行业研究的方法

认识一个行业有很多种方法，但通常都较为复杂，本文结合自身工作实践，总结为一个简易的逻辑框架，即通过“五看“——看宏观环境、看行业、看客户、看竞争对手、看企业自身，来准确把握行业概况。此框架适用于企业研究或者面试时向HR讲述行业认识。行业研究框架：五看看宏观——了解产业政策对于宏观环境，主要是了解国家及地方政府对整体产业的政策，是鼓励发展还是限制发展？通过政策可以分析出当前产业所处的发展阶段及其特点。很多新兴产业深受国家政策影响。比如，国家自2016年开始对新能源汽车进行补贴，这个阶段但凡造新能源汽车企业都可以获得补贴以获得发展的资金支持；但2019年开始补贴政策出现退坡，许多竞争力弱的企业因无法获得补贴而导致破产。一般需要梳理出产业近5年-10年的主要政策，进而研判出国家对此产业发展的未来态度及可能的变化。看行业——了解产业链及发展潜力对于所处行业，首先需要了解上下游产业链，以更大的视角去把握行业，避免分析的片面化。比如，新能源汽车行业的上游是动力电池、电机、电驱等，下游是出租车、公交集团、消费者等。相当于，如果我们去谈恋爱，不但要了解对象本身，还要了解她周围的事物，包括她的闺蜜或好朋友、公司等情况。其次，是要了解行业本身的市场规模有多大，以及未来五年的规模预测。这可以通过行业研究报告或专业第三方数据获得。如果不同出处的数据存在较大的不一致，那就根据自己的判断选择一个较为稳妥的数据，或者独立测算以获得较准确的数据。看客户——了解目标客户群体先挑选出主要面对的客户企业，再将客户按其销售规模分为几个类别，比如A类客户、B类客户、C类客户等。或者，根据客户对企业的重要性分为战略性客户、重要客户、普通客户。其次，了解主要客户的产品、技术，甚至可以了解客户的客户。看竞争对手——了解对手的实力对于竞争对手，也可以按规模分为几类：第一类属于同行业标杆，需要重点研究，包括规模、战略、产品、技术等；第二类属于与企业实力旗鼓相当的对手，也是重点关注对象；第三类是企业后面的追赶者，有一定实力但与威胁不大。更弱的竞争对手，基本可以忽略，因为对企业构不成任何威胁。看自己——认清自己与标杆的差距通过与标杆、主要竞争对手在规模、产品、技术、客户等方面的比较，认清企业自身的既有实力及与行业领先者的差距，唯有清晰差距，才能找准企业的发展方向及破局点。行业研究报告来源做行业研究，看券商或专业第三方的研究报告是少不了，这里推荐以下几个免费网站：前沿报告库：涵盖各行各行，报告数量多，每天都会更新，注册之后即可免费下载大部分行业研究报告，少数需要购买，每天下载的报告数量是5篇。乐晴智库：涵盖行业广泛，但报告数量较少、更新较慢，注册之后可以免费下载报告，每个月可下载的数量有限。并购家：涵盖行业有限，报告数量较少，更新较慢，不用注册即可免费下载报告，下载数量也没有限制。未来智库：以新能源行业为主，报告数量有限、更新较慢，但报告质量较高，不少深度研究报告值得推荐。

了解一个行业可以帮助从业者认知行业的发展趋势，提高对行业变化的敏感度。笔者分享了对行业进行分析的方法，四个步骤了解你所处的行业。对于每一个从业者而言，对于自己所处行业的都应该有所了解。对行业的信息了解越全面、对行业的理解越透彻，我们就更容易看清行业存在的机会。对于产品经理而言，也能够在做产品规划时更贴近正确的方向。那么我们应该如何进行行业分析呢？一、收集信息分析任何事物，首先要对选定的事物有一个基本的认知。为了建立对行业的整体认知，我们要做的第一件事情就是搜集这个行业的信息。那么我们该如何搜集信息呢？搜集信息的维度我划分以下三个：分析报告新闻资讯找人咨询1.1 分析报告最快了解一个行业的途径就是查看该行业的报告。在互联网发达的今天，只要你会搜索，任何一个行业的资料基本都能找到。最近好几个朋友都向我咨询有没有XX行业的分析报告，授人以鱼不如授人以渔，除了会帮忙看一看我的知识库里有没有相关报告外，我还会将自己整理的查找渠道分享给他们。链接是东方的知识库里收藏的查找渠道：行业分析-各个行业分析报告查找渠道我在知乎收集了这篇笔记的内容，各行各业近百个查询渠道。如果你想查找的信息在这些网站都查询不到，那么可能有以下几种情况。查询的行业市场太过垂直：过于垂直的市场，可能不会有单独的行业报告；比如“直播电商”、“社交电商”都属于“电商”的垂直市场，你可以放大到“电商”行业去看有没有相关的报告。行业信息高度不透明：对于保密性比较强的行业，是不会有对外的行业报告；还有就是灰产地带，在被揭晓前很多人都不会知晓。第三种情况：恭喜你了，这个市场还未被人发掘；如果是这种情况，别犹豫，拿起键盘可以开始干了。1.2 新闻资讯去资讯平台和社交媒体搜一搜这个行业的资讯，看看这个行业的服务者和消费者双方发出的不同声音。媒体对某个行业和公司是看好还是看衰？最近有哪些值得关注的行业事件和动态发生？兼听则明，偏听则暗。多听听不同渠道发出的不同声音，这些都有助于了解这个行业的全景。1.3 找人咨询以上两种信息搜集的维度，存在两个问题：信息的真实度；信息的深度。网上搜集的行业报告，或多或少会与行业的真实状况存在偏差。而且，即便看了足够多的信息，但对于行业潜藏的一些信息，也是无法知道的。想要对这个行业有更深入地了解，咨询该行业的从业者是一个很好的途径。不同圈子获取的信息差异，远比你想象中的要大。很多在行业内看来是常识的事情，行业外的人可能看起来高深莫测。二、了解行业在上文中，东方提到，对一个行业进行分析需要先建立对行业的整体认知，也介绍了一些收集信息的渠道。收集信息时，我们要注意不能盲目地收集信息，收集到的信息要在我们后续去了解和分析行业时能够用到。那么对于收集的信息，我们要如何运用呢？首先我们先要利用收集的信息去解答三个问题：行业的产业链有哪些环节？行业有哪些头部企业？行业处于哪个发展阶段？2.1 行业的产业链有哪些环节？对一个行业进行分析的时候，我们要做的第一件事情就是去看看这个行业的构成是怎样的？这个行业从源头到终点都有哪些环节？每个环节的上下游是谁？了解整个行业的产业链，能够让你认知到自己所处环节到底扮演着什么样的角色。当行业发生变化的时候，你能够清晰地捕捉到是哪一个环节出现问题。2.2 行业有哪些头部企业？为什么要去了解行业的头部企业？一个行业的头部企业也是从小规模逐渐演变为头部，一个头部企业所经历和面临的问题，可能是这个行业绝大多数从业者都会遇到的问题。比如票务市场，不论一级市场的大麦还是二级市场的摩天轮，用户的负面评价都集中在价格浮动与票价过高和没有及时收到票。比如拼多多当前面临的商家问题，不论京东还是淘宝，之前也都曾经历过。从头部企业可以看出这个行业的基本竞争格局，头部的生存状态也意味着这个行业最终的生存状态。2.3 行业处于哪个发展阶段？每一个行业都有它的生命周期。了解一个行业的生命周期能够让你意识到，行业当前的着力点在何处，和可能发展的方向与趋势。这个行业所处的阶段是早期、中期还是晚期？这是市场是增量市场还是存量市场？行业产生阶段性变化的时机，往往是最能够抓住机会的时机。三、分析行业东方的这篇文章内容结构是逐级递进的，需要完成以上的步骤才能进行接下来的分析。当建立一个行业的基本认知后，就可以对行业展开分析。3.1 常用的分析模型当我们对一个事物进行分析的时候，有很多种常用的方法论。每一个方法论都有其适用的场景。——《如何快速了解一个行业—实战篇》麦肯锡分析法常用对公司战略进行分析，其中的MECE分析则是对问题的分解；5W2H法则是通用法则，适用多种场景；PEST法则常用于对宏观环境进行分析，以此去判断机遇和风险；五力分析模型是微观分析模型，以竞争对手为主体进行分析，用于判断竞争形势；SWOT分析模型以自身为主体，去寻找适合自己的经营策略；商业画布模型主要用于分析企业价值，通过该模型可以得出一个企业的商业模式；生命周期理论用于去判断行业和企业的发展阶段，以把握企业发展节奏与规避风险。3.2 行业的天花板如何进行预估？行业的天花板并非固定不变的，随着市场的变化，其旧天花板可能会被解构，产生新的天花板。行业的天花板一般可以通过推算行业内的消费者数量或消费频次来进行大致判断，也可根据整个市场的消费数据和变化趋势进行判断。后续会以现场娱乐行业为例进行系列讲解。现场娱乐行业在18年的市场规模为521亿元，其中票务市场规模为189亿元；且历年来的增长幅度都比较小，可以预估其市场的当前天花板在200亿元。对于共享出行而言，可以通过出行频次进行推算；共享雨伞可以通过一年的阴雨天数进行推算。对于新兴行业，由于本身没有路径可遵循，也没有数据作为参考。只能依靠个人主观分析去进行推断，比如当共享充电宝刚出来的时候，很多企业和资方都吃不准这个市场到底能否做活。也许正因为看不清市场前景，共享充电宝才避开了资本的恶战，现在闷声发大财。3.3 每个环节提供的核心价值是什么？对于每一个环节的核心价值判断，能够让我们看清在一个行业里，掌握哪些核心资源才能让一条产业链持续地正常运转。现场娱乐行业其上游是文艺表演团体、演出经纪公司和主办方，核心价值是生产消费内容；而大麦与摩天轮作为中间的消费服务平台，提供的核心价值是连接内容与消费者；其下游是演出场馆，核心价值是提供消费者与内容的承载空间。引自《中国现场娱乐票务市场年度综合分析2018》3.4 每个环节的商业模式是什么？当我们对一个行业的核心价值有所了解后，就可以对该环节的商业模式进行初步的判断。现场娱乐行业上游的核心盈利来自于门票，由消费者贡献；消费平台的盈利则可从双边获取，向发行方收取推广费、向消费者收取服务费；场地方的盈利则是来自于主办方支付的场地费用。从中可以看见，消费者支付的费用最终流入到主办方、消费平台和场地方三方。只有三方的收入都维持相对平衡才能保证这个市场持续运转。3.5 每个环节的核心竞争力？在我们了解每个环节提供的核心价值以及其商业模式后，我们可以对每个环节的核心竞争力进行初步的判断。核心竞争力意味着能够提供和创造核心价值，我们倒推就能看见每个环节的核心竞争力。现场娱乐行业上游的核心竞争力在于内容产出的品质、消费平台的核心竞争力在于流量的获取与上游资源的争取、下游的核心竞争力在于场地的综合性体验。四、预测行业4.1 行业未来的发展趋势如何？对于行业发展趋势的判断是综合多个维度的判断，在此我们可以借助在4.1章节提到的各种方法论进行分析和判断。以PEST分析法为例。政策方面：鼓励政策性、商业性金融机构进入，鼓励生产传播内容健康的作品，提高内容的原创能力和质量，大力发展内容建设工程。总体来说政策利好。经济方面：随着人均收入水平地不断提高，大众消费能力也在持续攀升。人均可支配消费收入也在逐步提升，其中文娱消费占比11.2%。大众在文娱消费的支出后续还会逐步提升。