很多做数据工作的人都可能会有这样的困扰:拿到数据后,只会做基础的汇总统计,实在想不出其他的办法来获取数据中的有用信息。上网搜索统计分析方法,得到的基本是概念,既不讲该方法适用的场合,也不讲详细的分析步骤。 统计分析方法作为数据运营的重要一环,不容轻视。今天要介绍的统计分析方法——波士顿矩阵。 什么是波士顿矩阵?波士顿矩阵认为,一般决定产品结构的基本因素有两个:市场竞争力和企业实力。
通过“销售增长率”与“市场占有率”两个因素相互作用,会出现四种不同性质的产品类型即“问号类”、“新星类”、“现金母牛类”、“瘦狗类”,并形成不同的产品发展前景:
应用到波士顿矩形坐标图中时,企业销售增长率做纵轴,市场占有率做横轴,各以10%和20%作为区分高、低的中点,将坐标图划分为四个象限,依次为“问号”、“明星”、“现金牛”、“瘦狗”。 企业可将产品按各自的“销售增长率”和“市场占有率”归入不同象限,通过产品所处不同象限的划分,使企业采取不同决策,以保证其不断地淘汰无发展前景的产品,保持“问号”、“明星”、“现金牛”、“瘦狗”产品的合理组合,实现产品及资源分配结构的良性循环。 按照波士顿矩阵分析,最佳的产品组合是:
如何制作波士顿矩阵?波士顿矩阵通过销售增长率(反映市场引力的指标)和市场占有率(反映企业实力的指标)来分析决定企业的产品结构。 制作方法比较简单,利用专业的数据分析工具就能很轻松实现,比如我用FineBI制作出了下面的动态波士顿矩阵: 制作思路是先建立一个普通的坐标图,然后通过设置警戒线,将区域分成四块象限,进而观察数据;同时再设置钻取目录,挖掘更细粒度的数据。 下面给大家简单介绍一下步骤: 1、创建仪表板 打开FineBI,然后进行数据准备工作,选择样式数据下的RMF明细数据,点击创建组件并修改仪表板名称,如下图所示: 2、添加计算指标 使用 FineBI 的计算指标功能,点击待分析指标字段下的+,添加计算出客单价,客单价的含义是每个客户的平均消费金额,客单价=sum_agg(消费金额)/count_agg(客户名称),如下图所示: 3、制作散点图 观察给定的数据,系统中客户中存在客户的名称,与对应的客户类别。这种结构称之为树结构,常常出现于公司的组织架构中,可以设置 普通数据钻取 进行详细数据查看,本例中的树型结构比较简单,只有客户分类-客户名称两级。 想要在波士顿矩阵图中体现出这种层级关系,则需要创建钻取目录 ,将客户名称待分析字段拖入客户类型字段下,如下图所示: 图表类型此时散点图灰化,不可选,提示需要拖入一个维度和一个指标,才能制作点图,如下图所示: 然后拖动记录数进入横轴,拖动刚才计算好的客单价计算指标进入纵轴,拖动钻取目录进入图形属性下的细粒度栏,如下图所示: 增加两条警戒线,点击客单价下拉框,选择设置分析线>警戒线,如下图所示: 点击添加警戒线,命名为消费平均金额,设置公式AVERAGE(客单价),点击确定,可设置分析线颜色,如下图所示: 同理添加消费平均次数警戒线,如下图所示: 4、效果查看 5、结论分析 根据散点图,可以大致分析出这个公司的客户画像:
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