什么是矩阵思维 解析矩阵思维的方法推荐
我们一直说的思考能力，它是可以经培养和训练，后天习得的特质 。这也意味着我们可以借助前辈们的经验，站在巨人的肩膀上眺望 。
行业内常把这种可总结和复用的经验叫做思考框架 。
一个好的思考框架，首先应该满足易学 。如果大部分人都掌握不了，那它只是少部分人的术 。让初读的人觉得优雅，能够用一句话解释清楚，就不必用整篇文章赘述 。
其次要满足易用 。框架之所以称为框架，它只是骨，内里的血肉能因不同人不同理解发挥出不同的效果，才算用得起来 。
今天便介绍给大家一款思考框架：矩阵思维 。
这里的矩阵不涉及数学概念，我第一次接触到它，还是在大学毕业季，那时不断为面试准备，囫囵吞枣地学了不少应试招数 。其中一种叫波士顿矩阵（BCG Matrix） 。它是由波士顿咨询公司创始人首创 。
波士顿矩阵
在传统以营销为主导的企业中，不论是日用品消费还是生产制造加工，企业一定有一系列的产品 。波士顿矩阵认为，产品战略管理可以从两个角度衡量：市场增长率和相对市场占有率 。
市场增长率是包括企业销售额、竞争对手强弱及利润高低的综合指标 。而相对市场占有率则代表了企业在市场上的竞争实力 。
这两个都是可量化的指标，将它们分别作X轴和Y轴，则能划分出四个象限 。
企业的所有产品，都会落在四个象限中 。产品可以是一款洗发水，可以是一项虚拟服务、也可以是一款APP 。于是这些产品被分为高增长率-高占有率、高增长率-低占有率、低增长率-高占有率、低增长率-低占有率 。
在产品管理中，我们把高增长率-高占有率的产品称为明显产品，从财务报告上看，它总是能产生利润，但是高增长往往意味着高投资 。某种情况下，它不代表着自给自足 。
如果市场份额处于垄断或者领先地位时，那么企业不必再维持投入以保持高增长，此时产品能源源不断地维持现金流，它被称为现金牛 。
现金牛产品的特点是高市场份额和低增长率 。产品已经迈入成熟期，其特征是产生大量的现金收入，数额远大于维持市场份额所需再投入的资金，是企业支持其他产品的后盾 。
低增长率-低占有率的产品叫做瘦狗产品，这类产品对企业都是鸡肋，财务特点是利润率低、处于保本或亏损状态 。这类产品往往会实行撤退或者整顿的战略 。
低市场份额而高增长率的产品是问题产品，这些产品吸纳的资金总是多于所产生的资金 。虽然高增长率意味着市场未来潜力好，但是份额不高要打上一个问号 。
不投入资金，产品会衰亡，即使投入资金，若只能勉强维持住市场份额 。那么它最终仍属于瘦狗产品 。
象限是动态的，明星产品的目标是成为现金牛，问题产品需要摆脱泥沼增加市场份额，而所有的产品都可能衰退为瘦狗 。
举个例子吧，老王是一家消费品公司的老板，他公司主营产品是生发水，因为祖传秘方，在市场上处于领导地位，但是秃头的男人总共就那么多，所销售额近年来没有起色，未来也不会有 。按照波士顿矩阵的象限划归 。老王生发水应该是现金牛 。
现在老王准备拓展新业务，分别是养生枸杞、保温杯、和佛珠手串 。老王用生发水赚来的利润支持另外三个产品的开发 。
养生枸杞因为和生发水搭配营销比较好（别问我为什么），所以市场份额节节攀升 。老王一看有戏，便重金投入，把养生枸杞打造成了明星产品，未来有成为第二个现金牛的潜质 。
保温杯虽然和养生枸杞捆绑销售，销售额增长比较快，但是市场份额并不高，很多顾客并不买账 。设计款式连中年男性都嫌弃 。
所以它现在是尴尬的问题产品，是改设计，还是偃旗息鼓？至于佛珠手串，顾客更喜欢大金链子，所以既没有销量又没有份额 。
上述例子只是让大家对产品的象限有一个大概了解 。这篇文章并不是要讲市场营销或者产品管理，即使不了解波士顿矩阵也不要紧 。因为本文的主题是思考框架，我们把精力聚焦在矩阵和象限中 。
实际上，在我最初学习波士顿矩阵的时候，我对现金牛、瘦狗的概念依旧一知半解 。但我牢牢记住了矩阵式思考，记住了象限划分 。
何为象限？我们拿两个量化指标将分析对象划分出多个种类：高-高、高-低、低-低、低-高，对象落在了四个象限，它便是矩阵思维下的产物 。
