做好的標準

深入挖掘問題本質：
- 高標準：每一個 "Why" 應該是建立在上一步的清晰解釋基礎上，並且每個回答都能進一步揭示更深層次的原因。這樣的過程應該能夠帶來對問題的真正理解，而非僅停留在表面
- 持續挖掘到核心原因：好的 5 個 Why 分析最終會引導到一個根本性原因，這個原因是具體且可行的，並且可以用來指導後續的設計或解決方案
具體且清晰的回答：
- 每個回答應該是具體的，而不是模糊或籠統的推測。例如，如果最終原因被定義為「用戶不滿意」，那就需要進一步闡明「不滿意」的具體原因，如界面不直觀或加載時間過長
基於數據的驗證：
- 每一個 "Why" 的答案應盡可能地基於用戶反饋、數據分析或其他可驗證的證據，而非主觀假設。這樣的分析能更具說服力和實用性
行動導向明確：
- 好的 5 個 Why 分析結果能夠為後續的設計決策提供具體的行動建議或可行的解決方案，而不是模糊的結論。例如，「用戶體驗差」可以具體到「導航設計不清晰」，進而推導出改進導航結構的行動方案

做差的標準

挖掘不夠深入：
- 低標準：每個 "Why" 的回答只停留在表面，例如「因為用戶不喜歡這個功能」，而沒有進一步探究為何不喜歡。這種情況下，無法揭示真正的核心問題
回答模糊不清：
- 若每個 "Why" 的答案都是籠統或模糊的，例如「因為用戶體驗不佳」，卻沒有詳細描述具體的問題或症狀，那麼分析結果就不夠具體，難以指導後續的行動
缺乏數據支持：
- 如果每一個回答都基於假設而非驗證的數據，這樣的 5 個 Why 分析就可能偏離真實原因。缺乏數據支撐的分析往往會導致錯誤的結論和無效的設計決策
結論無法指導行動：
- 如果最終的結論過於籠統，如「需提高用戶滿意度」，而無法具體到可行的行動計劃，那麼這樣的分析就屬於失敗的 5 個 Why