成本价策略，将数据分析团队创建的业绩模型报告推送到每个销售人员，要求销售人员签订合同前必须确保达到最低成本价，严格执行新策略。然而，当季销售并没有取得数据分析团队模型所预测的成功，销售额增长率反而下滑到25%，利润增长率更是创下历史新低10%。

客户需求： 找出根本原因并提出合理解决方案，避免再次出现此类问题。

原因追溯：

1. 数据分析团队创建的模型没有充分考虑到企业目前所在行业的市场环境变化，行业内已涌现出很多新的竞争对手，试图用低价来抢占市场份额。企业销售团队在面临激烈的市场竞争时，如果不降价，就要面临客户流失的风险。销售折扣的增幅，是市场驱使，而非销售人员可控。创建的数据模型错误地估算了客户对报价的弹性，在制定最低成本价策略时，并没有充分考虑当前市场价格，从而造成了很多潜在新客户的流失。这个失误反映了两个问题，第一，数据分析团队从业人员的专业经验不足；第二，数据模型缺乏商业逻辑的市场验证。
2. 数据分析团队创建的新销售业绩指标“最低成本价“计算方法复杂，销售人员无法自行估算最低成本价，必须依靠数据分析团队提供的业绩报告来判断；业绩报告设计过于匆忙，错误不断，销售人员需要与数据分析团队反复沟通确认最低成本价，造成销售效率低下，甚至错过销售良机；数据分析团队的支持不足，甚至成了销售人员销售的阻碍，销售人员的工作热情受到打击。众所周知，销售团队对计入销售提成的业绩指标设置要谨慎，简单易懂是前提。如果销售人员更常用的指标是折扣率，那就没必要人为增加使用最低成本价的复杂运算。销售人员的精力应该主要投入到客户身上，而不是放在学习新的业绩指标，计算是否达标上面。
3. 自助可视性报告平台缺乏销售预测功能。数据分析团队创建可视化销售业绩报告不难，但是创建销售预测模型，并且保持数据一致性，追溯性，解释性，就非短期可以做到。企业数据分析团队虽然创建了最低成本价业绩指标，但无法同期创建有效的预测跟踪模型，从而导致了销售团队误判销售趋势，造成了销售的意外下滑。

解决方案：在运用营收智能管理系统的运作原则对企业销售数据进行分析的过程中，我们注意到附加服务的利润率相比主打软件产品更高，但是用户购买率较低。我们给企业的建议是，提高附加服务的提成比例，强化对销售人员附加服务销售培训。这个销售策略起到了很好的作用，在接下来的两个季度，销售额和利润率同比增加。

从以上案例我们可以看到，营收智能管理系统的核心不应该只局限于创建可视化的销售报告，而是需要做到通过大数据算法智能的为企业筛选和提供有效且可执行的洞察决策，帮助企业实现业绩和利润的双提高。

更进一步地说，营收智能系统不仅能提供精确的指标、做出完美的预测，还能启发决策者随机应变，做出恰当的决策，并能协助统一调配各业务部门，从而实现最佳营收增长。更重要的是，无论是面对瞬息万变的市场环境、组织架构调整、人员流失，还是其它一些任何不可预测的情况，营收智能该系统仍能做到稳定始终如一地、持续地运作，促进企业的蓬勃发展。

基于人工智能科技之上的营收智能管理系统sankey.ai，可为企业提供全方位的销售智能服务。我们通过运用S.M.A.R.T.决策周期，实现决策过程标准化；通过真正灵活可定制的端到端一体化系统，确保数据与洞察一致化；通过实施A.S.S.E.T.洞察与预测，不仅可精准地发现问题，而且能挖掘成因并找到解决方案；通过采用B.E.A.C.On.洞察推荐系统，帮助企业挖掘洞察，理顺思路。