01 | BCG矩阵

BCG矩阵是一个2 X 2的矩阵，是一个跟企业市场增长率和市场份额有关的数据分析模型。
横轴是相对市场占有率（以公司业务的市场占有率除以同业最高的市场占有率而获得），纵轴是市场预期增长，再加上两轴各自的分界而成。

在建立图表前，负责人员须分析企业内所有业务或产品的表现。完成后，将各业务或产品的表现标在图表内适当位置，并得出一个表现分布图。

02 | 四分象限

BCG矩阵是将两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限，将产品或者服务分为下面四种类型：

明星类
增长率高、占有率高，代表着十分成功的产品，是主打的明星产品
金牛类
增长率低、占有率高，已经占据了市场但是没有发展空间的产品，属于现金牛产品；
问题类
增长率高、占有率低，说明用户需求高，但是本身产品有问题，需要改进优化；
瘦狗类
增长率低、占有率低，市场不认可的失败产品，需要尽快去除；

03 | 波士顿矩阵绘制

# 导入常用的pandas库处理数据，sns跟plt用来绘图
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 设置显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
sns.set(font = 'SimHei')  # 解决Seaborn中文显示问题# 查看数据基本信息
df = pd.read_csv(r'D:\2020.8.6 波士顿矩阵(四象限图)绘制\data.csv')
print(df[:10])
print(df.describe())# 绘制散点图（实际原理就是散点图➕两条直线）
sns.scatterplot(y = '人均水平',x = '经济总量水平',data = df)
sns.despine() # 删除框线# 标注省份信息，这里是实际上就是对plt.text进行标注
for a,b,l in zip(df['经济总量水平'],df['人均水平'],df['area']):plt.text(a,b+0.1,'%s.' % l, ha = 'center', va = 'bottom',fontsize = 14)plt.vlines(x = df['经济总量水平'].mean(), ymin=-1.5, ymax=3,colors='red', linewidth=2)
plt.hlines(y = df['人均水平'].mean(), xmin=-4, xmax=6,colors='red', linewidth=2)# 背景网格
plt.grid(True)
plt.show()

04 | 案例分析

1.案例一

以一个电商平台为例，做一个简单的BCG需求。一般来说，一家电商平台从宏观层面来看，会有以下的指标。
针对这些指标，我们可以做一个评分分层，类似于rfm模型那样，综合下来绘制波士顿矩阵图，做种分析重要的数据。

2.案例二

这部分参考了36kr
https://36kr.com/p/1720952799233

以一个外卖平台为例，分析BCG 需求
作为一个外卖 app 的产品经理，你可能会收集到如下需求：

送餐员实时定位，可以有效提高用户体验，但与公司战略相关度低。问题需求。
支持邮箱登录注册，公司之前没有账号体系，也没有建立过任何与邮箱注册相关的体系。而且邮箱登录app不是一种主流的形式。所以此需求用户体验差，与公司战略无关。所以为瘦狗需求。
优惠券，在一定程度上增加用户体验，刺激用户消费，与公司战略相符合，所以为明星需求。
在线支付功能，用户体验好，与公司战略吻合。所以为明星需求。
多人拼单，用户体验好，刺激用户消费，与公司战略吻合，所以为明星产品。
完善用户中心，增加积分、头像。增加积分，头像实际上对用户来讲是增加负担，不利于用户体验，但个人中心，头像有利用公司收集数据，积分有利用公司刺激消费或是变现。所以为现金牛需求。
增加评论功能，有助于提高用户体验，但是否与公司战略有关并不清楚。所以暂时算是问题需求。
退款之虚拟账户，支持体现。有助于提高用户体验，因为虽然增加了提现步骤，但由于是虚拟账户所以是实时的并且可以马上用虚拟账户再次消费。也有利于公司战略。所以为明星需求。
这个自然是现金牛需求了。

综上所述我们便可以得到：

瘦狗行需求过滤掉后，剩下三种需求，其中明星需求自然是优先级最高的。那么问题行需求和现金牛型需求那个优先级最高呢？这个要分情况：
如果公司为初创用户量有限，那么自然问题需求的优先级要高于现金牛需求。
如果公司为成熟有稳定的用户量并且有一定的粘性，那么自然是现金牛需求优先级高于明星需求。

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