這篇文章描述了作者對行業研究的一些看法，內容包括「漏斗式」、面對新興模式的局限、「魚骨式」、和對數據源的對比與評價。歡迎感興趣的童鞋閱讀。
行業研究有什麼用？專門從事這個崗位的人就不說了。即使身在其他崗位，想說服老闆撥錢時，能拿出數據、拿出案例、再扯一通行業大勢，無疑成功率會更高一些。
正經來講，即使沒有行研技術，但是具備行研思維，也能有助於我們跳出自己崗位的局限，從宏觀、市場、公司等更廣闊的視角來思考和決策。
還有，個人擇業選擇或者想創業時，做好行業研究也能有效地減少信息差，減少犯錯的概率。
當然不同身份的人對行業的關注點和角度也不一樣：
券商、金融行業從業者，可能更關注周期、波動、價值位等。
產品經理可能更關注行業內的競爭、用戶行為態度等等。
不過我既沒做過金融行研，也沒做過產品經理，以上都是瞎猜，哈哈。就個人而言，我通常會更多關注頭部（標杆企業）、玩法（商業模式）、機會點。
因為個人職業的原因，平時也常會看看各種機構做的行業研究，特別是科技互聯網和NEV領域。看得多了就發現各種報告也是良莠不齊。特別是有些寫著寫著就寫成科普了，宏觀大數一通羅列，趨勢判斷模模糊糊，總之就是新興行業欣欣向榮遍地金……還是很期待能看到比較犀利的行業研究，實打實地解決問題點，不過這種報告往往可遇而不可求。
畢竟找准方向、找全資料、找對人、問對問題，哪個都不是件容易的事。
所以，這次想聊聊我自己對行業研究的一些思考，希望能拋磚引玉。因為我也不是100%做行業研究的，所以主要講講思維思路，不太涉及具體的操作流程（大家都差不多）和模型解讀（都很基礎）。內容包括「漏斗式」、面對新興模式的局限、「魚骨式」、和對數據源的對比與評價。
01 漏斗式：從宏觀到微觀
從宏觀到微觀的逐級研究思路應該是最常見，也是最全面的。這裡面提到的PEST、SWOT、波特五力模型等等大家應該也是耳熟能詳，一開口就知道是老商院人了。其實各類分析模型之間也有隱含的邏輯關係，適用於從大到小不同階段的研究。
具體的模型介紹和解讀都可以在網站上找到詳盡的解釋說明，百度一下，你就知道，這裡就不贅述了。每種模型主要談談個人的一些思考。
首先宏觀環境的分析，最常用的方法是PEST
即從政治（Political）、經濟（Economic）、社會（social）和技術（Technological ）這四大影響產業的宏觀因素開始分析。還有以此衍生出的PESTEL模型，其中E和L分別是指環境因素(Environmental)和法律因素(Legal)。
之所以把PEST/PESTEL放在最頂層，主要還是這些影響因素不單單影響單個企業，很多時候一條政策、或者一項技術、或者一種社會輿論風向，都是影響整個產業。
這裡面政策和經濟是相對比較清楚的，部委文件、補貼標準、規劃量級等等都是公開可查而且很明確的。經濟數據，其實也可以從統計局等官方口徑拿到數據。倒是社會環境的影響比較難把控，特別是區域文化、社會道德、群體心態這些因素，更多還是定性分析，也沒有太好的量化標準，需要對社會環境比較敏感，有洞察力，可能有社會學的基礎會好一些。
PEST主要是識別出影響因素，從感覺上來判斷風險、可行性。但是你說具體經濟環境對產業造成多大影響，技術對行業造成多大影響，這個其實是很難量化的，無非也就是看一個模糊的趨勢。
不過，有些行業其實是比較看政策，比如補貼，有時候都成了一個企業甚至行業的盈利來源和盈利模式，就是為了賺補貼才入的局。這時候就要好好研究政策導向和補貼的演算法了。
產業鏈，首推波特五力模型
