[참고] 매트릭스에서 사분면 상하 좌우를 가르는 수치 기준점은 어디인가? | Notion

💡 A. 점수 척도 기반 단순 기준점 수립 (최초 분석/설계를 위한 분석)

가장 단순하고 직관적인 방식.

Likert 5점 척도(1~5)를 그대로 쓰고, 중간값 3.0을 중심선으로

축	기준점	의미
Satisfaction	3.0	이 이상은 “대체로 만족”
Importance	3.0	이 이상은 “대체로 중요”
AOS	2.0~2.5	중요도·불만족의 평균 이상

📘 활용법:

문제의식 및 솔루션의 유형에 따라 기준을 조정해도 괜찮음
예: “Importance가 4 이상인 Pain만 상단으로 올리자.”
목표는 구조적 사고 훈련 → 문제 해결을 구조화하는 데에 초점

💡 B. 기존 사업에서의 데이터 분포에 따라 수립

이미 사업 운영중에 있고 여러차례 도출된 점수 분포가 존재하는 경우,

평균값과 표준편차를 이용해 사분면을 데이터 기반으로 자동 구분할 수 있다.

항목	계산	해석
Importance 기준선	전체 Importance 평균(μ₁)	평균 이상 → 상단
Satisfaction 기준선	전체 Satisfaction 평균(μ₂)	평균 이하 → 좌측
AOS 기준선	전체 AOS 평균 + 0.5σ	이 값 이상 → “기회 영역”

예시:
```
Importance 평균 = 3.6
Satisfaction 평균 = 2.9
AOS 평균 = 2.1
```
- Y축 기준(Importance): 3.6
- X축 기준(Satisfaction): 2.9
- 버블 경계(AOS): 2.1

📘 해석 포인트:

“우리 사업의 실제 평가 분포”에 맞게 사분면이 형성되므로

페르소나나 산업별 편향을 줄일 수 있다.