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象限分析法又称波士顿矩阵法、产品系列结构管理法。这种数据分析思路在企业经营分析、市场策略中是一种行之有效的方法，能帮助决策者站在更高的视角，俯瞰整体情况，了解整个局势分布，找到不同项目的改进策略。
1.常规象限分析法
常规的象限分析法适用于两个因素相互作用的情况。例如，网站商品的销量情况，与商品的流量和收藏量有关，两者相互影响。在这两种因素的作用下，商品就会出现4 种不同的类型，将商品数据放到象限图中，4 种商品结果如下图所示。
如果不使用象限分析的思路，仅仅将数十种，甚至上百种、上千种商品的流量和收藏量数据统计到Excel 表中，抽象的数据很难让决策者一眼看出店铺商品的现状，更不要说快速找出不同商品的后续销售策略。但是有了象限图，决策者可以更直观地看出不同商品在销售中的优劣势，知道如何进行针对性的改进，从而提高店铺总的销售业绩。其思考方向如下。
1 象限1 为重点关注区。该象限中的商品是店铺中流量和收藏量都最大的商品。说明消费者对这些商品的关注度和满意度都比较高，属于重点营销商品。这类商品应该加大广告引流力度，增加曝光率，赢得更多的消费者关注，从而拥有更高销量。
2 象限2 为改进区。该象限中的商品属于流量好但是收藏量不好的商品。这类商品既然可以拥有较高的流量，说明商品对消费者是有吸引力的，但是收藏量不高，说明要么流量进入后就形成了购物转化，要么消费者浏览商品详情后，不感兴趣离开。针对第二种情况，可以进行改进，分析消费者不感兴趣的原因所在，是商品与想象不符合、还是卖点打造不够等，从而提高商品收藏量。
3 象限3 为选择性放弃区。该象限属于流量和收藏量都不够好的商品，说明这类商品对消费者的吸引力偏低。店铺运营者可以选择性地放弃这个区域的商品，或者是寻找替代商品。毕竟这个区域的商品要想得到改进，需要从两个方面入手，难度较大，要花费大量的人力和财力。
4 象限4 为改进区。该象限的商品属于流量低但是收藏量大的商品。这类商品没有流量优势，但是有收藏量优势，收藏量是衡量消费者购买欲望的重要指标，因此值得花精力去增加商品流量，从而提高销量。
总而言之，象限分析的思路可以广泛应用于多种营销管理、战略定位、产品规划、用户管理等数据分析领域，其优点是直观、全面、清晰、简便。
需要说明的一点是，象限分析并不要求四个象限的面积完全相等，需要根据实际情况来决定象限的交点为多少。例如，对于小型网店来说，流量大于500 的商品就是优秀流量商品，而大网站的商品流量要超过10 000 才能称为优秀。在这两种情况下，象限的区域划分标准自然不一样，大网站的Y 轴与X 轴的交点是10 000，小网站就应该是500。
2.象限分析法拓展
在常规象限分析法中，可以发现一个弊端，那就是只能从两个维度分析对象的情况。例如，上例网站商品的销量情况中，只能分析商品的流量和收藏量。可是流量和收藏量都好也不能百分之百说明商品的销量就会大，销量也是衡量商品是否有前途的重要因素。如何将销量的维度加入象限分析过程中，这就需要在常规象限分析的基础上进行拓展。常规象限分析用小圆点的X、Y 坐标来表示数据的两个维度，如果改变圆点的大小，就可以增加第三个维度，即用圆点大小来呈现销量大小。
增加大小维度的象限图效果如下图所示，此时可以从3 个数据维度来分析不同的对象。圆点越大，代表销量越大，说明商品越有改进的价值。有了销量这个维度，数据分析将更加客观，也更有针对性。
例如，象限2 中，商品流量大，但收藏量低，通过圆点大小，可以清楚地知道，商品收藏量低是因为被购买了还是流失了消费者。圆点大的商品说明这款商品没有被收藏，而是被直接购买，那么这类商品也是重点关注对象，很有潜力，应该加大推广力度；圆点小的商品才是需要改进的商品，要分析为什么消费者没有收藏欲望（购买欲望）。
又如，象限4 的商品，原则上这个地方的商品可以放弃，但是有了销量维度，就可以发现一些流量和收藏量都不高，但是销量却相对较高的商品。这类商品很可能是因为没有机会曝光，所以无法获得流量优势，然而即使在这种不利的情况下，销量依然较好，说明这类商品只要流量条件足够，销量快速提升的可能性就很大。
这是一个数据驱动运营、数据决定对策、数据改变未来的时代。无论是海量数据库，还是一张简单的表格，都能进一步挖掘数据价值、活用数据。在众多数据分析工具中，Excel 是最常用，也是最容易上手的分析工具。Excel 数据分析功能十分强大，不仅提供简单的数据处理功能，还有专业的数据分析工具库，包括相关系数分析、描述统计分析等。
