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如何在數據分析中使用「象限法」進行分析？
2019-12-18
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如何在數據分析中使用「象限法」進行分析？

作者 | 諸葛io數據教練

什么是象限分析法？

如何在數據分析中使用「象限法」進行分析？

看上面這張圖，你看出來了什么？

是的，一個初中時就學會的坐標軸，X軸從左到右是點擊率的高低，Y軸從下到上是轉化率的高低，形成了4個象限，這就是我們要說的象限分析法。

從這張圖，你能分析出來什么呢？

針對每次營銷活動的點擊率和轉化率找到相應的數據標注點，然后將這次營銷活動的效果歸到每個象限，4個象限分別代表了不同的效果評估。

象限一：高點擊高轉化，點擊高代表營銷創意打動了受眾，轉化高代表被打動的受眾是產品的目標用戶；

象限二：高轉化低點擊，同樣的，高點擊代表被打動的受眾是產品的目標用戶，但低點擊代表的是營銷創意沒有打動用戶；

象限三：低點擊低轉化，這個象限是最糟糕的營銷活動了，投放廣告點擊少，點擊用戶轉化低，創意無效，用戶不精準；

象限四：高點擊低轉化，這個象限的營銷活動要給策劃和文案加雞腿，但就要給渠道扣績效了。這種象限的營銷活動一定程度上有標題黨的嫌疑。

so，現在了解什么是象限分析法了么？

當然，你了解的還不夠。

象限分析法作為數據分析中常用且重要的7大分析方法之一，在應用上有多種變化，例如下圖：

如何在數據分析中使用「象限法」進行分析？

還是針對廣告點擊量和轉化率的象限分析，但對每個象限進行了更加精細的區域切割，例如同樣是第一象限高轉化高點擊的營銷活動，基于轉化率和點擊率的具體數據，可以找到不同的原因，從而進行更加細致的歸因分析。

再比如流傳了很多年的RFM客戶管理模型，是通過最近一次消費、消費金額和消費頻次3個維度進行的象限分析。

如何在數據分析中使用「象限法」進行分析？

象限分析法有什么用？

1.找到問題的共性原因

通過象限分析法，將有相同特征的事件進行歸因分析，總結其中的共性原因。例如上文案例中第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略，第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道；

2.建立分組優化策略

針對投放的象限分析法可以針對不同象限建立優化策略，例如提升象限二的投放創意，象限四的投放渠道。在不同的應用場景中可以制定相應的優化策略，例如RFM客戶管理模型中按照象限將客戶分為重點發展客戶、重點保持客戶、一般發展客戶、一般保持客戶等不同類型。


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