社会方面：随着95后的初入职场，以及90后的收入稳固，24岁以下消费人群占比攀升至14.8%，30岁以下人群占比达到42.4%。其热爱生活，乐于新事物，注重生活品质的同时，精神娱乐需求也日益丰富多元，这一群体也为文娱消费市场未来提供了巨大的增长空间。技术方面：VR、AR、5G等前沿科技的到来，加快了数字技术在内容创作生产、传播和服务领域的应用。无纸化、人脸识别等智能查验技术快速崛起，逐渐成为现场娱乐新标配。拥有基于大数据、云计算、物联网、新零售、人工智能等新技术的创新平台将在新的市场创造更大价值。4.2 存在哪些潜在的机会？对于机会的判断同样是信息的二次整理和主观推断分析。在现场娱乐行业，我看到两个机会。产业链重构的机会：我们在摸清上每个环节的核心价值后，可以看看是否还存在重构产业链的机会。如结合内容投资、精准宣发、场馆馆运营、衍生品开发等领域，成为专业优质的现场娱乐综合服务提供商。高新技术带来的机会：如果能将抢先新技术融入表演内容中，给用户带来更好地现场体验，是否能为市场带来突破性地增长？同时借助网络平台去承载现场内容，是否能够为现场娱乐开括新的业务市场？写在最后任何一个行业的分析和判断都需要收集大量信息和进行深入思考，本文只是对一个行业进行了浅显地分析，主要目的是让大家理解如何去分析一个行业的思路。社会在不断发展，时代在不断进步，尤其是走在社会最前沿的互联网行业更是瞬息万变。不论是市场的变化，还是相关技术的变更，都对产品的从业之路有着深远的影响。而应对这种变化的方式，只有让自己不断学习从而跟上每一次变化的步伐，站在时代的浪潮之巅。不断地提高自己思考的广度与深度，寻找到自己能够适应、跟随、引领时代的方式。参考文章：《如何研究透一家公司》《如何在一周内搞清楚一个行业？》《如何七天快速了解一个行业》《干货：如何快速了解一个行业—实战篇》《如何快速判断一个行业是否值得加入？》《中国现场娱乐票务市场年度综合分析2018》#专栏作家#关注互联网新动态，致力于产品知识体系的构建，不定期分享产品心得。本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

作为当下最基础的一个职业技能，无论你是将要迈入职场的学生、职场老鸟、知识行业从业者，还是企业家、创业者、投资人，你可能都会遇到行业研究这一课题；做毕业设计你要做行业研究、分析公司新产品的市场表现你要做行业研究、知识行业从业者给客户做分析和建议，更要用上行业研究，企业家和创业者为明确公司发展战略，要做行业研究，投资人做投资决策同样要做行业研究。一份完整的、详实的、逻辑严谨的、高水平的行业研究报告将直接影响到一个新产品市场投放的成败、一个企业发展方向的对错、一个投资项目的盈亏。本报告将从道、法、术三个层面分析行业研究的基本思路、研究框架与研究模型，同时给大家分享一些常见的数据获取途径，让你也能做出专业的行业研究报告。行业研究之道：行业研究的目的与基本逻辑、行业研究的基本原则行业研究之法：行业研究的分析框架，常用的分析模型与分析工具行业研究之术：研究数据的获取途径目前市场上主要的行业研究报告输出主体有咨询公司、研究机构、券商/投行等，由于角度不同，他们进行行业研究、输出行业报告的目的也不尽相同，所以他们的报告从研究框架、主要内容、研究选题、数据来源等各个维度都会存在一定的差异性，这也从另外一个角度说明了以目的为牵引的行业研究逻辑的重要性；按照不同的研究目的，可以将行业研究分为市场、战略、投资三大类：建立跨学科的知识体系有助于行业研究者从不同的维度思考问题，多元化思维模型有助于研究者从不同角度设置研究课题，防止掉入“如果你只有一把锤子，那么你就会把所有问题都看成钉子”的陷阱中。研究框架统领整个研究过程，是做行业研究的核心。干货建议收藏，以备不时之需；报告链接、更多方法论及数据获取途径可咨询作者。

「行业研究方法论」是对行业研究方法论的系统整理和撰写。作者 | 第3类人图片来源 | Canva 可画今天我们来着重讲一讲SWOT分析法。SWOT分析法是一种常用的战略工具，它是由著名的战略学家——迈克尔波特提出的，用以分析帮助企业在竞争中厘清自己的优劣势和机会威胁点，从而制定企业战略的方法。S（Strengths）是优势W（Weaknesses）是劣势O（Opportunities）是机会T（Threats）是威胁优势：列举企业的优势，如充足的资金、良好的品牌形象、成熟的数字化程度、强大的供应链体系等。劣势：列举企业的劣势，如缺乏精英人才、行业经验不足、没有技术壁垒、营销体系不够强等。机会：列举行业的机会点，如消费升级、消费者的认知唤醒、新技术等。威胁：列举行业的不利于发展的因素，如政策变动、顾客需求的改变、经济形式下滑等。不难发现，SW分析地是内部因素，OT分析地是外部因素。那么，我们如何利用SWOT分析法来做战略分析呢？一般地，我们会利用内部和外部交叉的矩阵，来找到应对问题的策略，例如下图：举一个例子，假设Google所在的办公楼方圆两公里内只有两三家餐厅，你的连锁餐饮店要入驻这一片区域。S-优势：你的餐饮店的口味和菜式都很不错，已经在其他门店得到验证，顾客认可度高。O-机会：办公楼人多，餐厅少，竞争对手少。W-劣势：租金高昂，营业成本高。T-威胁：消费升级的背景下，顾客越来越喜欢健康饮食，例如楼下的轻食餐厅正在火爆营业。那么，应该采取什么策略呢？S+O 优势+机会：新店开业，以优惠来刺激拉新，短期内高效引流。S+T 优势+威胁：主推店内的低卡套餐，从“健康”着手来切入用户心智。W+O 劣势+机会：将门店开在这一片区稍微偏僻的位置，以O2O外送为主，堂食为辅。W+T 劣势+威胁：在O2O外送的页面，从门店名字、菜单风格、优惠品类等各个维度强调“健康”调性，吸引用户下单。今天暂时分享到这里，我会持续更新行业研究相关的方法及工具，详细给你讲解怎么做行业研究。希望你能关注我的GZ号「第3类人」，从一个女博士的视角剖析商业和科技问题。如果喜欢我的文章，也请帮忙「转发」，让我们一起传播经过思考和沉淀过的「Know-How」。

每天叫醒你的不是闹钟，而是姿势最近区块链异常火爆，不想错过区块链弯道超车的机会？那你了解区块链这个产业吗？今天，我们就来和大家一起讨论一个问题：如何做产业分析。这套产业分析方法论来源于哈佛大学商学院迈克尔·波特教授，他在世界管理思想界可谓是"活着的传奇"，是当今全球第一战略权威，是商业管理界公认的"竞争战略之父"。如何着手分析一个产业和竞争者？寻找什么类型的资料并如何组织这些资料？从什么地方找到这些资料？……本文将涉及这些问题和其他一些进行产业分析时遇到的实际问题。有关产业的资料基本上有两种：出版资料和通过访问产业参与者观察者所搜集的资料（实地资料）充分的产业分析时一项繁重的任务，如果从零开始，将至少要花费数月时间才能完成。在考虑具体的资料来源之前，重要的是考虑进行产业研究的全面战略和开始研究关键性第一步。01产业分析战略在制定产业分析战略时，有两个重要方面。第一是决定究竟要寻找什么。“有关产业的任何事情”过于广泛，难以作为研究的有效指南。虽然需要在产业分析中提出的特定问题详 细表依所研究的特定产业而定，但归纳出调查者应该寻找什么样的重要信息和原始资料是可能的。产业重要结构特征、引起它们变化的重要力量和所需关于竞争对手的战略信息。这些是作为产业分析的因素。然而，因为这些结构和竞争对手特征通常不是原始资料，而是原始资料分析的结果。表Ⅱ－1 给出了一个搜集原始资料的简单而全面的领域范围。能够完整地描述其中任一领域的调查者将可以描绘出关于产业结构和竞争对手概貌综合图像。表Ⅱ－1 产业分析的原始资料的种类资料种类 编排方式 产品系列 按公司买主及其行为 按年互补产品 按职能范围替代产品增长增长率增长形式（季节性、周期性） 决定因素生产和分销技术成本结构 规模经济 附加价值 物流劳动力营销和销售市场细分营销实践供应商分销渠道（如果是间接性的）创新类型来源比率规模经济竞争对手―――战略、目标、优势和劣势、假设社会、政治、法律环境宏观经济环境有了汇集资料的框架，第二个主要战略问题就是在每个领域里开发资料。有一些选择方 案，从每次取一项到随机地进行。然而，正如前面提及的，首先获得对产业的总体看法，然 后把注意力集中在个别问题上，会有很大好处。经验表明，广泛的了解能有助于调查者在他 们研究来源时，更有效地觉察出资料中的重要事项，并在搜集资料过程中更有效地组织资料。下面的一些步骤会有益于获得总体看法：⒈谁在产业中。马上列出产业参加者的大致清单是明智的，尤其要列出领先的公司。有关主要竞争对手的清单有助于迅速找到更多的文章和公司文件（后面讨论的一些来源将 有助于这一过程）。许多这类来源的切入点是产业的标准 产业分类（ Standard Instrial Classification,SIC）代码，它由统计署标准产业分类手册确定。SIC 系统按不 同宽度水平 进行产业分类，2 位数代码的产业对大多数目的来讲过宽，5 位数代码的产业又常常太窄； 一般来说，4 位数代码的产业通常比较合适。⒉产业研究。如果走运，有可能得到一个相对综合的产业研究或一些基础广泛的文章。 阅读这些资料，是获得总体看法的快速方法（产业研究的来源在后面讨论）。⒊年度报告。如果产业中有公开发行股票的公司，应该尽早了解其年度报告。一个简单的年度报告可能仅仅包括有限的信息披露。然而，尽快了解一些主要公司 10～15 年期间的年度报告是开始了解该产业的极好方法。该行业的大多数方面将在这次或那次的报告中谈及。对获得总体看法最有启发的部分经常是总经理的致函。调查者应该寻找其中给出的关于好、坏财务结果的基本原因，这些将揭示产业中的一些关键成功因素。另外，注意到年度报告中什么是公司看起来感到自豪的，什么是它看起来感到担忧的，什么重要变革被采用过等等也十分重要。通过深入研究同一公司的一系列年度报告，还有可能获得公司组织、生产流 程及许多其他方面的信息。02较早进行实地调查如果在进行产业分析时通常会存在什么问题的话，那就是调查者倾向于在开始发掘实地资料来源之前，花费很多时间寻找出版资料源或去图书馆。如同将在后面讨论的，出版资料源有种种局限性：及时性、综合水平、深度等等。尽管获得对产业的一些基本了解对充分实 现实地访问的价值是重要的，但调查者在进行实地调查之前，不应该把经理都花在出版资料源上。相反，实地调查和进图书馆研究应该同时进行。他们可以互相补充，特别是如果调查者积极要求每一个实地资料源推荐关于产业的出版资料源的时候。实地资料源将会更有效率，因为他们会直接切入正题，而不会因阅读无用的文件而浪费时间。访问有时也有助于调 查者辨明问题。