分析完政治、經濟、社會、技術這些大因素對產業的影響之後，可以往下看產業鏈條內的情況了，首推波特五力模型（Five Forces Model）。
所謂波特五力，分別是：
除了桌面研究的方式看五力影響，其實還可以看財報。正好最近在B站看了清華大學肖星教授的財務分析課程，裡面講到從財報的角度看供應商議價能力、購買者議價能力、和行業內競爭者的競爭能力。
競爭激烈時，因為購買者數量有限，購買者的議價能力更強，這時購買者傾向佔用企業資金，導致資產負債表裡的應收賬款/應收賬款占資產比率就有可能比較高。
或者產業鏈上原材料供應不足，供應商比較強勢，開始抬價，就會導致企業利潤表裡成本上升，或者企業應付賬款低，因為不敢拖欠供應商太多錢。
可以對比相似行業的財報，比如同是製造業的造紙企業A和家電企業B（06年）。家電企業應收賬款高，存貨高，競爭激烈，下游強勢，要求企業容忍更長時間的欠款。造紙企業原材料緊張，供應商強勢，應付賬款比率就相對低。
市場情況
再往下，進一步聚焦到產業內的市場情況了。這個市場有多大、多細分，市場里的用戶們都有什麼樣的行為習慣和態度？
市場情況可以看總量、看分佈、看趨勢。也就是俗話說的「盤子有多大」。
看市場整體規模及增長情況時，各個行業用來做判斷的指標也會有些差異。比如互聯網行業因為流量經濟的特點，一般是用用戶數或者營收（用戶數*ARPU）等來衡量整體市場規模。汽車行業就看銷量。數據源可以從工信部、CNNIC等機構或者行業協會獲得基礎數據。
這裡面常見的一個坑在於總量其實是一個很模糊的數，或者說是一個犧牲了很多內在信息的數。
比如新能源車的銷量，看起來每年都有很高的增長，如果只看銷量總趨勢，那是漲勢喜人，潛力無限。但是如果我們仔細多想一步，這些車都賣給誰了呢？
其實是有兩個截然不同的市場在裡面。一種是ToB市場，也就是賣給車隊運營商，比如曹操、滴滴的子公司等等，這些車流入市場以後都做快車、做專車，拉活賺錢去了。而車隊運營商，很多其實都是整車廠的子公司或者參股公司。另一種是ToC市場，就是實打實的有消費者想買，車賣給消費者了。把兩個市場拆開再看，你就能看到幾乎所有增長都是B端銷量帶來的，C端無論總量還是增長速度都不夠凸顯。這裡面就很有故事了。
在估市場總量的時候，也可以用TAM – SAM– SOM的思路，結合企業自身情況綜合分析。
在市場這個層面，還有市場集中度CR、市場吸引力等分析。還可以再看用戶U&A（習慣和態度）等等。各個研究機構也有各自的方法偏好，比如巨量（位元組跳動）就喜歡看TGI等等，這方面數理統計的方法也很多，這裡就不多說了。
公司與競爭
了解市場情況后，就可以進一步結合公司具體情況，去推戰略方向了。比較經典的SWOT和3C分析。
SWOT模型由海因茨·韋里克教授提出，基於企業自身資源、外部環境和競爭情況，分析企業的優勢（Strengths）、劣勢（Weaknesses）、機會（Opportunities）和威脅（Threats）。並基於這幾個元素推導出4種組合戰略。
3C：客戶customer，競爭對手competitor，自己的公司company，從外部環境到內部資源，審視自己
還有比較常用的矩陣分析，最經典的就是波士頓矩陣。橫軸和縱軸也可以替換成其他的分析變數，比如價格和某個產品屬性等。波士頓矩陣的圖太常見就不放了，這裡放個汽車行業的矩陣圖做示例。
更具體到公司層面，就是看財報、看創始人講話，做分析。如果要具體到策略和打法，就得具體問題具體分析，沒有什麼通用的模型了。
