象限法思维

一、问题引出

        在阅读这篇文章前，请先思考一个问题：A产品在某段时间里的销售量下降了，请分析原因？

二、基本介绍

        象限法（Quadrant）是数据分析领域的经典方法，其核心逻辑源自数学中的二维直角坐标系。在实际应用中，我们将横轴（X 轴）与纵轴（Y 轴）赋予业务场景中的关键分析维度 —— 例如“重要的事情” 与 “紧急的事情”、 “销售增长率” 与 “市场占有率”、“点击率和转化率”等。（本文根据这前两个的案例进行说明）

        通过将业务数据或生活事情映射到四个象限中，原本复杂的数据关系得以直观呈现，从而快速识别数据特征、发现业务问题并指导决策制定。这种从数学概念到生活、业务分析的转化，让抽象的数据关系得以通过直观的图形呈现。

        上述就是象限法象限法的基本介绍，若仍对其不太理解或者存在疑惑的话，可通过下面的简单的举例来更好的理解象限法的基本原理。

        如图所示，左侧为数学领域经典的二维直角坐标系，由横轴（X 轴）、纵轴（Y 轴）构成空间框架，并自然划分出四个象限。右侧图表则是该坐标系的生活化延伸 —— 通过将 X、Y 轴替换为生活场景中的核心分析维度（重要的事情 和 紧急的事情），形成了数据分析中常用的象限法思维。

        根据图右可发现，X轴和Y轴都进行了替换：X轴→重要，Y轴→紧急；在生活工作中，每日都会遇到很多繁琐的事情，那将根据四个象限的划分：

① 第一象限：紧急且重要，这类任务必须立刻处理，否则会对工作产生重大影响

② 第二象限：紧急&不重要，这类任务需要快速处理，但对你的工作或长期目标没有太大影响，尽量避免将过多精力放在这些事务上

③ 第三象限：不紧急且不重要，这类任务既不紧急也不重要，通常是时间浪费的活动，应该尽量避免

④ 第四象限：不紧急&重要，这类任务对工作长远发展非常重要，但不需要马上处理，可以安排时间逐步完成

        对以上解释且了解清楚，那就做个小测试吧。以下有几个日常工作的案例，请将他们划分为在不同的象限：

① 项目截止日期临近，必须提交关键的报告或文档

② 需要立即回应的邮件或电话，但它们对实际工作影响有限

③ 必须立即回复的社交媒体消息或短期任务

④ 重要客户的紧急电话或会议

⑤ 提升自己专业技能

⑥ 定期的团队建设活动或员工绩效评估

⑦ 浏览无关紧要的新闻或八卦

⑧ 回复非紧急的群消息或无关邮件

        针对以上八点，将其他放在对应的象限，根据我个人的看法（可能不同人的看法不一样）：第一象限①④、第二象限②③、第三象限⑦⑧、第四象限⑤⑥；当我们根据象限将自己的工作划分好后，那我们的也变得清醒应该处理工作的优先级，正确的提高我们的工作效率，而不是手忙脚乱的。

三、波士顿矩阵

        波士顿矩阵就是根据“销售增长率” （纵轴）与 “市场占有率”（横轴）采用四象限的思维方法。

        如上图所示，可以清晰知道不同产品所属的类型，解释如下：

① 第一象限：明星产品，显示产品发展的良好前景，企业也具备相应的适应能力，实力较强

② 第二象限：问题产品，说明企业无足够的实力，则该产品也无法顺利发展

③ 第三象限：瘦狗产品，存在产品无竞争力，可能拖累企业

④ 第四象限：金牛产品，预示了产品的市场产品前景不佳

根据不同的情况可以实现不同的企业产品战略建议，如下仅供参考：

（1）资源分配

• 优先投资明星业务，维持现金牛，谨慎评估问题儿童，淘汰瘦狗

• 例如：宝洁通过矩阵决定砍掉非核心品牌（如Zest肥皂），聚焦高利润产品

（2）战略调整

• 问题儿童可转化为明星（如加大营销），否则及时放弃

• 现金牛的利润可用于支持明星业务（如微软用Windows收入投资Azure）

（3）并购与剥离

• 收购高增长市场的企业（补充明星/问题儿童），出售瘦狗业务

四、问题回答

        问：分析日活下降、销售额下降？

        答：在分析复杂问题时，维度分析法能帮助我们快速定位核心矛盾。其核心逻辑是：提取关键维度，构建分析框架，分类问题类型，并针对性制定策略。无论是分析产品表现、用户行为还是市场策略，只需抓住最核心的2-3个维度，就能将问题清晰归类，进而发现优化方向。

        以“日活下降+销售额下降”为例，可选取以下两个维度：用户活跃度（日活变化）、商业转化效率（销售额转化率）

        通过象限分类，问题可归纳为四种类型：

① 日活下降但转化率高 → 用户拉新或留存问题

② 日活与转化率双降 → 系统性风险（如产品竞争力丧失）

③ 日活稳定但转化率低 → 定价或用户体验缺陷

④ 日活与转化率稳定 → 需监控维持