POLARIS PROBLEM INDEX
你遇到的问题，
应该先查什么？
选择最接近的情况。每页只回答四件事：先查什么、要哪些数据、第一个验证怎么做、Polaris 交付什么。
销售赢单率下降怎么查？
先别看全公司平均值。按渠道、客户规模、产品和销售阶段建立可比机会组，先分清是客户结构变了，还是同类客户的转化真的下降。
问题 02线索很多但不转化，问题在哪里？
先把“线索多”拆成来源、目标客户匹配度和进入时间，再检查首次响应、资格判断和销售交接。重点不是增加跟进次数，而是找到从哪一步开始失去合适客户。
问题 03销售周期越来越长，怎么定位？
把总销售周期拆成每个阶段的工作时间和等待时间。先查机会卡在哪一步、哪些客户反复回退，再核对决策人缺失、报价审批、法务、安全评审和产品承诺。
问题 04客户为什么反复联系同一个问题？
先把电话、聊天和工单按客户与问题串成完整旅程，区分真正重复来电、系统重复记录和新问题。再检查首次答复后，客户是否拿到可执行答案及后续承诺。
问题 05客服工单积压越来越多怎么办？
积压等于流入与完成能力长期失衡，但平均处理时长往往不是根因。先看哪个队列净增最多，再分清等待客户、等待权限、等待其他团队和实际处理中。
问题 06首次联系解决率低，先查什么？
先确认“首次联系”和“解决”如何计算，不能把坐席选择了正确卡片当成客户问题已解决。随后比较一次解决与重复联系案例在路由、权限、知识和依赖上的差异。
问题 07库存上升但缺货也上升，为什么？
总库存掩盖了商品和地点错配。把问题降到“SKU × 仓库 × 日期”，逐次区分需求突增、补货参数、供应延迟、调拨滞后和账实不符。
问题 08仓库拣货越来越慢，怎么查？
不要先用人均件数给员工排名。把一次订单从释放、分配、行走、取货、复核到交接拆开，确认时间耗在路径、缺货、库位、设备、波次还是等待。
问题 09准时交付率下降，问题在哪一段？
先明确承诺时间是下单时、付款后还是最新修改值，再把延迟拆到备货、仓库、干线、分拨和末端。只有找到最早发生偏差的一段，才能避免把责任推给最后一环。
问题 10新品销量不达预期，怎么判断原因？
新品卖得差不等于选品失败。先按上架周数、价格带、渠道和目标人群建立可比组，再把商品潜力与曝光、可售、内容、促销和退货分开。
问题 11商品转化率低于竞品，怎么查？
不能把不同流量入口的转化率直接相比。先校准访客意图、价格、促销、库存和展示位置，再检查页面内容、评价、规格和履约承诺。
问题 12退货率持续上升，怎么定位？
先区分主动退货、拒收、换货和质量召回，再按商品、批次、渠道、地区和上架版本寻找集中点。退货原因标签必须与评论、客服和质检交叉核对。
问题 13收入上涨但现金下降，钱去哪了？
先从利润到经营现金流做一张可重算现金桥，再分别下钻应收、库存、应付、预付款、税费和一次性支出，区分增长需要与异常占用。
问题 14应收账款回款变慢，先查什么？
先分清是开票晚、客户审批慢、发票争议、付款条款变化还是催收没有推进。平均回款天数只能提示方向，必须落到客户和发票。
问题 15毛利率下降，怎么找到真正原因？
先把毛利率变化拆成售价、折扣、产品与客户组合、采购成本、物流、退货和成本分摊。总平均值无法说明是价格失守还是结构改变。
问题 16人数增加但产出下降，为什么？
不要先比较个人产出。人数增加会带来培训、沟通和任务拆分成本；应先看工作流里的等待、返工、依赖和新人爬坡是否吞掉新增能力。
问题 17员工离职率上升，怎么分析？
先统一主动离职、被动离职、内部转岗和观察窗口，再按岗位、地点、任期和经理分层。离职原因不能只靠离职问卷，要与工作负荷、薪酬和晋升证据核对。
问题 18招聘周期太长，卡在哪里？
把“招聘周期”拆成职位批准、寻访、筛选、面试、决策、报价和入职等待。先找候选人在哪一步流失，以及哪个审批或排期造成最长等待。
问题 19软件发布周期变慢，瓶颈在哪？
把一个变更从开始、评审、构建、测试、审批到部署串起来，分别计算工作与等待时间。发布慢通常不是写代码慢，而是批量、队列、环境或依赖。
问题 20线上事故越来越多，怎么查根因？
先确认事故变多还是记录更完整，再按服务、变更类型、依赖和影响分层。把每次事故连接到最近变更、告警、缓解和恢复，不只统计责任团队。
问题 21AI PoC 为什么无法进入生产？
PoC 能演示不代表能进入工作流。先核对是否有冻结验收集、真实基线、错误处理、成本时延、安全边界和明确负责人，再找阻塞生产的最小缺口。
问题 22客户流失率上升，怎么找到原因？
先区分主动取消、到期未续、降级和不可避免流失，再按客户规模、产品、合同批次和任期建立可比组。流失原因要与使用、服务和价格记录核对。
问题 23获客成本越来越高，怎么拆解？
先统一哪些营销和销售费用计入 CAC，以及客户按签约还是回款计算。再分解媒体价格、线索质量、转化、销售周期和渠道客户结构。
问题 24业务预测总是不准，先查什么？
先确定预测对象、时间跨度和误差代价，再检查实际值是否稳定、数据是否延迟、层级是否混乱。任何新模型都应先赢过简单季节性基线。