在現代企業運營中，數據分析已成為決策的核心工具。然而，許多企業在進行問題分析時，仍習慣於單純依賴MECE框架來拆解問題，而忽略了數據證據的支撐。這樣的分析方式容易導致決策流於形式，缺乏數據基礎，甚至產生錯誤的策略。
真正有效的問題分析，不僅需要框架思維，更需要數據作為支撐點。本篇文章將依據數據分析的3大步驟：現狀分析、探究原因、改善行動，來說明如何透過數據分析進行問題拆解，並制定更具說服力的決策。

我們將結合《數據問題分析與報表解讀》課程的精華內容，幫助讀者掌握數據分析的核心步驟、報表解讀方式，以及如何透過數據驅動決策，提升企業競爭力。

一、第1步 現狀分析：發生了什麼？

第一步是釐清現狀，透過數據報表確認實際發生的狀況。

許多企業在分析問題時，容易根據直覺假設問題所在，例如「某企業發現本季度營收下降10%，直覺可能認為是市場衰退」，但這種假設往往是片面的。我們應該透過數據報表來進行現狀確認。例如你可以蒐集以下數據，以確認現況。

• 銷售報表：確認銷售額、產品趨勢、客戶數量變化。
• 財務報表：檢視收入、成本與利潤，確保財務狀況。
• 行銷分析報表：追蹤廣告轉換率、品牌聲量、客戶行為。
• 庫存與供應鏈報表：檢查存貨水位、供應鏈穩定度。
• 市場整體趨勢：整體市場規模、同業銷售狀況

但若從上述數據找線索，卻發現客戶數沒有下降，而是單筆交易額降低，這表示問題可能出現在 客單價下降或產品組合變化，而非市場問題。這說明了透過數據確認現狀比單純推測來得精準。

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二、第2步 探究原因：為什麼發生？

確認現狀後，下一步是找到問題的真正原因。

這部分不只是邏輯推演，而是需要透過數據交叉比對與多層分析來驗證假設。我們可以使用以下數據分析方法來找出問題根源。探究原因的數據分析方法有很多種，你可以做比較分析(將本期與過去的數據進行對比，找出異常點)，也可以做趨勢分析(檢視數據變化的方向，預測未來影響)，還能做組成分析(拆解數據結構，例如區分新舊客戶、產品類別等)，進階一點可做層級分析(將數據按不同維度（區域、通路、客群）進行深度拆解)。

例如：如果發現客單價下降，下一步應該分析，是高價產品銷售減少？還是客戶購買頻次下降？新客戶與舊客戶的消費行為是否不同？競爭對手是否推出了價格更優惠的產品？

這時候，MECE框架可以用來列舉可能原因，但最終還是要透過數據驗證哪些因素影響最大。

三、第3步 改善行動：如何制定後續方案？

找到問題根本原因後，才能制定有效的行動方案。

改善行動需要建立在數據基礎上，而非單純依賴經驗。我們可以用以下方式來驗證行動成效，像是數據回測(模擬不同策略對數據的影響，確保方案有效)、KPI 監測(設定關鍵指標來追蹤行動成效)、A/B 測試(透過實驗對比不同方案的效果，選擇最優策略)

例如，如果發現客單價下降，可能的改善方案包括：產品組合優化，推出高單價產品的促銷活動，鼓勵消費升級。或者是價格策略調整，對比市場價格，調整折扣機制。也可以做行銷活動強化，針對忠誠客戶推出專屬優惠，提高客戶回購率。但這些策略都需要透過數據驗證可行性，而非拍腦袋決定。

四、小結：數據是問題分析的根本

數據分析的三個步驟——現狀分析、探究原因、改善行動，構成了一個完整的 數據驅動決策框架。

• 現狀分析：避免直覺推測，透過數據確認真正的問題。
• 探究原因：使用數據分析方法驗證問題的根本原因。
• 改善行動：以數據支撐決策，確保方案能有效解決問題。

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