面对诸多业务方案无法抉择？教你应用层次分析法

在日常工作和生活中，决策是不可避免的难题。如何做出明智的选择，在分析过程中保持理智，抓住用户的核心诉求，提升产品的用户体验，是用户研究持续关注的议题。

一. 传统分析方法存在的弊端

当我们调研用户需求重要性时，通常采取两种方法：直接地问 & 委婉地算。

1. 直接地问

问题：刚刚为产品满意度进行评分时，您最看重的产品因素是哪个？

处理方式：统计本题各选项频数，由高到低顺序排列，从而决定优先顺序。

缺陷很明显，直接询问就会显得有点唐突，许多选项的展示很容易扰乱用户脑中最初的想法，导致真实答案被选项的顺序所影响。另一方面，只能得到各因素重要性的排序，却无法得到他们各自的比重。

2. 委婉地算

问题：您对产品满意度的评分是多少？您对产品各因素的满意度评分是多少？

处理方式：采取总分模式，对产品整体满意度得分、各因素满意度得分进行回归分析，根据分析得到的结果计算出每个因素对整体满意度的贡献度，找到最重要的因素。

这种方法其实是一种“马后炮式”的分析，根据当前用户的评分去“科学的猜测”，因为分析结果有很强的时效性。

有没有其他方法分析“用户最看重的因素”，决策哪个方案对项目目标的推动力最大呢？

层次分析法

层次分析法依据问题性质和目标，将问题分为不同的组成因素，并按照因素间的相互影响，将因素按照不同层次聚集，从而形成一个多层次的分析结构模型，最终使问题归结为，最低层相对于最高层的相对重要权值的确定，或相对优劣次序的排定。

层次分析法应用

我们举例在一个项目中，“店东对项目小组产生的价值满意度”是一个重点跟踪的结果指标，项目组希望了解并提升满意度的过程表现，及各自的重要度。在综合考虑问卷篇幅、样本质量、重要度分析严谨性等方面，最终选择了层次分析法。

01. 建立层次结构，形成问卷框架

明确是如何通过路径影响店东满意度的，产出多层级的结构，一般情况会采用“结果目标-抓手”两层或“结果目标-分类-抓手”三层。

02. 回收样本，做一致性检验

由于被访者在回答问卷时，可能对重要性的排序没有形成清晰稳定的认知，也可能没有仔细阅读或回答问卷，就会导致样本中有大量“脏数据”，比如会出现“A比B重要、B比C重要、C比A重要”的逻辑矛盾，一致性检验可以通过矩阵分析有效的排除这类无效样本，最终我们保留有效样本再次进行矩阵分析，可以得到各项抓手的重要度。

层次分析法除了上述应用之外，还适用于业务方案决策、日常个人决策等多领域。

业务方案决策方面，仍然以“店东对M小组产生的整体价值的满意度”为例。我们在前文已经分析出了四个抓手的重要度，假设目前我们有3套方案可以提升店东满意度，需要从中选择一个进行落地。我们要做的仍然是两步：建立层次结构 & 一致性检验