本文作者给大家介绍了一款思考框架: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)，并分享了多个案例。希望对你有帮助~enjoy~
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。
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。
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。
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。
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。
高量-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。这里的量可以是淘宝站内的店铺流量，也可以是电商平台的各种营销渠道。除了明星产品外，还对应着高量-低利润率的导流商品，低量-高利润率的成长潜力商品，低量-低利润率的鸡肋商品等。
商品的象限维度不止量和利润率。我们可以尝试量-率，去分析商品落地页的效果，比如高量-低率的商品，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。
这里把员工的管理划分成了四个象限:工作业绩强价值观好的是明星;工作业绩差而价值观好的是小白兔;工作业务好但是价值观差的是野狗;工作业绩差并且价值观也差的是狗。另外还有一块细分叫做牛，处于四个象限的交汇点，属于价值观和业务都不错的中坚力量，第五个维度。
它也是一种矩阵思维的应用，不过应用在了人力资源管理上。管理模式没有对错，价值观也是一项难以量化的指标，即使是工作业绩，不同部门的标准也往往不一样，所以这种矩阵思维，更多是不同象限内人的管理策略，不涉及实际的分析。
拿销售们关心的两个KPI:成单率和平均成单额看。成单率是销售每个月成功单数在所有拜访中的占比，是工作效率和业务能力体现。成单额则是和客户价值挂钩。某个销售每天跑单量非常多，他或许是业绩Top，但他未必是最有效率的。高成单率-高平均成单额的销售才可以称为明星，它在销售管理中作为标杆和KOL树立。
这的矩阵思维，是为了挑选出正确的人。销售们不同于商品或者用户，往往采用军队化的方法统一管理，而矩阵是为了更科学有效。高成单率-低销售额和低成单率-高销售额的销售都有变为明星的潜力，可以为这两个象限内的销售培训和总结方法，可能是话术不好，可能是跟进不及时，可能是客户分配不对等。
早启动、晚总结、树标杆、老带新。如果某销售对拉高成单率有一手，他就能作为一名师傅在团队中推广。销售管理中，经理们常常更看重摸索出一套打法，然后把它推广的做法。所以销售的矩阵管理，就是把方聚焦。
紧急程度和重要程度。紧急程度是时间方面的约束，比如某项工作的Deadline逼近，那么它的紧急程度高，有些事情可以一个月后完成，那么紧急程度就低。重要程度则是事件造成的影响或者是程度。
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。
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。
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。这都让人抓狂。
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。
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。
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。
这里需要注意，功能本身是有的，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。
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?
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