在某种程度上，这种帮助将以客观性为代价。03渡过艰难经验表明，产业研究中调查者的士气经常随着研究的进展经历一个U型周期。最初的兴高采烈随着产业的复杂性日趋明显和资料的不断堆积，让位于困惑甚至恐慌。在研究后期的某时候，两者开始同时并存。这种情况看起来经常出现，调查者记住它将会有益。04产业和竞争对手分析的出版资料源可得到的出版信息数量因产业不同而有很大差异。产业越大，越老，技术变革速度越慢， 可得到的出版信息也就越好。调查者的不幸在于，许多令人感兴趣的产业不符合这些准则， 它们那里几乎没有什么可用的出版信息。然而，总有可能从出版资料源中获得一些有关产业的重要信息，应该积极地寻找这些资料源。总之，调查者在为分析具有经济意义的产业而使 用出版资料时将会面临问题，即它们过于广泛和综合，不适合该产业。如果调查者在开始搜寻资料时头脑中就意识到这一实际情况，则广泛资料的用处将会被更好地认识到，并且会避免轻易放弃的倾向。有两个重要的原则可以极大地促进为出版资料建立参照。第一，彻底梳理出版资料源， 以便查找其他资料源的参照，包括其他出版资料源和实地访问资料源。文章一般引述个人谈 话（产业中的主管人员、证券分析家等），这些人通常不是偶然出现的人物，他们可以 获得全面信息或者是畅所欲言的产业观察者，并且他们是出色的领导。第二项原则是要保持一份完全的所发现资料记录。虽然在这样做时会感到有些麻烦， 但记下资料源的详尽的引文不仅可以在研究末期节省编辑资料目录的时间，而且可以防止调查 组成员的重复工作和由于不能记起一些关键资料的出处而产生的苦恼。资料源的扼要记录或 有用资料的复印件也很有用处。它可以尽量减少重复阅读的需要，并有助于调查组内部的沟通。虽然出版资料源类型会很多，但大致可分成几类，下边将简要讨论。05产业研究提供对产业总体看法的研究一般有两类。第一是长篇累牍的产业研究，它经常（但是不全面）是由经济学家撰写的。第二大类是典型的、较短的、问题比较集中的研究，一般由证券或咨询公司完成。>>>>商会：许多产业都有商会，它可以作为搜集产业资料的书房并且有时出版详细的产业统计资料。>>>>商业杂志：大多数产业都有一种或多种商业杂志，这些杂志定期（有时甚至每天）报道产业中的时间。>>>>商业报刊：许多商业出版物分期报道公司和产业的情况。>>>>公司指南和统计资料：有许多关于美国公营和私人公司的指南，其中一些提供了有限数量的资料。>>>>公司文献：大多数公司发表许多关于本公司文献，特别时当这些公司股票公开上市交易时。>>>>主要政府资料源。>>>>其他资料：其他一些重要出版资料有：◎反垄断记录；◎竞争对手工厂或总部所在地的报纸；◎地方税收记录。>>>>为产业分析搜集实地资料：在搜集实地资料时，先有一个框架很重要，内容包括：辨识可能的资料源、判定他们对 与调查进行合作所可能采取的态度是什么，以及如何着手搜集资料。>>>>实地资料来源的特征：产业竞争者与调查者的合作可能会有很多不确定性。调查者应当努力与所有主要团体种的个人建立对话，因为他们中的每一个人都能提供重 要的资料及有用的核对。由于他们的视角不同，因此如果他们产生抵触、甚至直接矛盾的说法，调查者不应感到奇怪。访问的艺术之一是从不同来源核对和证实资料。调查者能在图Ⅱ－1 所示任何一点进行最初实地接触。开始，为搜集背景资料，最好与具有产业知识但在产业中没有竞争或直接经济利害关系的人建立联系。这些感兴趣的第三方 通常更公开，并提供了获得对产业和其所包含关键因素的无偏见总体看法的最好办法， 这在调查的早期很重要。当调查者需要了解更有洞察力和识别力的问题时，他们可以直接与产业 参与者打交道。然而，要想使在任何访问中的成功可能性达到最大，有个人引荐是重要的， 不管这种引荐是多么简介。这一考虑可能决定选择从哪里开始。实地研究总是包括机会主义的因素，沿用一种分析方法不应该妨碍调查者追寻好的导向。重要的一点是要记住许多产业参与者和观察者彼此认识。因此如果调查者精于其任务的话，一个信息源将引致另一个。特别是实地访问中易被接受的主题经常是在文章中被提及的 人。另一个进行访问的好方法是参加产业会议，以便非正式地与他人见面并建立联系。06实地访问有效的实地访问不仅是一个花费大量时间的微妙过程，而且是为许多产业研究积累大量 关键信息的过程。虽然每个访问者各有自己的风格，但了解以下一些简单要点是有益的：1联系。一般来说，与潜在资料源建立联系的最有效方法是通过电话，而不是通过写信或写信后打电话。人们容易把信件放在一边，避免决定是否作。打电话可以推动程，并且与写信比较，人们更喜欢与表达清楚和信息明确的口头要求进行合作。 2预约时间。调查者应该尽可能早地开始安排访问，因为预约时间可能较长，并且旅行日程难以协调一致，可能要花费数月的时间来安排并完成这些工作。尽管大多数访问的预约时间至少需要1 周，但由于人们的日程安排可能改变，调查者经常很突然地获得访问机会。3报偿。在安排访问时，应该给被访者一些报偿以回报他们付出的时间。这包括从讨论（当然有选择地）调查者基于该研究的一些观察的提议，到对被访者意见深思熟虑的反馈，到在可行条件下对研究本身结果和摘要的概述等多种方式。4同盟关系。如果研究是为另外的组织所做，则访问者必须准备说出其同盟关系并就其客户的身份和性质作出说明。如果信息可能被用于对被访者不利的用途，则出于道义的责任，要提醒被访者。如果访问者的企业或客户的身份不能透露，则必须作出关于该企业或客户在被研究行业经济利益的一般性声明。否则，被访者一般将不会（也不该）答应进行访问。不能透漏企业或客户身份经常限制（尽管不一定破坏）访问的用处。5坚持不懈。不论访问者有多老练，安排访问日程总是一个不断受挫的过程，很多时候访问安排被拒绝或被访者开诚布公地对会见表示冷淡。这是问题的本质，但不应当妨碍访问者。一旦会面开始，被访者经常很热情，访问者和被访者之间的关系会变得更私人化。信任。如果谈话者具备一些行业知识，可以大大有助于在安排和进行访问过程中建立信任感。这些知识应当在最初联系和访问本身中较早地显示出来。它会使谈话更有趣并对谈话主题有潜在好处。6团队合作。访问是一项令人厌倦的工作，如果资源允许，比较理想的是由两个人一队来完成。当一个人提问时，另一个人可以作笔记并思考下一轮问题。还可以当一个人记笔记时另一人注视被访问者。团队合作还允许立即在谈话之后或当年晚些时候召开汇报会，这对回 顾和澄清笔记、核对一致的印象、分析访问及合成发现结果等极其有用。在产业调查中，许多有创造性的工作经常在这种会议上完成。独自访问者也应该为这种活动留出时间。7提问。搜集准确的资料要靠提出准确的问题，既不能判断或限制答案，也不能暴露访问者自己的倾向。谈话者必须警惕不要用自己的举止、声音的语气或措词示意自己所期望的答案。大多数人喜欢合作和附和，但这种示意可能使答案带有偏见。8笔记。除作笔记外，调查者还能够受益于记下对访问本身的观察印象。该人使用什么出版物？书架上有什么书？办公室怎样装饰？是奢侈豪华还是简单朴实？被访者是否在办公室里摆放样品？在解释从访问中得到的口头资料时，这种信息经常提供有益的提示，同时也提供额外资料源的引导。9关系。很重要的一点是要认识到访问的主体是人，他或她以前从未见过调查者，有自己的个人特点，并对说什么或不说什么相当不确定。被访者的风格和词汇、他或她的姿势和态度、身体语言等将给访问者提供重要的暗示，访问者应迅速作出判断。好的访问者经常善于 迅速与主体（被访者）建立关系。努力适应被访者的风格，减少不确定性，使相互关系个人化，而不是将其保持在一个纯商业性的水平上将会在收到信息的质量和真实性上得到回报。10正式与非正式形式。很多有趣信息经常来自正式访问之后。例如，如果调查者能够参观 一下工厂，被访者可能会更放得开，因为环境从更正式得办公室移到非正式得地方。调查者应该设法把握访问，以便克服那种固有得拘泥于形式的局面。这可以通过在中立地点会面、参观、吃午餐，或者发现并讨论其他有共同兴趣的话题（除产业问题之外）来做到。 11敏感性资料。开始谈话时，提出一些非敏感性的一般问题将比询问一些特别具体的数字 或其他具潜在敏感性的资料更有效。在很可能涉及敏感性资料的情况下，通常最好在访问的 开始就讲明调查者并不想搜集独享资料，而是要获得对产业的印象。被访者将经常愿意以一 系列范围、球形图、省略数字等形式提供资料，这对访问者极为有用。应该像下面这样构思问题：“销售人员的数量是接近100还是 500？”。11寻求引导。调查者应该经常在访问中花一些时间提出下列问题：我们应当与别的什么人 谈话？我们应当了解什么出版物？是否有值得参加的会议在进行？（许多产业在一月和二月 有会议。）是否有一些有启发的书？提高访问效用的方法是从每一次访问中获得更进一步的 引导。如果被访者愿意提供有关另一个人的个人参考资料，就要接受这种资料。因为它将极 有利于作进一步的访问安排。12电话访问。在研究的相对晚期，当问题已高度集中时，电话访问可能相当有效。电话访 问对供应商、顾客、分销商及其他第三方资料源效果最佳。以上分享是否为你如何做行业分析提供了可行的方法论和路径呢？如有更多产业研究tips，欢迎写留言共同探讨哦~

