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Roy Schulte）（2013年），《扩展你的分析能力》（Extend Your Portfolio of Analytics Capabilities），高德纳公司（Gartner），第3页。我们通常会谈论四种类型的分析能力：描述性（descriptive）（“当前发生了什么或已经发生了什么事情？”）、诊断性（diagnostic）（“为什么会发生？”）、预测性（predictive）（“将会发生什么？”）和规范性（prescriptive）（“我们应该做什么？”）。 商界领袖普遍认为，公司一般都是从简单的（描述性）分析逐渐发展到高级的（规范性）分析，随着采用的工具越来越先进，工具衍生的价值也会增长。然而，我们对这种观点持有不同看法。现在，人们普遍被机器学习和人工智能的热潮所吸引，认为“越复杂的技术就越好”。客户审计则底气十足地采用了看似更简单的描述性（并且在一定程度上使用了规范性）的分析方法。我们一次又一次地看到，这些描述性分析对公司运营产生了深远的影响。 需要强调的是，我们并不是在重新包装营销仪表盘（marketing dashboard）的概念。首先，大多数营销仪表盘并没有将客户作为分析的关键主体，这实际上颇具讽刺意味。其次，客户审计并不是一种“营销”活动。虽然它肯定会引起营销职能相关工作人员的兴趣，但我们的主要受众是高级管理人员（比如CEO和CFO，而不仅仅是CMO）。 最后，更根本的是，“仪表盘”意味着持续反馈和立即行动。而客户审计则完全是为了深入理解公司客户的行为，意味着我们要严肃地对待这样一个事实：收入是由客户掏钱购买公司的产品和服务产生的，任何关于公司收入来源的思考都必须从深入理解客户之间的差异及客户行为随时间的演变开始。 为什么大部分公司没有进行可以更系统地回答以上那些问题的分析呢？有几个原因。首先，大多数管理者没有接触过此类分析。如果你在分析公司的收入和利润时，从未接触过将客户视为分析主体的想法，那你又如何能够提出相关的问题呢？ 未能进行这类分析的另一个原因是技术障碍，无论这是真相本身还是自己的臆想：“我们没有数据”，或者“获取数据太难了”。这在二十年前或许是个不错的借口，但现在这种说法就显得有些牵强了。（如果你在一家数字原生企业工作，那你就更没有借口了！） 如果你已经上了一定年龄，那么在你成长的世界中，即使数据可以获取，进行此类分析的成本也很高，你可能需要聘请顾问来完成。但现在这类分析变得容易多了。我们在二十年前进行的分析需要专家分析师花费数天或数周的时间，还要使用复杂且昂贵的软件，现在则可以由接受过最基本培训的人使用易于操作的软件来完成，而且其中很多软件还是开源的。如果你有一个小型的交易数据库（少于100万条交易记录），甚至可以使用电子表格软件（如Microsoft Excel）来进行分析，我们与MBA学生就曾一起做这样的练习。 关于本书 这不是一本普通的商业书籍。我们将深入探讨详细的客户数据。我们将探索一套基础分析，希望这些分析能改变你思考公司业绩驱动因素的视角。 如果你读过彼得之前的两本书《顾客中心化》（Customer Centricity）和《顾客中心化行动手册》（The Customer Centricity Playbook），你可能会好奇本书有何不同。本书在很大程度上可以被视为那两本书的前传。与那两本书类似，我们将以客户为中心的公司定义为： ● 将客户视为分析的基础主体； ● 将（客户）获取、保留和发展作为（有机）增长管理框架的核心； ● 基于客户（长期）盈利性的视角做出决策； ● 认识到并非所有客户都是同等重要的，并将其体现在行动中。 但彼得的前两本书很大程度上聚焦于未来。他强调使用预测模型和前瞻性概念，例如客户终身价值。然而，在我们展望未来并开始运用此类模型之前，从当前情况及近期的轨迹中，我们就可以学到很多东西，并借此指导我们的决策、确定我们分析工作的优先级。 对于许多致力于以客户为中心的管理团队来说，深入探索客户审计的结果及其影响是一个自然且极具价值的起点。因为这一过程意味着从空谈转变为帮助他们深入理解这些理念对其商业思维方式的实际影响。 无论你的分析师团队规模和专业水平如何——不管是一个只有一两个会Excel和数据库查询的成员的小团队，还是一个拥有统计学和计算机科学博士的大团队，你都可以进行客户审计。根据我们的经验，当公司认真对待审计过程中发现的问题时，那些原本不太相信数据和分析重要性的人也会开始相信并支持这种数据驱动的工作方式。 如果你已经翻阅了本书的后续部分，你会发现里面包含了许多图示和表格。这可能看起来有点吓人。但你无需担心：首先，即使在深入进行数据分析时，我们也会确保一切内容都是清晰、实用的。其次，这种不适是一个很好的警钟。没有任何一位高级管理人员可以在财务知识方面一窍不通。即便是缺乏这方面背景的员工也都会在其晋升过程中逐渐掌握基本的会计和金融知识。 同样，我们现在所处的环境不允许你看不懂数据。你不能被这样的分析吓退。掌握这类分析并使其成为一种习惯是至关重要的。我们的目标是用通俗易懂的方式带你入门，使得你在了解相关要点之后，能够指导团队中的分析师为你和你的公司执行这类分析。 我们为什么写这本书？ 彼得和布鲁斯于1989年秋天开始合作，当时彼得是沃顿商学院营销学助理教授，而布鲁斯刚开始在那里攻读博士学位。在最初十年的合作中，他们花了大量时间使用消费者面板数据（由IRI、凯度和尼尔森等市场研究公司收集）来开发基于数据的品牌选择模型和新产品销售预测模型。随着电子商务在20世纪90年代末兴起，他们转向利用公司客户交易数据库中的数据开发客户购买行为的预测模型。多年来，他们开发了许多关键的客户分析工具，用于计算客户终身价值，这些工具已被世界各地数千名数据科学家和研究人员使用。 大约在彼得和布鲁斯开始处理客户交易数据的时候，迈克尔离开了麦肯锡，并与他人共同创立了英国在线内衣零售商Figleaves.com。迈克尔曾在剑桥大学学习数学，他对数据颇为熟悉，但一开始他并不清楚应该进行哪些分析才能实现对公司客户行为的洞察。他从第一性原理出发，构建了本书中所介绍的一些基础分析，并在随后的创业和咨询业务中对其进行了完善。布鲁斯和迈克尔现在在伦敦商学院共同教授一门涵盖了这些概念和方法的课程。 对于我们自己而言，本书介绍的分析方法已然成了我们的第二天性。我们从与各公司的合作中意识到，被我们称为“客户审计”的分析可以对组织产生深远的影响。然而，每当我们被问及有关这个话题的进一步的阅读材料时，我们无法给出一个简单的阅读列表。部分相关的话题包含在晦涩难懂的学术文章中。还有一些面向从业者的书籍也涉及这些话题，但它们并没有以应有的深度和严谨性进行深入的探讨。 在实现以客户为中心的过程中，一直缺少一本系统全面的书籍或资源来整理相关内容，这正是一个关键的“缺失环节”（missing link），我们决定着手解决这一重要问题，而你现在手中所持有的，正是我们这一努力的成果。

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