数据分析方法之数据分类

分类与对比一样，是人类认知事物的基本方法。人类在征服大自然的过程中，先通过各种对比来认知事物，然后把事物之间的差异和相似之处进行总结，给相似的一类事物贴上一个标签，例如将不动的但会慢慢生长的事物叫作“植物”，将会动的事物叫作“动物”；吃肉的动物对于人类是“危险的”，吃草的动物对人类的威胁不大，是“安全的”。其实这就是一种分类的方法。

分类是由“分”和“类”组成的，其本质就是把事物分开，归到不同的类别中并分别识别，从而获得对事物的重新认知。如果我们把客户分成不同的类别，就可以更仔细地识别客户。如果将客户按照大小来分类，就有了大客户、中客户和小客户，这样我们对“客户”这个研究对象就有了更加深刻的认知，对所拥有的客户结构也有了更加深入的了解。例如我们总共有300个客户，如果将其分成10个大客户、30个中客户、60个小客户、200个微客户，那么客户从一个整体变成了由4种客户组成的结构化组合，如下图所示。

汉字分4大类：象形字、会意字、指事字、形声字。“分”就是会意字，拆开看是由“八”和“刀”组成的，本质就是将事物一个切成八刀。在日常生活中，最简单和最基本的拆分事物的方法就是一分为二，笔者把它叫作“一体两面”。

举一个例子，“事情”一词可分为“事”与“情”，做事情肯定与人有关，中国人讲关系、讲人情，所以做事情的时候一定包括“事”与“情”两个方面，即做事情和沟通感情。我们要成就一件事情，就要把握两个方面：“事”要做好，“情”也要做好。

数据分析师大多是工科出身，喜欢钻研技术、算法，却不善于沟通，在“事”方面做得再厉害，也只是在“事情”的一方面上做得很好，但也要在“情”上做得很好。在公司工作时，能否与人深入沟通，能否让更多的人了解你为什么这样做、这样做有什么好处、带来什么价值，能否让别人心甘情愿地听你的，这些都是关于“情”的方面，也是关于“人”的方面。

因为“情”都是跟人有关系的，所以可以将“事情”拆成“事”和“人”。用重要性来评价这两个维度就会形成一个矩阵——“人事矩阵”。这个矩阵可分为4个象限。我们在评价一件事情时，要看“事”和“人”对我们的重要程度。如果“事”重要，“人”也重要，处理时需要有双赢的结果，可以采用双赢策略；如果“人”很重要，而“事”不重要，则为了让对方高兴，让对方赢，可以采用妥协的策略；如果“事”很重要，而“人”不重要，则可以采取竞争策略；如果“事”不重要，“人”也不重要，则可以采取放弃的策略，如下图所示。

例如在生活中，夫妻之间为了一些事情吵架，因为夫妻是要过一辈子的，所以“人”很重要，“事”就不那么重要了，你所采取的策略就只能是双赢和妥协。但是双赢策略容易导致竞争，过多注重“事”的重要性就会进入竞争环节，把吵架升上到打架，就是把“事”看得太重要了，把“人”看得不重要了。

在公司里也是同样的道理。在公司里人际关系是很重要的，但是做事也很重要，公司是一个做事的环境，所以在公司里要尽可能采取双赢的策略；如果人不太重要，像与协作方、供应商等都是商业关系，关系不是那么紧密，一般采取竞争策略；但是如果一家公司历史悠久，人员关系稳定，同事关系超过10年以上，则会很容易弱化事情的重要性，强调人与人关系的重要性，把人看得过于重要，最后只能采取妥协的策略，如下图所示。所以，越是历史悠久的企业，变革管理越难。

下面再介绍一个矩阵——GE矩阵。在做产品或者业务分析时，可以通过产品的未来发展潜力(或行业吸引力)和现在的市场占有率这两个维度对产品进行描述。

麦肯锡在给GE做咨询的时候发现波士顿矩阵有一定的局限性，因此增加了市场吸引力指标，包括业务未来发展前景如何、竞争水平如何、发展速度如何、客户资源状况如何等，由此形成了GE矩阵。GE矩阵有更多的维度来评价市场吸引力和业务竞争力。GE矩阵在本质上是把业务分为两个维度来描述形成的矩阵，我们称其为矩阵分析法。

把一个事物分为两个方面，能够更全面地观察事物的变化情况。在分类时必须要有标准，也就是分类的维度或者看问题的视角。例如把事情从人的重要性和事的重要性两个方面来看，就形成了“人事矩阵”；在处理大量事情的时候，把事情从重要性和紧急性两个方面来看，就形成了时间管理矩阵，如下图所示。

重要且紧急的事情要首先处理；重要但不紧急的事情可以按计划来处理，但千万不能等到事情变得紧急的时候再处理；紧急但不重要的事情可以授权给下属或者其他人去处理；不重要也不紧急的事情，或者没有必要去做的事情，能推掉就推掉吧。

“分”一定要有维度，可以按单维度分，例如新客户和老客户是按时间进行分类，大客户和小客户是按客户的规模进行分类。按客户的规模分类也有不同的分类方式，可以按客户对公司的贡献来分，对公司贡献大的叫大客户，贡献小的叫小客户；

也可以按客户自身的规模来分，虽然GE、阿里巴巴只在你的店里买了一个小图钉，但是其也算大客户，因为公司规模很大。这两种分法是完全不同的，虽然都是按规模来分，关键在于用什么“规模”指标来分，用客户自身的规模来分，则是站在客户的角度；按客户对公司的贡献来分，则是站在公司的角度。RFM模型是三维度分析方法（见下图），用来从企业的角度去分析客户，其三个维度分别为：R——时间进度，代表客户的活跃度或者流失风险；F——购买次数，代表客户的忠诚度；M——购买的金额，代表客户的购买量或金额贡献。这三个维度是从企业管理客户的角度来分的，不是从客户自身特征的角度来分的，所以RFM模型不能看作是客户分类的模型。一个购买量大的客户，不见得其自身就是“大客户”，而一个企业规模大的客户，可能其购买的数量和金额都很小。