本文共有 2204 字如果没有时间阅读关注转发点赞在看原创，转载请告知很多人问我，你如何做到博士毕业顺利「转行」的？首先，我想问你：1、你「为什么」要转行？2、你认为你能转去「什么」行业？3、你对那个行业了解「多少」？对于你的第二个行业的选择，你至少需要知道以下的事情：1、行业「前景」好不好2、你的背景技能与该行业的「匹配」程度所以，做「行业研究」是你思考转行的「必不可少」的事情。以上描述的是，你要选择「进入一个行业」的时候，你必须做行业研究。那么，这个时候的行业研究其实不需要非常专业和全面，只需要有「大致的了解」。那么，接下来我写的这篇文章，无疑会比你想象地更为「专业」和「全面」。并且，它会帮助你快速掌握这一套「方法论」，让你终身受益。那肯定是好事啊，「超出」了你学习的「期望值」。还有一些人，从事「行业研究」、「商业分析」、「产品经理」、「咨询顾问」等职业，那么这些职业就要求他们具备非常「专业」和「全面」的行业分析能力。不但要专业，还有有「嗅觉」，「敏感度」，「洞察力」，能够快速地在「海量」的信息中，发现一般人发现不了的「信息」、「洞见」、并由结论性地「输出」，形成「策略」或者「战略」。那么，这部分是更加「高阶」的玩法了，需要「多年」的行业「积累」和「沉淀」。今天我们这篇文章，先框住在让你了解「方法论」这一层面。做行业研究可以说是「五步走」：第一、明确要分析的「目的」。第二、有基本的「逻辑」线索。第三、行业研究的基本「要素」和「框架」。第四、做好行业研究所需要的「能力」。第五、搜集资料和数据常用的「工具」。01. 明确要分析的目的在做行业研究之前，你得先明确自己分析的「目的」。因为你光是谈理解或者研究，它始终是一个「过程性词汇」，并不是你要达到的目标。你所想要达到的目的决定了你对这个行业优先研究什么，并且在哪里结束。比如，你想了解区块链技术在金融领域的应用？比如，你想了解区块链技术究竟靠不靠谱，适不适合你个人进行投资？比如，你先了解区块链技术发展的现状？这三个问题，都牵涉到区块链技术的，但「目的均不相同」，也会让你后续的「方向」、「深度」和「工作量」各不相同。02. 有基本的逻辑线如何把一个行业研究清楚呢？我认为一定要弄清楚一下问题，「以问题为导向」去各个击破，始终不会错。1、提供的是什么样的产品/服务？商业模式是怎样的？2、需要什么样的输入？供应商是谁？3、客户是谁？客户分布和特征刻画？4、行业规模有多大？5、谁在竞争这块市场？利润水平如何？同质化程度多高？（行业竞争格局）6、行业目前面临怎样的政策环境？影响较大的宏观环境因素有哪些？7、竞品/替代品是什么？8、互补品是什么？可以和哪些行业外产品/服务协同合作？9、行业内部要素特点？如人才、技术、资本运作、融资等。把上面9个问题回答清楚，那么对一个行业的「基本情况」就已经了解了80%了。03. 基本的逻辑框架对于行业分析，整体方向是从「宏观」到「微观」的，先了解大的「背景趋势」、再到「行业层面」，再到「市场层面」，再到「企业层面」，再到「产品层面」和「用户层面」。「背景趋势」：宏观经济形势如何？大趋势好不好？「行业层面」：行业的规模和增速怎么样？行业处于生命周期哪一阶段？整个行业发展历程如何？是供给驱动还是需求驱动力？盈利模式如何？上下游供应商有哪些？近期政策是否利好？重点企业有哪些？「市场层面」：市场规模和增速大不大？区域市场表现如何？上线城市和下沉市场的表现分别如何？哪一细分市场还有机会？「企业层面」：龙头企业的盈利模式如何？有什么新模式，新打法？竞争格局如何？「产品层面」：哪一细分产品走势好？有什么特点？产品是否有技术壁垒？细分功能、尺寸、包装等分析。「用户层面」：消费者的新趋势、新喜好如何？04. 做好行业研究所需要的能力那么做好行业研究需要具备哪些能力呢？1、结构化思维的能力2、模型理解和应用的能力3、信息搜索能力「结构化思维的能力」：将海量的按照「逻辑线」进行分析和「结构化」。麦肯锡有一个著名的法则叫「MECE」，Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive。中文意思是，「无重复且无遗漏」。这项技能我在后续的文章中会详细写到，也请关注我的GZ号「第三类人浪世界」。也可以看一些类似的书籍，如《金字塔原理》，通过持续的训练培养自己的这项能力，「模型理解和应用的能力」：不必死套模型，但是至少需要会用其中的一些。行研相关的理论和模型很多，下面列举一些，包括但不限于：PEST分析波特五力模型平衡计分卡价值链分析SWOT分析麦肯锡7S模型波士顿矩阵GE矩阵法新7S模型安迪格鲁夫的六力分析模型战略十步骤系统战略钟模型05. 搜集资料和数据常用的工具这一部分，我其实在我的另一篇文章有了非常详细的回答。「搜索引擎」：Google、百度、Bing等。「分析企业」：企查查、天眼查、巨潮资讯网、Inverstor Overview、U.S. Securities and Exchange Commission等。「政府公开数据库」：国家统计局、中国信通院、中国政府官网、世界银行、世界数据图册、199IT等。「咨询公司报告」：艾瑞、易观、TalkingData、艾媒网、DataEye、艺恩Endata、七麦数据、行行查、国金证券、App Annie、友盟+、卡思数据、TooBigData、阿拉丁指数、Gartner、Forrester、Nielsen、GfK、麦肯锡、贝恩、波士顿咨询、罗兰贝格、科尔尼、普华永道、毕马威、德勤、安永、Flurry、eMarketer、J.P.Morgan、Comscore、Ericsson、Adfonic、Canalys、Juniper Research、Fiksu、世界经济论坛、CADAS、竺帆、全球移动通信系统协会等。「专业数据库」：路透Reuters、彭博Bloomberg等。「企业年报和财报」：Wind、百度财报、百度财报解读、阿里财报、腾讯财报、搜狐财报、拼多多财报等。「互联网公司数据」：腾讯业绩报告、腾讯大数据、百度开发者中心、百度数据智能、百度统计分析平台、阿里研究院、企鹅智库、腾讯CDC、PP指数、360互联网研究报告等。「媒体网站」：Techcrunch、The Verge、纽约时报、彭博商业周报、经济学人、福布斯、华尔街日报、商业周刊、36氪、雷锋网、199IT、极客公园、虎嗅、硅谷探秘、麻省理工商业评论等。希望你能关注我的GZ号「第三类人浪世界」，从一个女博士的视角剖析商业和科技问题。如果喜欢我的文章，也请帮忙「转发」，让我们一起传播经过思考和沉淀过的「Know-How」。

36氪专门为读书设立了【36氪领读】栏目，筛选一些值得读的书，并提供一些书摘。希望你手边有一本称心的书，让读书这场运动继续下去。2017年，TMT板块的IPO数量占到了总数的四分之一；对于投资者来说，投资TMT的收益非常可观。那么，TMT的投资趋势如何？TMT行业又有哪些投资热点？本文将与你分享TMT投资的基本研究方法、分析视角、整体行情及趋势分析，希望对你有所帮助。本文摘编《科技投资新时代：TMT投资方法、趋势与热点聚焦》，作者马军、宋辉、段迎晟。文章摘录：TMT投资的基本研究方法第一节 TMT行业及公司研究的基本工具和方法对TMT行业进行研究，是为了解释行业所处的发展阶段，阐明行业在国民经济中的地位，分析影响行业的各种因素及这些因素的影响力度，预测并引导行业发展趋势，判断行业投资方向。基本分析工具包括麦肯锡、科尔尼、德隆等知名咨询企业的行业咨询方法，以及PEST分析方法、波特的五力模型演化、SPACE分析、战略地位与行动评价、波士顿矩阵、兰彻斯特战略模式等。下面是基本的工具方法介绍。1.PEST分析我们可以对TMT行业进行宏观环境分析（PEST分析），通过政治、经济、社会、技术四个因素，来分析TMT行业目前面临的状况。政治因素（P）是指对行业的经营活动具有实际与潜在影响的政治力量和有关的法律、法规。政策变化释放制度红利，促成政府职能转变、行政效率提高、司法体制改革、国家大安全的加强等。这些变化对未来资本市场产业结构偏好有着极大的指导作用。集成电路、信息安全、国产替代、军工信息化等概念，大部分都和政治要素有关。经济因素（E）是指一个国家的经济制度、经济结构、产业布局、资源状况、经济发展水平以及未来的经济走势等。具体到TMT行业，经济因素的影响表现在三个方面，一是基于宏观的变量在短期提振经济；二是基本的经济制度在加速完善；三是财税体制、城乡一体化、放宽投资准入、自贸区建设加快改革等。经济因素对TMT行业的影响体现在通过影响经济效率、经济结构调整和产业转型，促进工业互联网、服务业消费升级，加速产业创新。社会因素（S）是指行业成员的民族特征、文化传统、价值观念、宗教信仰、教育水平、风俗习惯等因素。人口总量、年龄结构、收入水平与消费结构变化，是催化产业发展的关键和核心。现阶段TMT行业的消费主体、消费业务、消费方式等发生了巨大变化，这种变化使得信息消费引领信息产品和信息服务升级，导致产品趋同和用户选择/转移成本降低，对用户的争夺转向入口的竞争，进而重组产业生态。技术因素（T）不仅包括那些引起革命性变化的发明，还包括与企业生产有关的新技术、新工艺、新材料的出现、发展趋势以及应用前景。信息的无边界化加速了科学技术的进步，产业生命周期开始缩短。技术快速变化导致社会资源分布重组，互联网与传统产业加速融合，并在促进经济结构转型调整方面发挥重要的作用。各种技术的广泛融合和深度应用，使得培育新产业、新业态、新模式，实现经济发展方式的转变和产业结构调整成为必然。2.波特五力分析通过分析供应者讨价还价的能力、行业间现有企业的竞争、新进入者的威胁、购买者讨价还价的能力以及替代品的威胁这五种竞争力量，我们可以了解行业的竞争环境。供应者讨价还价的能力。在市场中，供应者，即那些向行业提供原料产品及服务的企业，可以通过提高产品的价格或者降低单位产品的质量，影响行业中现有企业的盈利能力以及产品的竞争力。具体在TMT行业中，通信行业、专网通信以及北斗导航等行业对上游供应商的选择余地较大，因此供应商的议价能力会受到同业竞争的限制，TMT行业拥有议价优势。行业间现有企业的竞争。现有企业的竞争主要体现在价格、售后服务以及成本等方面。一般来说，当行业进入门槛低、规模相近企业多、产品需求增长缓慢、竞争者提供产品几乎相同时，行业中现有企业间的竞争就会相对激烈。对TMT行业来说，产业从军用市场向民用市场的转变、产品生命周期的缩短以及技术的更新都会影响现有的竞争格局，以及现有企业的发展。新进入者的威胁。新进入者虽然能够给行业带来新活力和新资源，但是也会与现有企业产生产品原料以及市场份额方面的竞争，降低现有企业盈利能力。而新进入者在进入行业时，也存在进入障碍，主要有产品差异、政府行为与政策、资本需要以及产品技术等。在TMT行业中，多数细分产业都存在一定的进入障碍，如：通信设备属于高技术的知识密集型产业，存在技术壁垒，而北斗导航的军用市场以及电信运营行业受国家政策限制，存在政策方面的进入障碍。因此，对TMT行业来说，只要现有产业能够紧跟当前行业的发展趋势，积极开发新产品，研发新的技术，那么替代品对行业的威胁就不会很大。购买者讨价还价的能力。一般来说，购买者主要通过压低产品价格或者要求提高产品质量，影响现有企业的盈利能力。在行业中，当购买者数量不多或者购买者有能力实现后向一体化时，购买者就具有较强的讨价还价的能力。在TMT行业中，以北斗导航为例，一方面在面向军工市场的产业市场中，购买者数量并不多，这一因素增强了购买者的议价能力，而另一方面，现有产业对技术的要求高，购买者在实现后向一体化时难度较大，也会限制购买者的议价能力。所以，综合来看，行业的购买者议价能力适中，购买者对行业的威胁不大。替代品的威胁。相似企业生产的产品如果互为替代品，那么整个行业中现有企业的竞争战略都会受到影响，一方面，替代品的存在会限制其他产品的获利能力，压制商品的售价；另一方面，由于替代品的侵入，现有企业被迫提高产品质量或者降低产品售价。在TMT行业中，产品推陈出新的速度很快，诸如电信基础服务等行业存在多家相似公司，产品之间的替代性强，这种现象会加速包括工业互联网、电信运营等产业的转型和创新。