「漏斗式」的研究思路，最大的好處就非常全面，你可以從上到下搞清楚一個行業，還能看到各個級別的影響因素之間的互相作用與影響。不過，漏斗式的研究思路也不是萬能的。
02 新的商業模式很難從宏觀開始界定
就我個人感覺，漏斗式的研究思路比較適合傳統或者成熟的行業。
但是很多時候新的技術或者新的商業模式一出現就是破壞性的，破壞行業界限、破壞傳統認知。
Peter Thiel 2014年在斯坦福CS183B的演講「competition is for Losers」里講了這樣一個邏輯。
一個看起來很廣闊的市場其實很「糟糕」，比如美國的航空業，2012年銷售額高達1956億，妥妥的一個千億市場。每張機票平均178美元，但是帶給公司的利潤只有2美分。反觀google，同年收入550億，21%都轉化為凈利潤。
眾多航空公司在這個廣闊的航空出行市場里激烈競爭，但google卻坐擁幾乎全部在線搜索市場，所以google一家公司的市值比美國所有航空公司加起來還高。
所以，我們總在說競爭有益、競爭孵化出領頭羊，企業要在競爭中脫穎而出。
但現實是，競爭只會讓大家越來越相似，差異化慢慢被抹平，價格利潤有波動但總會回歸平均，最終大家都只能賺點微薄利潤。
而一個真正有突破性的技術或者商業模式，是從一開始就帶有「壟斷」性，牢牢佔據一整塊需求、一整塊市場，由於不必擔心與任何人競爭，它有更廣泛的維度來關心員工、內部文化，以及他們的產品對整個世界的影響。
換句話說，雖然大家都是大公司，但是有些企業（/商業模式/產品）是NB到自己開闢一個行業、定義一個行業、壟斷一個行業的。
那從這個角度來看，我其實覺得可以把充分競爭（比如美國航空業）和充分壟斷（比如google）當做一條坐標軸的兩端，競爭或者壟斷的格局可能可以分成這三種。
第一種就是很傳統的大市場里的充分競爭，大部分傳統商業都是屬於這種模式。或者有一些掛了新模式名頭的生意，其實也沒有脫離競爭。比如互聯網思維開餐廳、或者無人零售等等，實際上都是局部微創新，依然無可避免要與其他傳統商家一起進入充分競爭之中。這種市場廝殺激烈，要去評估總量，要看自己如何能搶到一塊蛋糕，要絞盡腦汁的去分析SWOT、3C等等各種分析。
第二種就是介於充分競爭和充分壟斷之間的。這種企業或者說他的商業模式，有一定的突破創新性，讓他可以大部分脫離於對手們的競爭，或者從不同行業切割並拼出一個新市場。但是還沒有達到充分壟斷，或者正走向充分壟斷的路上。
比如瑞幸，雖然品牌營銷上碰瓷了星巴克，但實際上並不會和星巴克充分競爭。星巴克、茶飲、新市場，每一個市場都有一部分被瑞幸切走了，這個不多談，以後有機會單獨講講瑞幸。
第三種，就是充分壟斷了，產品一出來就開闢了一個新市場，比如DJI。甚至直接帶來一個時代的變化，比如IPhone。
當然這個不是固定不變的，有些企業可能會從第三種滑落到第一種，競爭壁壘被攻破，但比較少見，畢竟能持續壟斷，可能護城河是足夠深的。也有可能從第一種走到第三種，比如特斯拉或者蔚來最終等來了智能網聯和自動駕駛大突破，在新出行時代實現了賈老闆的生（窒）態（息）化的美夢。
所以，當新的模式出來以後，特別是后兩種，如果還是用上一部分從宏觀到微觀的研究思路，其實是有些困難。比如新模式往往領先於宏觀環境，比政策、比社會反應要快，而且往往自成一行，你也很難找到他的標杆或者競爭對手。
就像斯蒂芬庫里進NBA聯盟時的選秀模板是穆罕默德·阿布杜爾-拉烏夫，你敢信？
03 魚骨式：從點切入
所以除了從宏觀到微觀這種思路，也許可以試試從點切入，而不是從面切入。
