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周末的時候和朋友出去吃飯，他說起有一次沒給媳婦兒匯報出去吃飯，回家被盤問的過程。這個盤問的問題，讓我想起了5W2H這個經典的分析方法框架。

那次他回到家晚了，被媳婦兒堵門口，問了大概以下幾個問題：

1、去干啥了？

2、和誰？

3、咋這么晚才回來？

4、在哪兒？

5、為啥又約飯？

這就是5W，還有2H：

1、誰請的？

2、花了多少錢？

問的恰到好處，一個都不漏下。精準的問清楚了出去和朋友約局這件事兒的所有重點。該知道的一個不落，整個思考和逼問過程，行云流水，一氣呵成，邏輯縝密。讓你不得不為之佩服。

不知道你經歷過沒有，師兄也是經歷過這種的，都懂的吧~

那么結合到工作中，我們在做需求的時候是不是也能借鑒這個思維？！

一個需求，也可以從以下角度進行拆解：

• what：什么事
• who：什么人
• when：什么時候
• where：什么地點
• why：為什么
• how：如何做的
• how much：花了多少錢

比如最近產品的GMV下降了，我們想要分析一下原因。如何使用5W2H拆解呢？

what：什么事

明確到底是什么問題，比如這個需求是GMV下降了，我們想分析下，GMV為什么下降。

但是我們不僅僅要明確GMV下降這個問題，我們最好能夠量化出來，下降了多少。比如同比（環比）XX時間絕對值下降了多少，相對值下降了多少。一般情況下，GMV處于什么位置波動，此次GMV下降，是在這個范圍內波動，還是超出了這個波動范圍。如果在這個范圍內波動，則是正常現象，如果超出了，我們才將之判定為異常。

who：什么人

明確此次GMV下降，是哪種用戶下降導致的。是新用戶還是老用戶，如果是新用戶，是不是我們的渠道策略變化了，新拉來的用戶不是我們的目標用戶，或者這批用戶對此類型的產品不敏感導致。如果是老用戶，是不是老用戶的復購率在下降，還是老用戶的客單價在下降。

when：什么時候

什么時間點開始下降的，下降的對比條件是同比，環比，還是定基比。從天級來看，是每天都在下降，還是某個節點下降后就不再下降；從小時上看，是全天都在下降，還是具體某幾個小時在下降。這些我們都可以拆分出來更細粒度的時間維度的數據。

where：什么地點

是全國都在下降，還是某些省份下降？是哪個渠道來源下的GMV下降，還是整體渠道都在下降？每個可以拆的地理信息，和渠道信息，以及產品信息我們都能做一次拆分，細分到這些實際的地理信息和虛擬的地理信息維度下的數據情況。

why：為什么

也就是通過上述原因，我們總結出，到底為什么下降，得出一個基于事實的原因解讀。我們拆分了這么多維度，總會有異常的值，結合這些異常的值，總結出具體的原因和結論性觀點。

how：如何做的

如果我們要提升GMV，我們要如何做。相應的，我們找到了結論，那么我們只是解決了過去的問題。因為我們提出這個需求，是要解決他未來可能還繼續下降的問題。所以我們需要給出解法，也就是結合當下的問題，從產品上，運營上，策略上去提出我們的建議。給出相應的解法，應對未來的方向和策略，才是我們應該做的。

how much：花了多少錢

如果我們提出了一個解法，那么我們還要計算出這個解法下的收益和損失。比如我們覺得GMV下降的解法是提高產品單價，那么我們需要考慮這種做法對我們整體的收益有多少。及提高單價，可以提高ARPU值，但是會影響購買率，整體算下來，我們是虧的還是賺的。

也就是說，我們不僅提出對應的策略，還需要預估對應策略下的收益與影響，這樣才能更好的衡量我們策略的效果，對策略做出合理的評估。

通過拆解，我們不僅定義了這個GMV是否異常，還明確了哪些原因導致的GMV異常，更提出了相應的解法，和解法的收益。

這個也是一個完整的需求拆解和處理過程，很多時候我們可能只做到了拆解和異常解讀，那其實 2H我們就沒有做到。

很多時候，統計分析方法也是源于生活。在生活中多問自己幾個為什么，總結下也可以匯總出工作上的打法。大家多思考沉淀。就比如，出去玩這件事兒，根據我這些年的過來人經驗總結，還是需要給家里人“匯報”下的，這樣家里人才更放心~

今天就到這，回見。