Identifiera och kvantifiera problemet

Att förstå problemet innan man försöker lösa det

Vid all problemlösning är det viktigt att förstå problemet innan man försöker lösa det, så att man inte bygger en lösning för fel problem helt enkelt. När man förstått problemet måste man också föra över verkligheten till en modell så att datapunkterna blir olika utfall i modellen och inte bara olika KPIer utan betydelse. När det kommer till maskinlärning är detta ännu viktigare då man använder data till att förstå och lösa problemet så måste man dessutom kvantifiera problemet. Säg att vi tex ska förstå oss på en kundresa, då kan det vara bra att ställa sig följande frågor till tex säljchefen. Vilka är dina kunder? Varför köper de er produkt? Finns det några köpsignaler innan ett köp görs? Vad skilljer en bra kund från en mindre bra kund? Hur mycket tappar vi om vi inte aktivt marknadsför vår produkt? Får vi svar på dessa frågor samt har data som vi kan koppla till varje fråga för hela kundresan så kan vi enklare förstå problemet och på så sätt bygga en lösning för rätt problem.