一说行业分析，好多人会头疼。
有些人是觉得这东西复杂，脑海里闪现的是那种几十上百页的 PPT，又或者是那种万字长文。
先说明一件事情：行业分析就是一种生产方式，是帮助我们解决问题的手段。
大到给老板做宏观经济分析，帮助公司做业务决策，小到我们自己换个工作都可以分析。
解决复杂问题的万字长文是分析，用两三句话帮朋友出主意，也是分析。
总之涉及到切身利益的领域，都可以使用行业分析。
我观察下来，真正困扰多数人的是，面对一个行业分析，不知道从何下手，没有思路。
实际上，行业分析是有套路的。
行业分析的目的是什么？
很多人都遇到过类似的场面，比如你坐在工位上，领导叫你去办公室说：
最近元宇宙很火，研究一下吧，下周做个汇报。
听到任务，不少朋友第一反应是脑袋开始充血，思考着未来一周时间加班加点，熬夜写材料。
行业分析老手的第一反应是问一下：
老板，咱们这个汇报准备做啥用？
方向错了，越努力越错，如果搞不清楚行业分析的目的，就很容易把时间花在没有意义的信息收集、案头思考、材料制作上。
包括行业分析在内的各类分析，最终目标是要解决问题，所以必须要首先明确问题。
在行业分析中，帮别人解决问题，指的是给他人提供决策的依据，提供增量信息。
这听起来还是有点宽泛，我们需要把这个进行细化，思路和要点也就出来了。
●如果领导只是出于对市场的敏感，需要了解个基本情况，那就做一个元宇宙的梳理就好，比如历史沿革、商业模式、行业细分、产业结构、知名案例一类。
这解决了「元宇宙是什么」的问题。
●如果领导是看到了一些公司都纷纷入局，相关上市公司股票大涨，想搞清楚原因，那就要对元宇宙的业务和资本市场的态度做一个拆解。
这解决了「元宇宙为什么」的问题。
●如果领导准备让公司也开辟一条元宇宙业务线，那就要对这个行业的未来做预测了。
这解决了「元宇宙会怎样」的问题。
大家可以去网上下载一些行业分析报告或者行业研究报告，内容基本都是在解决这 3 类问题，或者是 3 类问题的组合。
行业分析的本质
然后来说说行业分析，本质上是一种怎样的工作。
前段时间有网友咨询我：家哥你怎么看 xx 市的房价，能买么？
这是个典型的行业分析问题，关于某某城市的房地产市场，他需要解决「会怎样」的问题。
但是听到问题我是懵圈的。
这个需求有点太宽泛了，所以我就问他：
●那你是准备自己住还是作为投资呢？
他说是自己住，好家伙，也够言简意赅。
我稍微打开数据库看了一下，二线城市，房价也不算是虚高，既然是消费性买房，肯定是可以的。
不过这只是一个非常宏观的定性，所以我就要追问一下了。
●你是刚需型还是改善型呢？
他说自己在 xx 市已经工作了 2~3 年，现在准备买一套房子和未婚妻结婚。
相比改善型，刚需型在这个城市「上车」，相对就更不需要考虑时机问题了。
虽然他没提，不过为了解决他的问题，我还是多问了一个问题。
●你是准备一步到位还是未来有换房计划？
问这两个问题的原因是这样的，刚需型住房和改善型住房最大的差别是改善型的朋友，多数需要卖掉老房子然后买新房子。
如果他未来需要换房子，那除了考虑买房的各类户型、交通、面积、价格因素，他还必须要考虑等到卖的时候，能不能卖出去。
举个例子，预算是固定的，有些人觉得还是舒服点好，于是买了一个距离城区比较远的大房子。
但是很多这类房子出手的时候问题就来了，交易量非常清淡，着急换房子的时候要么降价，要么就只能等着。
真有未来换房需求的，就必须考虑出手的时候，有流动性且保值增值能力更强。
这就是一个比较简单的行业分析过程，帮这位朋友解决买房子的问题。
如果他一开始和我说，买房子是为了投资，那我也会问他是为了收房租、房子价值提升还是只是为了做个资产配置，再往下，就要问问他的投资周期、预期回报、风险偏好，等等。
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小到买房子这件事，大到分析全球的宏观经济，其实分析的过程都遵循这个过程。
