如何用投行思维做宏观数据分析

 

叮叮叮~~~，距离上一篇《数据运营的"道""术""器"》写完后过了快一个月了，此篇做为分支，从"器"中宏观维度对数据运营做剖析，经验不足、能力有限还望各位小伙伴多多包涵。

 

为了方便各位小伙伴阅读先放上文章结构图，如下：

一、面对新事物，该如何全方位地吃透？

日常生活中当我们遇到一个新鲜的事物时，为了满足自己的好奇心我们总是想追本溯源的快速去全方位的了解它，因此我们需要用一个合理的模型来从不同的角度进行庖丁解牛，帮助我们快速认知新鲜的事物。具体来来说一般我们会从事物的主要特征和具体操作方法两个层面来进行解构。

1. 事物特征

任何一个事物我们都可以将其分为主要特征、次要特征、长尾特征，具体解构如下：

（1）主要特征

主要特征是指一件事物组成的框架和内核，像是支撑我们人身体的骨架一样。这部分的内容靠看书或者上课培训就可以进行全方位的了解，如读书时老师告诉你公式一、公理一，社会规律一、社会规律二等。通过对主要特征的理解可以让我们从理论角度读对事物进行高屋建瓴式的全方位了解。主要特征研究框定事物的边界为我们了解事物指明方向。

（2）次要特征

次要特征是指一件事物组成的支撑性因素。一个事物有很多复杂的次要特征，次要特征就像是我们身体中的毛细血管一样，通过遍布全身的无数个毛细血管为我们的身体输送营养。这些东西看书没办法了解清楚、老师也没办法全部讲清楚，只有通过实践实践体验才能掌握。

（3）长尾特征

一件事物会有无数个看的见和看不见的长尾，长尾特征属于感性化的层面的东西了，或者准确的说是属于"只可意会不可言传"的特征，这个老师都不会教给你，需要我们自己去多多实践然后去"感受"。

总的来说，主要特征靠看书解决，次要特征靠实践解决，长尾特征靠情商培养。

2. 具体方法

为了很好地掌握新事物的这三种特征，我们一般会从从四个维度进行解剖。具体而言，有四个层面：

• 第一层：理解
• 第二层：理会
• 第三层：感受
• 第四层：感知

（1）"理解"

就是通过看相关专业的书籍、理论化的知识，学习完全结构化的知识叫理解。如百度百科上对"金融""互联网金融""风控"等等的专业化解释或者相关的专业书籍解释说明。是从理论的层面知道这是事情是个什么样子的。

（2）"理会"

就是在理解理论的基础上结合自己既有的知识、经验来对事物进行解读，或者是通过同别人交流学习到的知识等等。在人和人交流的过程中使用的知识都是在理论的基础上经过自己加工的了，是通过一种言简意赅说人话的方式让你明白弄明白了一件事情。正所谓"听君一席话胜读十年书"与大牛聊天他总结的精华都给你了。这或许就是"一千个人心中有一千个哈姆雷特"的最好解读了，每个人对事物的解读都会受制于自己的知识储备、历史经验、成长环境的影响。

（3）"感受"

在通过了自己的知识经验对新事物进行解读后并不能说明我们已经对整件事情完全了解清楚了，我们需要去进行实践来验证自己的想法和理解，最后在进行复盘总结对比。这个通常就算是智者或者行业大牛都没办法直接的告诉你，只有自己通过实践去体验其中的细节然后进行总结。

（4）"感知"

在实践的过程中我们会遇到许多我们理解能力范围外的坑，当我们经历无数次的循环后，就会形成自己独特的"感受"，如果下次在遇到同样的事情时不需要去思考，大脑会自动的弹出正确答案，这就是感知的力量。举一个发生在自己身上的例子，前段时间出去旅游的时候，在看到一个不同国家的人的时候，不用和他说话就能判断出这个人是印度人、韩国人、日本人、还是台湾人，这听上去是一种很神奇的体验，但背后却是多年文化的侵润的结果。

