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  •  波士顿矩阵(BCG Matrix) 又称市场增长率—相对市场份额矩阵、四象限分析法、产品系列结构管理法等,是一种规划企业产品组合的方法。问题的关键在于要解决如何使企业的产品品种及其结构适合市场需求的变化,只有...

      参考百度百科

          波士顿矩(BCG Matrix) 又称市场增长率—相对市场份额矩阵、四象限分析法、产品系列结构管理法等,是一种规划企业产品组合的方法。问题的关键在于要解决如何使企业的产品品种及其结构适合市场需求的变化,只有这样企业的生产才有意义。

            波士顿矩阵是由BCG提出的,这个模型主要用来协助企业进行业务组合或投资组合。在矩阵坐标轴是的两个变量分别是业务单元所在市场的增长程度和所占据的市场份额。每个象限中的企业处于根本不同的现金流位置,并且应用不同的方式加以管理,这样就引申出公司如何寻求其总体业务组合。

    波士顿矩阵对于企业产品所处的四个象限具有不同的定义和相应的战略对策。

    (1)明星产品(stars)。它是指处于高增长率、高市场占有率象限内的产品群,这类产品可能成为企业的现金牛产品,需要加大投资以支持其迅速发展。采用的发展战略是:积极扩大经济规模和市场机会,以长远利益为目标,提高市场占有率,加强竞争地位。发展战略以投明星产品的管理与组织最好采用事业部形式,由对生产技术和销售两方面都很内行的经营者负责。

    (2)现金牛产品(cash cow)又称厚利产品。它是指处于低增长率、高市场占有率象限内的产品群,已进入成熟期。其财务特点是销售量大,产品利润率高、负债比率低,可以为企业提供资金,而且由于增长率低,也无需增大投资。因而成为企业回收资金,支持其它产品,尤其明星产品投资的后盾。对这一象限内的大多数产品,市场占有率的下跌已成不可阻挡之势,因此可采用收货策略:即所投入资源以达到短期收益最大化为限。①把设备投资和其它投资尽量压缩;②采用榨油式方法,争取在短时间内获取更多利润,为其它产品提供资金。对于这一象限内的销售增长率仍有所增长的产品,应进一步进行市场细分,维持现存市场增长率或延缓其下降速度。对于现金牛产品,适合于用事业部制进行管理,其经营者最好是市场营销型人物。

    现金牛业务指低市场成长率、高相对市场份额的业务,这是成熟市场中的领导者,它是企业现金的来源。由于市场已经成熟,企业不必大量投资来扩展市场规模,同时作为市场中的领导者,该业务享有规模经济和高边际利润的优势,因而给企业带大量财源。企业往往用现金牛业务来支付帐款并支持其他三种需大量现金的业务。图中所示的公司只有一个现金牛业务,说明它的财务状况是很脆弱的。因为如果市场环境一旦变化导致这项业务的市场份额下降,公司就不得不从其他业务单位中抽回现金来维持现金牛的领导地位,否则这个强壮的现金牛可能就会变弱,甚至成为瘦狗。

    (3)问题产品(question marks),它是处于高增长率、低市场占有率象限内的产品群。前者说明市场机会大,前景好,而后者则说明在市场营销上存在问题。其财务特点是利润率较低,所需资金不足,负债比率高。例如在产品生命周期中处于引进期、因种种原因未能开拓市场局面的新产品即属此类问题的产品。对问题产品应采取选择性投资战略。即首先确定对该象限中那些经过改进可能会成为明星的产品进行重点投资,提高市场占有率,使之转变成“明星产品”;对其它将来有希望成为明星的产品则在一段时期内采取扶持的对策。因此,对问题产品的改进与扶持方案一般均列入企业长期计划中。对问题产品的管理组织,最好是采取智囊团或项目组织等形式,选拔有规划能力,敢于冒风险、有才干的人负责。

    (4)瘦狗产品(dogs),也称衰退类产品。它是处在低增长率、低市场占有率象限内的产品群。其财务特点是利润率低、处于保本或亏损状态,负债比率高,无法为企业带来收益。对这类产品应采用撤退战略:首先应减少批量,逐渐撤退,对那些销售增长率和市场占有率均极低的产品应立即淘汰。其次是将剩余资源向其它产品转移。第三是整顿产品系列,最好将瘦狗产品与其它事业部制合并,统一管理。

