案例 | 3个步骤做一份靠谱的行业分析报告

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在顾问界,曾经有一句玩笑话,“7天了解一个行业”。这样的了解,当然不可能是深入而细致的,但是也决不能浅尝辄止。至少要在短短七天的时间,搞清楚行业的背景,价值链和盈利模式,还有典型企业的成功案例。

如果有喜欢看各家行研报告的习惯,也许你会发现,其中大部分都是按照这个思路展开。

可能很多小伙伴会觉得这和数据分析有什么关系。我想说,以前我们都以为“数据分析”最关键的是“数据”,但是随着大数据时代来临,数据再不是问题,我们才发现最关键的是“分析”

而这种分析能力,没办法一朝一夕获得。只能在一个又一个,你觉得相关或不相关,成功或不那么成功的案例里获得。

相比较其他很多案例,行业分析其实是最容易展开和操作的。因为不需要明确的任务背景,只要愿意,自己一个人,随时可以做。同时,他也是应用比较广泛的。一个用户画像,可能只适用于当前时点、当前状态下的某一个企业,而且还不能外传。但是行业分析的结果,可以用于职业定位、股票投资,也不必担心商业机密条款的限制。

所以,从我的角度,是很建议大家都尝试地去做一做行研这件事。许多咨询公司把它作为新手顾问入门的基本功,并非全无道理的

下面就用某天做的一个小案例,一起来看看行业分析的一套常用思路吧。

这是关于医疗互联网行业的一个简单分析。基本的思路按照我们之前提到的:行业背景、盈利模式和价值链、典型企业

这里有一个要注意的地方,一般如果是对一个行业完全不了解,可以先从盈利模式和价值链角度去了解。但是如果是要判断一个行业值不值得进入,那么PEST,波特五力模型就都还是很有必要的了。

行业背景

医疗互联网作为一个+互联网行业,因而研究它的传统形态是非常有必要的。所以首先的思路是看看“医疗行业都在发生什么?”

包括它的特点:

然后,传统行业需要转型,+互联网,必然有它原有的痛点所在,那么自然的下一步是需要去了解它的痛点:

于是,产业模式的升级就是大势所趋,医疗互联网应运而生:

至此,第一部分就完成了。我们对行业的来源有了一个基本的了解。

在进入下一部分价值链和盈利模式分析前,我们先总结下这部分的一些常用技巧。

  • 看一个行业,先判断他是衍生行业还是原生行业。比如工厂,饭店,零售等等,都算是原生行业。而当前社会比较常见的衍生行业都是互联网或者移动互联网相关的。要了解这样的行业,光去看它本身的一些知识,是不够的。最主要的是先要理顺它诞生的前因后果。为什么+互联网或者移动互联网。
  • 这个例子里,原生行业的分析,主要是从政策、环境、市场红利和外部竞争几个层面来看。如果是找不到思路,那么就建议直接套用P(政策)E(经济)S(社会)T(技术)模型,从这四个层面考虑。
  • 痛点比较简单,大部分行业的痛点,百度搜一下都会出来一堆。难的地方,一个是判断。还有一个是避免想当然。一定要克制的一点就是记得,你现在是在了解一个行业,是一个new person。不要把自己先入为主的观念带进来。

有没有你很感兴趣的行业呢,要是有的话,不妨试一试,去对它做一个简单的分析和研究吧!

盈利模式和价值链

当分析完毕一个行业的总体情况,下一步就是了解它的盈利模式和价值链:

这里的套路可以有很多,从宏观到微观,从需求群体到营销渠道

这个例子用的是从宏观到微观的思路。

可以看到,宏观上,“互联网医疗存在的意义在于医疗资源配置稀缺”。但是任何一观点,成为一个产业,必须要落地。于是,接下来从微观角度上看,互联网医疗这种商业模式,应该如何展开:

这里也体现了它所服务群体的需求是什么。

于是进一步的,这样的一种商业模式,可以服务的对象有谁?目前这个领域内的player有哪些?

1)患者:这是服务链的核心,刚性需求明确,长期需要相关的服务。而且目前还处于信息弱势群体。

2)医生:这是服务链的必要参与者,有价值,能够提供服务,但是缺少拓展服务对象的渠道。同时,需要有人帮助他们合法解决拓展服务的相关问题。

3)医院:载体,但是并非重点。主要价值在于拥有海量的患者数据库和大量优秀医生。

最后,回答价值链和盈利模式的问题:

以上,是一段关于价值链和盈利模式的分析。比较标准的流程是从宏观到微观,从整体到局部,从普遍到典型。最主要的是,要回答:

  • 宏观角度,大环境对行业的影响,无论是正面的,还是负面的;
  • 微观角度,行业催生的动因。主要的参与者,服务对象,需求等等。
  • 盈利和价值链:谁付钱,谁提供服务。是B2B,B2C,O2O等等,哪种模式,或者混合体。

解决了这三个方面的问题,就算是初步地说清了一个行业的价值链和盈利模式了。

通常一个好的行业分析报告,还需要有一点个人的思考。这部分,因人而异。你可以选择从“新”角度考虑,也可以对“旧”的传统发起挑战。甚至如果无话可说,也可以完全不要这一部分。

所以,今天的案例分享,主要抛砖引玉吧。

作为一个第三产业,互联网+的新行业,软件和硬件是个逃不开的话题。也有一些文章中,会称之为“轻模式”和“重模式”。

另一方面,互联网,甚至移动互联网的兴起,让数据信息不再成为一个“死物”。互联网+的其中一个优势就在于数据的盘活。

腾讯用微信迎来了新的天地,春节时候更是用红包完成了一场华丽的逆袭。所以营销平台的延伸,微信也是重要的一环。

一个好的、可持续发展的行业,还是需要一定的行业壁垒和先发效应。

典型企业

最后放一点行业里做的比较好的公司案例:

以上算是这个案例的结束,仅作抛砖引玉。数据分析,基于的不只是数据,还要更多相关的行业知识,作为支持分析决策的补充。

但也恰恰是数据分析如此丰富的外延,因人而异的定制化风格,以及永无止境的学习空间,使得这个领域神秘而迷人。虽千万人,吾往矣。与君共勉。

Yuki / 董雪婷

资深数据分析师 、CDA协会会员,毕业于复旦大学数学科学学院。拥有3年乙方数据分析项目经验,和3年互联网、金融行业甲方数据分析及客户运营经验,目前在国内知名互联网公司担任高级数据分析师。

从事过的项目涵盖互联网、金融、医疗、地产、汽车等行业,包括数据化运营、客户管理、业绩预测模型、市场舆情监控等多个主题。独立负责完成超过30个数据分析项目。

原文发布于微信公众号 - CDA数据分析师(cdacdacda)

原文发表时间:2016-06-27

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