任何一种文化都有其精华之处，也必然有着一些缺陷，中国传统文化在管理社会和人的本身方面具有更大的优势。但是，在处理具体事物方面，我个人认为西方文化却有着明显的优势，在西方文化中，更加提倡科学和实证主义的思想，他们更加侧重于利用数据来解决问题、证明问题，这就使西方企业更加容易具备商业逻辑。
§§§第四节 数据是搭建商业逻辑的骨架
在企业界，西方企业的经营思想不仅受到西方文化的影响，还受到了一些西方管理大师的影响，尤其是受到彼得·德鲁克的影响。彼得·德鲁克在《管理的实践》一书中曾告诫企业：“将过去靠直觉完成的工作转换为系统化的工作方法，将凭借经验行事的方法归纳为原则和概念，以合乎逻辑、协调一致的思维方式取代对事物的偶然认识。”他在此书中又说道：“未来的管理者不可能只是直觉型管理者，他必须精通系统和方法，构想各种模型，将个别元素整合为整体，他必须能阐述概念、应用通则，否则就必败无疑。”我们看到，彼得·德鲁克在1954年（《管理的实践》一书第一次面世的时间）就已经看到并告诫企业：“在工作中不能再依靠经验和直觉，而是应将实践中积累的知识变成系统的方法和原则。”
那么，他提到的这个转变过程其实就是利用各种数据和信息形成商业逻辑（当然在企业的内部管理中，我们可以称之为“管理逻辑”）的过程，只不过彼得·德鲁克在此强调的是工作方法的改变，以及管理中的思维模式的转变。做出贡献的不仅仅是彼得·德鲁克，很多西方学者都在不同程度上推动了西方企业对数据的应用。比如，麻省理工大学斯隆管理学院的约翰·D·C·利特尔教授也曾说过：“如果一份分析报告能够防止你采取某种行动，那么有时候它比一种革新的观点更有价值。”他所说的“分析报告”无疑是建立在以数据和各种信息为基础之上的逻辑思想，他认为经过缜密分析而得来的结论要比一个新点子更加可靠（可笑的是，在多年前的国内咨询界曾兴起过一阵点子公司的热潮，其实，至今很多本土的咨询公司仍然缺乏对数据的应用，不擅于用逻辑思想推导出结论）。
其实，在早于彼得·德鲁克几十年前，在法国管理大师亨利·法约尔的《工业管理与一般管理》一书的附录附录记载的是1900年煤矿冶金工业国际研讨会闭幕式中，亨利·法约尔和哈同·古皮耶尔的演讲内容。中，可以看到一段关于数学学习和应用的话：“在矿业学校里，如有可能，教学都是以精确的数学公式来分析问题的。但是先生们，我认为，数学对于培养学生的思维能力是一个强有力的工具。”有趣的是，这段话并不是亨利·法约尔说的，而是在那次演讲中作为那此次研讨会主席的哈同·古皮耶尔反驳他而说的话。显然，早在100多年前，很多西方的学者们就已经意识到数据对人的思维的影响力了。
西方企业很幸运，他们在彼得·德鲁克等管理大师们的引导下，早已改变了工作方式和经营管理中的思维模式，使他们在企业经营中有意识地应用数据并积累商业逻辑。而且，随着计算机和网络的发展和普及，企业的工作方式和思维模式也确实需要改变了。管理层和员工们的主要职责不再是操作，操作工作将会越来越多地交给机器做了，他们的主要职责转变为依靠头脑的分析能力解决问题，而解决问题的思维方式是分析各种数据和信息。同时，企业所能获得的数据量和信息量越来越大，企业的工作人员完全可以依赖互联网上的各种数据和信息，对各种问题进行分析和判断，并最终做出比较合理的决策，“决胜千里之外”已经成为企业中每个员工都可以做到的现实。因此，这对本土企业应用数据的能力提出了更加迫切的要求，也就是说，应用数据不仅是为了学习和积累商业逻辑，它几乎涉及到企业经营管理的全部。
