投资回报分析是项目经理，特别是项目专家所畏惧与厌恶的。优秀的管理层需要在融资或采购项目实施前进行投资回报分析，但很少人清楚如何进行分析，或从何处获得正确的数据。很多收益无法用货币量化，而且企业设定的回报目标通常也很难达成。话说回来，谁会真正相信投资回报分析？若该分析出自外部机构，通常分析都是为所销售的产品或服务正名；而若该分析源自内部，则只是证实作者事先的结论而已。若是不愿意执行的项目，其投资分析结果会由于各种原因不如人意，而偏好的项目，其分析结果都是能够产生丰厚回报的。难怪没有人会真正相信投资回报分析。
虽然存在着上述各种问题，这仍不失为有效的管理工具。投资回报分析若是正确合理地完成，通常可达成其预期的目的，即引导企业的投资资金到最能发挥作用的地方。建立有效可信的投资回报分析始于开放的思维并需要正确的数据与合理的推测。运用投资回报分析是投资决策过程的一项事前准备，而不是为已成或倾向的决定作事后验证。
投资回报分析必须照实考虑所有相关的成本，并只纳入有可能获得的收益。不要用减少成本或伪造收益的方法使方案建议看起来可行。若公正地进行分析，某些项目或投资机会应该不能通过投资回报分析的验证。
在上述条件的基础上，我们可以讨论如何构建有效、可信的投资回报分析。以下原则有助于减少不必要的工作并避免一般的投资回报分析所犯的错误。
1、只获取自己需要投入的素材。无论是销售方提供的简单的填空式材料，还是涉及大量计算的复杂表格数据，都是投资回报分析涵盖的内容。要确定所需材料的数量及精细程度，取决于投资回报分析的受众、投资规模以及方案的复杂性等因素。然而，在各种情况下，都要抵 制诱惑，不能走捷径或过分简化，特别是在准备初期更是如此。若获得数据与计算过程存在问题，那省下来的时间很快就会在其他地方浪费掉，而且还要重新对投资回报分析进行强化与完善。原则上要保证投资回报分析模型足够具体，可以应付诸如成本如何归纳以及收益如何计算之类的问题。
同样地，投资回报分析的正确性完全取决于其所有数据的正确性。有问题的数据将导致结果的不可信，因此，首先要重点注意分辨营业收益并正确计算（将在第二条原则中详述此部分内容）。此处的营业收益是指投资方案的真实价值，因此保证其正确可靠将是报告可信的一个重要因素。当获取各项成本数据时，应尽量考虑到方案实施与运行过程中所有可能产生的成本以及潜在的间接成本，例如工人转移到新方案时对短期生产力造成的损失。尽量考虑更多的成本会使分析更具可信性。若事实证明成本比估计中的少，那么最后的投资回报只会更如人意。若考虑更多的成本使投资项目不具吸引力，那么该投资项目实际的回报也不会很大。
尽可能使用真实的数据而不是估计或推测的数据。例如，在计算测试项目方案的价值时，尽量使用企业的历史缺陷率，而不是行业的平均缺陷率。对于行业研究以及行业分析中引用的数据，需要有区别地使用来源可靠并与手上项目直接相关的资料。
若投资回报分析需要涉及一定的推测，那么推测的来源对报告的可信性有极大的影响。切勿代表他人做出推测！找到具体负责相关内容的人员提供该数据。若在方案的实施过程中，某人将负责培训100名销售人员，那么向该人员获取该项的成本数据。同样地，若新方案预期可以改善装配生产线的产量，那么不要使用销售方提供的10%的行业估计数据，而是从前线人员与生产线工人处获取预期的产量提高水平。向负责相关项目的人员收集预测数据为方案实现预期的效果争取到一定的保证。
2、计算收益不仅是计算成本的降低。进行投资回报分析的最大困难是发现并量化收益项目。提高士气与提升客户满意度等收益听起来很不错，但是大多数情况下都是无法用财务项目量化。到目前为止，最容易量化的收益项目是成本节约，而许多投资回报分析则完全依靠节约成本来实现投资回报。虽然成本节约十分有效而且极具价值，但是对其过分依赖可能会错过其他更大且可能更具价值的收益项目，同时可能会导致方案走上错误的方向。