所以，在对行业进行分析时，我们需要考察替代品的发展潜能以及盈利扩张情况。3.细分市场分析——产业生命周期分析每个产业从出现到退出社会经济活动，都要经历从成长到衰退的过程，具体来说有四个时期：初创期、成长期、成熟期以及衰退期。市场增长率、需求增长能力、产品品种以及技术革新都是判断产业生命周期所处阶段的主要标志。在初创期，产业刚刚形成，前期研发费用和推广费用高，而产品市场需求小，这一阶段的企业往往处于亏损状态，面临很大的投资风险；在成长期，产品向多样化和高质量方向发展，产品的市场需求开始上升，产业充分竞争的格局也逐步形成，在这一阶段，行业的增长具有稳定性和可测性的特点，因此投资的风险也大大降低；在成熟期，产品的接受度大大提高，产品的质量和性能也得到优化，此时产业的增长会减缓甚至停滞，行业的盈利能力开始下降，投资回报率开始趋平甚至下降；当产业进入衰退期后，市场需求开始下降，新型产品以及替代品大量涌现，企业利润下降，在这一阶段，企业会选择退出该行业，或者开发新产品进行产业转型，当产业处于这一阶段时，要详细分析企业未来的发展方向。在对TMT行业进行分析时，只有明确细分产业所处的生命周期阶段，以及企业在该产业中所处的地位，才能足够全面地认识产业以及现有企业，从而辨别企业未来的发展方向，做出恰当的投资判断。高德纳公司发布的新兴技术成熟度曲线很好地展示了产业生命周期理论，如图2-1所示。图2-1高德纳技术成熟度曲线4.波士顿矩阵波士顿矩阵运用市场增长率和相对市场份额两个指标，将产业中的现有企业区分为四种不同类型的企业，即明星类、现金牛类、问号类以及瘦狗类。一方面，企业在产业市场中的占有率高，说明企业的竞争实力强，那么企业获取利润的能力大，投资者投资获利的能力也越大；另一方面，企业的销售增长率高，预示着产品有好的发展前景。波士顿矩阵如图2-2所示。图2-2波士顿矩阵从波士顿矩阵来看，明星类企业属于高市场增长率以及高市场份额的企业，这类企业所生产的产品往往处于成长期，有很好的市场机会，在未来加大投资能够使企业获得迅速的发展；现金牛类企业的特点是拥有高的市场占有率，但是增长率不高，其产品已经进入成熟期，产品的利润大，但是因为增长率低，所以不需要扩大投资，在投资这类企业时，需要判断未来市场环境的变化，因为一旦市场环境不利于产业的发展，企业可能会变为瘦狗类，加大投资风险；对于问号类企业和瘦狗类企业，要采用选择性投资战略，对这些企业的投资一般风险较大，要视具体情况进行投资。我们也可以将波士顿矩阵进行演化变形，根据“前景”和“业绩”两个维度去评价公司。A类公司为“标杆企业”，是其他同行应该模仿学习的榜样；B类公司为“潜力公司”，是最值得投资的公司；C类公司为“转型公司”，往日的辉煌难以持续；D类公司为“落后公司”，“停、转、关、并”一般都是这类公司的结局。具体如图2-3所示。图 2-3 波士顿矩阵演化图图 2-4 投资路线与投资机会的逻辑框架从图2-4中我们可以发现，到了今天，波士顿矩阵分析仍然实用，唯一需要变化的是一些小的要素及结论的分析和修正。第二节 如何选择行业和公司研究行业的发展时，应该重点关注行业市场空间、商业模式、价值链分布、行业集中度分析、行业的关键成功因素及企业核心竞争能力分析、行业的主管部门及现行政策、行业投资机会的把握、行业和市场战略的制定等分析行业发展情况的核心分析指标。评估TMT公司的基本要素有如下几点。1.市场空间：对于如何选择投资行业，第一步主要看行业的“天花板”有多高“天花板”是指企业或行业的产品（或服务）趋于饱和、达到或接近供大于求的状态，简单来说就是行业的市场空间有多大。在进行投资之前，我们必须明确企业属于下列哪一种情况，并针对不同情况给出相应的投资策略。在判断上，要重视行业前景，关注企业素质。我们可以根据是否达到天花板，将行业前景分为三种情况，具体如下。第一种，已经达到天花板。投资机会来自于具有垄断经营能力的企业低成本兼并劣势企业，扩大市场份额，降低产品生产和销售的边际成本，从而进一步构筑市场壁垒，获得产品的定价权。第二种，产业升级创造新的需求，旧的天花板被重新解构，新的天花板正在形成或者尚未形成。这些行业通常已经比较成熟，其投资机会在于技术创新带来新需求。通信行业是这类行业的典型代表。受摩尔定律影响，每一代通信技术的升级都会带来通信设备的更新换代，促进通信设备的性能不断提升，服务单用户的成本不断降低，用户信息消费的新需求不断被满足、不断被超越，甚至能够出现从0到1的行业发展奇点，打破原有的行业平衡，创造出新的需求，例如，苹果手机的发明促进了移动互联网时代的到来。第三种，行业的天花板尚不明确。这些行业要么处在新兴行业领域，需求正在形成，并且未来的市场容量难以估计，如新型节能材料；要么属于“快速消费”产品，如提高人类生活质量、延长人类寿命的医药产品和服务。这类行业历来都是伟大企业的摇篮，牛股层出不穷，要重点挖掘那些细分行业里具备领军地位的优秀企业，即“小行业里的大公司”。2.模式分析：行业如何赚钱，能赚多久钱商业模式是指一家企业的盈利模式。通过商业模式的设计，企业可以明确如何盈利。简单来说，就是关于企业“做什么、如何做、怎样赚钱”的问题。对TMT行业中的公司进行研究时，我们可以主要运用三种模式，即业务模式、盈利模式和营销模式，来弄清目标企业是如何赚钱的。业务模式是企业提供什么产品或服务，业务流程如何实现，包括业务逻辑是否可行，技术是否可行，是否符合消费者心理和使用习惯，以及企业的人力、资金、资源是否给予足够的支持等。盈利模式是指企业如何赚钱，通过什么手段或环节赚钱。营销模式是指企业推广自己产品或服务的模式，包括销售渠道、销售激励机制等。好的业务模式必须能够盈利，好的盈利模式必须能够推行。（1）TMT行业典型的商业模式B2B指企业对企业之间的营销关系，它将企业内部网和企业的产品及服务，通过B2B网站与客户紧密结合起来，通过网络的快速反应，为客户提供更好的服务，从而促进企业的业务发展。产品服务质量、客户关系、产品毛利和销售渠道等为主要考量。普遍存在长账期。电信、科技类企业居多。B2C指直接面向消费者销售产品和服务。这种形式一般以网络零售业为主，主要借助互联网开展在线销售活动。企业向消费者提供的产品或服务，一般很难被取代或者对消费者而言价值相当大，企业向消费者直接收费。账期很短，甚至采用预付形式，如电信运营商服务、网络游戏、电影院线以及电子商务等。B2C2B指商家对消费者再对商家，这类属于TMT行业特有的商业模式。企业向消费者提供相对有价值的产品或服务，以免费或大幅低于成本价的形式积攒大量的“眼球”或用户，在达到所谓的临界用户数（criticalmass）时通过广告的方式向广告主收取费用。账期取决于企业的谈判能力。典型的行业有综合门户网站、垂直网站以及实时通信服务商等。B2B2C是一种新型网络通信销售方式，第一个B指广义的卖方（即成品、半成品、材料提供商等），第二个B指交易平台，即提供卖方与买方的联系平台，同时提供优质的附加服务，C即指买方。卖方不仅仅是公司，还可以包括个人，即一种逻辑上的买卖关系中的卖方。平台绝非简单的中介，而是提供高附加值服务的渠道机构，是拥有客户管理、信息反馈、数据库管理、决策支持等功能的服务平台。买方同样是逻辑上的关系，既可以是内部也可以是外部的。B2B2C定义包括了现存的B2C和C2C平台的商业模式，更加综合化，可以提供更优质的服务。近年来由Facebook等开放平台引领的商业模式，其商业逻辑是利用自身海量用户构建平台，为第三方产品服务提供商对接目标客户，企业与第三方进行收入分成。（2）能赚多久的钱从宏观逻辑看，技术进步是促进经济长期增长最为重要的因素之一，过去几十年，TMT行业集中了人类历史上最大规模的技术进步与商业模式创新，也是全球最为重要的增长动力。科技革命，尤其是过去二十多年的互联网革命完全重构了全球经济格局、产业演进与人类生活方式的面貌。从产业逻辑看，TMT的技术演进路径、技术成果的商用普及以及由此带来的商业模式创新路径尤为重要。技术与商业模式的领导者将由于“报酬递增原理”，其领先优势与市场份额在相当长的时间里持续扩大，行业集中度迅速提高。无论是硬件还是软件甚至是服务，都显示出了这个特征，如芯片、显示、存储、各种应用软件、流量平台、社交网络等各个细分行业。所以，在同一个细分行业，不同公司的命运有天壤之别，产业的中观研究尤为关键。商业模式的可持续性，可以从是否能够可持续获得规模收入、公司产品成本结构是否合理、是否可以可持续性扩张等方面的因素考量。除此之外，还要考虑公司所在行业或者公司本身是否依赖于特定政策、大客户或单一市场。成功的商业模式具有的主要特征如图2-5所示。图2-5成功商业模式的主要特征3.寻找企业的核心竞争力和壁垒模式谁都可以模仿，但能够成功模仿的毕竟是少数。企业的成功关键是具备构筑与商业模式相应的核心竞争力。核心竞争力的内容包含股东结构，领军人物及团队，研发能力，信息技术应用，发展历史等。（1）股东结构适度集中有利于公司发展经营绩效和股权集中度之间呈现出显著的正向线性关系，但是不同股权性质的控股股东激励效应不尽相同，中央直属国有企业和私有产权控股的上市公司所表现的激励程度最高，地方所属国有企业控股的上市公司次之，而国有资产管理机构控股的上市公司所表现的激励程度最低。（2）TMT行业属于智力密集型行业，人是最重要的资产企业的领导者及其管理团队成员的素质关系到企业的素质，关系到企业能走多远、能做多大，在研究中要重点考察领导者和管理团队成员的背景，通过跟踪他们的言行（通过浏览新闻，阅读招股说明书或董事会报告等）获取企业的发展方向、行业战略、用人机制、激励措施等方面的信息。我们需要判断企业管理者的人品、格局和价值观，这些因素都会潜移默化地影响一家企业的前途，也间接地影响到投资者的回报率。（3）持续研发和创新能力是TMT公司的竞争法宝优秀的研发团队，持续的研发和创新能力，能够提供高标准产品和服务的先进工艺、流程，以及发明专利等。纯粹的技术并不构成永久的核心竞争力。某一领域的技术壁垒（如专利技术）却能在一段时期内让企业保持领先优势。持续研发能力是判断企业技术壁垒的重要标准，我们可以通过企业的研发费用与收入的比值关系获得量化结果，做出逻辑判断。此外，技术优势会带来生产效率以及生产成本的优势，有技术优势的企业就能够获得高于行业平均水平的回报。内容简介2017 年，TMT 板块的IPO 数量占到了总数的四分之一；对于投资者来说，投资 TMT 的收益非常可观。那么，TMT 的投资趋势如何？ TMT 行业又有哪些投资热点？本书立足于 TMT 投资现状，在介绍了 TMT 投资的基本概念之后，作者详细讲述了TMT 投资的基本研究方法、分析视角、整体行情及趋势分析，同时从行业视角分析了包括大数据、云计算、人工智能、物联网、5G、3D 成像、全面屏等投资热点，为投资者投资 TMT 提供了系统的方法和工具。作者简介马军，方正证券研究所副所长，通信互联网首席分析师，曾就职于工信部电信研究院；拥有15年通信互联网产业政策趋势研究经验，撰写了20余篇行业分析文章及40余篇行业深度分析报告；连续五年荣获各种行业研究奖项，2017年获得包括新财富、水晶球、金牛奖、第一财经等通信行业研究第二名，2018年被评为福布斯中国最佳分析师50强。宋辉，北京邮电大学工学硕士，拥有三年电信运营商及互联网工作经验，是2016—2017年新财富最佳分析师核心成员。段迎晟，华南理工大学工学学士, 中山大学MBA；现任方正证券研究所副所长、电子行业首席分析师，曾任平安证券、国信证券、华创证券首席分析师；拥有超过10年的实业工作经验, 业内资源广泛, 擅长进行产业链调研和行业跟踪；2008—2017年连续被评为新财富最佳分析师。