在第五章和第六章中的很多例子，同样可以证明应用数据对企业学习和积累商业逻辑的重要作用。比如，联合利华在内部成立了消费者变化委员会，委员会的责任是探察消费群体变化的本质和可能带来的影响，并定期编写报告以提供给管理层参考。实际上，正是由于联合利华具备了很强的数据应用意识和能力，才能够形成这个商业逻辑。显然，只要提到消费者的变化，必然是指一个市场上的消费者总体变化，但是市场上每个消费者是不同的，正如家乐福曾提到过的顾客的两个真相，即所有的顾客都是不同的（All customers are different），但是，大多数的顾客有着类似的需求（Most customers have similar needs）。因此，企业必须具备强大的数据分析能力，才能科学地分析某个市场上的消费者，并保证得到一个相对真实的结果，这个结果当然对企业的各种经营政策有着重大的影响。反之，如果企业缺乏了数据应用的意识和能力，那么，他们很可能想不到应该定期对消费者进行调查和研究，即便想到了，他们也往往不知如何获取数据、分析数据。
而且，如果企业擅于进行数据分析，那么他们就会很容易产生进行消费者调查和研究的商业逻辑。比如，假如企业通过销售数据分析，发现自己在某个分类中的某个品牌的产品销量一直在下滑，但是，整个分类的销量并没有降低，这就意味着他们的销售份额在被其他的品牌侵蚀掉。如果企业进一步做数据分析，发现是某个品牌的销量上升很快，也就是说，是这个品牌吃掉了他们的销售份额，这时就需要对这个品牌做进一步的分析，为什么他们的品牌能够吃掉自己的销售份额，假如经过分析得出的结果是：这个品牌的定位与自己品牌的定位完全不同，而在近几年这个品牌的定位并没有改变过，那么，企业便可以推断出来，这可能是由于消费者发生了变化，从而导致了消费者对不同定位的品牌的需求发生了改变。此时，聪明的企业便会形成以上的商业逻辑，他们发现消费者是在不断发生变化的，必须定期地对消费者进行调查和研究，才能适时地调整经营策略，以能够始终满足消费者的需求。当然，这样的企业自然就有了更强的市场竞争力了。
在产品所在分类的品牌化分析的商业逻辑中，即随着消费者水平的提高，各个分类将会由非品牌化逐渐走向品牌化，而企业的相关经营政策也将随之进行调整，数据应用其实也对商业逻辑的形成起到了重要作用。比如，企业经过销售数据分析发现，在电视上做广告对品牌的销量提升并没有带来多大的影响，而每次企业实施的大力度的促销活动，对销量的提升却起到了很大的作用。同时，企业还发现，分类中其他的品牌也有着类似的情况发生，那么，此时企业可以推断出消费者在购买这个分类中的商品时，并不看重品牌，或者说，这个分类的品牌化程度很低。当然，基于这种情况，企业应该适当地调整经营策略，比如减少对电视广告的投入，适当地增加促销力度，采取其他措施与分类中的竞争对手达成默契，共同推动这个分类的品牌化程度的提高。
如果企业确实做过了以上的数据分析，那些有心的企业会认识到，对于各个分类来说，其品牌化程度是不同的，而且是随着消费者的消费水平的提高而不断发生变化的，那么，他们就有必要定期评估分类的品牌化程度，并根据评估结果适时地调整经营策略，此时，这个商业逻辑就形成了。企业可以进一步对全国各个区域市场上的数据进行分析，如果发现在全国不同的区域市场上，电视广告和促销对销量的促进作用各不相同，那么，也就意味着在各个区域市场上，分类的品牌化程度不是一样的，因此，针对不同的区域市场应该制定不同的经营策略，才能保证优化资源并提升销量。企业又可以形成进一步的商业逻辑，即各个分类在不同区域市场（甚至是不同细分市场，比如按照消费群体细分的各个市场）上的品牌化程度是不同的，企业需要定期调查各个分类在不同区域市场上的品牌化程度，从而使企业对各个分类的品牌化程度有更加准确的评估，这必然保证了企业的资源得到更好的发挥。
当然，这种商业逻辑不仅是对制造商有价值，对于各个零售商来说，其实践的意义更加巨大，零售商完全可以利用以上这种商业逻辑，定期分析其销售的每一个分类，从而指导他们对每个分类的商品组合的设计。比如，对于那些品牌化程度很低的分类，选择商品时不应该以品牌为主要的选择目标，甚至可以在分类中尽量减少品牌的数量，反之，在品牌化程度很高的分类中，零售商必须慎重地选择品牌，并保证消费者需要的品牌能够被选进店内销售。
