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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

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