分析的本质，这个词本身已经告诉我们了，只不过大家平时都没太在意：
分（分类）析（剖析）。
分，按照一定方法对目标问题或对象进行分类、拆分，并形成层级、权重；
析，指的是根据理论知识、过往经验、信息数据等等，归纳、演绎、推理得到这些小问题的答案。
当我们把小问题都想明白了，根据他们所处层级和对整体问题的权重，给出结论、判断、建议、预测。
在解答上面这个朋友买房子问题的时候，我们首先通过分类把他的问题定位到了刚需在 xx 市买房应该如何选择的问题上，然后把考虑因素分成 3~4 个小问题逐个分析。
最后特别强调了，既然要未来换房子，那么让房子更容易出手、有保值增值能力，是更需要着重考虑的。
事实上，本文第一段也使用了分类的手法。
如果我告诉你行业分析的目的是解决问题，你可能还是不知道如何下手，但是我提到行业分析可以分类「是什么」、「为什么」、「会怎样」这 3 类问题的时候，一个行业分析最基本的框架就出来了。
分类的原则
在行业分析里，「分得好」是「析得好」的前提，能够帮助我们抓住问题的主要矛盾。
行业分析中的分类，怎么才叫分得好呢？
2017 年的时候去调研，和一个做新能源产业的老板聊天。
他说我们这个行业现在规模确实太小了，而且没有补贴就不挣钱，你们还是别投资了。
论行业动态，技术，盈利这些事儿，这老哥做了 10 多年的新能源，肯定是专家里的专家，但是对于分析股票来说，他这个观点就不合格了。
股票，最基本的分析就要分成两类工作：基本面、估值。
基本面可以很一般，但是由于投资者的预期在，估值也可以给到很高。后来我们又聊起新能源板块股票上涨的凶猛势头，他有点懊悔，感觉错失了财富自由的机会。
其实没什么可惜的，他在分拆投资问题的时候，就是不合格的，当然就不要指望能做出正确的投资判断。
同样两个人和我聊股票，一个是这位老哥，一个是上学的学生。
哪怕学生的基本面分析和估值分析有非常多的漏洞，他也是走在分析的道路上。
有了好的分拆，能够把复杂问题逐渐简化，在具体问题上提升归纳、演绎、推理能力，才是成为分析高手的成长路径。
分类有一个基本的要求：不遗漏、不重复。
如果我们分析问题，把重要的事项、影响因素、分析对象给漏了，那最后的结论显然会以偏概全，或者考虑不周。
上面这位老板，一个大问题就是只考虑了行业和企业经营情况，没考虑资本市场。
不重复是为了在分析过程中不因为同一个对象属于不同分类，导致歧义。
比如一个消费品牌，把客户分成成年人和未成年人分别分析需求就是合理的，但如果把客人分为成年人、未成年人、运动人群，那么分析过程中遇到成年人和运动人群需求矛盾的时候，成年运动人群的需求就很难给出判断。
分类还有高阶要求：对问题有更好的解释能力。
举个例子。
现在我们要分析一下白酒行业的各家公司，指导股票投资，大家觉得怎么分类比较好呢？
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●有人说按照股价高低分，100 块/股以上是一类，100 块及以下/股是一类。
虽然这种分类满足不遗漏、不重复的要求，但高价股和低价股分析基本面和估值的时候，流程相差无几，这种分类很难用来预测未来的股价，意义就不是很大。
●有人说按照香型分类。
这种方法在过去几年酱香型白酒快速增长的行情里，确实有分类的意义。
相比其他香型，酱香型白酒明显走出了不同的增长模式和提价能力。但是，在分析其他香型白酒业绩和估值的时候，过程仍然是非常类似的。虽然比第一种好，但是长期看仍然不是最优的。
●行业惯例，是按照产品的价格分为低档、中档和高档 3 类白酒。
驱动这 3 类白酒业绩的原因差别很大：
低端白酒主要靠价格取胜，供应链能力强、出货量大，价格就可以压得低，进一步扩展市场；
中档白酒靠口味、包装、营销取胜，是一个需要常换常新的行业，非常考验企业的综合能力；
