在做数据分析的时候,“行业”两个字,一般指的是:围绕一个商品,从生产到销售相关的全部企业

在做数据分析的时候,“行业”两个字,一般指的是:围绕一个商品,从生产到销售相关的全部企业

大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。

在工作和面试中,很多小伙伴会遇到“对XX行业进行分析”的要求。一听“行业分析”四个字,好多人会觉得特别高大上,不知道该怎么做。今天给大家一个懒人攻略,小伙伴们可以快速上手哦。

一、什么是行业?

在做数据分析的时候,“行业”两个字,一般指的是:围绕一个商品,从生产到销售相关的全部企业。以化妆品为例,站在消费者角度,就是简简单单的从商店里买了一支唇膏回去。可站在行业角度,从生产到销售,有相当多的企业在参与工作(如下图)

在行业中,每个企业常常扮演只是行业链条中的一个环节。因此习惯上,会把向自己提供原料/产品的企业,称为上游企业;把接受自己提供的原料/产品的企业,称为下游企业;把最终消费产品的用户,称为终端消费者。

二、什么是行业分析?

在做数据分析的时候,行业分析,特指对一个企业所处的行业发展情况进行分析,从而指导企业经营。行业分析要回答的问题是宏观性问题,却是决定企业发展方向的大问题。

比如:

是不是整个行业发展都不行了!

在行业内,我要和谁进行竞争?

上游企业经营出问题,对我有多大影响?

又有新的下游企业出现了,是不是新机会?

终端消费者的需求在变化,我要做改变吗?

这些问题,往往是企业的最高决策层才关心的问题,因此在整个数据分析体系中,行业分析是最高层的,服务于管理层的分析(如下图)

三、行业分析的14个模块

行业分析是有套路的,包含三大模块14个子板块

第一个板块:行业规则。这里主要描述行业的基本情况(如下图)

这个模块的分析,主要为了向人们(特别是不懂行的,比如新人、投资人、公众)展示行业的基本情况。如果是面向懂行的人,不用啰嗦太多,可以呈现其中有变化的部分。比如行业内出现新技术、新政策法规,导致产生了新商业模式,进入壁垒发生了变化等等。

第二个板块:行业终端消费者。这里描述的是行业市场空间,一个行业能赚多少钱,最终还是由其覆盖的消费者数量*消费者消费力来决定的(如下图)

这个模块的分析,最难的是数据采集。因为涉及全行业的终端用户评估,涉及面太大。通常是用:分而治之的办法实现的。比如研究女性化妆品消费,则:

全国的女性数量,每个省份/城市的女性分布,来自国家统计局(抽样调研)

女生中有多少在使用化妆品,来自腾讯/阿里等有大数据的平台(平台内统计)

女性使用化妆品的金额/消费力,来自第三方机构(抽样调研)

这样分步获取数据,再用消费金额=女性总人口*有多大比例购买*人均购买力,推算出来。

肯定有小伙伴觉得数据不准,确实不准。但是注意:这些宏观层面的判断,也不需要100%精准的数据,因为发展趋势是很难造假的。如果真有一天全国女性人数不增加了,女性消费力在下降,一定会在国家统计局、腾讯/阿里等大数据平台、第三方机构的数据里同时有表现。

第三个板块:行业竞争格局。这里描述的是行业竞争状况,关注的是:谁在和我司竞争,竞争的主战场在哪里,争夺态势如何?

这个模块的分析,核心关注的是对行业有影响力的大玩家。这些大玩家的数据,可以通过上市公司财报、冲击上市公司发出的经营数据,已经一些不太见光的手段获取。一个行业内,大玩家的动向是很重要的,直接决定了行业竞争态势。

有的小伙伴可能会说:我所处的行业,没有上市公司,也没有冲击上市的公司,也没有大体量的公司,怎么获取该部分数据呢?亲,如果真的是三无行业,那就是典型的分散竞争市场,这个判断,也能支持决策了。

第四个板块:行业发展趋势,这是最能影响分析结论的板块(如下图)

前三个板块,只是呈现了现状。这个板块的分析结论,可以直接影响决策。在经典的《战略管理》教材里,对于行业发展态势的判断,有一系列的经典结论,比如:

增长加快、集中度提升,进入企业减少:说明垄断加剧,小玩家需要找细分领域求生

增长放缓,集中度高,资金流入减少:说明行业进入存量竞争,需要留存现有用户

具体结论很多,这里我就不班门弄斧了,有兴趣的小伙伴可以自己搬书来看。总之,这个模块能帮助大家看清楚:竞争在加剧还是放缓,哪个细分领域正在酣战。

第五个板块:标杆企业。这里是为导出具体策略做准备的(如下图)

行业分析之所以叫“行业”分析,就是它不需要分析我司具体情况,只要讲清楚行业情况即可。如果大家真的想问:那看完分析,我司该怎么办呢?就对着标杆企业的做法,要么抄袭,要么做差异化。

四、注意事项

以上说的行业分析,都特指行业分析在企业里的应用。实际上,有很多人对行业分析很感兴趣,是因为他们想问的问题是:

“分析出一个好行业,我好买股票”

“分析出一个好行业,我好去创业”

“分析出一个好行业,我好去上班”

炒股、创业、打工,和行业分析没啥关系(和个人的机遇、能力、资质有很大关系!)因此小伙伴们千万不要乱用哦,每一个问题都有它专门的解法,不存在包治百病的神药。

作者:小熊妹。公众号:码工小熊。数据界新人,喜欢数据分析、数据挖掘。

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