公司收集越来越多的数据，最终目标无非是将这些数据，转换为可以帮助优化业务绩效的见解。

例如，哪个客户群最赚钱？如何减少客户获取成本？自己旗舰产品的哪些功能未得到充分利用或需要增强？

通常都不会觉得这些问题有什么不对的地方。但是，站在分析角度思考的话，某些问题的措辞如果不恰当，构想不当或被误导，就可能导致耗时耗力去分析数据，最终却没有任何结果或者得出的结果根本没有用。

“根据他的问题而不是回答来判断一个人。” 这是法国哲学家伏尔泰说过的一句话，同样的道理可以套用在企业上面。

每个企业都努力的从数据中获取有意义的见解，但如果针对数据所提的问题质量不高，所能获得的见解价值自然也不大，反之，提的问题质量越高，所获得的见解价值也就越大。

所以，怎么有效的针对数据提出问题，是成功分析数据并得出有意义结论的关键因素。

为什么需要一个框架，而不能仅仅靠好奇心？

的确，一时的直觉可以很快进入到分析数据的工作中，但如果没有做好充分的准备，则很容易在分析过程中迷失方向，从而无法获得有价值的见解。

如何搭建问题框架？

在我自己过往的经历中，总结出了一个简单的公式，可以帮助各位将任何分析，仪表板或其他与数据相关的项目指向正确的方向。

这个公式不仅适用于分析从业人员，还可以被业务专业人员用来帮助提出正确的问题。

这个公式叫作：4D受众框架。

使用它基于以下前提：需要回答的问题是由需求方驱动的。例如，财务团队关心的内容就跟营销或人力资源团队所关心的不是同一个方向。

所以做分析之前，需要先了解清楚需求方的需求（分析/ BI团队），或者你自己本身就是需求方（领导、业务团队），那就要阐明清楚自己的需求。

4D框架主要从4个相互联系的维度出发，即问题、结果、行动和措施。这样可以确保注意力是集中在数据（线程）中，并且问题也不容易过于发散。

问题：

需求方想要解决的关键挑战或问题，可能希望使业务的某个方面比当前更有效。例如，营销团队正在努力寻找更多新的业务线索。如果你对这个问题以及所形成的影响很了解，那就很容易找到潜在影响因素以及对此制定出解决方案。

因为问题明确了，也就不会漫无目的的浏览数据。

结果：

想要实现的战略目标或预期的最终结果。如果问题代表当前状态，则结果代表未来或期望状态。

当需求方（老板）明确的指出期望结果（一个特定的目标）时，你就会知道差距有多大，需要完成哪些工作。

假如营销团队可能已经制定了在下个季度将潜在客户数量提高60％的目标。如果老板没有确认，那可能就需要重新沟通去设定符合他们预期的结果。

行动：

需求方已实施（或将要解决）解决问题或取得成果的关键活动和战略计划。这些是对方已经投入时间、金钱以及资源的事情，也就意味着它们很重要。

举个例子，营销团队可能专注于扩展其直播营销活动，或进一步增加数字营销工作来吸引更多潜在客户。那么对这些活动进行分析所得出的结论价值度就很高。

衡量：

并非所有数据都与回答关键问题相关或有用。分辨有效的是哪些指标和维度很重要，并且如何解释它们所代表的意义，对于更进一步了解数据至关重要。

如果营销团队正在研究总的有效线索和每条线索的成本，那么将分析集中在这些关键指标上，就可以避免误导营销团队偏离正确的路线。

这些维度怎么组合在一起，进行策略性操作？

下面我用GPS类比4D框架来进行解释。

首先要了解需求方的出发点（他们的问题或当前状态），然后进一步了解预期目标是什么（他们的预期结果或未来状态）。接着检查他们的活动路径和方式（行动或活动），进一步评估实现其目标的进度（度量或关键指标）。

这个简单的公式可以确保你不会迷失在数据迷宫中，并能够针对数据提出有效的问题。

“定义明确的问题就是解决了一半的问题。”

祝各位好运！