Ví dụ, giả sử ta đã biết “có vấn đề trong việc bán sản phẩm YYY tại cửa
hàng XXX”.
Vậy thì ta phải tìm xem nguyên nhân tại sao việc đó lại xảy ra. Lần này
không có gì bảo đảm sẽ không có sai xót như khi tìm bằng máy và bằng bốn
phép tính. Đây chẳng qua chỉ dựa vào “phỏng đoán”, nên đương nhiên phải
áp dụng kinh nghiệm, kiến thức của bản thân, bên cạnh đó nếu cần thiết hãy
lắng nghe lời khuyên của người khác. Làm sao để ta không đơn thương độc
mã.
Ví dụ ở hình 2-19 có ba nguyên nhân của việc suy giảm Doanh số, đó là
Dịch vụ khách hàng, Sản phẩm và Chương trình khuyến mại. Sự sắp xếp
này được gọi là Cấu trúc hình tháp được sử dụng trong Logical thinking. Để
kiểm chứng mỗi giả thuyết có chính xác hay không, dựa vào cấu trúc đó ta
biết cần phải xác nhận điều gì, và sử dụng data nào.
Ngoài ra, ba nguyên nhân chính cũng được tìm thấy dựa vào các câu hỏi
như: “Tại sao doanh số sản phẩm này lại giảm sút”, “Nguyên nhân chính
ảnh hưởng đến doanh số sản phẩm này là gì”. Ở đây hiện chỉ có một tầng giả
thuyết, nhưng nếu có thể đào sâu thêm tầng 2, tầng 3,... chắc chắn nguyên
nhân thật sự sẽ xác định được cụ thể.
Cả khi ta chốt data sẽ sử dụng để phân tích, cũng cần phải xem Tiêu điểm
phân tích, hoặc đơn vị, độ thô, phạm vi lựa chọn của data.
Ta hãy thử áp dụng cho trường hợp của Yosuke nhé.
Giả sử ta thấy Lượng khách ở cửa hàng nọ có điểm bất thường.
