行业研究行业

行业分析是解读行业变化的工具，它包含三大板块和14个子版块，不同的行业分析的方式不尽相同。在工作和面试中，很多同学会遇到“做个行业分析”这种要求。一听“行业分析”，好多人觉得特别复杂，特别高大上，不知道咋弄。今天就先丢个提纲，内容高度浓缩，大家先凑合看着。首先明确一点，我们讲的行业分析，仅限于指导企业经营的行业分析。它是数据分析的一种基本方法，它和投资、炒股、求职这些没一毛钱关系（文末有解释）。一、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：正是因为行业分析有固定模块，于是很多人把行业分析做成了填字游戏。只要百度一下文字把这些板块填满，便认为自己完成了“分析”……其实真正的行业分析，从这里才开始呢。二、行业分析如何做判断做分析，罗列事实和数字仅仅是第一步。如何基于数字和事实做判断更重要。做行业分析，要先清晰对象：一个行业的新玩家/老玩家，需要关注的是不同的。对于新玩家，核心关注点是：这个行业值不值得玩（是否值得做）进入的难度有多大（能不能做）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：潜在空间大+市场规模小增长速度快，增长曲线陡峭大量新玩家进入，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，判断机会，要五个指标联起来看，不能只看某个指标。因为对于老玩家，传统的关注点是：我面对多大市场我要和谁竞争我要在哪里打败他但是这种传统想法面临的挑战也很多。因为现在面临跨界打击越来越多，仅仅盯着业内的对手布局，很可能被跨界来的对手打趴下。因此每当新技术、新环境出现的时候，往往行业研究人员会关注它的业务逻辑，从业务逻辑角度来推演影响，而不是等着数据出现变化再来解读——那可能已经晚了。三、解读行业变化的工具对行业大势做解读，不会像经营分析那样，细化到每一个产品品类走势，每一群用户需求。本身行业格局也是各大企业博弈，内外部压力影响下结果，因此更多关注宏观因素，指明方向会更重要。常见的切入角度，被称为PESTP：政策。政策对行业的影响，往往是立竿见影且致命的。E：经济走势。经济大势对行业影响非常明显，上下游企业受影响，都会城门失火殃及池鱼。S：社会群体。用户数量，需求，爱好的变化，会导致产品购买、地域分布等等变化。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的力量不言而喻，往往是断崖式下跌，风口式起飞。俗话说：当政策发生时，你一定感受的到，就是这意思。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）。3）S的力量，往往体现在目标群体数量、需求、购买力变化。这些变化直接影响的是细分品类的市场。不会像政策、经济那样短期内释放巨大破坏力，但是会表现为长期的变迁，比如细分品类需求减少，新品类的产生等等。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）。四、行业分析有什么局限行业分析最大局限就是数据……一数难求，是很常见的事。很多同学会说：不是有XX行业协会，XX机构，XX咨询公司（名字还特牛逼那种）有数据吗。实际上，不管名字听起来多厉害，获取数据的手段是固定的（如下图）是滴，没有一个数据是严格意义上“准确”。和企业内部数据（特别是财务数据）相比，准确度完全不是一个数量级。因此所有行业数据分析结论都是有限理性的分析。甚至说是聊胜于无的。在实际经营中，更多是用作参考。真正指导经营还是要靠内部的经营分析，这个数据就准确的多。后记为啥开头说行业分析和投资、炒股、求职没啥关系：投资。很多人会以为：我分析到哪个行业牛逼，我也去干，不就发财了。实际上个人经营能力是远远大于行业选择的，大部分跟风的都是死于自己不会做。炒股。很多人会以为：我分析到哪个行业牛逼，我买股票，不就发财了。实际上股市（特别是A股）都是靠小道消息，内部人士得到消息的速度远远快于普通散户。即使大家都看好XX行业股会涨，真买的时候，也很难买到爆发前那个价格。求职。很多人会指望：我分析到一个超牛逼行业，我就去干，不就发财了。实际上每个行业都有成功的人，个人工作能力不行，到哪都不行。正本清源的说：行业研究是一种分析手段，不是投机取巧的神器，更不是一夜暴富的工具。反倒是很多卖包生儿子无效退款的神药，喜欢打着：“基于人工智能大数据”的幌子。放弃幻想，踏踏实实练好功夫，才是正道。#专栏作家#资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。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

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」。

有人讲，它是成长最快的职业，是投资梦开始的地方，是绝对智囊团、智慧的化身。当然，它十全九美，唯一美中不足在于难免吃加班的苦。它，就是金融机构的幕后军师，行业研究员！一直以来，金融行业里的行业研究员都是最吸引人的岗位之一。那么小编今天带大家认识这个岗位。一、行业研究员都在哪些些机构？从宏观角度，行业研究员可以划分为两类：一个是买方研究员，另一个是卖方研究员。买方研究主要指公募基金、私募基金、私募股权投资、风险投资、资产管理公司等内部研究部门，买方的研究员主要是做投资研究，工作主要是来支持自己的基金经理，与买卖决策更接近。卖方研究主要指在券商研究所从事研究工作，卖方研究员就是纯粹地做研究。由于卖方研究需求数量较为庞大，且工作内容全面、工作流程成熟，所以我们以卖方研究为例进行具体讲解，买方研究参考卖方即可。二、行业研究员到底在研究啥？行业研究是证券公司人员最庞大的，也是招收新人最多的部门。头部券商公司会有百人以上的行研团队，为什么券商这么重视行业研究呢？行业研究的主要任务是：（1）研究此行业在整个经济发展中的地位，行业的发展阶段，通过对行业发展影响因素的研究和相关数据的分析，预测行业发展阶段，明确行业发展风险，判断投资价值；（2）研究上市公司股票，研究股票的影响因素，从而判断某只股票是否值得购买，投资回报如何；从而为投资人提供投资建议。从这里我们可以看出行业研究其实就是研究热门行业和上市公司，长期跟踪某个行业或者某上市公司的股票，为投资人做投资推荐。行业研究是从宏观到微观，从大到小，从整体到个体的研究，为了给投资者提供准确的投资建议，行业研究必须严谨有序，需要学会如何搜集相关资料，如何分析整合信息，如何判断行业壁垒、如何进行企业估值等等。我们以游戏行业的研究为例，说到游戏行业的研究，会涉及到这么几个核心的点：（1）行业概况，了解整个游戏行业的前世今生，及未来发展趋势，让这个行业在大众眼中透明化；（2）产业政策，国家是否支持发展游戏产业，文创相关领域是否有相关的政策支持或等等；（3）研究游戏行业的上下游产业链，上游是开放商，就是我们所说的游戏开发公司，比如上面的那几个，中游是运营商，比如英雄联盟在大陆地区就是腾讯游戏代理运营的，下游是相关配套服务行业，比如游戏销售的渠道商（网吧）、支付服务商、通信服务商等等，产业链的各个环节出现问题，都可能会影响这个游戏行业的发展，不得不说网络服务商的技术进步，为游戏的发展做出了巨大的贡献；（4）需要研究行业竞争格局，哪些公司出品的哪些游戏广受大众喜欢，在行业中独占鳌头还是三足鼎立？