用个题外话来解释一件新事物的特征。

记得在印度电影《年度最佳学生》中印度首富在帝国理工大学的毕业典礼中对着演讲说道"教师传授规则，成功者制定规则"，这话听起来的确很伤老师的心但可以从另外的角度角度思考其合理性。如果只是直接等同于财富，那么这个世界的世界的首富就不是马云爸爸、小马哥之类的了，而是大学里学识渊博的教授、中科院做学术研究的大教授了。为什么会出现这种问题呢？其背后的逻辑是什么呢？

因为老师或者学者在对一件事情进行分析的时候，都是在一种理想的、单向的、静态的思维模式主导下进行分析，没有或者很少从动态的、多维度的角度去进行分析，但在实际情况中在分析一件事情的时候需要从纵向分析和横向联系两个维度来进行，纵向分析考察的是你的思维深度而横向联系考察的是你的思维广度。

纵向深度是有标准的，我们可以通过查找资料、看书、上培训课来吃透它，纵向的广度是没有标准的，从某种程度上来说纵向联系的越广泛越好（就是现在的大数据分析原理），但是实际的情况中因受制约经济因素和"大脑宽带容量"的限制一个人所能掌握的广度是有限的，广度中的每一个影响因素都是时时刻刻的此消彼长的变动的，当时刻变动的广度因子在某个时刻占据上风时就会开始影响纵向深度，任其发展最终横向广度因子就会占据了上风直至摧毁纵向深度因子导致事情失败。

横向广度联系思维需要我们的长时间的积累、总结才能够建立，只通过书本没有办法建立缜密的逻辑思维，这就是我们常说的"经验"。你经历的越多大脑的肌肉训练次数越多，横向联系的因子越多，在遇到同类型的事情时，大脑就是下意识的告诉你这件事情有哪些维度，该如何做决策。

三、你为什么要进行宏观数据分析？

"干小兵的活，操将军的心，不想当将军的士兵不是好士兵。"

可能会有小伙伴说，我就是一个底层的执行员工分析宏观数据能干嘛呢？那些都是高层领导需要关注的事情。好吧，那我们就来看看作为一个普通员工为什么需要分析宏观数据：

（1）正所谓"不谋全局者不足谋一域"分析宏观数据可以培养自己的全局认知思维模式，能够让自己很好的理解自己所在的行业、理解自己的公司、理解公司的业务，提前获取蝴蝶效应并将之用到工作中。公司的竞争遵从黑暗森林法则，需要你站在管理者的角度，思考公司真正需要的是什么，才能为负责的业务争取到更多的资源，在同其他部门合作时能够站在高处进行交流减少沟通障碍，方便快速的推进负责的业务前进。在公司中之所以会出出现那么多不必要的撕逼，其中一个很重要的原因或许就是每一个人都守着自己一亩三分地，没有高屋建瓴的从全局的角度去思考问题吧。

（2）任何一款互联网产品都是一种商业模式在手机内的缩影，做产品的最终目的是为盈利，具备全局分析思路可以让我们紧紧围绕主要目标来开展各项活动，跳脱出日常工作从宏观角度关注行业的发展态势，从框架化的行业分析套路中提炼、传播自己的观点，这样当你在做任何方案的时候都能够提前掌握更多的信息资源，预判未来的走势，输出的方案更能容易的通过。

（3）《用户体验的要素》中对产品设计的分层——即战略层、范围层、结构层、框架层、表现层。是否从宏观的战略层和范围层进行分析是自我能力提升的体现，刚入行时一般都是从表现层开始做起（最典型的现象就是会下载一堆行业相关的APP去体验），随着工作时间的增加需要我们从关注表现层到关注框架层、结构层、范围层、战略层完成一级级的升级打怪，具备宏观分析的认知和思路，只有这样才能进步，才能够在职场中获得一席之地。

