諮詢公司的數據分析模型有多高大上？

做數據分析的同學們都見過下邊這種矩陣，很多人對此頂禮膜拜，甚至還有一些網文作者直接就把：矩陣思維、矩陣模型、矩陣法招呼上了。

説它是數據分析的“底層思想”“核心邏輯”，好吧……肯定他們是沒在諮詢企業上過班了；其中真相如何，今天我們系統講解一下。

一、從平均值法説起

平均數是用的最多，也被調侃的最多的概念。

有詩為證：

• 村頭老張一千萬
• 隔壁九個窮光蛋
• 統計局裏算一算
• 各個都是張百萬

但問題是，為啥平均數被吐槽這麼多，實際上卻又使用的最多？

明明統計學裏有平均數、中位數、眾數三個概念，三個概念都很好理解，但為啥非是平均數呢？

答：因為平均數用起來方便、省事；用平均數，能很簡單的把總量按人頭分解。

比如：

• 銷售金額=購買客户數*人均購買量
• 生產數量=生產線數*平均產能
• 備貨數=門店數*平均銷量

這樣在做管理的時候是很省事的：想提高銷量，要麼增加客户人數，要麼提高人均購買。

這兩個數字可以簡單的直接相乘，用中位數、眾數顯然達不到這個效果。

並且，在下命令的時候也很清晰：每個人都要做到平均水平以上！你做不到，你就拖了大家的後腿，大家都能做到你憑什麼做不到；你看，簡單清晰，而且符合人們的直觀感覺，很有説服力。

所以平均數是自帶標準的。高於平均值就是好，低於平均值就是不好，這一點對諮詢顧問們來説非常重要——因為大部分諮詢顧問，在特定行業裏的經驗遠沒有客户多；因此診斷問題的時候，諮詢顧問們非常需要一個不依賴於行業的、中立的、有説服力的標準來判斷好壞；判斷完好壞，才能進一步分析為啥好、為啥壞，因此平均值法是用的最多的判斷方法。

當然，平均值法也有它的先天不足，這就引申出其他方法。

二、平均值法的迭代升級

用平均數的問題，其實來源於個體差異過大，所謂：“我和姚明平均身高，和馬雲平均財富”；因此在平均值法的基礎上，又引入了二八法：按20/80理論，直接把最好的前20%分離出來，單獨觀察，避免干擾其他羣體，這樣也能做出判斷。

二八法一般在前台/營銷端用的多。因為後台/供應端的生產、物流都是機器化流程，容易把控質量，但前台/營銷端常常出現少數能力好的銷售做出大量業績、少數金主爸爸貢獻大部分利潤的情況。

在管理上，進而衍生出：淘金法——招100個銷售，要從裏邊培育出20個Ace級銷售；類似挖一大堆沙，從裏邊淘出金子的過程。

如果評價維度有兩個呢？這就引申出了矩陣法。

三、從平均值法到矩陣法

矩陣法本質上是一種用兩個維度來找判斷標準的方法。它的操作非常簡單：

• 第一步，找到兩個評價維度，每個維度取平均值做判斷標準。
• 第二步，兩個指標交叉，把待評價對象。
• 第三步，根據兩維度含義，給出分類解讀。

只要兩個指標相關性不是非常高，兩個指標交叉的時候，數據就會分散在四個矩陣裏，這樣能清楚找到業務含義（如下圖）。

更有趣的是，如果兩個評價維度組合得當，是能夠解讀出很多有意思的業務含義的。比如遊戲行業的用户活躍/用户付費兩個指標。可以起個：

• 高活躍+高付費=金牛用户（又出錢又出力的老牛）☆低活躍+高付費=土豪用户（懶得自己打，爺花錢買！）
• 高活躍+低付費=白嫖用户（啦啦啦，就是幹玩不給錢。）
• 低活躍+低付費=邊緣用户（都不咋玩，要跑咯。）

這樣的解讀能一下讓報告的氣氛活躍起來，結合所謂“矩陣模型”，顯得即高大上，又活潑，這是甲方爸爸們最喜歡看的東西；因此矩陣模型便大行其道了，每個諮詢公司在新員工培訓的時候，都會教如何構建矩陣模型，讓爸爸們滿意——這是一個祖傳手藝。

所以你看到的諮詢公司的所謂分析模型， 出現最多的就是矩陣，各種矩陣；如果矩陣搞不掂，基本上就是什麼7S、9P之類的巨複雜，巨多分類維度的模型了。

反應快的同學，看到這立馬就有疑問了：“誒？為啥會這樣，理論上3個維度的評價，也能這樣疊加下去呀，不就是拉交叉表嗎。”

以3維度評價為例，即使每個維度都用二分類，那麼能分出來的也有2*2*2=8類。

這種情況下會出現幾個問題：

• 每一類含義解讀變得複雜，不見得都能解釋清楚。
• 每一類羣體數量變少，經常出現一個羣體佔比50%，另一個佔比5%的問題。
• 因為羣體規模不均，經常引發客户：“我們再細分一下”的要求，結果拆的越支離破碎，解讀越麻煩；而且有的客户，就是50%用户消費、活躍都是0，也沒法繼續深入。

總之，原本用平均值法、用矩陣法，為的是簡單、省事。

現在反而人為的製造複雜性了；所以當評價維度超過3個以上的時候，諮詢顧問們會傾向於放棄手動分類，直接用包含一大堆分類維度的綜合評估模型；或者乾脆上K均值聚類，對着聚出來的結果再拍腦袋解讀。

四、小結

所謂的分析方法，都是有特定的使用背景、使用目的、使用效果的；而且並不是所有的分析方法，都是衝着“精準”去的；能快速、省事的解決問題，才是最終目的。

這又是一件“君子以為文，小人以為神”的事。

認真理解起背後的邏輯，就能進步；打着“權威、牛逼、科學”的幌子死記硬背，就把自己繞進去了。

説到這，肯定有同學想看更多所謂高大上的模型背後的真相，有興趣的話，關注接地氣的陳老師，下一篇我們分享RFM背後的真相，敬請期待哦。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深諮詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

本文原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基於CC0協議