；（5）盈利模式，冲会员、买装备，还是打怪升级？当然我不是很清楚，有兴趣的同学可以自己去探究一下；这些是比较核心的研究内容。除了以上对于整个行业的研究内容之外，研究部还需要长期跟踪此行业内的上市公司情况，以方便给买方提供投资意见，是否建议买方购买这个行业的某个公司的股票，那么下面我们来看一下具体公司的研究内容是什么？这里我们来想一下，公司的哪些因素会影响公司的股价，那么研究部就研究哪些内容 ↓↓↓（1）研究公司的人，即公司的管理层水平。一个公司的管理层水平高低直接决定公司的命运，能否做出正确的经营决策直接影响公司的股价变动；甚至是管理层的个人形象都会影响，比如京东的股价曾经受到刘强东个人事件的影响。（2）研究公司的商业模式。什么是商业模式？一个公司的商业模式是否是自己可以复制和其他人不可以复制的，在竞争中占有很大的优势，自己可以复制可以迅速扩大经营规模，别人无法复制，可以使自己保持行业领先地位。（3）研究公司的核心竞争力。该公司的核心竞争力是什么？是技术、是人才、是管理模式、还是市场占有率？核心竞争力会使企业在同行业竞争中立于不败之地。比如教育公司的核心竞争力之一就是人才-名师，有好的老师资源，才会培育出更优秀的学生。（4）盈利水平。公司是否盈利，与往期相比盈利是增加还是减少，公司的盈利水平直接影响公司的财务状况，企业很可能会因为资金不足导致企业破产，比如乐视就是因为资金出现问题而引发后期一系列的问题，最终导致乐视破产。盈利水平降低也会让投资人信心不足。（5）估值水平。企业的估值就是这个企业值多少钱，合理对企业进行估值，才能了解企业的每股价格是否合理，是真正值钱，还是股价虚高，如果股价是被做起来的虚假增长趋势，那么投资者买入之后很可能会出现砸到手里，被骗的一夜回到解放前。所以，对企业进行估值研究是对投资者负责，也是投资者本人对自己负责。

今年4月，建设银行的“无人银行”在上海开业。它采用带有人脸识别功能的智能摄像头和闸机取代了安保人员，用迎宾机器人取代了原本的大堂经理，用智能柜员机取代了银行柜员，客户在进入银行之后，由机器人引导通过自助或远程的方式完成业务办理。“无人银行”引起了人们的无限遐想，未来的银行业会发展成什么样子？《Bank3.0》作者Brett King曾预言，“未来的银行将不再是一个地方，而是一种行为”。在经历了以物理网点、网络银行为主导的两代后，银行将变为：随时随地，无处不在的金融。Banking Anywhere，Banking Anytime！将“人”置于银行服务的中心位置，让传统的银行服务彻底摆脱物理网点和机具的限制，实现人们所到之处、所需之时、实时拥有便捷的金融服务。在今天，这样的畅想并不是空穴来风，伴随着科技的进步和互联网金融的冲击，银行业的智能化变革正如火如荼地展开，智慧银行时代，悄然来临。什么是智慧银行？智慧银行有哪些特征？智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行在当前智能化趋势的背景下，以客户为中心，重新审视银行和客户的实际需求，并利用人工智能、大数据等新兴技术实现银行服务方式与业务模式的再造和升级。智慧银行相对传统银行具有两个显著的特点：一是智能化的感知和度量。与以往直接的询问或根据历史服务数据做简单分析的方式不同，智慧银行通过一系列的智能化设备，在用户毫无察觉的情况下感知用户需求、情绪、倾向偏好等，从而为进一步的营销和服务提供支持。二是资源和信息的全面互联互通。智能化的感知和度量改变了银行采集信息的方式，将以往无法量化的信息按照某种规则进行量化分析，从而为资源的配置和优化提供决策依据。如，通过对银行网点的排队情况、业务类型、业务量的监控分析，可辅助银行完成网点布局的优化；通过对用户位置、需求信息以及网点实时服务情况的获取，可帮助用户选择最优的网点等。线上与线下的结合与不同渠道的信息互联使资源的配置更加合理和高效。有哪些因素驱动了银行的智慧化变革？技术、数据、场景和市场是主要的驱动力。技术方面，随着人工智能等技术的逐渐成熟，其商业应用场景逐渐受到行业的重视，银行业因数据量大，应用场景众多而成为各项技术争相落地的沃土；数据方面，金融业大量的数据沉淀对数据处理工作提出了更高的要求，也为大数据、人工智能等技术的应用提供了数据基础；场景方面，银行业务场景多样且呈精细化运营的趋势，针对各个环节的服务创新有助于提升效率，优化服务；市场方面，互联网金融的发展给银行业务带来不小的冲击，使传统银行在面临同业竞争的同时，还不得不应对新经济形态带来的用户习惯的改变和用户对服务质量要求的提高。激烈的市场竞争环境促使银行以客户为中心，重新审视用户需求，利用新技术手段优化业务流程，从而提升银行业的运营效率和服务水平。我国智慧银行的发展现状传统线下网点运营的成本压力使得银行一方面大量裁撤网点，另一方面也积极地投入智能化变革。当前，智慧银行呈现出线上线下结合、前后台协同的业态。其典型应用场景包括：用户识别、刷脸支付、智慧网点、智能客服和智能风控等。从产业链的角度来看，布局智慧银行领域的技术公司种类多样，其中，以生物识别、计算机视觉、自然语言处理、大数据等技术公司较为普遍，在应用上，生物识别和智能风控相对成熟。智慧银行的发展趋势回顾过去几年，网络银行、数字银行、虚拟银行、智慧银行等说法不断更新人们对银行的认知。这些被赋予了时代特色的名词，虽然在概念的界定上并不完全清晰，但它足以表明银行业追随技术发展与时俱进的步伐。在当前这个智能、高效、万物互联的时代背景下，银行业的发展也呈现智能、高效和便捷的特征，其网点建设则表现出明显的智能化、轻型化、特色化和社区化的趋势。注：本报告PDF版本可点击链接下载关于36氪研究院36 氪研究院是 36 氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。分析师：杜玉(yu100，yu@36kr.com)，关注人工智能、金融科技领域。

今天为大家分享的是IDC行业研究报告，部分内容如下，下期（K12在线教育行业研报）2020年中国IDC行业概览.pdfIDC—数字中国发展的基石.pdfIDC系列报告一：数字产业基石，关注卡位核心地区的IDC企业.pdfIDC系列报告三：数据中心中各类IT硬件占比拆分.pdfIDC系列报告之六：从DCF角度看IDC行业的长期投资价值.pdfIDC系列报告二：还原IDC行业的真实盈利能力.pdfIDC行业展望：发展确定性高，2020是机遇之年.pdfIDC行业投资标的梳理.pdfIDC行业报告：新一代信息技术的核心基础设施-搜搜报告.pdfIDC行业深度报告之一：中美对比研究：哪些因素在影响IDC企业估值.pdfIDC行业深度报告：以美为鉴，腾飞在即_搜搜报告.pdfIDC行业研究框架报告：IDC-数字化转型的基础设施.pdf云计算数据中心产业链专题：短期需求叠加长期逻辑，IDC及云计算产业链投资图谱-搜搜报告.pdf从三大边际变化再论本轮IDC投资三要素.pdf从全球IDC龙头Equinix看中美IDC发展路径：乘数