初中我们把它称之为象限和坐标轴，可视化中我们把它理解为散点图，而现在，我希望大家把它认为是一种思考方式 。这种思考方式，一直伴随在我往后的工作中，只要留意，矩阵思维其实有很多应用 。
电商SKU
电商网站商品繁多，这里不谈品类管理，而是从电商运营的角度分析产品 。
大家都应该听过爆款产品，在淘宝店铺运营中，爆款产品意味着高曝光量和低利润率 。这个词第一次听其他运营提及时，他们说很多爆款产品并不赚钱，往往是做高店铺的流量 。当很多人被爆款产品吸引过来的同时，会去购买店铺其他正常利润的商品，这里还会配合优惠券做交叉销售，提高营收，这种方法是俗称的带量 。
在你不知道矩阵思维的时候，可能只有带量这么一个概念 。而学会了矩阵，你就能听出上述那段话的两个指标：曝光量和利润率 。现在用它们划分出四个象限 。
高曝光量-高利润率的商品，属于电商中的明星产品，是重要的现金流业务 。这里的曝光量可以是淘宝站内的店铺流量，也可以是独立电商平台的各种营销渠道 。除了明星产品外，还对应着高曝光量-低利润率的导流商品，低曝光量-高利润率的成长潜力商品，低曝光量-低利润率的鸡肋商品等 。
每种类别的商品对应不同的运营策略，潜力商品可以在后期运营中增长曝光量，培养搜索权重；鸡肋商品则要优化转化率 。这里通过象限梳理清楚了基于商品的运营逻辑，避免无头苍蝇般的抓瞎 。
矩阵思维的一个优点是方便归类和聚焦，它是可以指导策略的 。
商品的象限维度不止曝光量和利润率 。我们可以尝试曝光量-转化率，去分析商品落地页的效果，比如高曝光量-低转化率的商品，是不是设计和文案有问题？也可以尝试利润率-回购率的象限维度，衡量商品长期的盈利多寡，某个商品虽然利润低了些，但是用户会反复购买，那么它也是半个明星产品 。
矩阵的维度是很灵活的，大家要学会举一反三 。
RFM
【什么是矩阵思维 解析矩阵思维的方法推荐】RFM模型是客户管理中的经典方法，它用来划分客户价值 。
RFM主要依赖三个核心指标：消费金额、消费频率和最近一次消费时间 。我以前的文章曾经介绍过这部分，所以这里不多讲 。
文章插图
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这种划分方式有助于提高自己的时间和项目管理能力，如果手头上自己有很多工作，不妨拿矩阵划分一下，以此作为执行依据 。至于重要程度和紧急程度的等级，即可以二分，也可以用P1、P2、P3、P4更细的粒度 。
古人云，轻重缓急，就是几百年前矩阵思维在时间管理中的智慧体现了 。
搜索行为分析
这里说一个产品和用户行为结合的案例 。
大家应该都用过搜索，搜索是伴随用户需求最直接的应用 。不论是google或者百度这类搜索引擎，淘宝或者京东的商品搜索，乃至各类APP端的搜索框，都会接收用户输入的一段词作为查询，我们把它叫做query 。
query常是一串文本，比如：什么是波士顿矩阵、矩阵的应用、美的空调、运动鞋、中山公园火锅等等 。
各位在搜索的时候，有没有思考过，怎么判断查询结果的好坏呢？因为每个query都会查找到不同的结果，而这些结果的质量会影响到用户体验 。用户搜索一个商品，然后服务器告诉用户没有查找到，或者虽然返回了结果，但是结果页的文案、图片或者标题差强人意，用户也失去了点击下去的欲望 。这都让人抓狂 。
矩阵思维当然能应用在搜索分析这类看似抽象的问题上 。
我们设立两个指标维度：用户搜索后对结果的点击率，以及搜索词的查询量 。前者反应了用户对搜索需求的被满意程度，后者反应了用户对该搜索的需求量 。
上图是虚构的一家数据分析培训网站上的用户搜索数据 。我们可以看到Python教程的搜索结果最高，说明用户需求量大，但是点击率不高，可能是用户对搜索结果，也就是课程质量不满意，而R语言教程则好上不少，可能是它的质量稍高一筹 。另外一方面，Oracle和PowerBI的搜索量小，说明这部分用户基数有限，但是PowerBI点击率不错，可以考虑往后拓展这部分渠道 。
