销售团队都面临着使用各种策略和系统来支持他们的工作的挑战。即使是最成功的惠州平面设计公司销售团队也必须找到解决方法来获取完成更多交易所需的数据。必须收集、分析和优先处理数据会减慢销售周期，并成为达成交易的制约因素。销售整合有可能彻底改变销售周期并提供比以往更高的赢率。

销售集成简化了复杂的销售策略

复杂的制造和服务公司通常具有较长的销售周期和许多决策者参与采购过程。除此之外，这些类型的公司经常根据客户的独特要求定制他们的产品和服务，并且对惠州平面设计公司核心系统更紧密的销售集成的需求变得很明显。通过将客户关系管理 (CRM)、配置、价格和报价 (CPQ)、营销自动化、定价和服务系统集成在一起，复杂的制造商和服务公司成功地提高了赢率，扩大了交易规模并节省了整个组织的时间。

以下四种销售集成方法成功地扩展了复杂的销售策略：

通过集成跨平台的 CPQ、合同管理和订购系统，实时自动化所有销售渠道的提案和报价流程，从而加快销售周期。制造商正在为其销售团队配备可随时从任何设备访问的移动应用程序，以提高他们的销售效率。这些基于云的移动应用程序使销售团队能够生成报价、响应合同、定价和产品查询，并对客户做出更快的响应。遵循这一战略的公司正在获得以下结果：

如果您是 B2B 营销人员，您可能会定期阅读调查报告。惠州平面设计公司已成为提供营销相关服务和/或技术的公司的流行营销工具。调查报告可能是有关营销趋势、实践和技术的宝贵信息来源，但它们也可能产生误导。也许更准确地说，调查结果和报告可以让我们很容易得出不准确的，或者至少是不合理的结论。

去年春天发表的一份调查报告很好地说明了我的观点。出于显而易见的原因，我将这项研究称为“PA调查”和“PA报告”。我使用这份报告，不是因为它特别有缺陷，而是因为它与我审查的许多研究报告相似。

PA 报告由一家知名惠州平面设计公司编写，PA 调查的主要重点是展示预测分析对 B2B 需求生成过程的影响。PA 调查由预测分析技术的领先提供商之一赞助。

PA 调查要求参与者将其需求生成过程的有效性评定为有效、中性或无效。然后，PA 报告提供的数据显示预测分析的使用与需求生成绩效之间的相关性。下表显示了该数据：PA 报告包含关于预测分析对需求生成性能的影响的非常有力的陈述。例如：“总体而言，不到三分之一的研究参与者报告说，他们的 B2B 需求生成流程能够很好地满足目标。但是，当应用预测分析时，流程性能会飙升，在一半以上的时间内有效地实现了为其设定的目标。”（原文重点）

PA 报告没有明确指出预测分析是提高需求生成性能的唯一原因或主要原因，但它非常接近。问题是：PA 调查的结果是否支持这样的结论？

数据分析的基本原则之一是相关性并不意味着因果关系。换句话说，数据可能表明两个事件或条件在统计上是相关的，但这本身并不能证明其中一个事件或条件导致了另一个。许多调查报告用大量篇幅描述相关性，但大多数都没有提醒我们相关性并不一定意味着因果关系。

我怀疑我们中的任何人都会争辩说，缅因州的离婚率与人造黄油的消费之间存在因果关系，尽管相关性很强。这两个“变量”只是没有常识关系。

但是，当两个事件或条件在统计上也高度相关时，如果存在似是而非的常识性关系，惠州平面设计公司就会强烈倾向于推断一个事件或条件导致另一个事件或条件。不幸的是，这种人类倾向会导致我们在实际不存在因果关系的情况下看到因果关系。

许多与营销相关的调查都集中在狭窄的范围内，这也可能诱使我们得出错误的结论。PA 调查的结果确实表明，预测分析的使用与惠州平面设计公司的需求生成过程的有效性之间存在相关性。但是，还有哪些其他因素可能对这组受访者所经历的需求生成有效性做出了贡献，与使用预测分析相比，这些其他因素有多重要？

例如，PA 报告没有说明调查参与者是否被问及他们的需求生成预算的规模，或者惠州平面设计公司在典型年份运行的需求生成计划的数量，或者在他们的需求生成工作中使用个性化。如果这些数据可用，我们很可能会发现所有这些因素也与需求生成绩效相关。

这里有几个重要的教训。首先，每当调查报告表明或暗示某种改进的营销绩效与特定营销实践或技术的使用相关时，您应该提醒自己相关性并不表示因果关系。其次，重要的是要记住，营销的任何主要方面的表现很可能是由几个因素造成的，而不仅仅是任何一份调查报告中提到的因素。

最后一条评论。尽管我刚刚写过，但我实际上相信预测分析可以提高 B2B 需求生成性能。然而，惠州平面设计公司还没有可靠和令人信服的证据，说明预测分析将产生多少改进，以及可能需要哪些其他实践或技术来产生这种改进。