字化之浪潮，REITs助力成长.pdf全球IDC价值重估系列报告之五：与流量巨头共舞，尽享景气提升红利.pdf全球IDC价值重估系列深度之一：流量将第三次爆发增长，从“收入-成本”视角看全球IDC企业价值重估.pdf全球IDC价值重估系列深度之二：回顾全球IDC发展史，寻找下一个Equinix.pdf印制电路板行业深度：头部通讯PCB厂商深度受益IDC基站建设.pdf掘金数据中心系列深度报告（一）：IDC大变革时代，紧握优质核心资产.pdf数据中心IDC行业深度研究报告：数据中心：沧海流量，信息基石-搜搜报告.pdf数据中心专题报告：关注上游设备及深耕一线商圈的IDC服务商.pdf数据中心深度报告（二）：IDC投资快速增长，成就IC变革引擎.pdf文件名清单.TXT新三板TMT专题报告：数据中心景气下能耗问题爆发，IDC节能降耗行业腾飞在即.pdf申万宏源-通信周报：IDC投资建议聚焦头部互联网企业的供应商.pdf获取本文件夹所有文件名（不含子文件夹）.bat计算机行业2020年中期策略报告：关注IDC板块的投资机会.pdf通信行业2020年下半年投资策略：新基建政策推动下，5G和IDC赛道开启加速跑.pdf通信行业深度分析：5G和IDC“新基建”促温控技术革命性升级，散热行业迎量价齐升大发展.pdf钢铁企业涉足IDC业务的可能性：钢企发展IDC：生产要素再利用.pdf钢铁企业涉足IDC业务的可能性：钢企发展IDC：生产要素再利用.pdf钢铁行业深度报告：当钢铁遇上IDC.pdf钢铁行业深度研究：钢厂IDC——新势力崛起搅动IDC行业.pdf部分报告内容展示：注明：报告内容归原作者所有，如有侵权，联删，行研君作为内容整理方，仅作为学习使用，下载后请在24小时内删除，否则后果自负。更多细分领域报告请查看星球。目前星球的报告已经按资料类型、细分行业、发布机构进行了整理，目前已经整理了200+、30000+精品报告，也持续更新了570+天。往期推荐5G行业研究报告（合集）从阅读行研报告开始了解一个行业（内附260+行业30000+份最新行研报告资源）-搜搜报告-每天分享50+研报的社群从阅读研报开始了解一个行业交个朋友。

本文为年初面向高榕资本研究院（以及部分投资团队）作交流的文字纪要，主题为《我的行业研究方法论》。该交流持续约八小时，文字纪要约八万字，涉及宏观、产业、产品，一级市场与二级市场。我们作一定删减，并根据时间顺序逐步整理出。目录一、关于研究阿丽塔仙子精灵反乌托邦洛丽塔二、什么是研究话语体系行业划分知行合一虚假世界你做不出成果只恨黑夜太漫长观察生活解放天性/当众孤独/时刻准备着游戏规则与市场机制三、核心方法论（基础）驱动力与信号验证核心驱动要素草根调研代理变量假说成长红利/ABH效应四、核心方法论（进阶）影子魔法与水晶球人民币汇率问题毛利杠杆与库存周期晴雨表宏观经济问题社会文化问题金融反身性与产业反身性精确的错误与模糊的正确话语体系的损耗数据挖掘五、核心方法论（艺术）非线性外推PE是什么成长与周期股票价格估值上帝视角数字货币的例子价格决定预期差投资五要素六、小结待续……注：本文为目录中的第一章与第二章，约1.2万字。第一章：关于研究阿丽塔放个视频给大家看，我用抖音自拍的阿丽塔，抖音的美颜算法很强，看完电影后，我就想到“抖音或成最大赢家”，因为看到阿丽塔首先想到的就是抖音的大眼瘦脸。我还有一些，大家也可以拍一些，女生肯定可以拍的，不管是不是因为美颜总之抖音能看到很多美女，抖音会帮你发现自己的美，为什么火是因为这是一个好产品。我穿的这件蓝色毛衣也是一件典型的“软妹服”，我们后面也要讲到。现在我们就开始讲行业研究方法论吧。过去我在很多场合讲过我的研究成果，但这是第一次讲研究方法论。我会结合做产品的一些经验，以及过去在券商的一些经历和案例。首先大家想一个问题：什么是研究？以及什么是好的研究？前几天在抖音上看到一个视频，爱因斯坦说，如果有一天遇到一个关乎生死的重大问题，只有一天的时间解决，他会用95%的时间去研究问题是什么，再用5%的时间去解决问题，我很认同这一点。就是95%的审题和5%的解题。很多时候我们并没有搞清问题是什么，当问题被界定清楚时，答案便显而易见了，你离问题越近，就离答案越近。我们现在讲研究方法论，我们可以把“研究”作为一个研究对象来研究一下，研究以及好的研究其本身到底是什么？这一点非常重要，问题界定清楚时答案便显而易见。还有一句话是“万解皆可包，唯有题无价”，即所有解决方案都是可以外包的，提出关键性问题才最有价值。很多时候，我们面临一些困扰，你想该怎么解决，你潜意识里有一个问题，但可能并没有仔细界定这个问题，包括现在我们讲的到底什么是研究？我们还可以举个例子，比如什么是爱情？以及什么是二次元？什么是萝莉？什么是社交？什么是人工智能？什么又是新零售？仙子精灵什么是爱情？大多数人都经历过爱情，即便没有经历过也至少向往过，知道爱情“大致”是什么样子。这个问题没有标准答案，每个人有不同的理解。当问到什么是爱情时，你脑子里会蹦出很多概念，很多感动，那到底什么是爱情？我和朋友做过这个事情，一天他问我什么是爱情，我们几个朋友回答是美好是痛苦，是希望是绝望等等，每个人都在说，最后差点声泪俱下。你发现爱情场景中的点点滴滴太多，是我人生的希望，是我人生的绝望，是我的全世界也毁了我的全世界，是精神交流，是肉体融合，是小鹿乱撞，也是胃痛，失恋的时候胃是会痛的。说到爱情脑海里会出现大量场景，对应的词便会蹦出来，到最后越来越深刻，你就接近崩溃了。所以我这里提到了很多词，是阳光明媚，是乌云密布，是喜笑颜开，是声泪俱下，是轰轰烈烈，是万劫不复，其实还有很多其他的。比如，爱情到底是漫不经心还是掏心掏肺呢？阿丽塔就是掏心掏肺，看到一个帅哥就爱上了，缺乏爱情经验的人几乎都是这样，男人也是如此，看到漂亮妹子就会喜欢，然后不切实际地追求，搞得双方都很尴尬，但这也恰恰是最宝贵最美好的经历，所以爱情是包含很多方面的。然而，在今天掏心掏肺的纯情却被称作舔狗。这是因为，爱情游戏的本质在于你需要“漫不经心”。爱上一个人时，你会变得卑微，因为你把所能想到的所有最美好品质，全都赋予了你最深爱的人。这是矛盾，也是人性无法逃脱的宿命。所以我说爱情是不稳定的存在物。热恋很幸福失恋很痛苦，这和投资很像，投资赚钱和亏钱的感觉与热恋失恋高度一致，一样充满了不确定性，进而有天堂和地狱同时存在的反差。真爱像稀有金属一样难以以单质形式保存，条件苛刻，你需要很好的经营，但大部分人都很着急。所以对于爱情，我说她是森林里的仙子精灵，如果有生之年你曾经遇到过她，曾经看见过她，这是“曾经”这个词在你一生中，最美好的一次使用场景。因为你可以骄傲地说出，我曾经相信过、看见过爱情。现在你会发现，很多东西定义本身就是主观的，并不严格存在一个客观世界，正因爱情的这种主观性，最近流行在任何一句话后面都加上“像极了爱情”就立即深刻起来，也是这个道理。投资，像极了爱情。那什么是美女呢？其实类似，金融市场选股就是选美，其实就是你要去关注“主观”是什么而不是“客观”是什么。其实不仅资本市场，互联网以及2C的产品，都是在判断大众主观在如何变化，那什么是美女？我不展开了，我讲一下结论。首先我们讲的是异性眼中的美女，男人眼中的美女首先是长得好看，这没问题，但美女最不可或缺的要素是什么呢？是“社会属性的难以接近性”。