    波士顿矩阵有助于对各公司的业务组合、投资组合提供一些解释,如果同其他分析方法一起使用会产生非常有益的效果。通过波士顿矩阵可以检查企业各个业务单元的经营情况,通过挤“现金牛”的奶来资助“企业的明星”,检查有问题的孩子,并确定是否卖掉“瘦狗”。

    但是这个矩阵的假设基础是经验曲线在市场中起作用,并且具有最大的市场份额的公司将是成本最低的生产者。这个矩阵模型过于简单,企业实际的经营情况要复杂得多。

     

     

     

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  • 数据分析模型篇—波士顿矩阵

    千次阅读 2019-09-03 23:21:11
    今天给大家介绍一个跟企业市场增长率和市场份额有关的数据分析模型波士顿矩阵。 波士顿矩阵是通过使用企业市场吸引力以及所处的市场竞争位置来比较不同的产品(也可说不同战略经营单元)之间的具体情况。企业市场...

    今天给大家介绍一个跟企业市场增长率和市场份额有关的数据分析模型—波士顿矩阵。

    波士顿矩阵是通过使用企业市场吸引力以及所处的市场竞争位置来比较不同的产品(也可说不同战略经营单元)之间的具体情况。企业市场的吸引力是通过行业成长率来进行衡量的,而竞争位置则是通过企业经营产品的市场份额相对于所处行业中最大的竞争者的市场份额的比值来进行衡量。

    在波士顿矩阵中,会分成四个部分:明星型产品、问题型产品、瘦狗型产品以及现金牛产品。它们分别代表产品的定义为:

    明星型:为企业获得的收入中占比高且稳定;现金流表现为中等;在企业战略方面如果要持续增长需要加大投资力度。

    问题型:为企业获得的收入中占比低且不稳定;现金流表现为负;在企业战略方面需要谨慎分析,进行决策。

    瘦狗型:为企业获得的收入中占比低且不稳定;现金流表现为居中或者负;在企业战略方面多数时候选择放弃。

    现金牛:为企业获得的收入中占比较高且稳定;现金流表现为高且稳定;在企业战略方面会选择维持产品目前情况。

    在企业实践操作当中,一般来说会按照下面的步骤来进行:

    ①:计算市场增长率以及市场份额

    市场增长率可以用销售增长率来代替,选择的时间可以是一年期,也可能是更长的时间:

    相对市场份额—相对市场占有率:

    也可以用绝对市场占有率来代替:

    ②:进行企业战略经营单元的划分

    根据第一步的继续按结果,需要对企业自身各个战略经营单元进行四个象限的划分。所有产品的高地划分根据不同战略单元的市场特征来进行,在实践中一般会以10%的销售增长率和20%的市场占有率为高低标准的分界线。

    ③:根据划分结果制定相应战略

    明星型战略:积极扩大经济规模和市场机会,以长远利益为目标,提高市场占有率,加强竞争地位。

    现金牛战略:所投入资源以达到短期收益最大化为限,把设备投资和其它投资尽量压缩,同时采用榨油式方法,争取在短时间内获取更多利润,为其它产品提供资金。

    瘦狗型战略:一是整顿产品,以求通过专业化战略来赢得利润;二是如果“瘦狗”不产生任何现金,就不应再投入资金;三是放弃“瘦狗”,彻底退出。

    问题型战略:选择性投资,加大现金投入以扩大市场份额,使之成为“明星”。如发现“问题”产品毫无前景,可能成为“瘦狗”,则不应在进行投入。

    在波士顿模型的分析框架下,企业成功的发展路线应该是将问题型业务转化成明星型业务,最后再将其发展成企业的现金牛型业务,若现金牛型业务无法继续提供充足的现金流,则对该类业务进行创新,使其重新转变为问题型业务以求获得新的发展。而企业失败的路线则表现为以前的明星型业务和现金牛型业务最终都成为瘦狗型业务。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

    大家可以私信我进入到交流群中参与讨论和交流。

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  • 产品分析是数据分析永远绕不开的一环,但是很多人在对产品进行分析的时候,会因为无从下手而产生很多疑问,比如怎么分析每一种产品对于用户的吸引力?如何衡量产品的比重?如何准确掌握产品更迭速度?如何对其进行有...