在这个科技日新月异高速发展的时代，唯一不变的就是变化。要想提升自己在职场中的核心竞争力，那么提高个人能力，持续的学习和成长就必不可少。而任何一个职业、岗位的个人能力都可以总结为这三个方面：知识、技能、方法论。以产品经理为例，知识包含行业知识、专业知识。像BAT最近又发布了什么产品，区块链技术遭到了监管怎样的打击，诸如此类的就是行业知识，也是保证产品经理不至于被人说什么都不懂，能够知道该做什么产品的基本知识。如微信小程序最近开放了什么新能力，移动端和PC端在注册登录功能上有何种区别，这类的就是专业知识，也是保证产品经理不至于被人说什么都不会，能够知道产品该怎么做的核心知识。技能则包括文档技能、沟通技能、管理技能。思维导图、Axure、Visio、PPT、Excel以及一众项目管理工具，熟练运用这类工具的技能属于文档技能。产品经理这个岗位在工作中基本上每天都会遇到跨部门沟通的情况，而如何通过沟通技巧来最大限度的提高团队效率，降低出现问题风险，就要取决于你的沟通技能。大部门的互联网团队已经很少再设立项目经理岗了，那么如何保证项目能够保质保量按时上线，就得看产品经理的管理技能如何了。方法论决定了一个人如何思考、处理问题，而产品经理方法论则包括三个方面：行业层面、企业层面、个人层面。古人云：修身、齐家、治国、平天下。去掉齐家，剩下三者也同样是产品人需要总结的方法论。修身，提高个人层面的职业素养，知道自己要做什么、怎么做；治国，给企业找到好的定位，活用企业资源做出合适的产品；平天下，吃透行业制定好产品Roadmap力争成为行业龙头。即便你还没有能力和权利去治国平天下，熟悉企业层面和行业层面的模型也能对你选取企业和行业带来思路，不至于浪费时间在缺乏前景的企业行业中工作。什么是方法论？如果你遇到一类没做过的事情无从下手，那么你该看看别人的方法论。如果你面对做过很多次的事情却还是很迷茫，那么你该总结自己的方法论。知识和技能相信不少人都会持续的学习成长，但很多人却忽视了方法论的重要性，以至于只能长期从事基础性、重复性工作，不会总结经验，固化自己思考和做事的方法，导致无法提升自己。对于一个产品人来说，我认为最重要的素养在于判断力，也就是预测未来的能力。小到判断一行文档能否被团队理解，一个功能能否解决用户的问题，大到判断一个企业的商业模式是否有前景，一个行业的发展方向应该是如何。因而我总结了该模型，希望能给诸位产品人在行业层面研究分析时带来一些思路与启发，从而尽可能的做出准确的判断。双金字塔模型整个科技行业的发展历史有其规律性，吴军博士的著作《浪潮之巅》中进行过详细且深入的阐述。双金字塔模型试图在其基础上进行补充完善，将行业切分为面向用户的前端（客户端）、提供服务的后端（服务端），探究其规律性及系统内部的联系，并对未来的方向进行初步预测。过去的历程在移动互联网化之前，客户端的生态圈经历过几个时代：以大型机&PC为核心的计算机时代、以Windows操作系统为核心的软件时代、以大流量网站为核心的互联网时代。而每一个时代背后，都有着对应的服务端产业，为客户端产业提供支持，相辅相成，形成牢不可破的垄断生态圈。他们分别是服务器开发商、处理器开发商、数据库&网络运营商。随着PC机的面世，广大的个人用户通过PC电脑办公、娱乐，计算机不再是政府、科研机构、大型企业专门用来进行科学计算的工具，计算机行业才得以通过信息化迅速获得发展普及。虽然PC电脑抢夺了一定量企业用户的大型机市场份额，但IBM公司通过推广Linux服务器，也获得了长足的发展。可以说如果没有大型机高性能计算的价值，也就没有中小企业、个人用户使用计算机的需求。而PC个人电脑的普及，进一步产生了更加大量的信息化数据需要企业来提供服务，反作用于服务器行业使其高速发展，再加上摩尔定律（IT产品18个月内性能会翻一番）保证了发展速度的稳定性，从而使得计算机及其衍生行业在现代社会中占据如此重要的地位。随着PC销量的持续增长，用户对处理器计算性能的要求也日渐增高，而依靠着摩尔定律快速提高处理器性能的结果，PC能够替代人处理越来越多的事情，其结果就是软件市场的爆发，而爆发的另一个关键因素，就是图形操作系统的发明。相较于指令式操作系统（如DOS），图形操作系统（如Windows）给用户带来了使用价值上的飞跃，也大大的提高了生产力。最终，英特尔和微软公司通过搭建WinTel体系，一方垄断了处理器，另一方垄断了操作系统，形成了软件时代的核心生态圈，吃掉了产业链中大部分利润。而处于非核心生态位（产业上下游）的PC制造商、软件开发商，虽然也能随着产业的发展、用户的增长（主要是人口红利）而迅猛成长，但行业增长达到饱和后，必然会很快就陷入激烈的市场竞争中。然而WinTel体系却能够统治软件时代二十余载，持续保持行业的高速发展，这要得益于硬件提高的性能很快被软件消耗掉，使得产业能够持续获得动力向前发展，也就是吴军博士提到的安迪比尔定律。不过我认为不应该把它局限的理解为硬件、软件的更新规律，实际上这应当是信息科技行业的通用生态规律。即服务端产业的性能提高，会驱动客户端产业去提供更优质、有价值的服务，而用户对服务的使用及认可，会反过来驱动服务端产业继续提升性能。进一步看其本质，是“生产力决定市场需求，市场需求反作用于生产力”，生产力的提高会扩展市场的需求以及期望，而市场的需求和期望也会驱使生产力继续提高（也可以理解为经典管理学中生产与销售的关系）。如同大型机的计算能力与PC电脑的市场，以及后面我们将提到的网络运营商的网速与互联网产业的发展，第三方应用与社交平台的生态，都有着相同的关系遵循着相同的规律。软件行业的发展虽然进一步满足了人们提高生产力、办公效率的需要，但也带来了新的用户需求，那就是对信息获取与分享的需求。原本人们通过笔和纸产出的文档现在都成了信息化的数据，但线下文档的可传递性却没能被满足。随着信息化数据的越发增多，对信息获取与分享的需求也就越发强烈，因而互联网就应运而生。与软件时代的安迪比尔定律一样，互联网网速的发展与提供的服务内容也遵循着相互促进的规律。最早期上网的下载速度只有几kb/s，用户只能通过浏览文字来获取信息，但文字传递信息的效率是很低的，而且对于阅读者来说理解成本很高也容易出现偏差，于是网站就会偏向于使用图片来传达信息。但图片相较于文字来说大多了，并且互联网内容免费的模式和访问无距离限制的优势也使得各个网站的访问数量更加成几何数增长，这也就驱使着运营商去提高网速以满足用户的需求。而网速的进一步提升使得信息的载体向视频、流媒体方向发展，于是视频网站、直播平台也就逐步的发展起来，再配合上UGC内容产出模式的出现，信息爆炸的时代从此来临。虽然互联网通过内容免费、广告盈利的套路颠覆了人们对商业模式的僵化认知，但其本质与软件时代的WinTel体系都是一样的。即通过搭建生态圈并利用生产力与市场的相互促进关系来保持行业高速发展，而坐拥核心生态位的企业则赚的盆满钵满。其中操作系统的位置被大流量网站替代，处理器则被网络运营商（电信、移动等）、网络设备商（思科、华为等）、数据库服务商等所替代，而不断涌入互联网产业的广告主、中小网站、其他服务商则为互联网生态圈的壮大贡献出力。生态圈，或是搭建平台，由于其持续自然增长、低投入高盈利的特性，也成为后续产业探究商业模式创新时最喜欢尝试的方法。不可否认，这确实是经得起时间验证的优秀方案，在不少细分领域都有实际案例（如谷歌的Android、百度的Apollo）。但生态圈并不是随便就能成功搭建的，对用户的价值、上下游产业公司、以及客观生产力条件都具备的情况下，才有成功的可能。否则，就会像某视频网站一样，成为时代的笑柄与投资者的眼泪。移动互联网与云计算严格意义上来说，移动互联网与云计算不是在纵向时间轴上创造了一个新时代，而是属于在横向上拓宽了产业的应用场景与范围。移动互联网化的出现使得原本只能在办公室、家中使用的服务变得随时随地可以使用了。手机、平板等移动设备替代了PC电脑，APP替代了软件，各大网站也都纷纷打出了all in移动互联网的战略方针。而这些变化产生的先决条件，是手机的普及与3G/4G技术的兴起，其根源还是生产力的进步。另一方面，随着互联网、移动互联网行业的迅猛发展，互联网企业也越来越多，每一家互联网企业都单独去租用服务器、维护后台服务、开发通用性的产品功能，就显得效率低下了。于是，云计算技术出现了，从成本、效率、效能三方面为互联网企业带来提升，使得企业能够将精力集中于为前台用户提供更优质的服务。传统服务端产业中的服务器等硬件服务进化成了IAAS，数据库、网络服务进化成了PAAS，而原本离线使用的一些工具、应用则进化成了SAAS。如果说传统服务是为传统企业提供后台服务，那么云计算就是针对互联网企业提供更精细化的后台服务。随着时代跨入了21世纪，我们惊喜的发现，在移动互联网化之后，中国在许多的细分领域逐步的反超了美日等科技强国，例如移动支付技术、电商行业、O2O领域等。这不由得引起我们总结我们是如何在这些细分领域弯道超车的，而最终会发现其中的共通点，那就是在旧的模式发展越欠缺的情况下，越容易出现颠覆式的新模式。正是因为中国信用卡行业的普及度不高，才使得移动支付没有受到既得利益集团的阻挠而迅速发展，并且在不成熟的信用卡支付与落后的现金支付的反衬下，显得用户价值巨大；也正是因为中国线下商品分销体系的不完善、零售行业的不成熟，才使得电商的价格优势和长尾效应得以放大，迅速发展并且反过来革新整个供应链产业。哪里有压迫哪里就会有反抗，哪里落后哪里就会有革新，科技行业的发展规律很多时候与社会的发展规律都是相通的。社交平台时代互联网的出现带来信息量的爆炸增长，人们获取信息的方式变得前所未有的广阔，但这也同时带来了一系列的问题，就是如何筛选过滤信息。