比如你的亲妹妹长得再好看你也不会对她有什么想法，因为社会关系太接近，这是结论，原因在于“美”是“感而不应”。具体我不展开了，因此美女界定核心恰恰是社会属性而非自然属性。反乌托邦那什么是社交呢？我在《社交产品方法论》中已经阐述，相信大家也都看过了。当我们提及社交时，不同人心中会有不同概念，语言是思维的物质外壳，无论是为了避免交流时各说各话，还是更重要的为了解决问题，我们首先都要界定问题。社交产品有多种界定方式，我从技术逻辑界定成通讯、媒体与交友三大类。通讯是既定社会关系沟通工具，媒体是社会化传播工具，交友是社会关系扩展工具，三者有区别，但正因他们都与人类社会活动有关，并通过互联网完成，所以我们都叫它们社交产品，但三件事背后的产品逻辑和技术逻辑都是不一样的。通讯产品出现需要计算平台级技术进步，这是怎么超越中国移动的问题。社交媒体依赖平台内技术进步，从3G到4G再到5G，抖音全称叫抖音短视频，和当年快手GIF一个道理，GIF是3G环境的产物，短视频则是4G环境。接下来抖音一定会把“短视频”三个字去掉，就像快手去掉“GIF”一样。交友产品则是另一逻辑，其实我们可以出一道题，请在下列选项中选出完全与其他几项不一样的选项：微信、微博、抖音、陌陌。你会怎么选？不同视角不同答案，但有一个“更深刻”的答案。你可以选微信，因为是熟人社交，是即时通讯。你可以选微博，因为是最大的舆情平台，社交媒体。你可以选抖音，因为是短视频。如果我选，我会选陌陌。因为他有着更深刻的差别。陌陌和其他三个产品之间的差别已经上升到了“阶级关系”。我们说这么多年，即时通讯一直被很好的满足，社交媒体也取得了长足进步，到今天唯一没有被解决的，就是交友问题，包括婚恋。App Store社交排行榜基本上是最浪得虚名的排行榜，因为除了前面的一些产品外都是“垃圾”。这个品类太缺产品，永远是“今夜寂寞”、“同城约”等字眼，因为交友需求从来就没有被正真满足过。这也是为什么交友类产品，永远是一波一波，爆发之后又掉下来，水分蒸发剩下淤泥变成酱缸，陌生人社交产品的生命周期相对都会短一些。资本主义经济危机的必然性在于社会化大生产与生产资料私有制之间的矛盾。交友类产品的创新与酱缸周期，也源于陌生人社交的根本矛盾：社会化大交友与优质的脸和钱的私有制之间的矛盾。大家都要找最好的脸和钱，但资源掌握在少数人手里，这就是“阶级关系”。这是交友类产品和社交媒体以及即时通讯的最大区别，因其涉及社会关系拓展，阶级性是社会规律，永远存在。这也是为什么我很喜欢反乌托邦模型，这是一个最简单的社会模型。阿丽塔也一样，人们想去一个地方，但不让去，但可以通过参加比赛去，目标明确，反而简单了，只是现实社会比这个复杂，真是像极了爱情。洛丽塔什么是萝莉呢？萝莉（可爱的低龄少女）一词源于洛丽塔（小说）但不等于洛丽塔，更不等于穿着Lolita裙子的人（lo娘）。刚才大家提到最近在调研Lolita用户，在做用户访谈，其实了解圈子的最快方法就是进入这个圈子，调研会因为技术问题失真，事实上大多数调研都难以接近真相。真正的用户调研来自一种“主观感知”能力而非客观统计学调查。因为永远无法通过抽样接近客观真相，只能形成主观感知能力来判断真相，类似金融反身性原理，这是一种社会反身性。我过去买了很多Lolita裙子和Cosplay裙子作收藏，最近我开始尝试。我对漫展很了解，也知道大家为什么要去漫展，但这更多是一种理性认识，或尚不深刻的感性认识，直到穿上裙子那一刻，我才真正获得了感性认识。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。穿上裙子那一刻，你开始发自内心期待漫展，因为你开始渴望展示自己，开始思考如何变得更美。哪怕只是通过拍照及后期做出完美的平面效果，而不是在现实中，但这件事情，也已经足够引人入胜。我妹妹玩了十年Cosplay，我一直有个疑问，为什么她的大多数作品在我看来并不是特别的“完美”，后来发现男女审美并不一致，进而在视觉展示上（包括角色选择）追求的重点就不一样，女性更多追求 “华丽大气”，而非“吸引力”。这也是我开始“穿女装”的重要原因之一，我在试验自己心中的审美风格。我心中一直有一个完美女子形象，我还不曾遇到你，便只能先把自己变成你。很短的Lolita裙子，运动鞋，上身吊带（JSK无袖），里面T恤，手持宝剑向你跑来，然后启动法拉利带你认识更多萝莉。你的意中人是一个盖世英雄，会踏着七彩祥云来娶你。我的意中人则是一个盖世萝莉，我相信有一天她会开着法拉利，身穿短裙丝袜，脚踏AJ，带我认识更多萝莉。所以大家应该去买点裙子，Lolita/JK制服/汉服还是Cosplay用户很多是学生，买裙子还会有经济压力，在座的各位都不会有压力。这恰恰是了解圈子、研究用户的真正捷径。大家也可以多参加漫展，漫展信息可以看喵特APP。五年前我说过中国三四线城市的漫展正像当年中国三四线城市电影屏幕一样快速增长，2012年便诞生了10亿票房的电影《泰囧》。去年中国漫展已经办到了3822场，除去一、二线城市外仍有2322场。下一个趋势是电竞中心。第二章：什么是研究话语体系现在我们回到开始的话题：什么是研究？我把研究分成三类：一是大家日常口中所说的“这个问题研究一下”，即工作和生活中都会出现的我们叫它“①求真态度”。后面两种则是专门的研究职能：一是“②学术研究”，另一种是“③商业研究”，券商研究、以及买方（包括一级市场）自己的投资研究都是商业研究。学术研究好理解，今天我们主要讲商业研究。以及更关键的，商业研究和学术研究的差别。这里我会结合一些二级市场的例子。记得刚进申万研究所时，领导就给我们强调要完成学术研究到商业研究的转变。券商招人强调实习经验，一是行业节奏快没人有时间教你，二是学术研究到商业研究之间有一个鸿沟，最好在工作前你就已经跨越了这个鸿沟。但正如申万研究所的优良传统之一，申万（至少在早年）招人最不强调实习经验，甚至你最好不要有任何实习经验，学生就好好完成学术研究，申万的培训体系能在三个月内帮你完成学术到商业的转型。这一点是非常对的，研究能力相通，如果没有接受过规范的学术训练，你很难完成好的商业研究。如果你在学校混日子是很难做好研究的，做商业研究时你会一脸懵逼，你要重新进入一个探索过程，因为研究是有经验的，有习惯的，需要一个持续训练的过程。商业研究和学术研究的区别是什么呢？我的总结是：商业研究需要有①可操作的②经济利益。你不能研究了半天，一点操作性都没有，同时背后要有经济利益，这是和学术研究的最大差别。学术研究就像一个大圆，你在圆的边缘上往外做了一点点贡献。这些东西可能当下没有经济利益，也没有操作性，但把人类知识往前推了一点，这就有学术价值。商业研究则要有可操作利益。金融市场比较直接，可以买卖，产业也是类似，上马什么项目进入什么领域，都要有可操作的经济利益。因此切勿陷入探究本身的快感中。探索求知是很快乐的，但商业研究不能只是快乐。举个例子，二级市场事实上你在哪个行业很大程度上决定了你的职业生涯高度，比如航运这个行业，周期是三十年，你如果进入这个行业时恰逢下行周期，下行周期十年，直接超过了你的职业生涯，那你就有点麻烦了，虽然你依然可以研究的很快乐。行业划分二级市场大多券商都会对行业进行全覆盖，因此会有好坏行业之分，秘密就是你要进入好的行业，我入行看的是钢铁行业，在明确知道这个行业“没有前途”的情况下依然选择呆在这个行业，因为我想学一下产业链。