高档白酒类似奢侈品消费，也具有某种投资属性，靠的是长期积累的品牌能力和消费者强大的信仰。
在分析估值的时候：
低档白酒属于刚需型消费，周期性较弱；
中档白酒目标客户属于典型的经济好就愿意尝试，经济不好就控制预算，周期性相对更强；
而高档白酒兼具投资属性，不仅周期性弱，而且还有逆周期的特点。
要说明的是，好的分类方法并非一成不变，问题总在动态变化，分类的方法也应该与时俱进。
上面那种把酱香酒拆分出来的分类，在某 1~2 年的行情中，就有比较强的解释能力。
行业分析的分类方法，有几类？
当我们面对新问题、新要求的时候，分类是重要的工作，可是怎么分类呢？
行业分析中的分类方法，大体包括 3 种：
1. 结构性分类
很多行业、公司、业务、产品都有自己的结构，这是一种比较自然的分类方法。
比如公司按业务线分类，做小汽车的部门就和做客车的关联性比较小；
比如公司按地域分类，国内业务和海外业务也一般相对独立；
比如按产品线分类，运动装和时尚服饰的分析手法也很不一样。
结构性分类一般有行业惯例，抄作业即可。
比如上市公司会披露自己的业务线，比如公司主页会披露自己的组织架构，比如品牌电商旗舰店会有自己的商品分类方法。
2. 流程性分类
现代社会的多数生意都是高度流程化的，按照流程进行分类很自然，而且因为各个流程环节之间有关联性，能够更容易地帮助我们进行后续分析。
常见的流程分类例如：产业链、消费者决策过程、生产工序等等。
流程性分类一般也有行业惯例，抄作业即可。偶尔遇到比较具体的流程，通过向产业专家或者目标公司员工咨询，也能轻易解决。
3. 公式性分类
行业分析中会大量使用数据，通过公式对问题进行分类也是很直观的手段。
比如：
企业销售额=单价 x 销量。
那么我们在研究销售额的时候，就可以分成单价分析和销量分析。
很多数据分析、金融类教科书上都有各类公式，基本可以满足行业分析的要求。
当然在实操过程中，公式的调整都要具体问题具体分析。
如果这家企业既有线上的销售、又有线下销售，那就可以把公式调整成：
企业销售额=单价 x（线上销量+线下销量）。
如果这家企业有 3 个主打产品，公式就要调整为：
企业销售额=A 产品单价 xA 产品销量+ B 产品单价 xB 产品销量+ C 产品单价 xC 产品销量
4. 矩阵式分类
矩阵式分类属于交叉分析，没有一定之规，在常用分类无法区分对象，或者解释问题能力比较弱的时候，经常使用。
比如我们要分析「企业增长性」，这个词其实没有一个官方定义，这时候用矩阵式分类就比较好。
收入增速低 收入增速高
利润增速低 例如夕阳产业 例如一些正在进入垄断阶段的企业
利润增速高 例如一些烧钱换市场的企业 例如平台级企业进入收获期
这种分类方法比较考验个人经验和水平，在刚开始做分析的时候，应该多看高手的分析，体会其中思路。
另外，矩阵式分析不建议用 3 个维度，一来是平面的表格、矩阵不方便展示；二来是即使每个维度都分 2 类，也要有 8 种可能性，很难让读者记住。
如何练习分类问题
我先问个问题，洗手间分成几类？
绝大多数人可以不过脑子就说出「男洗手间」、「女洗手间」。
那问一个稍微难点的问题，买东西，按照渠道分成 2 类，应该怎么分？
这个问题我问过很多朋友，虽然他们每天都在买东西，但需要归纳总结的时候，一时间还真想不起来。
在行业分析里，多数专业人士、括统计局的数据是这样分类的：线上、线下。
大家仔细想想为什么我们每天都要用洗手间，每天都要买东西，但是前者我们都知道如何分类，而后者很多人懵圈？
因为没有刻意地练习。
任何洗手间都要标注男女，我们在选择的时候也必须要关注这个信息（不关注的话……）。
所以在使用洗手间的时候，我们脑海里形成了一个条件反射，就是「先分类、再使用」。
而购物则不然，很少有人会在买东西的时候先思考一下是线上、还是线下，反正就是要买东西，打开 app 也成，下楼一趟也成，或者微信群里下一单也可以。