例如，企业雇有10名销售代表，平均每年每人工资、提成与支持费用为10万美元，总成本为100万美元。销售代表为企业带来的平均销售额为100万美元，创造的年度总收入为1000万美元（营业毛利润），或900万美元企业经营现金收入以及抵扣销售成本后的利润（营业净利润）。如果我们可以找到使效率提高约10%的销售方式，则面临着两个选择：降低成本，或提高效率从而增加销量。若我们把销售代表削减至9人，则每年节约10万美元，并保持1000万美元的营业收入，从而提高营业净利润至910万美元。相反地，我们可以保留10名销售代表，提高效率，实际上相当于增加了一名销售人员。这样，薪酬成本仍维持在100万美元，但是每年的收入增加至1100万美元，从而净营业利润提高至1000万美元。第二种选择对企业来说明显比第一种更好。
上述简单的例子说明，从更大的视野考虑收益十分重要，不应只是简单地追求节约成本。所有的财务收益最终不是来自降低成本就是来自增加收入，但是可量化的收益项目主要来自以下六个方面：提高销售额（增加收入）、提高效率（增加收入、节约成本）、减少营运成本（节约成本）、改善消费者满意度（增加收入、可能节约成本）、提高安全性（节约成本）以及提高竞争力（增加收入）。一般投资方案包含上述多个方面，而且各自的比例也有所不同。评估投资回报分析需要计算的收益项目，主要考虑以下几项因素：
实质性：收益是否能够确定与量化？例如，收入增加10%是一项明确的收益。相反，提高员工满意度，虽然长期来看可能会有所裨益，但却是无法确定的，因为很难对此衡量而且更难用货币形式表现。
可能性：若收益完全实现，规模有多大？在我们的例子中，可能节约的成本为10万美元，而可能获得的收入则为100万美元。
确定性：企业获得相关收益的可能性有多大？当前电话服务套餐成本为每年20万美元，若更换为成本只有一半的套餐，则相当于每年创造10万美元的收益。而把销售效率提高10%可能会增加10%的总收入，但无法确定，因此降低了收益的可能性。
受益人：谁能享受收益的价值？是营运出资人？是企业的客户？若受益人的角色不同，相关的收益价值也会有很大的差异。一份好的投资回报分析注重该财务分析赞助人的主要利益，但同时也会考虑其他的项目参与者的利益。例如，例子中的赞助人为销售部的总经理，他/她希望销售额能够提升10%。销售人员也会表示支持，因为方案减少了不受欢迎的文件工作，并且帮助他们赚取更多的提成。而销售支持性人员也会同意，因为方案简化了他们的一些行政工作。确保各参与人员都能够得到可确定的收益对项目获得支持是极其重要的。在投资回报分析中使用最明显的收益进行财务计算，但也需要为非赞助参与人员考虑较为不明显的利益。
3、好数据固然重要，但不能弱化分析工作。如果你获得有效的数据，已经成功了一半。但不要弱化分析工作导致功亏一篑。有效的分析能够把数据精炼为管理层需要的信息，助其做出周全的投资决策。不幸的是，对数字的恐惧或缺乏对统计学或电子数据表格的认识将会弱化分析，或者过分依赖卖方提供的简单分析模板。进行投资回报分析的时候不可避免要涉及数学计算，但是利用电子数据表格如微软Excel等工具能够最大程度地避免繁重的工作与复杂的计算。若所在的企业没有现成的投资回报分析模板（可向财务部门查询），教科书上或者互联网上有各种案例可供参考，可在其基础上建立自己的模板。不要期望所建立的模板适用于所有投资项目，或是简单的填表式模板，每个案例都存在差异，但是建立模板还是能够在各项目的共通内容上省下不少时间。
所有的投资回报分析都是始于成本和收入的分析，主要通过一系列的计算与表格形式表现，考察的时间跨度通常为3-5年。管理层与财务人员有其偏好的分析工具，但是以下所列几点基本上包含了最需要的内容：
损益表：用财务收入项目代表收益、支出项目代表成本，最后给出盈利或亏损的结果。资本支出用折旧的方式提取。
现金流量表：形式与损益表相似，支出表现为现金流出（不含折旧），体现投资对库存现金的影响。同时此表也是下面三个计算的基础。