这也涉及申万的人才分类策略，行业划分整体涉及上游领域（资源品）、中游领域（制造业）和下游领域（消费品）。一般学经济的人去看上游，其更受宏观经济影响，如钢铁、有色、煤炭、建材、石油等。钢铁行业事实上属于中游制造业，但在实务中仍放在上游资源品领域。我的专业是世界经济，因此在实习时就去了钢铁行业。学管理的人看下游，如食品饮料、纺织服装、旅游酒店等，因其更受消费者市场影响。有工科背景的人则去看制造业，这一点好理解，“复合背景”在投资领域一直很吃香。TMT则跨越上述三个品类。但正如申万研究所的另一个优良传统，事实上申万可能是所有券商里招募“工科背景”最少的券商。这涉及券商行业研究的本质。券商行业研究的本质是金融研究。你需要懂行业，但你更需要懂金融，你做的研究实际上也只是金融研究，即你所在行业及上市公司基本面的变化如何影响了预期进而影响了股价？这又涉及另一句申万名言：证券研究的直接目标是寻找预期差。行业知识都可以学，金融素养则更加重要（当然也可以学）。申万领导曾说只有三个行业需要有相关背景，一是医药，二是化工，三是电子勉强需要。不是因为这三个行业无法临时学，而是临时学起来太耗时间，事实上只有医药研究员需要相关背景。我正式入职前领导一度问我要不要转去化工行业，我诧异这不是需要相关背景吗？领导答只要你高中是理科生就可以了。我还是选择留在钢铁行业，因为我在钢铁行业实习了很长时间也在宏观部门实习过，有一个自己的宏观与产业链研究体系的搭建过程，钢铁行业受宏观驱动，上游涉及铁矿石和焦炭，下游涉及房地产、基础建设、造船、汽车家电、轻工业等，几乎涵盖所有上中下游产业链。我后续转行互联网行业研究，也受益于钢铁行业的训练。我研究互联网行业的时间很短，但做出了一些成果，很多人问我怎么做的，事实上就是源于钢铁行业的研究基础。行业研究是你要去洞察一些东西，即便你在航运行业，你也可以去搞清楚波罗的海指数以及世界经济周期，这背后都很有价值。知行合一讲到这里，我们要讲一个东西叫知行合一。前面讲商业研究和学术研究的差别在于是否有可操作的经济利益，即正确把握认识世界和改造世界的关系。事物=客观+主观+主客观之间的裂痕。如果说谋士在知，主公在行，那么研究是认识世界，产业化是改造世界。知和行本身有一个交集，好的学术研究和商业研究都在这个交集里，学术研究的范围比商业研究大，且不是所有的研究都在这个交集里。前面说的研究三种类别中的“求真态度”即是一种知行合一的态度。就像投资经理肯定要做研究，但他需要的是 “求真态度”而不是专职的研究工作，把他分工出来就是商业化研究，但好的“研究”一定是和执行高度相关的，你研究到极致时你已经在做这件事本身，而不再仅仅是“研究”了。某件事做的非常好的人，他一定明白其中的秘密与Knowhow。你做研究也是在逼近这个状态，即不仅“知”，还要“行”。最好的研究就是最好的执行，反之亦然。从这个角度看待，你就会发现研究并不是一个“后台”，而是问题的核心，如果你能做到“知行合一”你就很厉害。人都有舒适区，当你研究的很快乐时你要小心了，你要时刻关注自己的研究在操作性上的价值，事实上你要明白主观和客观之间存在的裂痕，我们永远只是在逼近真相，但你自己要明白到了什么程度。二级市场的研究都是进行获利交易，股票你买卖就行了，但炒股票实际又很难，因为你只把握了50%的概率。基本面你把握了80%，但股票价格=价值+套利+情绪——申万研究所，它由三部分组成，并且还天天变，这就变得高度复杂了。所以股票研究本质在于研究预期的变化而非基本面的变化，只是后者影响了前者。你可以把一个问题研究清楚，但你必须明白你研究清楚的东西在整个决策系统里占了多少比例，它可能只占了20%。如果你以为你搞清楚了80%，那就是在自娱自乐，在搞行为艺术。但如果你真正搞清楚一个极小的部分，至少你在这一点上你是知行合一的。由于我们当前在探讨“研究”，我便把“研究”和“执行”在逻辑上做了区分，事实上两者没有区别也不该有区别，研究者和执行者都是从两个方向无限逼近价值实现。只是当他太难实现的时候，我们便区分了职能。知行合一并不代表时时刻刻需要“有用”，大部分基础研究在当下是无用的但在某时某刻是无价的。但这涉及另一个话题，即创新是边缘溢出。当“暂时”无用的研究一旦完成“边缘溢出”便实现了价值，基础研究在等待“边缘溢出”，“知行合一”在创造“边缘溢出”。这就是为什么之前我们还要问一下什么是爱情？因为如果你连什么是爱情都搞清楚了，还有什么东西搞不清楚？ 虚假世界这个世界是虚假的。前面我们讲到互联网行业和钢铁行业（以及周期品行业）的差别，一个是研究主观世界，一个是研究客观世界。周期品行业要不断逼近经济运行的平均水平，互联网则要不断逼近大众心理的平均水平，前者是客观世界，后者是主观世界。互联网是主观世界好理解，事实上经济周期也是主观的，都存在反身性原理。文化流行存在反身性，宏观经济也一样，经济规律、政府调控、主体行为共同构成反身性，包括凯恩斯主义与奥地利学派的差别。巴菲特说，大部分投资人是不看年报的，就是说这个世界上大部分人都是不认真和不用心的，投资领域无论二级市场还是一级市场都是如此，很多时候人们只是在干一份工作，只有极少数人用心，或者说，大部分人待在虚假里。奥地利学派讲，大家看到经济下行后政府会增加支出或扩大信贷，但经济规律是经济进入衰退后必须通过萧条来完成市场出清，让非理性行为得到清偿，经济自然会快速复苏。经济高涨时大家都觉得自己牛逼，进行了不必要的扩张和资本开支，借了不必要的钱，因为周围的人都在这么干，你觉得你不干就落后了，就完蛋了，所以你也去干了。之后一定会带来问题，金融经济互为表里，之后就没钱了，这个过程就是市场出清，让犯错的人付出代价，从而减少总供给。市场萧条后自然就会再起来，但如果去救的话，问题就会更大。想想个人借贷就好理解了。用于消费而非价值创造的贷款，如果继续提供信贷，无异于延缓更大问题。奥地利学派就是说什么都不要管，市场出清后自然会快速复苏。现实中更多是皇帝的新装，这一点非常关键，但这一切又是“合理”的。你做不出成果现在我们来看看，什么是好的研究？我们来看看一九法则，以及199法则，世界永远是两极分化的。市场上1%的人赚去了99%的钱，0.1%的LP赚去了99.9%的钱，全球化和AI又加速了两极分化。研究也是如此，大部分研究都是没有用的，因为大部分人都是不用心的，资本市场的“虚假”程度只会远超你的想象。如果给好的研究一个定义，我叫他“建体系，出思想”，这句话也是申万研究所提出来的。申万要求研究必须建体系、出思想。当然即便在申万能真正做到这一点的也是少数。大家一定要明白一件事情，就像我们前面提到的知行合一，研究本身是一种艺术，只有少数人才能成为艺术家（投资也是如此），绝大部分人包括在座的部分人做不好研究是一种非常正常的常态。这个世界上90%的研究只是在“提供信息”，也即一份工作。9%的研究给人启发，实现了某种程度的“建体系”。只有1%的研究令人惊愕，我们叫他“出思想”。这便是研究三层次。任何行业都是如此，所以大家在做研究的时候，并不要默认你能做出什么成果，因为大部分人都做出不成果，包括投资也是如此。你必须明白这一点，你到底是那90%，9%还是那1%，你需要努力，以及判断自己的天赋领域，亦或是满足于只做那90%。