上面是我的意见，你可能也还有别的更多意见，也许还有其它许多人，但先假定只有你和我在考虑这件事。我们凭着自己的直觉列出了这么多影响因素，但哪些因素是真正重要的，哪些因素之间是不互相重合和冲突的，恐怕只有经过双方仔细的讨论才能达成共识，才能得到更加消除个人偏见的结论。
假设我们之间已经达成了共识，并筛选出若干个重要因素，第二步就牵涉到这些因素怎么衡量的问题。有些数据可以到统计局去查，有些数据必须企业自己去收集、整理，而且有些信息未必能够收集得准确———譬如竞争对手的有关情况———但无论如何这是我们下一步得以开展分析工作的关键所在。
我们最终列举了营销费用影响三星手机在中国市场上销售的若干重要因素，也找到了衡量他们的方法并确实衡量了他们，现在到了计算机大显身手的时候了。
我们首先把环境（各种因素的组合）造成的影响抽象成一个黑匣子，并假设每一块钱营销费用流过这个黑匣子都会对销售产生一种特定的影响，输入一连串历史数据，计算机就可以模拟出营销费用和销售收入之间特定的函数关系。同时，改变黑匣子内部因素的一些参数也可以得出这个函数关系是否稳定的敏感性分析。
营销费用和销售收入的函数关系确定以后，经济学上边际的观点被引入进来，最后一元营销费用的投入能产生最后一元的销售收入，企业将停止进一步营销费用的投入。
《21世纪》：三星的产品线看起来要比这复杂得多，他们花了18个月才完成了你上述提到的一些准备工作。
Jose：上述是一个格子的情形，其实三星面对476个不同的格子，每个具体的格子我们处理的程序并无大的不同，收集相关数据之后，我们针对所有格子进行476次计算机模拟，产生476个有关营销费用投入和产出的函数。根据这些函数，我们得出每个单元营销费用投入的边际产出状态，并得出可以指导企业实际操作的所谓“M－Net”，这是一张表格，用于指出具体哪些地区的营销投入不足，哪些地区的营销投入过剩，这些不足或过剩的差距是多少。
