一个精准的问题能够为分析工作指明方向，避免陷入无意义的数据海洋，同时也能帮助分析师与业务部门紧密合作，真正解决实际问题。

在说如何分析之前，我们先聊聊分析师为什么要问一个好问题。

分析师常会遇上这些情况，有时候需求太过具体甚至到字段且不需要给出分析结论和建议，纯纯沦为提数工具人，又或者需求抽象得像天问一样，不能聚焦要解决的目标是什么，给出的数据仅停留在数据表面，没有深入发现本质问题。这些常常都会让分析师有一些挫败感，无法同业务有更紧密的合作，自身也得不到成长。因此提出一个或一系列好问题，是分析的至关重要的第一步，真正提出好问题才能引导其被真正解决。

通常分析师面对的需求分为这两种情况：①需求明确的收敛问题，②需求不明确的开放问题。

先来聊聊第一类：需求明确的收敛问题。

该类问题会分为两种：

• 需求字段等明确无需得出结论，会包括明确的需求目标、 数据字段、分析维度，需求方拿到数据结果会自行进行数据判断，并根据业务经营得出结论。
• 需求明确但需要得出结论，该类需求是为了发现问题或证明业务动作价值，业务方有明确要完成的目标，根据目标指标达成情况，进一步分析成因或败因，对应进行简单总结和分析。 以上两种需求目标简单，分析师仅需沟通明确分析的业务背景和字段等，理解业务逻辑，进行指标拆解，分层次论证和判断。

上文讲到这类问题通常较为简单，业务也会进行数据对比和分析，因此分析师在处理时应充分同业务沟通，重点梳理好业务流程和框架，理清目标指标和过程指标，找到合理的对比项，清晰表达自身观点。就这类问题分析师通常要和业务沟通哪些内容呢？

• 需求背景和目标。需了解业务基于什么背景做该项目，项目的重要程度、影响范围，以判断优先级。
• 项目过程。明确项目如何开展，当前项目阶段、约束条件，以确定数据评估的基准。
• 分析内容。具体要用数据分析解决什么问题，可拆分为问题1、2、3等问题来回答。 我们再看第二类：需求不明确开放问题

该类问题会分为两种：

• 定位问题类。如通常情况下会被问到某个指标下降了，是什么原因？业务上是否存在问题？再如现在整体品类是否太少，是否需要扩充品类？客户端下单页面是否存在用户操作问题上的卡点？
• 潜在机会类。如要开启一个新项目，是否值得投入，预估可带来多少收益？ 以上两种问题显然没有明确指向性答案，需要分析师抽丝剥茧寻找问题本质，制定判断标准和评估方法。

因此在这类需求沟通时，需要遵循一些逻辑把目标问题进行拆分：

• 询问真正动因。这里有个小技巧，在询问问题动因和背景时，可以尝试问“请问你想解决的问题是什么？”，这样可快速定位该问题核心，和了解业务方如何思考该问题。
• 询问探究进度。了解历史分析材料、结论、难点、痛点，以确定问题被解决的程度，避免重复分析，同时更聚焦核心待解决问题。
• 确定分析目标。分析的目标往往和业务自身KPI或OKR相关，因此可以引导询问“你们部门的KPI或者OKR是什么，该分析需求和KPI的关系是什么？”。
• 问题归类。经营类：商业类指标如收入、销量、成本、利润等；产品类：如UV、转化率等；用户类：用户规模、访购率等。这里注意经营类指标一般容易判断好坏，而用户类和产品类指标需要结合具体场景再判断。（后边文章再详细展开指标）
• 问题转换和推演。主要询问业务动作是什么，把业务动作抽象为过程指标，同时需要关注业务动作带来的影响范围和程度，寻找过程指标和目标之间的传导关系，一次来构建完整清晰的指标框架。一般会询问“这个动作完成会带来什么影响？如果不做该动作，目标是否会自然达成？”。判断动作有效性，同时数据的中立性。
• 问题总结。经过详细的问题描述，勾勒清楚问题的边界和范围，将抽象化为具体，将业务语言转换为数据语言，有先后顺序地进行分析。

作者：小王子和小企鹅，公众号：小王子和小企鹅  

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