高中艺考生越来越多，但大部分成不了艺术家，甚至只是为了逃避文化分数。即便上海戏剧学院这种层次的表演系和导演系学生毕业后不少也只能干着不相关的工作（技术进步会逐渐改变这一点），播音主持专业大部分毕业后也并不在从事主持人工作，央视、卫视的主持人要求很高，大部分人也不愿去基层电视台或相关领域，最后也就从事了其他职业。研究也是如此，研究和做学术一样需要天赋，研究和投资事实上都是高阶工作，是一件门槛很高的事情，只是中国经济过去的加杠杆使得很多高阶职业变成了一份日常工作进而误导了很多人。大家都知道一级市场大部分人都投不出好项目，但很多人并不明白事实上大部分人也做不出研究成果，因为投资与研究本无区别。VC投资是认知、圈子、阅历的综合结果，而不是一份工作，研究的迷惑性也在于让人误以为只是一种脑力劳动，只要高学历就可以完成。研究恰恰涉及前文说的主观世界与反身性甚至“边缘溢出”，如果把研究一词换成“深刻洞察”就好理解了。研究的基础是获得信息和整理信息，当你对信息和逻辑理解非常深刻的时候你自然就会有自己的体系，比如什么是社交、什么是爱情，他一定是一个逻辑体系，你首先需要把它界定清楚，比如我们说社交包含通讯、媒体与交友，通讯依赖计算平台技术进步，媒体依赖平台内技术进步，而交友最后还是一个阶级矛盾的问题，这样就是一个体系。但很多研究也都能形成让人启发的体系，这还不够，最高阶段则是出思想，即你的研究成果成为了一种思想。做研究你必须要求自己建体系出思想，否则你和咸鱼有什么区别。我们刚才讲的商业研究，不仅指卖方研究，而是指商业价值导向的研究，买方研究（包括VC）本身也是商业研究，必须产出商业价值。只是卖方研究你还必须把它搞得很牛逼的样子，比如一篇报告50页甚至100页，要显得牛逼，但如果只是内部汇报你的逻辑与洞察，一般3-5页足以。卖方研究出于要显得很牛逼，要把一些方方面面展开，把一些基础信息和补充信息附上，这也是有价值的，但核心还是体系与思想。大家可以尝试找一个领域或一个点进行深入洞察，你搞懂它后，他一定是一个高度简单和高度容易理解的结果，这些洞察就是有价值的，作为内部汇报的话你可以在附录里附上补充资料，逻辑和洞察本身则是简单却富有启发的结论。你可以提供信息，但这只是基础工作，你要知道如果没有体系，没有思想，你的研究就真的没什么用。研究是跨越主观和客观的鸿沟，大家想想如何建体系与出思想，强大的洞察力其实是一种性格特点，所以研究要靠天赋，我叫它“只恨黑夜太漫长”，即一种神游的感觉和创造心流的过程。我们前面讲研究要避免陷入快感，是不要让快感成为研究本身，但研究一定是有快感的，对“真理”的追求，朝闻道夕可死矣，你会一晚上不想睡觉，就像小学生想到明天要春游的那种感觉。只恨黑夜太漫长去年5月份朋友圈有一篇很火的文章大致叫悲催的成年人，什么做PPT到凌晨然后电脑坏了，很多辛苦感人的画面让大家共鸣，我当时也转了，但我觉得这篇文章很正能量，一点都不辛苦。这种只恨黑夜太漫长的感觉真是太好了，也是你人生中最奢侈的一段经历，只有在你最年轻的工作时期你才能体会到，加班到两三点万籁俱静身心合一的专注感觉。这也非常有利于你的职业生涯，因为任何一个人的职业习惯都是在工作最初的2-3年内形成的，你如果没有找到只恨黑夜太漫长的感觉，那很遗憾。什么是青春？不计回报的努力还能让你感到快乐便是青春。研究是一种天赋，事实上就是一种快速进入“神游”状态的天赋，本质是一种感知能力。我们前面说无论是互联网泛娱乐产业，还是周期品制造业，到最后都是一种对大众心理和社会反身性的感知能力，研究的天赋即强大的感性感知能力。这也是为什么我们要反复强调什么是爱情，当你开始思考什么是爱情，你开始声泪俱下，爱情便深刻地理解清楚了。有中学生问我语文不好怎么办，我说你去失恋一次语文成绩就会上来，失恋后内心会有源源不断想要表达的东西，你文采会变得很好，语文成绩就上来了，本质是感性化能力上来了。人类强大的情感能力在经历痛苦后都会表现出来，所以失恋是很多人的人生转折点。所以研究对我来说是一件高度感性化事件，我研究问题时经常听一些很中二的歌曲，非主流三巨头，徐良、许嵩、汪苏泷，即能让你快速进入青春期思维模式的歌曲。青春期是大脑算力即流体脑力的巅峰，我们虽然过了青春期，但可以通过歌曲进行超频。十几年前我用500倍杠杆炒外汇，全是手动高频交易，几秒钟下单，十几秒后平仓，我必须听着马克西姆钢琴曲，大声快节奏的音乐能让人进入一种失去自我的状态，然后下意识建仓平仓，我叫它“用感性祛除感性”。如果说研究靠天赋，那么日常生活中我们是否还有一些可操作性的方法，怎么去做点事情呢？我叫他观察生活。观察生活“观察生活”一词来自表演学，演员需要塑造各种没有经历过的角色，他必须通过生活中的点滴观察进行积累，比如街头遇到乞丐，和他交流，看看他在干什么，看到建筑工地进去搬搬砖，你要深入生活的点点滴滴。前面聊到调研Lolita用户，调研本身是一种观察生活，但要做好一个调研本身，真正的观察生活就是亲自去尝试一下Lolita。你自己穿一次Lolita可能才会真正明白，为什么要穿裙子？为什么要省钱买裙子？是因为虚荣吗？部分是，但更多是因为让你发现了自己的美，发现了自己的闪光点，你开始变得自信，开始很热爱这件事情，进而开始热爱生活。你开始找到了生活中的闪光点，你找到了甚至找回了少年心气，找到了疲惫生活中最后的英雄梦想。TFBoy很多粉丝是中年女性，杨超越有很多国企男性粉丝，SNH48有很多富二代粉丝，为什么，因为杨超越给了我们平淡无奇一眼到头的生活中带来了那么一点点英雄梦想，让我们看到了生活中那些还会闪光还有盼头的瞬间。明星只是一个法相，那么杨超越就是一个很好的法相，你追的不是一个明星本身，而是提醒你追求心中最后的梦想。明星就像一尊“佛像”，佛像本不是佛，佛像只是提醒你要敬畏心中的佛法，因为每个人都是佛，见性成佛。“偶像”就是“像偶”，一个你想成为的更好的自己，如果你正处青春期，家穷人丑，成绩还不好，如果你还不追星，你的青春期那不是一事无成？当然为什么会这样是家庭教育进而阶级关系问题。但不管怎样，追星已经是一件非常可爱的事情了，因为每天叫醒你的不再是闹钟，而是梦想。蔡徐坤也是如此，其实不用质疑现在的男性偶像为什么越来越女性化，这本身是女性消费主义的崛起，把男人打扮成洋娃娃，是因为要给女性消费。所以买裙子也是观察生活，当你观察生活到极致时，你就是一个演员了，你也是一个对产业、产品和用户非常有洞察的一个人。除了观察生活，表演学里还有“解放天性”和“当众孤独”两个要素，以及我加上的“时刻准备着”。解放天性/当众孤独/时刻准备着“解放天性”作为表演第一课，简单说就是让你彻底放开，以便塑造任何与你人格性格不一致的角色，往往通过极端的表演行为来训练。比如先想象出物理上与精神上难以忍受的场景、角色行为和角色特点，然后再演出来，把视觉上和精神上最难以忍受、甚至摧毁价值观的场景自然地表演出来，那么解放天性训练就完成了。“当众孤独”作为表演第二课，简单说就是做到不受大众和旁观者影响严格遵循内心。在舞台上严格按照剧本完成角色，不受台下万千观众的唏嘘、质疑、称赞、吹捧等行为的干扰。最后我再加上了一个“时刻准备着”，这其实是播音主持专业的提法，即时刻保持状态。商业上也是如此，成功者往往都在争议中成长，因为他们解放了天性，也完成了争议中的成长，因为他们做到了当众孤独。好的研究者/执行者也是如此，因为一个极致的研究者本身就是一个执行者。