文/陳老師

源/接地氣學堂

關于行業分析，本文分享一個教科書式的方法，人人都可以學習。

在校的同學們會有做行業分析的需要。簡單的是交課堂作業，複雜是寫論文。當我還在讀研究生的時候，因為老闆的課題有需要，所以做過一段時間的行業研究。當然啦，毫無學術造化的我，是不敢妄用：“研究”兩個字的。因為我在幹的其實就是“水”論文的事。我那時無心在學術上深入，隻想着早點交差了出去實習。我的目标就是堆幾篇行業研究論文出來交差，僅次而已。

對着諸如《戰略管理》《産業經濟學》一類的課本做研究，是件非常輕松的事。因為你不需要真的懂一個行業，隻要對着書裡提供的模型，把文字數據填進去就行了。SWOT分析就填四個空，7S分析就填7個空。那時候的套路，如果做理論研究，就先宏觀環境（PEST），價值鍊分析（Value Chain）然後具體到企業的SOWT分析，最後給建議就好了。不會給建議？沒事有百度呢。搜索：XX行業2008年發展情況，XX行業2008年的問題，XX行業2008年發展十大機遇，XX行業2008年經典案例，搞掂！真可謂：開局一張圖，數據靠百度。

這四個指标，本質上隻有三個基礎的數：銷售額，利潤率，投資額。集中度、增值率可以通過這三個數推算出來。為什麼反而咨詢公司用的指标少？因為看數據的一張嘴，找數據的跑斷腿，實際上靠譜的數據永遠是稀缺資源。所以要盡可能的用少量數據反映問題。這三個數據是相對容易獲取的了（稍後有更詳細解釋）。

有了四個基礎數據，如何做判斷呢？比如我怎麼知道目前行業的增速是快還是慢呢？這裡有個的辦法。首先定對比标杆。一般有三種辦法找标杆：

1. 國家VS國家：比如參照美日歐行業發展進程，我國處于什麼階段。

2. 行業VS行業：比如參照類似行業發展進程，本行業發展階段。

3. 過去VS現在：本行業自身3/5/10年數據對比，速度是漲還是跌。

其次，找閥值，如果有行業經驗，比如業内一般認為5%增長就是高速，就直接套行業經驗。沒有行業經驗，就簡單的把0%-10%增長定為一般速度，10%-30%定為中速，30% 定為高速。有了标杆和閥值，就很容易進行判斷了。最後，再結合當前的具體數據做判斷。

要說明的是，這套思路源自傳統行業。傳統行業一般認為行業發展是利潤驅動的，需要真金白銀看到市場盈利才會行動。而互聯網行業不這麼認為。互聯網行業是資本驅動的，隻要資本認為存在風口，就會大量投入驅動行業增長，跑馬圈地，快者為王。近年來大起大落的電商、視頻、團購、O2O、VR、人工智能、共享單車，無一不是這個模式。這時候可能考慮變量要把銷售增長率改成用戶增長率，而具體曲線形态肯定也有不同。有機會可以單獨分享。

宏觀的概念無法落地，落地就要考慮地域、消費者、産品這些具體問題。所以第二步的分析要圍繞整體策略，思考一個具體的落地方向，這裡包括五個具體問題：

1. 我要在哪些地區：根據各地區行業發展水平，圈定發力區域

2. 面向哪些消費群體：了解目标區域的消費群體規模、需求、品牌/産品滲透情況

3. 從什麼産品發力：選擇滿足消費者需求，有增長空間的産品品類

4. 有哪些環境制約：考慮PEST因素，看具體落地時是否有機會點/障礙點

5. 需要解決什麼問題：選定競争對手，SWOT分析提煉行動方向

這裡展開講的話又是一萬字長文，大家可以先感受一下基礎分析維度。這裡提示幾個新人做行業分析時經常犯的錯誤：

• 錯誤一：沒有具體到地區、人群、産品就談戰略。沒有這三要素支撐的行業分析就隻是個宏觀的概述，沒有指導意義。每個地區，每個省市都會有很多具體差異，光講大趨勢是落不了地的。

• 錯誤二：脫離規模談需求，脫離用戶談産品。不專業的行業分析總是習慣性的寫：“消費者普遍偏愛XXX”或者“中國消費者都XXX”“90後都XXX”而專業的行業分析是：“預計目标群體規模2000萬，該群體偏好XXX産品”脫離了用戶規模、用戶購買意願、用戶付費能力談需求也是空談，因為企業是沒法基于“中國，90後，普遍”做營銷預算的。

• 錯誤三：PEST和指标不挂鈎。不挂鈎的結果就是PEST寫的很虛，完全和指定預算沒關系。實際上PEST與每個地區的四大指标是有對應關系的，如下圖所示

• 錯誤四：脫離對手談SWOT。SWOT同理，隻有選中對手才能談優劣。因為最終選擇權在消費者手裡，消費者不會理會企業的各種策略、思路，隻會考慮我在哪裡、買什麼産品。選中對手，才能真實測試消費者态度，太能知道真實的競争優勢劣勢，才能知道我們想象中的概念用戶買不買單。