在第五章中提到，很多本土企业存在着一个错误的商业逻辑，即他们总是希望将自己的全部产品进入到各个超市中，这种商业逻辑实际上会给企业带来很大的损失。假如企业经常做产品的销售分析，比如在一些主要的超市中，每个单品每个月的销售绩效及其变化规律，就会很快地发现，在这些产品中有很多销量一直就不理想，而有些产品的销售起伏波动比较大。然后，企业可以进一步分析每个单品在各个超市中的平均库存量，以及退货情况，还有企业为这些产品进店付给超市的各种费用情况。
企业也许很快地得出一个结论，即在所有产品中，有些产品显然并没有给企业带来多大的销量，而且它们还占用了零售商及企业自身更多的库存，并且退货和破损也主要是发生在它们身上，那么，企业必然会采取措施将某些产品退出超市。同样，基于以上的数据分析，企业也完全可以积累出一个商业逻辑，即将所有的产品进入超市并不是一个完全正确的想法，有选择地进入超市才是更加合理和聪明的做法，但是，如果企业缺乏了以上的数据分析，即便是听说过这样的商业逻辑，恐怕也不能真正地相信。
与以上的商业逻辑有一个类似的例子，就是沃尔玛的零售链系统（Retail Link）。其实，沃尔玛的零售链是基于这样一种思考：他们希望为各个供应商提供其各种销售数据，以促使供应商定期进行销售分析，从而借助供应商的理论以不断地优化产品的销售和库存等，使供零双方都能获得良好的财务绩效。在沃尔玛的零售链系统中，不仅为供应商提供了各种原始销售数据，实际上，沃尔玛还给供应商提供了各种销售分析工具，供应商可以轻松地通过这些工具，从不同的角度分析自己在沃尔玛的生意情况。
比如，供应商可以用80/20表定期分析所有产品的销售绩效，还可以看到每个产品的价格变动情况、库存情况、给沃尔玛提供的毛利情况，那么，供应商就可以定期地分析每个单品的价格变动对销售的影响，以及每个单品在物流、库存等方面的问题，还可以通过分析每个产品给沃尔玛提供的毛利情况，以决定每个产品的价格和保留与否的问题。以上这些都是沃尔玛通过对数据的应用，而将商业逻辑固化到零售链中，供应商只要认真地定期分析就可以很好的管理生意，但是，可惜的是，直至今日，很多本土供应商仍然不重视沃尔玛的零售链，或者是，也不用心学习如何使用这些数据和商业逻辑。其实这是一件很遗憾的事情，同时也证明了本土企业在数据应用方法的意识和能力的薄弱。
在第六章中曾提到一个产品覆盖范围分析的商业逻辑，即当某款新产品上市销售时，需要考虑这款新产品是否超越了企业原有产品的市场范围，是否冲击到了其他竞争对手的核心市场。如果此新产品已经超越了其原有的市场范围，那么到底冲击了哪个竞争对手的市场等，然后才能根据以上的判断采取适当的经营策略。其实，如果企业的数据分析意识和能力较强，平时总是定期跟踪新产品的销售状况，那么，企业也会自然积累出以上的商业逻辑。比如，企业向市场上推出了一款新产品，企业通过对此新产品的销售分析发现，新产品的销量增长很快，而自己的其他产品的销量并没有下降，很显然，此新产品必然是吃掉了其他竞争品牌的销量（假设经过分析，这是一个比较成熟的市场）。然后通过对竞争品牌的产品进行分析，企业会发现其中某个品牌（或者某几个品牌）的某款产品的销量下降很严重，也就是说，此新产品正是冲击了他们的销售份额。
如果企业一直在分析各个产品的销售情况，假设又过了几个月他们发现，自己的产品在核心市场上的销量开始下滑，通过数据分析可以发现，原来是受到新产品冲击的那个企业加大了在自己核心市场上的促销力度，而在以前，他们很少在这个细分市场上做促销。综合以上的销售分析可以得出结论，由于企业的新产品冲击了这个竞争对手的核心市场，从而遭到了他们直接的报复。很显然，对于企业来说，要不就选择继续针锋相对地竞争，要不然就选择弱化那款新产品的销售，从而和平解决这次冲突。显然，如果企业一直在进行数据分析，那么，他们就会清清楚楚地看到以上竞争的过程，那么，自然会积累出以上的商业逻辑，即在推出新产品时，必须要考虑到新产品是否冲击了其他竞争对手的核心市场，自己是否会遭到他们的强烈报复，然后，跟随的竞争策略应该是什么。