这三点本身又是和“观察生活”相关的，你要做好研究，或者说知行合一的话，首先你要做到观察生活，深入生活。更高阶段你则完成了解放天性与当众孤独，你成为了一名演员，你与这个世界已经融为一体。我一直说研究是高度感性化事件，无论是宏观经济还是互联网与新兴产业，其本质都是用你的内心去同步这个世界的频率，感受这个世界（包括大众主观世界）的震动，进入群体共鸣，完成连接，完成你的心灵与这个世界的连接。这个世界天地万物都在相互作用，你要做的只是融入这张大网。所以让你买裙子只是很基础的一件事而已。好的研究者/执行者首先是一个观察者，最优秀的则是一名演员。游戏规则与市场机制讲到感知能力，申万在选择研究员时会有心理测试，横向思维看策略，纵向思维看行业，以及横向思维看包含产业链多的行业等。策略分析师必须相貌英俊，行业分析师则必须练好唱歌，这些都是研究中的Knowhow，某种程度也是一种游戏规则，当然更大的游戏规则在商业本身，尤其是资本市场。证券分析师本质是在做销售工作而不是研究工作，原因一方面在于前文说的大部分人是做不出研究成果的，另一方面在于，这个世界大多时候比我们想想的虚幻，当大家都活在虚幻中的时候，真相便不再那么重要，大家只是在玩一个游戏而已，各方也只是在相互配合完成这个游戏。也正因为此，超额收益永远只属于少数人。这让我想起《寒战》里梁家辉的一句台词：“我服务香港警队30年，认识不少人，也得罪不少人。不过在这30年里，我学会了一件事，就是每一个机构，每一个部门，每一个岗位都有自己的游戏规则。明也好，暗也好，第一步学会它，不过好多人还没有走到这一步就已经死了，知道为何？自以为是。第二步，就是在这个游戏里面把线头找出来，学会如何不去犯规，懂得如何在线球里面玩，这样才能勉强保住性命。”但我今天不是在讲职业生涯规划，我是在讲研究，道理一样，任何事情，你都要搞清楚其背后的秘密，包括研究的规则，研究的方法，你都要理出来。但这又涉及到一个驱动力问题，我叫他市场机制。卖方研究有外部客户作为驱动力，这一点很重要，就像任何创业的成败，本质都源于是否存在巨大的外部需求推动，外部需求会推着你走，推着你成长并给你足够容错率，这就是市场机制。一级市场VC研究团队的驱动力来自哪里？来自内部投资经理和合伙人吗？我认为这个驱动力不够，优秀的人才是有强大的自我驱动力，但这种驱动需要建立在外部环境的催化下实现，也即大量需求和倒逼机制，这是一个关键话题，即对内服务的研究团队的驱动力来自哪里，相比外部市场的强大驱动，内部需求、领导评价等驱动会显得不足。注意，这并不涉及“自我内心满足”和“外部评价满足”的个体心理学差异，内部需求的评价对个体来说也是一种“外部评价”，该问题本质上涉及的是，对内服务的研究团队其所在机构能否源源不断产生强大需求推动研究团队成长，因此对内研究团队要是未做出什么成绩，原因可能是来自机构本身而非研究团队本身。但最后，心有多大，舞台就有多大。我们讲了这么多，事实上还没有真正开始涉及研究方法论，而更多是关于方法论的方法论。下面，我们开始正式探讨“研究方法论”。待续……

在机场，偶然翻开微信订阅号，看到了CTR发的一篇稿子，才知道市场研究双年会召开了。时间过得很快，一晃，离开这个行业已经十年，但恍惚还在昨天。市场研究行业在之前是一个鲜为人知的行业，远远不如培训大师们有名，但一部热播剧【我的前半身】却让这冷门进入到公众视野。不过，影视剧依然只是影视剧，女主从编外访问员成为资深咨询师合伙人的桥段可能只会发生在屏幕上。事实上，在这个以学历和资历衡量价值的行业，没有硕士或者博士这样的学历，没有扎实的跟随做过大项目的经历，是没有任何机会成为“顾问”的。2001年，偶然的机缘巧合进入到了市场研究行业，也由此与通信结缘。娄老师、张老师、李老师等等，众多的师长同事们融洽的相处了很多年，直到2008年走出来，现在想起依然历历在目。那是个市场研究行业的黄金时期，国内外的机构蓬勃兴起，几个人几台电脑就可以组建一家公司，简简单单轻轻松松的可以拿到数十万甚至百万级别的大单，赚钱好像就如同现在自媒体一样容易。也正是因为这样的黄金发展，太多的行业同仁变得浮躁，文人之间的合作很艰难，大量的公司很快就会分崩离析，造成的后果就是，在中国，几乎没有能够形成一家类似麦肯锡罗兰贝格这样的咨询公司巨头，小而精的团队适合短平快的项目，却无法形成稳定的核心竞争力。在那个漫长的七年中，我主要从事的是简单粗暴的数据处理工作，甚至很多时候都在桌子上摆弄堆积如山的回收问卷，拿着打号机心不在焉的为每份问卷打上唯一的号码。不要小看这个号码，一个简单的失误可能都会给后期的处理带来无法挽回的损失，甚至是百十万价值的项目失败。令人遗憾的是，虽然一部热播剧让市场研究行业进入到普通公众的视野，而且其“高薪”更是让很多人艳羡，但是，这个时代显然已经不再属于高傲的咨询顾问们。大多数的市场研究公司举步维艰，项目越来越难以获得，工作成就感下降，互联网、大数据以及正在到来的人工智能都给以“人脑”为价值创造的市场研究行业带来巨大的冲击，当然，行业也正在进行深刻的变革。对于大多数市场研究机构来说，以前最具有社会价值的都是数据获得的过程。虽然在市场研究机构中，运作部门（也就是访问执行部门）往往最低位差，但不可否认的是，这个部门是创造价值的部门，正是因为市场研究机构能够有效的科学的组织落地的访问，收集到很多公司自己没有能力去或者不愿意去收集到了大量统计数据，市场研究机构才能被客户所接受，整个行业才具有市场价值。不过，随着互联网的兴起，获取数据的方式已经被彻底改变。在PC互联网时代，一台电脑还不能对应一个人，实名制的缺乏，这些都让网络调查只能是补充，可是，在移动互联网时代，手机客户端的普及让一机一人成为现实，实名制更是推进了信息真实性有效性，互联网的便利性得到了空前释放。这种现象带来的后果，一个是数据获取的成本大幅降低，市场研究机构很难有高昂的项目报价，利润水平下降，二是很多原来的客户单位因为互联网运营的能力提升而获得了直接获取数据的能力，不再需要市场研究机构做“中介”。此外，互联网和大数据让分析不再是专业人士才可以做的工作，大量的越来越简化的分析工作让企业工作人员就可以完成此前需要专业市场研究员才能完成的任务，外包越来越少，更有甚者，大量的IT公司开发了可以进行数据分析的简便工具，在大数据的支撑下自动完成分析和结果呈现，市场研究机构的价值不得不再次缩水。市场研究是高附加值的脑力劳动，咨询顾问都是拥有各种头衔的分析师，依靠学到的各种模型以及方法论来完成咨询报告，从而指导企业的运营实践。但是，面对信息量巨大的互联网，大量的企业管理人员获取信息的成本快速降低，专业人士在管理层中的比例上升，出身行伍了解企业实际的企业专业管理人员的分析能力甚至超过了专业但缺乏实践的咨询顾问，市场研究机构不仅不再是引领者布道，还在很多方面变成了跟随者传播者。面对这样的社会变革，市场研究机构别无选择，只能去适应，而且是快速适应，否则就只能被淘汰。1、小的市场研究机构放弃或者弱化咨询能力，专心做好运作执行，在大数据无法实现的地方寻找市场空间，或者大幅度的提升生产效率，发挥人的主观能动性，这部分的市场依然很大。2、改变客户目标，研究新的市场结构。市场研究此前的主要客户是大型巨型企业或企业集团，而未来的主要市场可能是在中小型企业。3、具有一定规模的市场研究机构必须快速互联网化，建设网络信息获取渠道并推广开来，构建属于自己的数据库系统，提高对大数据的分析挖掘能力，这些都不能是以具体项目为目的的，而是着眼中提高公司整体能力。4、在市场研究行业，人才结构也要跟着变化，市场研究要IT化，招聘程序员，组建IT部门，具体的成果输出不再是简单的PPT，而是基于大数据系统的IT成果，可执行可持续可落地。5、与大型互联网公司、大型企业机构建立长期稳定的合作关系，练兵练系统，研发属于自己的模型IP，拥有在行业独特的叫得响的竞争力，单打独斗很难生存下去。6、项目没有高低，只要在一个领域做深做透，不仅能够做到比同行强，还必须做到比大数据人工智能强，一定可以在看似非常低端的项目上发展壮大。7、适应互联网时代的宣传方式，拥有发声出头，营造行业领导力氛围，打造明星咨询师团队。整个行业需要明白，蛋糕正在越来越小，行业内的恶斗大家都不会有好日子，现在需要的是合作合作合作。

