将数据转化为创新机会：8 种业务分析模型指南

当我们想要创新时，往往需要有实际的依据来支撑我们的想法。商业咨询顾问通常被认为是聪明的人，他们拥有模型化的分析思维，这种思维方式可以帮助他们更好地理解市场、竞争对手和客户需求。商业分析思维是一种系统性的思考方式，它可以帮助我们更好地理解商业问题，并提出切实可行的解决方案。

以下是8种常见的商业分析思维，它们可能不会瞬间升级你的思维模式，但说不定会为你以后的工作带来“灵光一闪”的感觉。

01. 分类模型

在日常工作中，我们需要进行分类思维，例如客户分群、产品归类、市场分级等。分类后的结果需要在核心关键指标上能够拉开距离，也就是说，分类后的对象必须有显著的集群倾向，而不是随机分布。通常情况下，我们会将关注的核心指标作为横轴和纵轴，在这些指标的基础上进行分类。

举个例子，RFM模型是一种常用的用户分群体系，它依托收费的三个核心指标（最近一次消费时间、消费频率、消费金额）来构建。我们将实际的用户根据这些指标划分为八个区域，每个区域代表了一种不同的用户价值群体。我们需要促进不同的用户向更有价值的区域转移，并根据不同付费用户群体的价值采用不同的策略来提高其价值。

在R/M/F三个指标上，我们通过经验将实际的用户划分为以下8个区（如上图），我们需要做的就是促进不同的用户向更有价值的区域转移。也就是将每个付费用户根据消费行为数据，匹配到不同的用户价值群体中，然后根据不同付费用户群体的价值采用不同的策略（如下图）

分类是一种常见的手段，可以应用于许多场景，例如用户分类（如新老用户、活跃度、消费力水平等）和商品分类（如价格带、规格、用户需求等）。在数据挖掘或机器学习中，分类问题占据了很大的比例，其目的是将具有某些共同点或相似特征的对象分为一组，以便更好地管理和进行业务精细化运营。此外，分类也有助于研究同类事物的共性和差异，以便更好地理解其特性和用户需求。但需要注意的是，分类只是一种手段，我们不应该为了分类而分类。

02. 象限模型

象限模型是分类模型的一种发展，它不再仅限于使用量化指标进行分类。当我们没有数据支持时，只能通过经验主观推断。在这种情况下，我们可以将一些重要因素组合成矩阵，大致定义出好坏的方向，然后进行分析。著名的波士顿矩阵就是一种经典的管理分析象限模型，可以帮助我们进行分类和分析。

象限分析法有以下优势：

1. 找到问题的共性原因：通过将具有相同特征的事件进行归因分析，可以总结出其中的共性原因。例如，在广告推广案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