【Data 101 第 7 期】發現問題後別急著解！解決問題第二步：學會用 5W1H「描述問題」
遇到問題別急著給答案！本文透過「家具組裝客訴」與「電商業績下滑」兩個生動案例，帶你運用 5W1H 分析法重新定義問題。
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在上一篇文章「有了數據還是找不到問題？解決問題的第一步：辨識問題」中，我們探討了如何透過數據發現「理想」與「現況」的差距，進而辨識出問題所在。
但發現問題之後，很多人會犯的錯誤是直接跳進「解決方案」的發想。其實，在動手解決之前，有一個至關重要的環節經常被忽略，那就是 — 精準地描述問題。
本期的 Data 101 專欄，我們將進入解決問題六步驟的第二步：「描述問題」。
為什麼「描述問題」這麼重要？
當我們意識到業績未達標、或是客戶滿意度下降時，這只是一個模糊的「現象」。如果沒有將這個現象具體化，團隊在後續分析原因時，很容易像無頭蒼蠅一樣亂撞，甚至解決了錯誤的問題。
正如本期內容所提到的，當我們發現問題之後，需要從多個角度去找出問題的脈絡，才能進一步做原因分析，釐清背後可能發生的因素，進而發想對策。
黃金法則：使用 5W1H 建構問題全貌
要如何將一個模糊的狀況，轉化為清晰的問題描述？我們可以使用經典的 5W1H 分析法，從六個維度來拆解問題：
What (事/物)： 具體說明發生了什麼事？問題是怎麼造成的？
When (時)： 問題發生的時間點為何？是持續發生還是特定時間點？
Who (人)： 誰被影響了？這個問題涉及哪些人？需要跟誰溝通？
Where (地)： 問題發生的情境或地點在哪裡？
Why (原因)： 初步推測問題發生的可能原因是什麼？
How (方案)： 該如何去尋找解決方案？
實戰演練：以客訴與電商為例
為了讓大家更清楚如何應用，我們來看兩個具體的例子。
案例一：家具組裝的客訴
假設客服收到顧客抱怨：「櫃子沒辦法組裝」。這只是一個抱怨，並非完整的描述。若運用 5W1H 重新整理，我們會得到以下資訊：
What： 顧客反映配送的櫃子少了 2 個螺絲。
When： 問題發生在 2024/3/1 下午 2 點。
Who： 涉及顧客、客服人員以及相關配送部門人員。
Where： 顧客在家中組裝櫃子時發現的。
Why： 推測可能是運輸、包裝或裝箱過程中發生問題，導致螺絲遺失。
How： 與顧客協調補償並補寄螺絲，同時內部調查缺件的根本原因。
透過這樣的描述，問題從「客戶不高興」變成了「特定時間、特定環節發生的缺件事件」，解決方向瞬間清晰了。
案例二：電商業績分析
回到商業場景，假設我們發現電商這個月的業績距離目標有差距。
如果不進行描述，我們可能會盲目地說「快點做促銷」。但若我們先冷靜下來描述問題，我們需要釐清：
是哪個通路（Where）掉得最嚴重？
是新客還是舊客（Who）流失？
是從什麼時間點（When）開始下滑？
當我們意識到問題已經發生，透過描述釐清脈絡，我們才能判斷是因為市場需求下滑、競爭激烈，還是銷售策略不當。
▍結語：先定義，再解決
數據分析不僅僅是看報表，更是一種邏輯思考的訓練。在「辨識問題」與「原因分析」之間，請務必記得停下來，用 5W1H 好好地「描述問題」。
希望這期的內容能幫助大家對數位數據有更清晰的認識，讓我們一起享受探索數據的樂趣吧！