（4）分析宏观数据找到不同行业的共通视角，掌握关键能力，就能以不变应万变。虽然具体的工作内容各不相同，但不同行业、不同岗位考察的关键能力是相同的，许多工作的思考角度也是类似的，只要找准共通点、让自己的能力提升，就能以不变应万变。换工作面试时面试官一般都会问到工作年限的问题，其实面试官真正在意的不是你在这个行业里工作的时长，而是你对这个行业的认识和见解，是你未来的发展潜力。

四、行业宏观数据分析是如何进行的呢？

1. 查阅相关报告

"如果说我看得比别人更远些,那是因为我站在巨人的肩膀上"

（1）为什么首先需要去查阅相关行业报告呢？

行业报告结构相对系统，可以帮助我们快速建立起对行业的整体认知，每一份行业报告都是一个专业团队按照科学的方法和既定的分析模型得出来的，阅读行业报告相当于有一个专家智囊团在帮助我们进行行业分析。

（2）一份标准的行业报告的维度有哪些？

A、行业环境

通常用用PEST模型进行分析，主要内容包括：政治、经济、文化、技术。如图：

① 政治

政治环境包括国际环境、国家的社会制度、政策法规、指导方针等等。或许很多人都觉得政治环境离我们太远，想想最近几件比较热点的"内涵段子永久关闭""中兴危机事件"就会明白只有当更清晰全面的知道，我们正处在一个怎样的世界，生活在一个什么样的一个国家，正在经历什么样的变革，我们才能更准确地把握自己的定位，清醒地知道自己该往哪个方向走。

② 经济

包括一个国家整体的宏观经济环境和发展水平和微观消费者的水平和消费偏好。国家整体经济水平水平发展不行，居民的消费水平自然底下，典型的代表如朝鲜；国家整体经济发展较好，但在资源配置方面倾向于重工业而不倾向于消费，那么居民的消费水平也会变得底下，典型代表如俄罗斯。直白一点表述就是"东西是好东西，可你的让人有钱有原因去买啊"，最近几年兴起的视频付费服务、音乐付费服务等等。

③ 社会

社会环境关注的重点在于居民的价值观念及消费习惯。比如像我们父母那一代人

的消费观念是除了吃饭和日常开支外剩余的钱都会存进银行，但是像我们这一代就是"花明天的钱办今天的事"先享受了再说，主要还是因为父母那那一代人真的是穷怕了所以储蓄意识很强，才会导致截然不同的消费价值观念。正所谓"仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱"。

④ 技术

科学技术是第一生产力，随着信息技术的发展科技已经成为行业发展的基础设施，科学技术的发展速度和成熟度决定行业的发张速度。如移动互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术。随着互联网+、人工智能+、区块链+的发展对行业产生的促进作用与冲击需要我们重点关注。

B、行业生命周期

行业生命周期的分析一遍采用AMC模型来进行分析。不同行业

不同阶段有着不同的市场特点，不同的市场都会形成自己独特的生命周期，一般分为四个时期：市场探索期、市场启动期、高速成长期、市场成熟期、市场衰退期。如图：

行业处于不同的时期我们需要关注的重点也不同：

• 市场探索期：主要是快速验证行业发展的可行性。
• 市场启动期：解决用户认知的问题，关注的重点在于传播。
• 高速成长期。解决用户转化的问题，关注的重点在于运营。
• 市场成熟期。解决用户存量的问题，关注的重点在于抢夺存量市场、转型或者找到新的细分市场。
• 市场衰退期。解决产品转型和创新的问题，关注的重点在于如何将衰退期引入新的成长期。

C、行业规模

行业规模一般从市场规模、增长率、市场占有率三个维度进行分析。

① 市场规模

大池子才能养大鱼，市场规模是判断这个行业是否有机会的一个重要标准，市场规模的大小直接决定了企业可以获得多大的收入，可以容得下多少公司。

② 行业增长率

主要从平均增长率和复合增长率两个维度进行评估，合增长率就是按几何级数增长，以上一时期增长后的总数作为下一年计算的基数，复合增长率的数据更适合了解企业一段时间的发展情况。平均增长率是指整个行业的平均增长情况，一般用来衡量整个行业的增长情况。