    产品分析是数据分析永远绕不开的一环,但是很多人在对产品进行分析的时候,会因为无从下手而产生很多疑问,比如怎么分析每一种产品对于用户的吸引力?如何衡量产品的比重?如何准确掌握产品更迭速度?如何对其进行有计划的投入呢?

    典型例子比如某家手机品牌,其旗下手机的品种档次很多,而手机产品更迭速度之快也不用多说,为了实现品牌的差异化必然要不断推出新品,这就带来了问题:究竟是要大量投入新品还是旧品呢?如果投入的产品根本不受欢迎,就会血本无归,这也是很多电商面临的问题。

    今天我们要介绍的这个数据分析模型——波士顿矩阵,正可以完美解决这个问题!

    认识波士顿矩阵

    波士顿矩阵(BCG Matrix),又称市场增长率-相对市场份额矩阵,由美国著名的管理学家、波士顿咨询公司创始人布鲁斯·亨德森于1970年首创,它是通过销售增长率(反应市场引力的指标)和市场占有率(反应企业实力的指标)来分析决定企业的产品结构。

    • 市场吸引力包括企业销售量增长率、目标市场容量、竞争对手强弱、利润高低等。其中最重要的是反映市场引力的综合指标——销售增长率,这是决定企业产品结构是否合理的外在因素。
    • 企业实力包括市场占有率、技术、设备、资金利用能力等,其中市场占有率是决定企业产品结构的内在因素,他直接显示出企业的竞争实力。

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    波士顿矩阵将产品类型分为四种:

    1,明星类产品:高增长且高市占,发展前景好,竞争力强,需加大投资以支持其发展;

    2,问题类产品:高增长但低市占,发展前景好但市场开拓不足,需谨慎投资;

    3,现金牛产品:低增长但高市占,成熟市场的领导者,应降低投资,维持市占并延缓衰退;

    4,瘦狗类产品:低增长且低市占,理论率低甚至亏损,应采取撤退战略。

    Excel做波士顿矩阵的难点

    在现实中,我们也常利用波士顿矩阵分析一些其他的样本,比如在本篇中,我们利用波士顿矩阵尝试分析下用户数据。

    如果使用传统的方法,针对数据分析场景,大家不约而同想到的都会是——Excel,但Excel在面对波士顿矩阵这样的分析时,就会显得力不从心,为什么这么说,看两张图你们就懂了:

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    没错,使用Excel进行波士顿矩阵的分析,不仅步骤繁杂,而且分析的维度在制表的时候就已经固定了。随着公司市场的不断扩大,业务不断增多,在繁多的维度和数据体量下,制作一张静态图表已经满足不了分析需求。

    比如我们想快速的做出2019年6、7、8月,上海、广州、深圳地区,可乐、芬达、雪碧的波士顿矩阵图,仅仅是提到的这几个时间、地点、商品种类维度,就可以组合出3x3x3=27种不同的可能,难道我们要像上面填表的方法重复制作27遍?如果维度更多,定期制表,这个工作量简直是难以想象!

    至此,我们迫切的需要一种更方便的,更灵活的分析工具来分析数据。因此现代商业智能(BI)软件应运而生。

    波士顿矩阵实操

    什么是商业智能(BI)?简单点说,商业智能是使用数据为业务决策提供动力的一种概念,它可以是一种数据解决方案,也可以是一种数据分析技术,但其本质都是发挥数据隐藏的价值。

    本文我们就以FineBI作为样本数据的分析工具。

    1、准备样本数据。这里还是采用某餐厅的客户数据(Excel)作为样本,新建一个业务包,方便我们对数据进行分门别类的管理。同时将数据导入到FineBI中

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    2、数据字典

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    3、使用FineBI的计算指标功能。计算出客单价(平均每个客户每笔订单的单价),客单价的含义是每个客户的平均消费金额

    公式:客单价=sum_agg(消费金额)/count_agg(客户名称)
    这里的难点是聚合函数(_agg)的使用

    聚合函数:

    当在添加计算指标、汇总、二次计算时,在添加计算字段的时候通过聚合函数提供了不同汇总方式选择,包括求和,平均,中位数等等。当将包含聚合函数的计算指标添加到组件的指标栏后,随着用户分析维度的切换,计算字段数据会自动跟随维度动态调整。

