象限分析法又稱波士頓矩陣法、産品系列結構管理法。這種數據分析思路在企業經營分析、市場策略中是一種行之有效的方法，能幫助決策者站在更高的視角，俯瞰整體情況，了解整個局勢分布，找到不同項目的改進策略。

常規的象限分析法适用于兩個因素相互作用的情況。例如，網站商品的銷量情況，與商品的流量和收藏量有關，兩者相互影響。在這兩種因素的作用下，商品就會出現4 種不同的類型，将商品數據放到象限圖中，4 種商品結果如下圖所示。

如果不使用象限分析的思路，僅僅将數十種，甚至上百種、上千種商品的流量和收藏量數據統計到Excel 表中，抽象的數據很難讓決策者一眼看出店鋪商品的現狀，更不要說快速找出不同商品的後續銷售策略。但是有了象限圖，決策者可以更直觀地看出不同商品在銷售中的優劣勢，知道如何進行針對性的改進，從而提高店鋪總的銷售業績。其思考方向如下。

① 象限1 為重點關注區。該象限中的商品是店鋪中流量和收藏量都最大的商品。說明消費者對這些商品的關注度和滿意度都比較高，屬于重點營銷商品。這類商品應該加大廣告引流力度，增加曝光率，赢得更多的消費者關注，從而擁有更高銷量。

② 象限2 為改進區。該象限中的商品屬于流量好但是收藏量不好的商品。這類商品既然可以擁有較高的流量，說明商品對消費者是有吸引力的，但是收藏量不高，說明要麼流量進入後就形成了購物轉化，要麼消費者浏覽商品詳情後，不感興趣離開。針對第二種情況，可以進行改進，分析消費者不感興趣的原因所在，是商品與想象不符合、還是賣點打造不夠等，從而提高商品收藏量。

③ 象限3 為選擇性放棄區。該象限屬于流量和收藏量都不夠好的商品，說明這類商品對消費者的吸引力偏低。店鋪運營者可以選擇性地放棄這個區域的商品，或者是尋找替代商品。畢竟這個區域的商品要想得到改進，需要從兩個方面入手，難度較大，要花費大量的人力和财力。

④ 象限4 為改進區。該象限的商品屬于流量低但是收藏量大的商品。這類商品沒有流量優勢，但是有收藏量優勢，收藏量是衡量消費者購買欲望的重要指标，因此值得花精力去增加商品流量，從而提高銷量。

總而言之，象限分析的思路可以廣泛應用于多種營銷管理、戰略定位、産品規劃、用戶管理等數據分析領域，其優點是直觀、全面、清晰、簡便。

需要說明的一點是，象限分析并不要求四個象限的面積完全相等，需要根據實際情況來決定象限的交點為多少。例如，對于小型網店來說，流量大于500 的商品就是優秀流量商品，而大網站的商品流量要超過10 000 才能稱為優秀。在這兩種情況下，象限的區域劃分标準自然不一樣，大網站的Y 軸與X 軸的交點是10 000，小網站就應該是500。

在常規象限分析法中，可以發現一個弊端，那就是隻能從兩個維度分析對象的情況。例如，上例網站商品的銷量情況中，隻能分析商品的流量和收藏量。可是流量和收藏量都好也不能百分之百說明商品的銷量就會大，銷量也是衡量商品是否有前途的重要因素。如何将銷量的維度加入象限分析過程中，這就需要在常規象限分析的基礎上進行拓展。常規象限分析用小圓點的X、Y 坐标來表示數據的兩個維度，如果改變圓點的大小，就可以增加第三個維度，即用圓點大小來呈現銷量大小。

增加大小維度的象限圖效果如下圖所示，此時可以從3 個數據維度來分析不同的對象。圓點越大，代表銷量越大，說明商品越有改進的價值。有了銷量這個維度，數據分析将更加客觀，也更有針對性。

例如，象限2 中，商品流量大，但收藏量低，通過圓點大小，可以清楚地知道，商品收藏量低是因為被購買了還是流失了消費者。圓點大的商品說明這款商品沒有被收藏，而是被直接購買，那麼這類商品也是重點關注對象，很有潛力，應該加大推廣力度；圓點小的商品才是需要改進的商品，要分析為什麼消費者沒有收藏欲望（購買欲望）。

又如，象限4 的商品，原則上這個地方的商品可以放棄，但是有了銷量維度，就可以發現一些流量和收藏量都不高，但是銷量卻相對較高的商品。這類商品很可能是因為沒有機會曝光，所以無法獲得流量優勢，然而即使在這種不利的情況下，銷量依然較好，說明這類商品隻要流量條件足夠，銷量快速提升的可能性就很大。

這是一個數據驅動運營、數據決定對策、數據改變未來的時代。無論是海量數據庫，還是一張簡單的表格，都能進一步挖掘數據價值、活用數據。在衆多數據分析工具中，Excel 是最常用，也是最容易上手的分析工具。Excel 數據分析功能十分強大，不僅提供簡單的數據處理功能，還有專業的數據分析工具庫，包括相關系數分析、描述統計分析等。

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