分层分析法：通过区分高/中/低群体发现问题
更新: 7/18/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟
分层分析法用于对数据进行有序的规划分层次。
比如，将整体销售收入按店铺分层，可以分出高收入、中收入、低收入店铺。如果按用户价值分层，可以分出高价值、中价值、低价值用户。
由于收入是一个连续变量，每个店铺产生的销售收入、每个用户贡献的销售收入，都是一个数值，因此怎么选择高、中、低的划分标准，至关重要。
图所示的就是一个简单的分层示例。
平均值分层法
最简单的分层方法，即平均值法，其操作非常简便。
- 高于平均值的为高收入门店。
- 低于平均值的为低收入门店。
举个简单的例子，有100家门店，本月销售收入如图所示。通过计算得知其平均值为48.43万元，则可以简单的把大于48.43万元的门店记为高收入门店，把低于48.43万元的门店记为低收入门店。
平均值法不仅简单、应用方便，而且它还蕴含着一个朴素的经营逻辑。
- 每家门店平均每月收入为48万元，想赚1亿元，就得开设大约208家门店。
- 既然平均水平是48万元/月，那么把销售收入不足48万元/月的门店提升到销售收入为48万元/月，整体收入就搞了。
- 销售收入不足48万元/月的店长也没有理由拒绝这个目标。
这个逻辑在个体越多的时候越好用，比如，在门店数量有上百家、数千家，根本没有精力一一照顾时，首先要考察的就是平均值。经营者可以直接根据平均值来推算需要的成本、预计产生的收入，调整投入时直接做加减法就行了。经营者可以直接根据平均值来推算需要的成本、预计产生的收入，调整投入时直接做加减法就行了，非常方便，因此平均值被广泛地使用。
十分位分层法
只使用平均值会出现一个问题：个体间的差异会被平均值抹杀掉，少数极端样本会拉高/拖低平均值，从而导致错误的判断。
比如，有2个门店，他们一天的平均收入为2万元。这个数据看起来没有问题，可实际情况是：一个门店当天有4万元的收入，而另外一个门店在歇业，这就是平均值带来的问题。
为了解决这个问题，可以用十分位法：
- 将手个体，按照分层指标，由高到低排序。
- 排序前10%分为1组，前11%～20%分为2组，以此类推，得到10个分组。
- 将10个分组个各自计算平均值，得到分层的结果。
还以上述100家门店为例，进过分组后的数据如图所示。
此时可以根据需要，划分2类（高/低）、三类（高/中/低）或五类（高/较高/中/较低/低）等，如图所示。
业务集中度
在使用分层分析法时候，经常可以观察到一个有意思的现象——二八定律。通常人们喜欢说“销售业绩在前20%的门店贡献了80%的利润”。通过分层分析法，经常可以看到类似的情况：销售业绩在前20%的门店贡献了50%～85%的利润，如图所示。
这时候，会引出另外一个很常用的概念：业务集中度。销售业绩在前20%的门店占比越大，意味着业务集中度越高。 比如习惯上称销售业绩在前20%且贡献60%～80%以上利润的门店，称为集中业务； 销售业绩在前20%且贡献50%甚至更低比例利润的门店，称为分散型业务。
我们直观感受是业务集中度越低越好，这样意味着公司能灵活自主发展。但实际上，越低的集中度，就意味着越需要管理好、发展好众多的子公司/分店/客户群体，意味着更大的管理难度与更大的不确定性。所以现实中，二八定律普遍存在。企业经营都是抓住少数大客户/大门店，之后在能力允许的情况下，发展新客户/新门店。
所以，通结构分析法一样，单纯看业务集中度的高低，并不能反应业务的好坏，它只是代表了不同业务的发展思路：
- 如果业务集中度高，则说明公司的利润严重依赖某几个客户/大门店/大地区，意味着一定要抓住重点。在经营现有业务的时候，紧盯这几个头部大客户/大门店/大地区，格外重视少数重点客户的意见。
- 如果业务集中度低，则说明公司需要采用广撒网的策略，多发展客户/多开门店，全面开发。相应地，在业务集中度低的时候，也不需要被个别人的意见左右，少数派不影响业务大盘。
至于这两种思路的利弊，则要结合收入数量、ROI（投资回报率）的情况来考虑。如果采取广撒网的策略，但是整体ROI没有提高，则说明广撒网的作用优先，需要从众多小店里培育一个旗舰店出来。繁殖也同理。如果业务集中度很高，同时现有的几个大客户增长乏力，就得考虑扩充客户资源了。
对创业者来说，如果所考虑的项目出现业务集中度很高的情况，请务必当下，因为这很可能是招商的人在构造“虚假繁荣”的现象，用少数成功的样本吸引加盟。所以对创业者，特别是中小型和个人创业者来说，一定要多考考察一些目标门店/样本，观察一下不同门店之间的差异，谨防上当！
分层分析法有个特点：其观察的指标均为当前数值，在企业中很有可能当前的业务所处的发展阶段不一样。只看眼前，很有可能出现“6岁朋友与16岁少年比身高”的问题。当对其发展阶段、观察很指标变化变化时，就是同期分析法。