    放在本例中,sum_agg算出的是根据维度(客户名称)汇总过的消费金额之和,而count_agg则是按照客户名称进行汇总过后的订单数量,他们相除的结果就是每一个客户,消费额之和除以消费笔数之和,即为客户的单笔销售额(客单价)。

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    FineBI的计算指标页面

    4、利用FineBI的散点图制作波士顿矩阵图

    观察给定的数据,系统中客户中存在客户的名称,与对应的客户类别。这种结构我们称之为树结构,本例中的树型结构比较简单,只有客户分类-客户名称两级。

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    因此我们想要在波士顿矩阵图中体现出这种层级关系,先查看ABCDE五个分类的总体情况,再根据需要查询每个分类下的客户情况

    在FineBI中,实现这样的效果也非常的简单,只需要将客户名称,拖动到客户分类字段上,系统就会自动的生成带有层级关系的客户分类-名称组合字段了:

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    之后再拖动记录数(依赖于总行数)进入横轴,客户每消费一次,就会产生一行订单数据,因此这个数据胶囊的含义为客户消费的次数。

    拖动刚才计算好的客单价计算指标进入纵轴:

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    增加两个辅助线:a:平均金额=消费平均金额,b:消费次数=消费平均次数:

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    调整颜色为蓝色,最后我们得到的散点图如下:

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    根据波士顿分析,我们就把频次和力度两个属性不同的用户分析出来了,如:

    消费次数超过平均值,每次消费力度也超过平均水平是明星客户,需要重点关注和最高的礼遇;

    消费次数超过平均值,但每次消费力度未达到平均水平为现金牛客户,消费频次比较频繁,能带来较为稳定的现金流,这类客户是企业利润基石;

    消费未达到平均值,但每次消费力度超过平均水平是问题客户,有希望转化为明星客户,但是存在潜在问题,消费频次不高,需要重点跟进和长期跟踪;

    消费未达到平均值,消费力度也未达到平均水平属于瘦狗客户,不需要投入重点维系;

    数据分析进阶

    在刚刚介绍的波士顿矩阵图的基础上,FineBI工具还可以根据其他维度对客户进行多维分析:

    比如消费力度和消费周期,用来找到最近消费的客户,以及最近不常来的客户,配合时间、树过滤、滑块过滤等不同的组件,分析明星客户是否在流失,现金牛客户是否在增长。

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    FineBI制作的客户分析dashboard

    在企业中如果能够充分利用波士顿矩阵这个模型,就可以大大提高管理人员的分析决策能力,帮助他们以前瞻性的眼光看问题;同时一个好工具是非常必要的,FineBI这样的BI工具最大的优点就是简洁易用,可以更深刻地理解业务之间的联系,挖掘数据潜能!

    最后,附上工具和源数据供大家学习:

    FineBI 下载:www.finebi.com

    源数据:

    链接: https://pan.baidu.com/s/1XaUHAiu3BnPPd-K51pOJIA

    提取码: qyb9

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  • 波士顿矩阵和安索夫矩阵为例,介绍数据分析基础思维的矩阵思维,即二元关系思维。用Excel演示。来源是“数据分析不是个事儿”的微信公众号文章,做了简单标记的md档。
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    作者Nature