RFM模型用来指导企业内部的客户管理。针对不同的客户，企业需要采取不同的策略。F和M值都很高的客户，但R值变大了，说明客户处在休眠期，需要对客户采取激活策略；当R值很小，F值很高，但M值很小，说明这是一个少量多次购买的小型忠诚客户，企业除了要维护他们的利益，还需要采取一定的措施增加他们每次的购买金额，减少购买次数。因为购买次数在整个企业中是“成本中心”，客户每次购买都需要专门的人员进行跟踪、服务，这就导致企业的服务成本很高，所以可以引导客户提高每次的购买金额。RFM模型本质上是客户经理们的绩效评价模型以及管理客户的工具，而不是对客户进行描述的模型。

在对客户进行分类时，可以从各种维度去分析客户，将维度两两组合都可以进行矩阵分析。

下面以一个建筑企业采购水泥为例，从其自身的成长性和与我们的合作关系角度对其进行分析。有一家建筑企业从我们这里采购多少水泥，从其他供应商处采购多少水泥，我们在这家企业供应商中的排名如何，代表着我们与这家建筑企业的客户关系紧密程度。虽然这家企业的销售额可能每年没有太多的增长，但是每年从我们这里采购的水泥数量都在增长，即从其他供应商处削减了采购量，在我们这里增加了采购量，所以从我们的角度来衡量，此客户是增长型客户。客户在我们这里采购额的增长并不代表客户的销售额在增长，也不代表客户对我们的忠诚度或者依赖度在增加。所以，我们在进行数据分析的时候，要清楚数据所代表的本质含义，不能把一个数据的含义给放大了。如果在RFM模型中客户的M值高就认为它是大客户，这是错的；如果客户在我们这里的采购额增加就认为它是增长型客户，这也是错的。这是笔者在讲解数据分析的时候特别强调的观点——基于数据，不要放大数据的内涵和外延。数据的观测点非常重要，是站在自己的角度还是站在客户的角度来分析，结论是不同的。

分类的标准就是分类的维度，一个分类维度叫作单维度，两个分类维度叫作矩阵，三个分类维度就形成了魔方，例如RFM模型就是三个维度的魔方。多维度可以用雷达图、扇形图或其他图形来表示，例如衡量市场竞争要素常用的模型——八爪鱼模型就是从八个维度来分析产品的市场竞争力的。

分类是一个非常强大的工具，没有分类，我们对事物的认识就只能停留在表面。例如，企业要对产品的销售额进行分析，可以从两个不同的视角来看，一个是不同业务的组成，另一个是不同区域的组成，可以通过这两个维度来了解企业的产品组成状况，如下图所示。

在分类的时候可以有很多自己的创意。早在2004年，笔者作为万科“千亿元目标战略项目”的项目组长，帮助万科做了一个客户细分。当时我们向美国的房地产公司老大——普尔特房屋公司学习。普尔特在对客户分类时有一种特殊的维度——家庭生命周期，其将客户分为单身家庭、丁克家庭、有小孩的家庭、有成年孩子的家庭和空巢家庭，家庭在不同阶段就会有不同的住房需求。2004年，当时中国人的理念还是一个家庭一辈子就买一套房子，但是我们进行一个大胆的假设：未来中国的家庭也会根据不同的家庭阶段换不同的房子，并且这会成为常态，因此，我们把万科的客户细分加入一个新的维度——用户家庭生命周期，如下图所示。

这种分类看似很简单，但要找到这个“分”的维度，需要对事物、对商业有充分且深刻的理解。

对于现有的互联网公司，可以从业务的角度对其进行分类，例如阿里巴巴是平台型电商公司，京东是物流型电商公司，百度是搜索引擎型公司，腾讯是通信社交型公司，网易是游戏型公司，新浪是媒体型公司……这些是从各个公司主营或者最大的业务模块来分类的。我们也可以从互联网发展的历程来看不同业务的发展潜力，互联网从一个媒体型工具（互联网媒体、新闻、搜索、信息传播），逐步发展成内容传播平台（微博、博客等）再发展成社交平台（微信、脸书、推特等），目前，互联网开始在传统行业中普及应用，并有了新的创新应用领域，发展成了资源整合平台（O2O服务、共享经济、微商等）。这些都是一个技术在发展阶段上的应用创新所带来的时代变化，这些也影响着不同业务的商业价值，越紧跟时代的技术价值越高，所以媒体型的新浪只有30亿美元左右的市值，游戏平台型的网易则有接近200亿

美元左右的市值，而电商平台型的阿里巴巴和社交平台型的腾讯则有接近2000亿美元的市值，如下图所示。

分类是一种基本的分析方法，但这里面深藏着对事物本质的理解。如果你把互联网看成媒体，那么你就是传统的互联网门户网站（网易、搜狐、新浪）。而随着互联网技术的快速发展，互联网已经不仅仅是媒体，不仅仅是门户网站，而是具有了更多的能量。如果你把互联网看作一个平台，那么你就是阿里巴巴和腾讯，这两家企业都在做平台，一个做交易平台，一个做沟通平台。那么未来的互联网会是什么？

这个很难回答，就如同在1999年时，极少人能够知道在互联网中可以做出滴滴打车、Facebook、微信、Uber等产品。当然不排除猜对的人，但目前的共识是：互联网正在与传统行业深度融合并发生化学变化，引导着传统行业重构。