所謂從點切入，就是聚焦到一個公司或者一種模式，甚至一個自己感興趣的問題上。比如，「蔚來還能撐多久」，或者「瑞幸的商業邏輯是什麼？為什麼資本被說服？」。（瑞幸割美國韭菜這種段子，就和中國大媽掃貨震驚全球一樣，也就圖一樂，可別當真。），或者「抖音怎麼做商業化」。
這個切入的問題就是魚頭，為了回答這個問題，就衍生出一系列子問題。
比如你想知道「瑞幸的邏輯怎樣說服投資人」，那就要先得回答「投資人看重什麼」「瑞幸在講的故事是什麼？」「現狀如何？從現狀到目的途徑是什麼？」。
每個子問題還可以再拆解，直到你找到的資料、數據或者其他論據，能夠回答單個問題點。
最終就推導出整個切入點的答案，在這個過程中，商業模式、市場環境或者宏觀環境等等也都會涉及到，上面漏斗里講的各種方法也可以用，只不過不再按照從大到小的順序，而是都成了過程中的論據。
最近還想到一個思路是看錢的流向，從財報里經營和投融資的流入流出、利潤表和資本投入這些財務信息，結合市場背景基礎信息，看機會點空間大小、模式可行性等等：
04 公開報告和數據源
最後聊聊資料和數據，首先是公開報告和數據：
統計局年鑒、各部委統計的宏觀數據，以及其他官方機構公布的產業數據。比如汽車行業有中汽協的銷量數據，互聯網行業有CNNIC的網民數據等等。
不過，官方數據不代表百分百準確，比如中汽協的銷量和實際車輛上牌上險數會有差異，比如CNNIC用電話訪問做抽樣調查可能會導致人群有點偏差。
不過，通常可以認為官方發布是權威且真實數據，但是在一些具體解讀情況時，還是需要注意數據的自帶的偏差和特點。
券商/投資機構的研報：通常做得挺全面的，從宏觀到產業，一般都會有一條整理好的故事線。不過他們的研報面向的人群和關注點不一樣，而且有些還帶了導向性。所以我一般也就看看數據，不太看觀點。
第三方機構研究報告：一類是管理諮詢公司的，MBB、四大都會出一些，但是內容大多都有點空，適合當成科普讀物，也許是因為管理諮詢公司主要面對大公司高管。
另一類是艾瑞、億歐、易觀、36kr研究院等等，這類機構報告一般比較綜合和完整，但是水平很是良莠不齊，有些解讀和數據甚至還有坑。
還有就是大廠們自己研究院的報告：比如比較高產的巨量（位元組跳動），專註吃喝玩樂的企鵝智酷等等。這類報告最大的問題都是寫到最後都會有導向性，多多少少帶了些宣傳的性質，而且大家都是用自己的獨家數據，用這個數據推市場推行業，會有數據源偏差的問題。但是還是有價值的，巨量講抖音，這個數據都是位元組跳動自己的數，當然會比別人准。
公司層級主要是看各種一手信息。年報，企業投資者關係材料，創始人講話。
還有一些外部指數，基本已經細到產品級了。比較廣為人知的比如百度指數、微信指數。新媒體行業的新榜。出海App的APP annie。甚至還有更細的，比如專門監控B站UP主漲粉數的BiliOB。
除了這些公開的數據和報告，還有一些非公開的資料，比如商業計劃書，這些就得有路子才看得到了。
當然，正兒八經的行業研究還是要做大量訪談的，專家訪談、用戶訪談等等。
桌面研究往往只是基礎，真想深入研究，害得當面嘮。不過對於大多數非專業行研的人來說，能把基礎桌面研究做好已經能拿到很多有用的信息了。
最後
寫了這麼多，其實不得不說，做行業研究其實是門手藝活，沒有積累，不泡在行業里，真的不是從網上扒了點N手資料，抄點媒體老師們吹的犇，就能搞清楚一個行業，輸出一份有用的報告的。
所以，培養思維+刻意練習，慢慢就見成果了，共勉吧！
作者：Allen，微信公眾號：Allen走走神