行业分析是什么？该怎么做？
在工作与面试中存在一类常见的需求——进行行业分析的任务。初次听到"行业分析"这个词时可能会让人感到困惑甚至望而生畏,认为这是一种高深莫测的能力而非一项可掌握的技能。今天就让我们来分享一份简明扼要的框架,帮助大家更好地理解和应对这类挑战。需要注意的是,我们讨论的这一类行业分析仅限于指导企业经营的专业领域,其核心在于运用数据分析的方法来辅助决策制定,与投资理财或其他职业方向并无直接关联（具体内容请见文末）。
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行业分析有哪些模块
行业分析是有套路的，包含三大模块14个子板块，一览如下：
正是由于行业的固定模块结构存在, 于是许多人就将这种行为戏称为"填字游戏"。通过网络搜索这些板块被填充完毕, 就会错误地认为自己完成了"数据分析"的过程……其实真正有意义的行业数据分析, 从这里才真正开始呢
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行业分析如何做判断
进行分析时仅仅罗列数据与事实只是第一步。如何依据数据与事实做出判断更为关键。首先明确研究对象：在分析某个行业的竞争格局时应着重关注其差异性。
对于新玩家，核心关注点是：
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这个行业值不值得玩（是否值得做）
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进入的难度有多大（能不能做）
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我要以何种方式进去（怎么做）
因此关注的顺序如下图：
其中：
第一步是前提，不懂玩法，新手必死。
第二步是做出进入判断的重要依据。
出现以下特征，往往是明显的进入信号：
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潜在空间大+市场规模小
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增长速度快，增长曲线陡峭
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大量新玩家进入，资本大量涌入
至于具体怎么进入，进入哪里，进入做多少，则要靠第三、第四步的分析。
需要注意的是，在选择游戏策略时应当综合分析以上五个指标能够有效帮助这些玩家提升游戏体验。因为针对资深游戏玩家而言他们通常会更加注重游戏的深度和策略性而不仅仅是表面的游戏乐趣因此单纯依据单一维度进行判断往往难以全面反映游戏的真实价值
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我面对多大市场
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我要和谁竞争
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我要在哪里打败他
然而传统的思维方式面临着诸多挑战。由于跨界打击日益增多，在仅专注于竞争对手的策略时，很可能就会成为这些跨界者的受害者。因此每当新技术或新环境出现时，行业研究人员往往倾向于从其业务逻辑出发进行影响分析而非等到数据发生变化后才进行解读——这或许已经来不及了。
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解读行业变化的工具
阐述行业发展态势时会避免细化到每个细分品类与特定用户群体的需求预测上；这种情况下行业的整体格局则是各市场主体在内外部环境压力下博弈的结果表明，在宏观层面把握形势会成为关键
常见的切入角度，被称为PEST
P：政策。 政策对行业的影响，往往是立竿见影且致命的。
E：经济发展状况。经济大势对行业产生显而易见的影响，并不局限于个别领域，而是会波及整个产业链，并将导致一系列相互牵连的结果。
S：社会群体. 用户数量、需求以及兴趣爱好等要素发生变动时，则会引起产品购买行为以及市场区域分布等方面的变化
T：技术。 新技术会催生新商业模式，新产品品类，新细分市场
注意，这四种力量表现在数据上是有差别的：
1、P的力量显而易见，并不亚于突降或飙升。人们常说：当政令发布时,你肯定能感受到这种变化。
2、E的力量，要具体看对行业哪一端带来影响，再量化估计（如下图）。
- S的力量主要体现在目标群体规模及其相应的市场需求与价值变化上。这些因素则直接关系到细分品类市场的具体情况。而不会像政策或经济领域那样短期内引发剧烈波动……而是经过一段时间的演进才会有明显的转变。
4、T的力量，往往体现在对商业模式、供应链，营销渠道的变化上（如下图）。
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行业分析有什么局限
行业分析的最大主要缺陷就是难以获取数据。单一的数据很难获取的情况是十分普遍的。 有人认为：即使拥有像XX行业协会、XX机构以及XX咨询公司（即便这些机构的名字听起来多么令人敬畏）这样的权威机构和公司提供数据。实际上，在这些机构的名字听起来再怎么牛逼的情况下获取数据的方式仍然是固定的（如下图）。
确实没有任何一个数据能够达到绝对'精确'的水平。在企业内部尤其是财务领域中与行业数据分析结论相比其精确度之间存在显著差距因此这些分析结果都以有限理性为前提进行操作并无法满足预期要求。即使如此这样的分析也只能起到辅助参考的作用根本指导作用还是要依靠企业的内部经营数据分析因为这类信息在准确度上有质的飞跃
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后记
为啥开头说行业分析和投资、炒股、求职没啥关系：
1 投资。 很多人认为：我判断某行特别有前景，则投身其中便能致富。然而真正决定投资成功与否的是个人经营能力而非行业的选择。许多盲目从众的结果往往是自身缺乏经营智慧而导致失败。
2、炒股。
3、求职。 很多人会指望：我预见到一个超牛逼行业出现后便去干了，并不就发家致富了吗？实际情况是这样的：每个行业都孕育着人才的成功机会，在任何岗位上只有具备个人的专业技能的人才能在 respective 行业中获得发展机会。
从正本清源的角度讲，行业研究确实是一种用于分析的专业手段，并不等同于所谓的捷径或投机取巧的方法；它完全不等同于快速致富的有效工具。反倒是那些打着"基于人工智能大数据"旗号但实际上效果不佳的产品，在 reality check 的情况下显得尤为可笑——为了标榜自己拥有先进的技术背景而实际上效果平平的人物。与其抱着幻想而不切实际地追求速成的效果，不如脚踏实地地提升自己的内功吧！
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