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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