每個企業都會面臨問題，尤其現代企業的競爭環境瞬息萬變，憑直覺或經驗來做決策已經不再夠用。如果中高階主管和員工都能透過數據驅動的問題分析，就能深入了解問題的根本原因，基於數據和事實來制定有效和精準的解決方案。
例如，我曾協助一家保健食品公司，該公司在新產品上市後銷售數字遠低於預期。市場部門最初認為這是品牌知名度不足，計劃投入更多行銷預算甚至找代言人。然而，透過對消費者購買行為的數據分析，我們發現真正的問題在於產品包裝設計無法吸引目標消費者。重新設計包裝並進行A/B測試後，銷售額逐步提升，甚至超過預期目標。
這個案例可以看出，如果我們能夠透過數據分析找出問題核心，去制定有效的解決方案，才能夠精準解決問題，幫助企業實現“錢多、事少、離TA近”的目標，促進營收成長與獲利翻倍。
數據分析在問題解決中的角色
企業內部日常也會面臨各種問題，包括銷售下降、運營效率低下等等，透過數據分析，我們也可以快速了解這些問題的根源，進而研擬精確的解決方案。也就是說，數據就像一盞明燈，能幫我們快速找到問題的癥結所在。有了數據的指引，我們就能做出更準確的判斷，避免憑感覺做決策可能帶來的風險。
例如，業務人員發現自己的銷售業績顯著下降。他的直覺告訴他問題可能出在市場競爭或產品不再具有優勢。然而，深入數據分析後發現，問題的核心在於銷售方式和跟客戶的互動，讓客戶感到不舒服，而不願意購買成交。透過數據分析，他能精準找出問題的根源並做出調整，最終回升業績。
如果企業員工都具備這種思維，營收成長、獲利翻倍將指日可待。
系統化的問題分析框架 (PACE)
在問題分析過程中，除了數據以外，我們還需要系統化的分析工具以確保解決方案的科學性與可行性。我經常使用的框架是P.A.C.E，這是一個系統化的問題分析框架，包含四個關鍵步驟：識別問題 (Pinpoint the Problem)、分析原因 (Analyze the Causes)、創造解決方案 (Create Solutions) 和執行與評估 (Execute and Evaluate)。
接下來，我會用前述提到的銷售員工案例作為例子，具體展示如何利用PACE框架來解決問題。
P – Pinpoint the problem 識別問題
識別問題是解決問題的第一步。這名銷售員工首先檢視整個銷售流程，將其細分為幾個關鍵環節：
- 初步接觸：透過行銷推廣或社群媒體讓潛在客戶知道服務。
- 接洽階段：透過電話或面訪向潛在客戶介紹服務。
- 洽談與跟進：根據客戶反饋進行跟進，最終引導客戶做出購買決定。
透過數據分析，他發現客戶在接洽階段流失最多，這表明問題出在初次互動。
A – Analyze the Causes 分析原因
在識別問題後，他進行更深入的分析，檢查與客戶的溝通記錄。他發現自己的銷售風格過於強硬，給客戶施加壓力，最終導致放棄交易。透過這些小數據洞察分析，他確認了銷售方式是問題的核心。
C – Create Solutions 創造解決方案
在確認問題根源後，他決定改變銷售風格，從強硬銷售轉變為以客戶為中心的策略，強調傾聽和關懷。他在客戶互動中加入更多開放式提問，讓客戶有更多表達需求的機會，增強信任感。
同時為了驗證改變的有效性，他使用A/B測試法，將不同銷售策略應用於不同客戶群體，並持續追蹤。
E – Execute and Evaluate 執行與評估
最後，更進一步來說，業務可以設置關鍵績效指標 (KPI)，如客戶回應率、再次會面率和最終成交率，來評估成效。隨著時間推移，去觀察成效是否持續優化，有沒有還需要修正的地方。
如何將數據分析應用到日常工作中？
我們可以透過培訓和企業輔導，進行以下三個步驟將數據分析應用到日常工作：
- 培養數據思維： 將數據視為一種工具，用來解決問題、做出決策。
- 學習數據分析工具： Excel、PowerBI、Tableau等工具都能幫助我們分析數據。
- 建立數據文化： 在企業內部營造一個數據驅動的氛圍，鼓勵員工利用數據做出決策。
數據驅動的問題解決如何提升企業競爭力？
數據驅動的問題解決不僅幫助企業快速找出問題，還能更準確預測風險、降低損失，並加強各部門間的溝通與協作。數據讓員工有了共同語言，用基於事實的決策去溝通會更容易達成共識，避免內部摩擦。
具體來說，數據驅動的分析與決策能為企業帶來以下好處：
- 提升決策質量與速度：員工能快速找到問題，制定精確決策，讓企業在面對挑戰時迅速反應。
- 降低企業運營風險：避免因誤判或信息不足導致的損失，預測潛在風險，提前做出應對策略，保障長期穩定發展。
- 提高團隊協作與溝通效率：數據讓員工討論時有共同語言，基於事實做出更具說服力的決策。
- 精準的績效評估與持續改進：企業能精準評估決策效果，持續改進，確保長期成功。
總結來說，這不僅提升員工的數據應用能力，還強化企業的決策質量、風險管理和運營效率，使企業在市場中更具競爭力。