投资回收期：计算初始投资得以回收的所需时间。企业考虑是否采用投资方案时，通常对投资回收期设定最长的可承受时间范围。
净现值：计算投资带来的价值使用折现的金额。其假设是，今天的货币比明天等量的货币更值钱，此项用来比较投资项目的长期影响。
投资回报率：计算投入资金的回报率。此项用来比较投资方案或者购买计划与其他投资的回报，从而进行选择。
4、报告推销。一份成功的投资回报分析并不只是几份填满数字的报表。数据的确说明了是否做出某个投资决定的理由，但是并没有考虑到决定中人的因素。投资回报分析只有提交董事会并的到通过才可以说获得成功，若不然可能会功亏一篑。
推销一份具有正回报的投资方案最好的方法便是为该投资及其收益价值设定情景内容。提出该项投资实施的正当理由，向大家呈现若方案实施，各方会得到的各种有形、无形的收益，尽量把受益范围扩大，让他们想象方案实施的好处，特别强调项目参与人能够享受的具体利益。若方案简化了销售的行政工作，那么简要呈现如何达到这个效果。通过这样的展现比干巴巴的效率计算更有说服力。用这种方法把每项成本/收益分析具体到方案的相关方面。
当受益的印象深深植入投资回报分析评估方的脑中后，再来考察投资回报分析计算中涉及的假设（以及其来源）。这些假设在确定投资是否能够达到分析中的效果时，扮演着关键的角色，因此，确保听众对假设表示赞同与接受十分重要。
最后说明，投资回报分析中的财务数据也支持上述内容。并给出自己的看法与接下来的实施建议。
向听众展示投资回报分析时，我倾向于在演示稿中加入实时的Excel表格链接，以便随时修改数据。若某个假设受到质疑或者需要改变，我能够当场做出调整，并向听众演示这样的变动会怎样影响相关的计算。若假设是从参与人员中收集到的，还可以用于支持相关的假设。
我建议使用现金流量表作为展示项目财务数据的首个表格。该表能够展示真实的现金效果（投资的实际金额）与预期收益。把大笔收益与成本支出数据同时列示，比单独列出成本项目更容易获得同意。单独的10万美元投资对管理层来说是一笔很大的资金，但是如果现金流量表中显示，该笔投资5年内每年可带来20万的回报，那么这笔投资额也就显得更为合理。
投资回报分析的展示难免会遇到质疑，做好准备工作能够减少质疑并缓和提出质疑人员的反应。通常，质疑主要针对以下几个方面：数据的可信性（“谁提供的培训成本？”）、对收益项目的怀疑（“效率如何才会提高10%？”）以及分析的全面性（“有没有考虑到培训占用销售人员的工作时间对销售效率的影响？”）。若在分析的过程中有考虑不周的地方，在这里将会自食其果。但是若按照本文的建议进行，过程中遇到任何质疑都可以做到胸有成竹。
5、结果验证。这是投资回报分析的最后一步，也是通常容易被遗忘或者因为害怕验证结果而省略的一步。结果验证的目的是确认分析中的成本预测是正确且全面的，同时查验预期的收益是否能够实现。一份理想的投资回报分析基于一系列的客观因素与主观推测，且这些因素与推测在项目实施后是可以确认并评估的。例如，我们可以很容易地判断销售人员是否实现预期的效率从而使销售收入提高10%。
在做出投资后，对投资回报分析的结果进行验证意义重大，主要是从以下几个方面考虑：首先，能够对投资回报分析进行学习并不断完善，发现预料之外的成本与收益，收集相关数据对接下来的成本或收益分析进行调整完善，了解数据不准确的原因并在以后避免出现同样的问题。
其次，发现并纠正问题，改善整体投资回报分析。例如，如果预期的收益无法实现，是方案实施的过程中出现问题了吗？也许小小的改动，如增加用户的培训可以让项目回归正轨。
最后，提高投资回报分析的可信性。若最近五个项目的投资回报分析在项目完成后都证明是正确的，难道管理层不会更倾向于相信你的第六个项目投资回报分析吗？即使当前项目的投资回报分析与事实出现严重不符，认识其中的原因并运用于下一份投资回报分析中，也可以提高分析的可信性。