③ 市场占有率

通过对市场上主要玩家的市场占有率进行分析，找到整个行业势力版图的划分，通过分析测算自身能偶获得多大的市场份额。在互联网行业中很容易出出现强者恒强的马太效应，在传统行业中可能是二八定律但在互联网行业中可能是一九定律，头部玩家基本垄断整个市场份额。

行业核心竞争力：

行业竞争力的关键因素分析不是很容易区分，不同的行业的核心竞争力因素各不相同，但总结起来一般都围绕技术、价格、资本、营销、产品、服务等几个因素来展开。

互联网业内都流程着"百度的技术、阿里的运营、腾讯的产品"，反映了三家公司代表这不同的行业同时也体现出不同行业需要的核心竞争力。搜索引擎行业属于技术主导的，在方面百度依然是行业的龙头地位，不论后面的搜狗、360如何发力依然无法撼动其地位；互联网虚拟产品以产品导向，在这方面腾讯是绝对的行业老大，如社交、游戏、娱乐等的地位是一骑绝尘；电子商务属于强运营主导的，电子商务运营方面阿里绝对出于霸主地位。但随着行业的发展三家代表性的公司相互进入对方的领域，阿里成立达摩院发力研究技术，腾讯在游戏、互动娱乐方面发力运营。

最近这几年资本和价格的作用开始在行业中占据上风，从最初的"百团大战""网约车大战"到近两年的"共享单车大战""人工智能热""区块链热"以及最近很火的"lucking coffee"，资本和价格在其中无不发挥着重要的主导地位。

行业用户画像：

任何一款互联网产品都是一种商业模式在手机内的缩影，做产品的最终目的是为盈利，产品是我们链接用户的桥梁，我们通过产品为用户解决问题，为用户的生活场景提供优质的解决方案。对于用户的研究一般会从一下几个维度展开：

目标用户是谁？

一款产品必然聚焦于某一类目标用户，为目标用户解决某一类问题，大而全的"大杂烩"是不会受到用户待见的。

目标用户群体的特征是怎样的？

正所谓"知己知彼百战不殆"确定了目标用户后就要去了解目标用户的特征。

产品的使用场景？

任何产品都需要结合相应的场景进行，脱离了场景的产品会变得独木难支。

目标用户的痛点是什么？关注需求点是什么？

明白了目标用户的痛点和关注的需求点，才能对症下药的去优化产品满足要和过户的需求。

针对用户的需求和痛点现在的解决方式是什么？

明确了用户关注的需求及使用过程中的痛点，以及现在行业中的解决方案，可以挖掘出用户的那些需求已经被满足，那些需求没有被满足，用户没有被满足的需求就是我们可以切入的点是我们未来的机会。

 

G、行业领跑者的数量及其经营策略

分析行业领跑者的经营策略，可以分析出不同领跑者利用自己所具有的核心资源的切入点，同时通过对行业领跑者的分析也可以找出用户在享受服务的过程中那些需求是没有被满足的，领跑者没有满足用户的需求就是我们的机会和切入点。

一个行业最终能不能成型，是否有大公司的人力、物力、资金的投入是非常重要的考量因素，有行业领跑者的存在能给投资人、市场一个积极的信号。

H、行业未来发展趋势

对行业的未来发展趋势做出预判是进行宏观分析的重要目的之一，对未来的发展趋势是否有信心是投资人是否投资的决定性因素之一，对未来发展趋势的研究也是企业制定长远战略和短期策略战术的重要依据。

2. 行业深度访谈

为什么要进行行业深度访谈？

阅读行业报告只能算是理解了事情的主要特征，算是万里长征的第一步，阅读再多的行业报告也不能算是真正的弄懂了一个行业。而且报告越读越多，问题也会越来越多，只有真正深入到一线去和行业相关的从业者进行交流沟通，才能完成理解事情的次要特征向万里长征的腹地深入，才能查漏补缺消灭自己的疑问，加深自己对该行业的理解。

