店内有很多产品,而且包含但不局限于以下指标:浏览量、访客数、平均停留时长、详情页跳出率、下单转化率、下单支付转化率、支付转化率、下单金额、下单商品件数、下单买家数、支付金额、支付商品件数、加购件数、访客平均价值、收藏人数、客单价、搜索支付转化率、搜索引导访客数、支付买家数,所以该怎么对自己的产品进行排名,得出一组TOP出来呢:
对于小白来说最好的是利用综合评价法,对于每一列指标都有:
例如上面提到的22个指标,现今得到了这22个指标的标准化值后,该怎么结合在一起?
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AHP分析法:也叫层次分析法。所谓层次分析法,是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序,以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。
为了优化综合评价法在最后计算的权重,本文利用AHP分析法对产品的权重进行分析打分,首先将指标列为一下矩阵形式:
A1 | A2 | A3 | A4 | … | |
A1 | A11 | A12 | A13 | A14 | … |
A2 | A21 | A22 | A23 | A24 | … |
A3 | A31 | A32 | A33 | A34 | … |
A4 | A41 | A42 | A43 | A44 | … |
… | … | … | … | … | … |
假设A21代表A2对A1的影响程度,设定以下影响程度的规格:
评价描述 | 评分 |
影响比其绝对的强 | 9 |
影响比其明显的强 | 7 |
影响比其强 | 5 |
影响比其稍强 | 3 |
影响相同 | 1 |
通过两两判断矩阵用方法根法求出他们的最大特征根和特征向量,求法如下:
(1)判断矩阵每一行元素的成绩,其中:
(2)计算的次方根:
(3)对向量归一化,即,则为所求的特征向量;
(4)计算判断就很的最大特征根,式中表示的第个元素;
(5)定义为矩阵A的一致性指标,为了确定A的不一致性程度的容许范围,需要找出衡量A的一致性指标的标准,引入一致性指标,的值如下:
n | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
RI | 0 | 0 | 0.58 | 0.9 | 1.12 | 1.24 | 1.32 | 1.41 | 1.49 | 1.51 |
(6)令,称为一致性比率,当时,本文认为判断矩阵具有高度满意的一致性,否则就需要调整矩阵,使之具有满意的一致性。
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利用AHP分析法得到的权重乘以综合评价法得到的标准化值就是最后的综合得分,就可以进行排名了,我得到的误差最高才3.90%妥妥的
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其实在一大堆标准化值是可以用来做雷达图的,效果如下:
很明显看到短板是停留时间、支付转化率等等