数据分析 - 3.矩阵分析法(学习笔记)
有不懂行的小白把它捧到“核心思维”,“底层逻辑”的高度。哈哈,才没有那么神呢。
数据分析领域,有一个简单,但非常致命的核心问题:“到底指标是多少,才算好?”为了这个问题,公司里经常吵成一团。矩阵分析法就是试图解决这个问题。它的逻辑非常简单:比平均值高,就算好!
如何构造矩阵
既然用平均值就可以了,为什么还要做矩阵呢?因为单纯靠一个指标,不能充分评价好坏。比如考核销售,如果只考核销售业绩。那销售们很可能倾向于卖利润很低的引流型产品。那种利润高,价格高,不容易卖的利润型产品,就没人卖了。最后销售卖越多,公司支付给销售提成越多,公司利润反而下降了!
此时就需要引入两个指标来考核:
销售业绩
销售利润
这样两个指标交叉,就有四种情况和对应的建议(如下图)。
如果把两个指标一纵一横的放,就构成了一个矩阵。
矩阵分析最大优势:直观易懂。很容易从两个指标交叉对比中发现问题。
大名鼎鼎的波士顿矩阵如下:
应用举例
一个销售团队,10名销售一个月内开发的客户数量,产生的总业绩如下图所示。用矩阵分析法的话:
第一步:先对客户数量、业绩求平均值
第二步:利用平均值,对每个销售人员的客户数量、业绩进行分类
第三步:区分出多客户+高业绩,少客户+高业绩,多客户+低业绩,少客户+低业绩四类
这样就完成分类啦。
而且,还能对这四类起四个好听的名字,比如:
多客户+高业绩:均衡型(或者叫:两手都抓型)
多客户+少业绩:摆小摊型,像摆小摊一样,虽然人多,但是挣不到几个钱
少客户+高业绩:吃大户型,抓住几个大户猛吃……
少客户+少业绩:待发展型(或者叫:哪头都不行……)
用散点图,能直观的标识出这种分布:
后续,还能类似波士顿矩阵一样,比如建议吃大户型,不许歧视散客,增加客户数量。或者建议摆小摊型提升识别高价值用户能力等等。
矩阵分析法应用范围
有两个场景,是不适合用矩阵分析法的。
其一:有极大/极小值影响了平均值的时候。比如下图,看似销售们平均业绩是100 但是头部的3个高手,业绩占了57%,其他17个人都是陪衬。
此时,矩阵分析法的基础:平均值,已经不具有区分能力。也不能简单地认为:20个人能做100万,那40个人就能做200万。想做到200万,需要再找到几个高手,而不是一帮咸鱼。一般出现极大/极小值的时候,可以用:分层分析法。
其二:两个指标高度相关的时候。比如下图,用户消费金额与消费频次,两个指标天生高度相关。此时可以用散点图,强行做矩阵,但是会发现左上,右下两个区域几乎没有数据,所有的点,都集中在一条线上。
此时矩阵分析法的业务解读能力接近0,因此不适用了。一般出现高度相关的时候,需要用:相关分析法。
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