实际的搜索场景更复杂些，平台型公司把搜索作为战略入口，它是一门系统化的工程 。标签的索引、内容的预召回、个性化推荐都会影响结果，以后有机会再讲这块 。而在中小型公司，矩阵依然是一种简明有效的方法 。
KANO模型
KANO模型是对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系 。
上面这段话摘自百科，简而言之，KANO模型认为，产品经理在梳理产品需求过程中，可以通过两个维度，“用户满意度”以及“功能完善程度”衡量，将功能划分四种不同类型的需求 。
用户满意度指如果产品具备这个功能，那么用户的喜爱程度会上升 。功能完善程度是如果产品不提供这个功能，那么用户的满意度会下降 。这两个指标通过用户调研的量表计算出来，因为篇幅有限，计算过程就省略了 。
如图，Better代表用户满意度，Worse代表功能完善度 。高满意度-高具备度的功能是期望功能，这类功能是产品集中投入的点 。高满意度-低具备度是魅力型功能，不提供该功能 。用户的满意度不会降低，但是提供了，用户则会很喜欢 。
低满意度-高具备度是产品的必备属性 。如果没有这个功能，用户会认为这是件未完成品，这类功能需求属于用户的基本需求，这类功能做得再怎么好，用户的满意度也不会提升 。低满意度-低具备度是无差异功能，对于用户是无关痛痒的，也就是大家俗称的伪需求 。
KANO模型是对功能/服务的优先级进行探索，产品经理通过矩阵将抽象的需求概念落到实处，因为它本身就是可量化的，所以避免了很多口水仗 。
当然，需求管理还能用一种简化方法，衡量的指标同时间管理中的重要程度-紧急程度一样 。比如某个需求是老板要的很紧急，虽然它确实不重要；某个需求在未来的营销活动中很重要，但是短期内可以不实现 。
产品功能分析
KANO模型用矩阵思维衡量了一项产品功能的优先级排序，当产品上线后，我们再次请出矩阵来判断功能的实际好坏 。
平台级产品往往包含多个功能模块，越大越复杂，而不同模块产生的价值不同，为了避免撕逼，这里使用功能使用率和留存率两个维度分析 。
功能日使用率是使用人数在日活跃人数中的占比，直接说明了功能使用者的多寡 。留存率很好了解，这里的留存有两种考察：第一是用户使用了功能后，在某个周期再次使用该功能的概率 。第二种是用户使用功能后，他再次打开APP的概率 。前者考量了功能本身的粘性，后者则是看它对产品整体活跃的贡献 。具体怎么用看需求 。
下图是一个建议说明：
划分出功能矩阵后，运营能有针对性地围绕不同功能做文章，将各项指标提高上去 。留存好、使用高的功能自然是尖刀 。留存差、使用少的功能则避免花费太多力气 。
PM也能量化不同功能的价值，什么功能需要迭代？什么功能需要延期？都清清楚楚烂熟于心 。然后结合KANO模型看需求是不是和实际数据对应 。
这里需要注意，功能本身是有限制的，比如账单功能，用户的使用频率是每个月一次，那么在指标上就不用期待太好看的数字 。为了公平起见，产品矩阵的指标计算最好以新用户的使用情况为准，因为老用户容易受到各种运营的干扰 。
总结
一口气介绍了多个案例，矩阵思维可以应用在商品运营、用户运营、人员管理、时间管理、用户行为分析、用户需求分析、产品功能分析等多个场景上 。我相信还有更多的场景等待大家探索 。
它之所以是一种经典的思维框架，在于将无序的数据通过象限归类为了有序 。当面对一堆数据或信息一筹莫展时，想一想矩阵的象限划分，它也许就是点燃闪电的火苗 。搜索词能被划，产品需求能被划，那么你的难点呢？
最初我并没有学会波士顿矩阵，但我牢牢地记住了矩阵这个词，无非是划四个格子嘛 。是不是咨询公司首创我不知道，但在往后遇到和象限有关的技巧或者案例，我都把它们归类在矩阵思维中 。
本文阅读到现在，也不过10分钟，但我相信如果你和曾经的我一样了解透了它的核心逻辑，那么恭喜你，以后的工作中，它会是一种下意识的习惯了 。
思维框架本身没什么神秘，共勉之 。
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