如何用數據分析思維做實體服務機器人的產品功能預測

面對還未形成標準和規模的實體服務機器人市場，往哪個方向發展才能獲得市場的認可，是每個企業最關心的事情之一。作為產品經理，自然要拿出比較靠譜的產品方案。但那種把友商的產品參數羅列出來，對比一番，拍腦袋認為參數最厲害的就是最受市場認可的方法，顯然是不適合的。那麼還有沒有更好的思路？

如果有，那麼新方法一定是量化的，與市場表現相關的，同時考慮成本和價格的。

這次我們用數據分析思維來做這個嘗試。

最重要的是，我們不需要使用計算機和任何軟體來跑模型和數據，紙筆就可以算出結果。

首先是數據，需要準備的數據包括：

1，各產品的技術或功能參數。

2，預估各產品以往的市場或銷售表現。

3，各產品市場售價。

其次，數據降維。

1，將產品的各技術或功能參數按照百分制放入矩陣中，（主觀判斷某產品的某功能實現的完整性和體驗度打分，如果某產品沒有某功能，打分為0），類似下面這種形式：

a b c d e

A產品 40 35 20 70 80

B產品 30 70 50 40 60

C產品 50 60 70 20 30

D產品 60 40 30 70 50

變為矩陣如下：

然後將預估的產品的年銷量和售價做一個新的矩陣，如下：

A產品 B產品 C產品 D產品

年銷量 800 200 30000 1000

售價 160000 200000 8000 50000

然後將兩矩陣相乘得到矩陣C：

C=BA，如圖：

矩陣相乘實際上是為了得到一個關於功能與市場關係的多元一次方程組，可參考下面圖片：

因為我們只需要得到數字間的關係，而不需要考慮具體值，所有數字除以一千。

第一行各數字的意義，該技術或功能在市場上估計出的總量值，記做x

第二行各數字的意義，該技術或功能在市場上的單位營收貢獻值，記做p

需要說明的是：x，p 並不代表真實數量。

最後，用方程 y = px 求出對應的y，y表示該技術或功能在市場上的總體貢獻值，在坐標系中列出所有符合的點（x，y）。結果如圖：

從圖中可以看出，對市場貢獻最大的是「功能c」，並且與數據是吻合的，產品C把功能c做到70分，就可以達到3萬的年銷量。

那條直線是對坐標點線性擬合後得來的，可看出添加某項功能對總體貢獻的提升率。

從圖中也可以看出添加哪些功能或技術可以對市場最有益處。

但是該方法只能適用於在市場上已有的功能，創新性的功能還要另外分析。

另外，按照統計學中分層抽樣的思想，目標市場不同的公司應該分開處理才能得到更準確的結果。