所以，如果想练习分类，就要强迫我们自己养成分类的习惯。
1. 从小事练起
分类是一种思维方式，不练习很难养成，日常生活中要经常运用才能形成习惯。
可以从自己喜欢的领域开始。
游戏角色有哪几种类型？化妆品分成几大类？
刚开始练习的时候可以拿张字条贴在办公桌、冰箱上，但真正想要形成习惯，是把看到的、听到的往分类里装。
某某游戏出新英雄了，是什么类的？某某化妆品出新产品了，是什么类的？
当习惯于把事物分类后，再去把更抽象，自己不擅长领域的对象进行分类，就容易很多。
2. 从成熟的方法练起
只要不是特别冷门的问题，行业分析都有套路，最好的办法是按照已经成形的分类方法练习。
比如对行业的分类，统计局、证监会、各大券商都有对行业划分的标准；
比如对公司业务线的分类，好一点的上市公司都会在财报中写清楚自己有多少条业务线；
比如对企业战略分析，有注明的「波特五力」模型，从 5 个方面分析客户和竞争环境。
比如对质量进行管理，可以从「人机料法环」5 个要素进行分析。
每个领域的经典书籍、教科书、专业报告中都会提及各种各样的分类方法，要点在于日常生活和工作中，不断地使用这些模板，套用到各类对象上。
看到一家上市公司，先看他所在的行业，他有多少条业务线。当养成习惯后你会发现：
拿到一家公司，你可以不假思索地把它所在行业的结论套用在公司基本面上；
拿到一个公司新闻，你会迅速把他归类为公司不同部门的影响因素；
看到公司更换高管，你能迅速反映出公司对不同业务的重视程度；
……
当然，模型和分类方法是种类繁多的，我的建议是不要作「模型囤积者」、「分类方法收藏家」。
与其每种方法都略懂皮毛，不如把一个经典的分类方法玩到熟练。
这有点像玩游戏，无论是 MOBA 里，还是枪战，什么都会一点，肯定不如精通具体的一两个英雄或者一两把枪。
3. 多找几个角度分类
很多分析是比较细节、比较个性化的，那就要多练习了。
这种开放性分类，很难说一次两次就找到理想的方法，可以多找几个思路，直到找到那种最容易解决问题的分类方法。
比如分析客户，各类自然属性是很好的方法（性别、年龄、身材）、各类社会属性也是很好的方法（行业、岗位、收入）、也可以经常试试比较抽象的方法（性格、行为特点）。
不同行业分类方法是不同的。
都是便利店，如果在居民区，那么可以按照性别、按照是否有家庭等进行分类；如果在办公区，可以按照高峰人群、非高峰人群划分；如果在学校附近可以按照学生、非学生划分。
一般来说，好的分类应该有下面这样的特征：不同类别体量相当（人数、收入、风险、重要性等）、类别之间差异明显。
4. 不熟练的时候，多用二元分类。
把一个对象或者问题分成 5 大类，很多人脑子可能会发懵，但是分成两类相对比较简单，而且有一个固定套路就是：二元分类，也就是「是/否」。
只要有一个明确的定义，那么很容易做到把问题或对象分成 2 类。
总结和本文的 checklist
之所以花了这么大篇幅与大家介绍分类，是因为行业分析的过程中无时无刻在分类：
问题可以通过分类变得精准、易解决；
对象可以通过分类变得明确、易观察；
结论可以通过分类变得简单、易推导；
风险可以通过分类变得具体、易防范；
……
下一篇，我会讲讲领导和客户喜欢怎样的分析。
Check list：
行业分析的目的是为了解决问题：是什么？为什么？会怎样？
行业分析的本质是分类与剖析，基本原则是：不重复、不遗漏；高阶原则是：更好地解释问题。
行业分析一般有 4 种分析方法：结构性分类、流程性分类、公式性分类、矩阵式分类，前 3 种都有行业惯例可供参考。
分类是一种思维模式，不练就无法形成我们自身的能力。从小事练起、从成熟方法练起、同一个事物多个角度训练、不熟练的时候多用二元分类。
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