大家應該看出來了。這一部分才是咨詢公司的吃飯家夥。因為宏觀的數據太虛，隻能依賴統計局、行業協會等機構。但如何做細分市場研究，如何推算市場保有量，計算市場空間，測試用戶付費能力，最終推導出行動策略，這些是實打實需要咨詢公司完成的。對企業而言，隻有拿到具體數據才能指定行動計劃。而對咨詢公司而言，這需要大量的市場走訪、渠道溝通、消費者研究、線上線下數據整合，這些是實打實收錢的地方。當然，這裡具體操作細節還有很多，大家有興趣可以慢慢拆開講。

有了上一步分析，行業的洞察已經可以具體到戰術層面。不過有時候客戶還希望能更具體，能到戰鬥層面，結合行業趨勢給一些具體戰鬥指導。這時候就得做第三步，行業競争行為分析。這裡其實就是标杆研究法。基于value chain 的分析框架，進行分析，大緻開展方式如下如圖：

這裡是一個純紙面工作，其實可以做的很無腦。因為這五個維度對應的都有具體的幹活部門。每次做到這裡，做客戶訪談的時候，有心做事的部門就會吐露心聲，告訴顧問們自己想在XXX方面發力。這時候隻要迎合着人家的意思把落地細節補全就行了。比如營銷部門想發力品牌推廣，那就多着墨營銷的作用，多收集對手的營銷東西，多收集消費者對營銷的态度，給營銷部門更多彈藥可以做決策就夠了。老實說，我本人并不喜歡這麼做，這樣顯得自己一點水平都沒有。然鵝，咨詢公司也得重視顧客體驗。最後驗收報告，大老闆最多看一眼，這些具體負責的部門可是要認真一行行看的，為啥要跟人家過不去呢。囧。

講完了整個流程，專門分享一下數據質量問題。外行永遠對咨詢公司的能力抱有幻想。就像這個問題的幾個答主都提到了咨詢公司、行業協會和統計局。其實業内人士都清楚。獲取數據的手段隻有三種：主動公布、業内交流、數據監測。然而實際經營中，沒有企業會老老實實的對外公開真實經營數據。即使是政府收集，也不會做一個系統接口插進企業的IT系統實時對接數據。大部分情況下經營數據都是人工的層層上報。然而，很多大機構内，自己分公司都不會給總部彙報真實數據，更不要談對外彙報的數據了。我整理了幾種常見行業數據的來源，大家感受一下：

在行業研究上，隻有沒用對地方的數據，沒有沒用的數據；不存在100%完美的數據，但存在能80%解答疑問的數據。所以大家在做行業研究的時候，特别要注意研究目标的設定，有了明确的目标，才能收集對應的數據。指望一個大而全的報告搞掂一切數據，在應用的時候發現：咦？這裡似乎對不上，咦？哪裡似乎少了什麼。

說道目标設定，這裡有太多太多苦難心路可以分享。起初我自己還是個小兵的時候，不需要面對客戶。每天蹲在後台做報告，感覺套路不就這麼多嗎，對着撸一遍就成，有什麼難的。而真的面對客戶以後，被人各種挑戰、各種質疑，被人各種吐槽：我早就知道了，你分析了啥啊！倍感心酸以後，才明白：

重要的不是套路，而是問題本身。客戶都是從業多年的資深人士。他們不需要一個外行告訴他到底這個行業發生了什麼，他們有着很明确的行業認知，很具體的問題需要解決。如果不積極溝通，不深入了解他們的問題，隻是收集數據擺出來，根本對解決問題沒有任何幫助。而不敢主動溝通，不敢反問，不敢質疑，隻會自己悶頭憋結論，恰恰是很多新人的做法。

當我是新人的時候，我也喜歡下載500套ppt模闆，2GXX咨詢公司報告塞在硬盤裡。我也看到漂亮的ppt模闆就好high，看到一張數據表就像怎麼畫出來。被怼多了以後，我的習慣也改變了，變成了看報告先看取數方式，再看報告是針對什麼部門的需求做的。變成了看數據先看數據反映了行業什麼問題。收集的東西也不是ppt，而是各行業人的聯系方式。做的最多的不是琢磨怎麼畫表，而是與一線交流、與客戶聊天、沒事走走門店。當你真的身臨其境感受到他們的困惑、掌握了他們也掌握的知識，你才能知道到底什麼數據是真正有用的，到底什麼樣的分析能解答問題。其實人們在很多時候不是做最優解，而是隻有那麼幾個看起來都很爛的選擇，挑一個沒那麼爛的而已。

當你背下數據，記住模闆，重複操作練套路的時候，恭喜你進入這個行當，成為一個菜鳥。當你忘掉模闆，記住問題，思考如何解決問題的時候，恭喜你真正開始上路，成為一個能解決問題的人。以前見客戶，總是會收集各種之前項目資料，生怕被人問穿。而9年以後，我站在客戶面前，很有耐心的反問：“您是怎麼看這個問題的？”所以進步，就是信心是來自于我能解決問題，而不是筆記本裡囤了多少PPT。與大家共勉！

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