行业研究员：博览、多金，晋升明确纵深各领域横跨各行业因此，行研部可以说是最值得商科学生选择的岗位之一！行业研究员也是很多商科学生向往的职业！行业研究员行业研究员的主要职责是通过对上市公司调研和行业景气分析，并运用财务模型和估值模型，给出公司价值分析报告。图片来源网络行业研究员薪酬如果能进入头部券商，例如中金公司、中信证券、招生证券等，入职作为分析师助理即可获得20万以上年薪！而今日看到最新消息！据券商中国记者统计，今年上半年，由于证券行业持续回暖，39家上市券商的总薪酬（包括计提和发放福利薪酬）为639.51亿元，较去年同期增长16.02%，即上半年证券行业全面涨薪。图片来源网络当然，高薪的背后还有极高的职业准入门槛以及高度的工作压力！岗位招聘要求一、硬件要求：1.学校清北复交优先、财经类院校，985院校以及海外top院校2.学历&专业研究生或博士，“理工科本科+金融硕士” 复合背景更受欢迎，学校成绩前20%3.证书CPA、CFA有相关证书或考过部分科目可以加分二、软件能力：1.办公软件的运用能力2.数据收集能力3.逻辑和沟通表达能力4.财务分析和估值建模能力5.协调能力除了头部企业准入门槛高之外，近些年来，随着行业竞争加剧以及优秀人才不断涌入，研究员的竞争压力也与日俱增。不过，中银证券首席经济学家徐高认为，如果有真本事，研究员依旧能够脱颖而出，而且研究员的晋升通道非常多，如内部晋升或进入买方做投资。所以，研究员依旧是你值得选择的职业！

行业分析是解读行业变化的工具，它包含三大板块和14个子版块，不同的行业分析的方式不尽相同。在工作和面试中，很多同学会遇到“做个行业分析”这种要求。一听“行业分析”，好多人觉得特别复杂，特别高大上，不知道咋弄。今天就先丢个提纲，内容高度浓缩，大家先凑合看着。首先明确一点，我们讲的行业分析，仅限于指导企业经营的行业分析。它是数据分析的一种基本方法，它和投资、炒股、求职这些没一毛钱关系（文末有解释）。一、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：正是因为行业分析有固定模块，于是很多人把行业分析做成了填字游戏。只要百度一下文字把这些板块填满，便认为自己完成了“分析”……其实真正的行业分析，从这里才开始呢。二、行业分析如何做判断做分析，罗列事实和数字仅仅是第一步。如何基于数字和事实做判断更重要。做行业分析，要先清晰对象：一个行业的新玩家/老玩家，需要关注的是不同的。对于新玩家，核心关注点是：这个行业值不值得玩（是否值得做）进入的难度有多大（能不能做）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：潜在空间大+市场规模小增长速度快，增长曲线陡峭大量新玩家进入，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，判断机会，要五个指标联起来看，不能只看某个指标。因为对于老玩家，传统的关注点是：我面对多大市场我要和谁竞争我要在哪里打败他但是这种传统想法面临的挑战也很多。因为现在面临跨界打击越来越多，仅仅盯着业内的对手布局，很可能被跨界来的对手打趴下。因此每当新技术、新环境出现的时候，往往行业研究人员会关注它的业务逻辑，从业务逻辑角度来推演影响，而不是等着数据出现变化再来解读——那可能已经晚了。三、解读行业变化的工具对行业大势做解读，不会像经营分析那样，细化到每一个产品品类走势，每一群用户需求。本身行业格局也是各大企业博弈，内外部压力影响下结果，因此更多关注宏观因素，指明方向会更重要。常见的切入角度，被称为PESTP：政策。政策对行业的影响，往往是立竿见影且致命的。E：经济走势。经济大势对行业影响非常明显，上下游企业受影响，都会城门失火殃及池鱼。S：社会群体。用户数量，需求，爱好的变化，会导致产品购买、地域分布等等变化。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的力量不言而喻，往往是断崖式下跌，风口式起飞。俗话说：当政策发生时，你一定感受的到，就是这意思。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）。3）S的力量，往往体现在目标群体数量、需求、购买力变化。这些变化直接影响的是细分品类的市场。不会像政策、经济那样短期内释放巨大破坏力，但是会表现为长期的变迁，比如细分品类需求减少，新品类的产生等等。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）。四、行业分析有什么局限行业分析最大局限就是数据……一数难求，是很常见的事。很多同学会说：不是有XX行业协会，XX机构，XX咨询公司（名字还特牛逼那种）有数据吗。实际上，不管名字听起来多厉害，获取数据的手段是固定的（如下图）是滴，没有一个数据是严格意义上“准确”。和企业内部数据（特别是财务数据）相比，准确度完全不是一个数量级。因此所有行业数据分析结论都是有限理性的分析。甚至说是聊胜于无的。在实际经营中，更多是用作参考。真正指导经营还是要靠内部的经营分析，这个数据就准确的多。后记为啥开头说行业分析和投资、炒股、求职没啥关系：投资。很多人会以为：我分析到哪个行业牛逼，我也去干，不就发财了。实际上个人经营能力是远远大于行业选择的，大部分跟风的都是死于自己不会做。炒股。很多人会以为：我分析到哪个行业牛逼，我买股票，不就发财了。实际上股市（特别是A股）都是靠小道消息，内部人士得到消息的速度远远快于普通散户。即使大家都看好XX行业股会涨，真买的时候，也很难买到爆发前那个价格。求职。很多人会指望：我分析到一个超牛逼行业，我就去干，不就发财了。实际上每个行业都有成功的人，个人工作能力不行，到哪都不行。正本清源的说：行业研究是一种分析手段，不是投机取巧的神器，更不是一夜暴富的工具。反倒是很多卖包生儿子无效退款的神药，喜欢打着：“基于人工智能大数据”的幌子。放弃幻想，踏踏实实练好功夫，才是正道。#专栏作家#资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。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