亚里士多德曾说，“人和禽兽的分别之一，就在于人最善于模仿”。而社交平台的迅猛发展，正好提供了一种能帮助人们简化筛选信息的方式，使得人们能够模仿他人分享的信息，看朋友所看，学达人所学，围观大众所围观。可能位于时代变化中的我们很难察觉到，但我们确实正在逐步过渡到以社交平台为核心的平台时代。平台带来的价值是资源的整合，是入口的缩减，是体验的提升。在互联网时代，人们需要打开浏览器访问上百个网站去使用它们的服务。在移动互联网时代，人们会把常用的二三十个APP放在手机桌面。而在社交平台时代，人们会渐渐只使用几个巨头平台的入口，而在这些平台的产品之内，找寻需要的信息与服务。于是我们发现，原本直接面向用户的一些产品与服务，已经退居幕后变成了平台中的一个个小应用，从前台产品转化为了后台服务。上至做功能的微信、支付宝小程序，下至做内容的YouTube、头条号，都是平台整合资源的结果。而这一转变也是时代发展的必然结果，开发者解决了营销获客问题，用户减少了决策成本，平台找到了盈利及可持续发展模式。可能阅读前文时会有人疑惑为什么要把模式图画成三角形，现在你可以理解不同阶段宽度所代表的含义，就是市场（行业）集中度，宽度越窄代表市场集中度越高。产业的发展有其规律性，在每一个产业时代刚兴起时，客户端产业的市场集中度都是比较高的，无论是计算机时代的PC种类，软件时代的软件类型，还是互联网时代的门户网站数量。但随着产业的爆发，竞争会越发激烈，技术进步也会使得壁垒降低，市场集中度会逐步降低。当核心产业迁移至下一个时代，市场集中度还会进一步降低。纵向从时间线来看，客户端产业每一个新时代的市场集中度会越来越高。现在你能看到成百上千的PC/移动设备品牌，数百种软件/产品类型，几十个大流量网站，但真正搭建起生态圈能称之为平台的恐怕只有寥寥个位数。反观服务端产业，随着产业的升级，市场集中度反而越来越低。从垄断大型机的IBM，到瓜分处理器行业的英特尔、AMD、高通、联发科、三星，再到亚马逊、阿里云、腾讯云等一众云计算公司，以及成千上万的SAAS公司，向我们展示了一个规律：提供后台服务的企业将会越来越分散，而掌握前台用户的企业将会越来越集中。AI时代无论是互联网时代的用户主动搜寻、查找信息，还是通过社交平台被动获取他人分享的信息，都还是一种需要人工思考、人为操作的方式。然而人类的惰性还是会驱动市场提供更加便捷直接的方式，那就是交由算法主动给人们提供服务和传递信息，用户只需要予以正负反馈，来训练AI成长。而这一切所需要的信息化数据量基础已经初步具备，在社交平台时代专注于提供后台服务的第三方应用/SAAS公司也具备了一定数量，并且专注于提高产品价值而非市场营销了。至此，需求、价值、技术条件全部具备，AI算法及其服务才有了大规模出现的条件。于是，服务于用户的客户端产品将逐渐整合为一个大一统的智能助手产品，最大限度的减少用户的选择成本，提升用户体验。而对应的后台服务端产品将形成一个真正的开发者平台，无数的算法开发公司通过接口提供服务而非直接开发应用。AI开发者平台将发布用户的需求任务，并提供基础数据以供算法开发者开发和测试算法，最终双方根据上线后算法的调用次数分成。从此不再会有公司因为算法的提升而再新开发一款新闻类产品、音乐类产品，杀入一个行业过度竞争造成社会资源的浪费。用户对服务不满意时，AI开发者平台将自动替换算法优化服务，甚至可能在用户初期启用服务时就由多个算法同时服务灰度竞争（例如信息流中的第一条由算法A提供，第二条由算法B提供）。如同吴恩达博士所说，AI时代三要素用户、需求、数据相辅相乘循环推动。平台客户端垄断用户，获取用户需求。提供基础数据供开发者编写算法，解决需求。时刻调整最佳的算法服务于用户，垄断行业。从现在看来微信是最有可能转型成为智能助手平台，但最终应该会是政府成为这个平台的管理者，真正做到商业上的绝对中立，法律上的监管可控。否则拥有了如此大量的社会资源、数据的企业，是不会一直只作为企业而存在的。我们也会看到，在智能助手时代，面向用户的产品会缩减到了一个，而通过接口提供后台服务、算法的公司数量则会进一步爆发增长，继续遵循着上一节所总结的市场集中度规律。对于智能助手时代再往后的发展趋势，我给出了以下的猜测，虽然未来无法预测全靠脑补，不过思路和方向还是可以抛砖引玉供大家讨论的。智能助手起到的作用是连接线上的一切，但是地球上还是有很多的信息并没有接入线上。在智能助手已经能将线上的一切信息完全准确的按需求提供给人类时，人们下一步必然会追求将已知的一切全部联网，从而大大推进服务端物联网相关技术的发展（如传感器、RFID等）。而物联网的成熟会推动客户端进入智能机器人时代，从此人类不只是可以通过AI获取一切信息，还能通过机器人进行一切操作。智能机器人不仅会替代人类进行实践，还能比人类更为有效的收集现实世界中的数据，作为其增强学习的基础，使得信息化的数据量更加几何式增长。最终促使服务端超级数据中心的出现，实现连接一切数据，提供了客户端最终形态“超级AI”的形成条件。超级AI使得智能机器人不仅能反馈一切信息，进行一切操作，还能提供一切决策。所以我大胆推测客户端产业将会按照智能助手——智能机器人——超级AI的方向发展，而服务端产业则会通过接口——物联网——超级数据中心的发展趋势为客户端提供支持。规律与总结一叶落知天下秋，无论是产业的升级，科技的进步，还是社会的变革，都有着相类似的规律性。我将双金字塔模型中涉及到的一些规律总结为以下五点∶一是渐进性。产业的升级转型必须有量变的累积才能达到质变，主客观条件都具备的情况下才会形成新的风口，客观生产力（技术）的进步是其充分条件，对用户带来更高的价值是其必要条件。比如在3G/4G技术普及之前，任何做移动端转型的互联网产品都很难成功。在信息化数据量达到临界点之前，人工智能将爆发的想法也是不切实际的。互联网产业进入红海竞争之前，不会有那么多企业放弃做直面用户的前台产品，社交平台时代也就无法到来。而在判断新产品、新模式是否有价值的时候，我们也应当遵循“实践是检验真理的唯一标准”原则。比如在移动端视频产品出现的时候，我的第一反应就是用户不会习惯在手机/Pad的小尺寸屏幕上浏览视频，直到之后找机会尝试了几天，发现我错了。移动端的便利性带来的价值完全超出其屏幕大小的负面影响，并且也因为每晚躺床上手机看视频付出了视力下降的代价。二是延续性。整个信息科技行业的关联度都非常之高，后续核心产业都是站在之前核心产业的肩膀上出现的，也越来越聚焦于小的细分潜力领域，但必须聚焦于用户的核心诉求。比如软件行业是计算机行业的细分领域，互联网又是软件行业的细分领域，社交平台更是互联网中的一小细分领域。在计算机时代后期，用户的核心诉求是电脑的应用场景不完善，于是软件产业发展起来了；在软件时代后期，用户的核心诉求是信息无法共享，于是互联网产业发展起来了；在互联网时代后期，用户的核心诉求是缺乏信息筛选方式，于是社交平台发展起来了。另外，后续产业与前序产业、客户端与服务端的发展与推进都有着很强的相互促进作用，即生产力决定市场需求，市场需求反作用于生产力。比如大型机的发展推动了PC电脑的普及，而PC电脑的普及又反作用于服务器行业使其高速发展；处理器性能的提升使得软件行业可以实现更优质、有价值的功能，而用户对新功能的需求又反过来要求提升处理器性能；互联网网速的发展促使信息载体向图片、视频发展，图片、视频内容的流行又反过来要求网速进一步提升。三是规律性。在每一个新时代，客户端产业的市场集中度会越来越高，服务端产业的市场集中度会越来越低，并且随着核心产业迁移至下一个时代，客户端产业市场集中度还会进一步降低。客户端产业呈现倒金字塔型，从数百种软件/产品类型，几十个大流量网站，个位数的社交平台，到唯一的智能助手，前台用户决策成本越来越低。服务端产业呈现正金字塔型，从极少量的服务器、处理器企业，少量的云计算公司，大量的第三方应用/SaaS公司，到海量的算法服务开发者，后台支持产业队伍越发庞大。无论是计算机时代的PC种类，软件时代的软件类型，还是互联网时代的网站数量，都随着产业的爆发而竞争激烈，技术门槛降低，市场集中度也会逐步降低，利润也随之降低。当核心产业迁移至下一个时代，市场集中度还会进一步降低，现在互联网上的网站数量已经和2000年之前相比，已经不可同日而语了。四是生态性。每一个时代都会由客户端产业与服务端产业组成一个核心生态圈（平台），吸引上下游企业加入其中，形成持续自然增长、低投入高盈利的稳定模式。比如在软件时代，英特尔和微软公司通过搭建WinTel体系生态圈，保持了长期的辉煌；在互联网时代，大流量网站、网络运营商、网络设备商等构成了互联网生态圈，统治了很长一段周期；在社交平台时代，社交平台与第三方开发者（内容创作者）组成了平台生态圈，还会继续霸占着主流用户的市场。生态圈为何能持续增长盈利，其共通原因是带来新的用户价值，以及人口红利，但每个时代也都有除此之外的其他增长点。软件时代的WinTel体系依托于摩尔定律使得用户不断的有更换设备的需求，互联网时代通过提升广告投放效率开拓了新的市场需求，而社交平台时代则通过一站式的服务将用户牢牢的黏在平台上降低了用户的流失。因而，在下一个时代到来之前，每个生态圈都能保证长期的扩大和增长。五是跳跃性。在旧的模式发展越欠缺的情况下，越容易出现颠覆式的新模式。比如正是因为欧洲中世纪君主制发展程度不高，才使得资本主义制度能够迅速成长，成为近代崛起的新势力；正是因为中国信用卡行业的普及度不高，才使得移动支付没有受到既得利益集团的阻挠而迅速发展，反超欧美强国；也正是因为中国线下商品分销体系的不完善、零售行业的不成熟，才使得电商的价格优势和长尾效应得以放大，迅速发展并且反过来革新整个供应链产业。正如吴军博士所说，“科技的发展不是均匀的，而是以浪潮的形式出现。而每一波浪潮又会推进着行业的高速发展。”每一波产业革新的时候，都会涌现出大量颠覆和反超的机会，未能紧跟时代步伐的企业与个人，将会迅速被时代淘汰。而在这个时间节点，AI时代到来的浪潮看起来已经不是遥不可及了。如果有机会，让我们一起站在浪潮之巅，看看人类社会到底会如何发展吧。本文中的观点可能存在不少偏颇、错误之处，欢迎大家积极思考，提出不同的观点和意见。毕竟方法论不是拿来生搬硬套的，最重要的是独立思考得出自己的结论，总结出自己的方法论，才能真正得到成长。本文由 @ 稲穂信 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自PEXELS，基于CC0协议