怎样才能获得行业深度访谈的机会？

进行行业深度访谈的机会不是每个人都有的，这需要很高的门槛，进入这扇们是需要条件的。最基本的两个条件有：

1. 提升自己的价值。只有提升自己的核心价值才能让自己认识更多厉害的人物，让自己有机会加入更有价值的圈子，才能有机会进行和行业大牛、从业者进行深度交流。
2. 分析问题的思维方式和分析问题的方法模型。这一点非常的重要，只有具备一套属于自己的思维方式和分析问题的方法模型，才能在和别人进行沟通沟通交流的时候引导别人提供自己需要的答案，需要知道从哪些角度收集信息。在和别人聊天时单刀直入的获取最有效的信息，如果不具备自己思维方式和分析问题的方法模型，即使我们有人脉、有资源也不一定能从他人口中问出自己想要的的信息，即使拿着相同的信息，也不一定能推断出自己想得到的结论。

深度访谈的对象有哪些？

一般来说可以进行访谈的对象有以下几种类型：行业资深从业者、相关投资机构、行业媒体、产业链上下游、竞争对手、行业领头羊负责人。

3. 建立行业框架

当我们阅读完行业相关的报告、做完对行业相关人员的访谈后，我们已经能大致建立起对这个行业的整体认知，然后我们需要对搜集到的碎片化信息进行重构构建行业行业框架，总结概括出行业的共性、特征发现行业的本质规律。行业框架一般从产业链和价值两个维度展开：

（1）产业链

产业链就是将行业中负责不同模块的参与这聚合在一起，方便我们其中各个环节参者之间的联系、结构和价值。通过对产业链上中下游的分析能够方便我们全盘了解整个行业的价值分布，可以挖掘的行业机会、了解各个模块参与者的话语权分布。

（2）价值链

就是产业链中各方参与者在整个链条中的价值，价值链的分布主要关注利润价值和重要性。利润价值指的是一件商品，在"研发–生产–渠道–消费"的大致链条中，每一个节点摄取的利润有多少。比如消费者花100元在超市买了1kg猪肉—超市（零售商）从中赚了8元—给超市供货的代理（经销商）赚了6元—猪肉品牌公司（加工商）赚了24元—猪肉的中间商（供应商）赚了36元—猪肉农场获得40元。从这个链条可以看出来，猪肉的中间商摄取了很大的利润，那有可能是掌握了足够稀缺的猪肉资源，因此链条上其他节点的收入就会向此倾斜。

4. 持续跟踪

如果需要对一个行业保持敏感度的话需要我们长期的关注和侵淫其中，只有这样才能锻炼对该行业的"肌肉记忆"，做到见微知著、举一反三。每个行业都有属于自己。的时间窗口，当行业分析模型完成后持续的跟踪监测是必不可少的，定期保持数据更新，对所有研究资料归档整理，在行业发生变化时能够先于所有人预判出趋势，用数据驱动决策，这或许就是做行业研究的价值。

持续追踪的维度一般从一下几方面展开：

• 行业新闻：国家政策动态、产业发展动态、经济发展规划等等。
• 资本动态：行业投融资状态、兼并重组动态等等。
• 行业大哥：经营策略动态、负责人更替、业绩报告等等。
• 行业峰会：行业峰会一般会从顶层进行讨论行业的发展趋势和走向，有机会一定夺取参加参加，一方面可以了解行业未来的发展趋势和走走向，另外一方面也可以认识认识行业的大牛。
• 行业产品：下载行业产业链相关的APP产品多多体验。
• 订阅新闻：订阅行业相关的新闻。如：APP ANNIE、应用市场等等

此篇关于宏观数据分析的内容到这里就要结束啦，下一篇将会从数据分析的中观、微观角度来展开，希望各位小伙伴多多关注~~~~~

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作者：九山阿童，微信公众号：九山阿童（ID：Jsat1754675302）

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