    出品AI机器思维

    人类生活的现实社会经常遇到分类与预测的问题,目标变量可能受多个因素影响,根据相关系数可以判断影响因子的重要性。正如一个病人得某种病是多种因素影响造成的。房价的高低也是受多个因素影响的,如房子所处的城市是一线还是二线,房子周边交通方便程度如通不通地铁,房子周边学校和医院等,这些都影响了房子的价格。医学领域根据自变量以及某个阈值判断病因归属。生物领域根据父辈的基因经过回归分析判断对子辈的影响。今天给大家通过案例讲讲回归分析,回归分析在经济、社会学、医学、生物学等领域得到了广泛的应用,这种技术最早可以追溯到达尔文(Charles Darwin)时期。达尔文的表弟Francis Galton致力于研究父代豌豆种子尺寸对子代豌豆尺寸的影响,采用了回归分析。回归分析对人体健康研究也可以重要,病因分析。19世纪高斯系统地提出最小二乘估计,从而使回归分析得到蓬勃发展。目前回归分析的研究范围可以分为如下几个部分组成:线性回归:一元线性回归、多元线性回归和多个因变量与多个自变量的回归。回归诊断:通过数据推断回归模型基本假设的合理性、基本假设不成立时对数据的修正、回归方程拟合效果的判断以及回归函数形式的选择。回归变量的选择:根据什么标准选择自变量和逐步回归分析方法。参数估计方法:偏最小二乘回归、主成分回归和岭回归。非线性回归:一元非线性回归、分段回归和多元非线性回归。定性变量的回归:因变量含有定性变量和自变量含有定性变量。现实中常用的回归分析是线性回归、逻辑回归、多项式回归和岭回归。本节以线性回归案例讲解,以波士顿房价数据集为线性回归案例数据,进行模型训练,不讲过多理论,理论大家可以自己去看资料,到处都是理论材料。

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    波士顿房价数据说明:此数据源于美国某经济学杂志上,分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的情况描述,下面对数据集变量说明下,方便大家理解数据集变量代表的意义。CRIM: 城镇人均犯罪率ZN: 住宅用地所占比例INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例CHAS: 虚拟变量,用于回归分析NOX: 环保指数RM: 每栋住宅的房间数AGE: 1940 年以前建成的自住单位的比例DIS: 距离 5 个波士顿的就业中心的加权距离RAD: 距离高速公路的便利指数TAX: 每一万美元的不动产税率PTRATIO: 城镇中的教师学生比例B: 城镇中的黑人比例LSTAT: 地区中有多少房东属于低收入人群MEDV: 自住房屋房价中位数(也就是均价)

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    首先对数据分析,处理特殊异常值,然后才是模型和评估,并应用模型进行预测。1.首先导入数据集,对数据进行分析

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    程序运行后结构现实特征变量如下:

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    对上面程序加入如下语句分析数据集数据样本总数,与特征变量个数:

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    程序运行后显示波士顿数据集506个样本,13个特征变量

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    我们根据经验也可以看到,房价的高低在中国具体的房价就有太多维度了,比方说学区房、超市、菜场、高铁、机场、地铁、就业等等,而波士顿房价给出了13个特征维度变量预测房价,和中国比还是有很大差距的。国情不一样也影响房价。继续对上面数据分析,查看前五条数据,看下这13个变量数据情况:

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    程序运行后结果显示前5条数据如下:

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    2.对自变量进行特征分析,并画出散点图,分析因变量与自变量的相关性,把不相关的数据剔除。程序如下:

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    程序运行后结果显示如下:CRIM: 城镇人均犯罪率

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    ZN: 住宅用地所占比例

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    INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例

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    CHAS: 虚拟变量,用于回归分析

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    NOX: 环保指数

    53e5e6911f3f9d763727ac76230c6e39.png

    RM: 每栋住宅的房间数

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    AGE: 1940 年以前建成的自住单位的比例

    49f0fa2894ff4fd2dea41da3928c6323.png

    DIS: 距离 5 个波士顿的就业中心的加权距离

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    RAD: 距离高速公路的便利指数

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    TAX: 每一万美元的不动产税率

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    PTRATIO: 城镇中的教师学生比例

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    B: 城镇中的黑人比例

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    LSTAT: 地区中有多少房东属于低收入人群

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    经过上面散点图的分析,可以看到数据异常的变量需要特殊处理,根据散点图分析,房屋的’RM(每栋住宅的房间数)’,‘LSTAT(地区中有多少房东属于低收入人群)’,'PTRATIO(城镇中的教师学生比例)’特征与房价的相关性最大,所以,将其余不相关特征剔除。

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    二、任务介绍1、通过数据挖掘对影响波士顿房价的因素进行分析。2、搭建一个波士顿房价预测模型。本案例我们以每栋住宅的房间数RM研究与房价的关系。程序如下:

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    程序执行后模型相关系统如下:

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    图形显示如下:

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    通过分析可以看出住宅平均房间数与最终房价一般成正相关。对上面程序改造,我们也可以分析其他特征变量对房价的影响。具体大家可以根据案例改造学习。

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  • 波士顿矩阵

    2014-04-18 20:47:50
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空空如也

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