站在风口，猪都能飞起来投资里，最关键的是怎么找到风口在哪，更简单地理解，就是要弄清楚，哪一个行业目前能够赚钱，能赚多少钱？这是投资分析中非常关键的中观分析，也就是行业研究。一、供求关系影响价格其实在一开始上学时，大家肯定都学过，供求关系影响价格，要是把一只股票当作一种普通商品，当大家都争先恐后去买，价格自然就会上升，当大家都争先恐后去卖，价格自然就会下降，所以，行业研究中，非常重要的是搞清楚供求关系。对于金融IT行业，我们很容易得出一个总体上的供求关系：高壁垒凸显先发优势，银行机构为金融IT支出主力。2019年央行出台顶层设计文件《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021)》，首次将金融科技上升为国家高度。金融科技除了应用在业务模式和产品服务创新之外，监管科技也是重点应用的方向之一，监管沙盒的加速推出是三年发展规划的承接和落地。金融IT作为提升金融效率、改善金融服务的手段，即是起点也是基础。丰富的项目实施经验、夯实的研发技术能力、与客户的深度绑定是金融IT厂商卡位行业的关键点，高昂的替换成本更加凸显出先发入局的优势。金融IT可大致分为银行IT、证券IT与保险IT，2018年分别占整体支出比重的58.3%、23.1%、18.6%。存量与增量并举，银行证券IT迎确定性机遇。随着资本市场改革向纵深推进，央行法定数字货币从无到有加之金融信创共同引领的新一轮软硬件建设景气周期，我们认为，金融IT是具备高确定性的内需行业，技术架构的转型以及科技窗口的开启有利于为行业公司打开新的成长空间和估值空间。银行IT：新一轮建设周期启动，数字货币推升行业景气。对于银行IT厂商，我们总结其成长逻辑源于三方面支撑：一是中小银行进入新一轮IT系统建设周期，需求有望在未来两至三年持续放量，大型银行因资金实力雄厚和人才储备充足，系统建设与升级改造以自研为主，而中小银行亟需外力促转型，是银行IT厂商主要争夺的市场；二是数字货币落地催生从银行核心系统及相关配套、数字钱包等软件到ATM机、POS机等硬件的改造替换需求。三是金融信创加速银行国产化替代，邮储银行作为首家国有大行进行国产化核心系统替换释放出积极的信号，未来其他大型银行落地可期。证券IT：监管政策刺激需求释放，改革开放打开市场空间。监管政策的变化是金融机构不断扩大信息化支出的重要推动力，政策红利接连释放为证券IT厂商进一步提高了存量改造和增量建设的市场空间，而金融市场的开放则吸引了大量外资机构的设立和现有外资机构经营范围的拓展，由此带来新增系统的建设和相应模块的升级。与此同时，新玩家的入局使得金融机构之间的竞争加剧，内资机构存在对不匹配业务发展的IT系统和相关模块升级改造的需求，从而进一步扩大存量市场。这样，我们对金融IT行业的一个总体印象是：供不应求，发展空间巨大。但是，这种供不应求的结论只是从「国产替代」的角度来说的。也就是说，中国国内的金融软件大部分还是使用了国外厂商技术，无法满足国内安全的需求，国产化是势在必行的趋势。二、产业壁垒分析在明确供求关系后，就需要开始了解这个行业的内在逻辑，哪一些是龙头企业，有什么独特优势，从中找出壁垒最高，或者说优势最大最不容易被取代的公司，这是我们需要重点关注的优秀标的。以金融IT行业举例，金融业关系着国家金融安全和社会经济稳定，我国金融企业体系庞大、业务门类繁多、接口广泛、交易量大且并发性高，对于IT系统规划的合理性和运行稳定性有着高于一般行业的要求，因此，金融业是我国信息化程度最高、信息技术应用最密集的行业之一。随着创新驱动发展战略的不断深入，金融机构对IT系统的安全性、稳定性、灵活性、功能性、可扩展性等方面会提出更高的要求，在选择IT厂商时也相应严格，由此铸就金融IT成为高壁垒行业，形成原因主要来自五方面：1）经验壁垒：除一般软件知识外，金融IT厂商必须对金融机构的业务流程、会计核算、管理体制等及其应用环境有较为深刻的理解，这是有效开发、运维的关键，并且能在IT系统构建中提出指导性建议，因此，以往的项目数量、业绩、口碑等诸多因素是金融客户选择IT厂商时最为直接的指标，缺乏行业经验积累及成功案例的新进入者难以获得市场认可。2）技术壁垒：由于金融客户需求往往多样，且伴随着业务量扩大引发的系统构建部署在资金、时间成本上的增加，利用新兴技术以应对需求变化快、交付周期长、创新能力低等问题正是金融机构主动寻求转型发展、重塑业务模式、改善服务质量的重要手段，从而要求IT厂商应具备较强的技术实力和研发能力，能够综合运用云计算、大数据、人工智能、区块链、流程引擎和规则引擎、测试和IT运维监控等在内的新一代技术，能够同时满足不同种类的服务需求。因此，在行业深耕多年，同时拥有坚实的技术能力的厂商具备卡位优势。3）市场壁垒：金融IT行业的下游客户粘性很强，因为在新系统构建和现有系统升级上，金融机构对与其有长期稳定合作关系的IT厂商会形成较强的依赖和信任，从而也可节省招标考察成本和降低项目实施风险。其次，在产品开发和服务过程中，金融机构除需投入设备采购等显示成本之外，也存在接口调整、制度建设、整体协调等隐性成本，同时，应用系统的使用习惯基本成形、所产生的数据越来越多，相对应的是转换成本也会越来越高。因此，金融客户的IT投资规模越大，厂商服务周期越长，两者的合作关系将愈加稳固，通常行业新进入者在短期内难以开拓市场。4）人才壁垒：金融IT属于知识密集型行业，软件开发人员不仅需要具备极强的技术能力，还要熟悉金融客户的业务流程，而当前这类复合型人才较为缺乏，且通常需要一定时间的培养。除技术人才外，拥有丰富的软件开发经验和团队管理能力、熟知项目开发规范、准确把握行业发展趋势、深刻理解业务规则和业务特征、具备强市场开拓能力的管理人才和营销人才，也是金融IT厂商打造市场竞争力的必要条件之一。5）资金壁垒：由于金融客户之间的需求不同，IT厂商提供的技术和服务大部分为非标准化产品，产品研发或项目实施的周期较长。受金融机构在预算、立项、招标、采购、项目上线等一系列流程管控以及强议价能力的影响，项目回款时间存在一定的不确定性和波动性，将对IT厂商的资金周转造成压力。同时，IT厂商也需要通过研发投入、业务推广等方式来促进自身发展，一旦资金不足，将会处于技术实力无法满足客户需求、市场拓展落后于竞争对手的局面，从而制约自身发展。综上，丰富的项目实施经验、夯实的研发技术能力、与客户的深度绑定是金融IT厂商卡位行业的关键点，高昂的替换成本更加凸显出先发优势的重要性。我国入局较早的金融IT玩家经过多年的发展，已基本形成较为稳固的竞争优势和客户基础。随着市场竞争格局的形成，新进入者在短期内较难获得客户信任、建立品牌忠诚度。但银行系科技子公司属于行业内的另类玩家，虽然凭借先天优势，拥有丰富的业务场景资源、强大的品牌溢价和信用背书，却因技术输出主要服务于母行而难以突破现有市场格局，如建设银行的全资金融科技子公司建信金科80%的业务重点都服务于母行。三、细分赛道，找到投资依据银行IT：千亿赛道竞争激烈，中小银行发力创增量创新发展投入不足，IT支出结构有望优化。近年来，利率市场化改革的不断深化、互联网金融的持续调整、移动支付的迅速普及令我国银行机构在稳固业务发展的同时，愈发重视客户服务、风险控制、业务模式等经营管理的提升、强化和创新。目前，各家银行正处于架构转型升级的不同阶段，整体而言，对信息化建设的需求保持着稳定增长的态势。据中国银保监会数据显示，2019年主要银行机构的信息科技总投入超1730亿元，同比增长22.8%。尽管我国银行业整体IT投资规模已达千亿级，但从产品结构来看，用于计算机硬件采购的占比最大，其余支出中还存在与强制性合规要求有关的系统建设，因此实际投入金融科技的资金体量仍较为弱势。数字经济的大力发展有望促进银行机构IT支出结构的优化，由于银行业对信息技术的依赖度越来越高，通过科技赋能实现提质增效以及形成竞争优势的战略将面向全行业。据我们统计，相比2018年，2019年新增14家上市银行在年报中披露信息科技投入的数据，并表示将继续积极推动金融科技在各业务领域的创新应用。证券IT：需求持续向好，龙头格局清晰信息化趋势显著，头部券商IT投入位居前列。与银行业相比，证券业信息化规模虽小，但建设步伐不断加快，对信息技术应用的广度、深度以及信息系统的安全性、可靠性、备份措施等都有着很高的要求。随着资本市场的进一步开放和行业整合趋势的提速，券商马太效应凸显，头部竞争愈加激烈，金融科技正成为证券机构形成差异化经营的手段。尽管证券公司在2018年经营业绩下滑，但IT投入仍持续加大。2019年由于统计口径的调整，98家证券公司在信息技术方面的投入突破200亿元。随着2019年券商收入及盈利能力的回升，预计下一年度的IT预算支出将有所提升，2020年证券业IT投入的增长将继续维持较高的增速。保险IT：成长潜力可期，竞争格局高度集中相对于银行业和证券业，保险业务的竞争能力稍显薄弱，其信息化建设基础——资金投入和人才储备的不足是引发差距的关键。据赛迪顾问报告显示，2018年我国保险业IT投入规模达236.4亿元，同比增长12.3%，在2017-2018年原保险保费收入增速连续下滑的情况下，保险公司在IT投入方面依然保持稳定增长，反映出保险业为信息化破局，进一步发挥信息化引领和支撑作用的决心。据银保监会数据统计，2018年我国保险业原保险保费收入3.80万亿元，同比增长3.92%，而IT投入规模仅占保费收入的0.6%，远低于发达国家5%左右的水平。到2019年，主要保险机构信息科技直接投入330多亿元，同比增长16.9%，占保费收入的0.8%。梳理完整个行业赛道结构后，我们目前已经对整个行业的发展前景有了最直观的感觉。四、找到理想中的公司通过以上几步，我们就明白了，现在的蛋糕都是怎么做出来的，会有多大。接下来，我们还要「怎样才能分到更多的蛋糕」。也就是说，我们要分析，找到理想中的公司。金融IT是在外部扰动不确定性下，最易受“政策+技术”催化的确定性赛道之一。金融科技行业的发展前景，金融IT有望受益于数字经济的红利，实现业绩估值双升，我们应该从两条主线寻找投资机会，重点关注中报业绩出现边际改善的标的：1、头部厂商主线：基于行业高壁垒属性，市占率高的金融IT厂商将率先受益于市场成长空间：1）银行IT：长亮科技、宇信科技、神州信息；2）证券IT：恒生电子、顶点软件、赢时胜、东方财富、同花顺。2、数字货币主线：随着更多测试地区、应用场景的落地，IT厂商的机会主要集中于银行端和支付端：1）上游发行层（加密端）：数字认证、格尔软件、卫士通；2）中游投放层（银行端）：高伟达、长亮科技、科蓝软件、宇信科技、神州信息；3）下游流通层（支付端）：拉卡拉、新大陆、广电运通、新国都。（以上举例仅为示范如何分析一个行业的发展潜力，不作为投资建议）