■利用二维从视觉上来分析
“矩阵图”是整理信息时常用的模式，可以说是帮助人掌握事物整体构造的代表性工具。将信息按两条轴（切入点）做成图表，使复杂的内容能以视觉形式被人直观地认知到。“矩阵图”分为两大类，一是表格型，二是坐标型。
表格型常被用于整理定性的信息，例如“优势/劣势”、“重要度高/重要度低”。第一章中提及的SWOT分析法就是典型的表格型矩阵图。
图表5 矩阵图的两种类型
制作表格型矩阵图时，重点是需明确信息应当被填入哪个空格。
例如当把自己的工作按图表5上图那样填入重要度和紧急度的矩阵表时，不能出现诸如“这份工作的重要度大概是中等”这样模棱两可的分类，这样会导致矩阵图无法完成。这种时候必须果断地判定重要度的高低程度，填入相应的位置。
而只要清晰地完成了分类，之后的行动也就变得明确了。比如可以规定自己“完成重要度和紧急度都高的工作后，优先做紧急度低但重要度高的工作”，这样一来就不会再犹豫该从哪项工作入手，工作效率也能随之提升。
相对的，坐标型则更重视程度和同一象限中的相对位置，例如“有多重要”或“有多紧急”。当要素能按数值作精确定位的时候，就能够在坐标中标识出来。
虽然它不像表格型那样能明确划分出每一格，但相对的，能在视觉上给人带来更直观的感受。
例如现在要对连锁餐饮行业做分析。如果只用文字来表述；
·A品牌的特征是……
·B品牌的特征是……
·C品牌的特征是……
哪怕这些信息再正确，也很难让人一眼就明白这些品牌的相对地位。可如果把相同信息按图表5下图的“价格高/低”、“平常/独特”来呈现在坐标图中的话，就能直观地导出结论，例如“A品牌最贵，也最独特”或者“价格便宜又有独特感的餐饮连锁空白，这部分存在商机”。而当你把这些信息传达给其他人的时候，对方也能很快理解你的主张。
诸如此类的矩阵图都能在视觉上给人带来强力的直观感受，有助于分析和提出假说，在向他人做解说时也更易懂，更具有说服力。
矩阵图的好处在于仅仅将两条轴组合起来，就可以把复杂混乱的信息整理得简单明了，同时，从一维（仅用单个切入点分析）到二维，能让我们发现很多原本无法看到的情报。
■两轴的选择决定了矩阵图的好坏
矩阵图的另一个优点是，轴有无限多的组合方法，连初学者也能轻松使用。
之前提到的例子中，用来分析连锁餐厅的两条轴分别是“价格”和“平常还是独特”。如果改为“服务殷勤/服务简单”、“店面大/小”这两条轴的话，得出的分析结果就不同了。改成“适合多人/适合少人”、“关注健康/不关注健康”的话，结果同样有趣。
只要改变两条轴的组合方法，分析结果也会随之改变。如果采用从未有人用过的两条轴作分析，很可能发现谁都不曾发现的新情况，进而带来新的商机。
反过来说，自由度高也意味着两条轴的选择方法非常重要。选对了轴能得到好的分析结果，但如果选轴不恰当，得到的结果就会毫无亮点。
矩阵图的选轴并没有唯一固定的所谓“正确方法”。虽说一定程度的经营知识是一个前提，但约有五成取决于个人感觉。
想要磨砺这种“感觉”，首先可以从尝试实际使用一些经典矩阵，比如“SWOT分析”（P92）及“安索夫矩阵（AnsoffMatrix）”（P97）等开始。经典矩阵本身具有很高完成度，可以从中学到很多东西。
下一步，尝试对著名矩阵做改良后使用也是个有效的方法。届时不要只坐在桌前一味地思考，而应当前往实地观察，或是发挥想象力具地去想像商务活动的画面，设想什么样的轴才能帮助自己作分析，这都是有效的方法。
Q&A
■三轴矩阵过于复杂
——如果二轴的组合就能做到如此简洁明了而有意义的分析，那如果加一条轴组成三轴矩阵的话，是不是对分析更有帮助呢？
嶋田 只要使用电脑，编写三轴矩阵的确也不是难事。并且，通过改变定位坐标的颜色和大小，也能模拟制作三轴矩阵。例如知名的BCG矩阵，就是用这方法实际地体现三个要素的。
但关于三轴矩阵，虽说我并不会阻止大家使用，但它实在相当难懂。非常遗憾的是人脑的处理能力很有限，一旦信息量增加过多，矩阵图的优势（即直观感）就会下降，变得难以理解。
即便利用三条轴发明出一个优秀而独特的矩阵，但它很可能推导不出分析结果，或是给别人看了对方却无法理解，可谓本末倒置。如此一来，就失去了制作矩阵图的意义。
信息并非越多越好。或者说，从过度泛滥的信息中寻找并提炼出有意义的要素，才是逻辑思维的重心。
■独特的轴未必就是好的
——既然都是二轴组合的话，还是独创的更好吧？
嶋田 未必如此，关键在于能否做出足以推动业务发展的分析和假说、是否有加以商讨的价值。
最常见的反面例子是为了作矩阵图而作。哪怕矩阵图做得再好看，只要不符合目的就都是徒然。
假设有一家餐饮企业想体现与竞争对手之间的区别。如果用“员工薪酬”和“公司财务稳定性”这两条轴来标榜自家公司与对手的不同，那对顾客而言没有任何意义，所以不可能带来任何效果。但在高校招聘负责人手里，这个矩阵图或许会很有用。
