一、行業研究的基本內容

1 | 行業研究的目的

咨詢、研究機構、券商/投行以及企業都會做行業研究。

很多新手分析師在拿到一個新的行業后，往往第一反應都是一臉懵逼。面對陌生的行業，不知道如何切入。

其實，切入的關鍵并不在于了解行業，而是要了解行業研究的目的。

咨詢公司的行業研究報告一般都目的很明確，無非是向潛在客戶宣傳：“我很懂XX行業，你們趕緊來找我買數據/做項目吧！”

所以，咨詢公司的研究報告大多是免費且公開的，因為要“廣撒網”。

而券商和投行的研究報告大多是為買方客戶（比如基金）提供投資建議，研究對象都是上市公司。

所以，券商報告很少公開，因為要“重點捕”。券商報告還會在末尾特別注明：“本報告僅本公司的客戶使用。本公司不會因為任何機構或個人接收到本報告而視其為本公司的當然客戶。”

如何快速地明確行業研究的目的，從而迅速地開展研究分析？

首先，我們得給行業研究分分類，看看各類行研有哪些特點。

2 | 行業研究的分類

咨詢公司的行研報告最主要的目的還是拉項目，所以行研分類和咨詢業務息息相關。

目前傳統咨詢業務基本都可以分成三大類：戰略咨詢，管理咨詢，IT咨詢。

戰略咨詢主要包括公司/集團戰略，新市場進入，收購/并購等；

管理咨詢涵蓋的范圍很廣，幾乎涉及到人事，運營，財務等公司運營的方方面面，還包括企業重組，投后整合等；

IT咨詢則主要包括IT規劃，系統開發，系統實施等。

咨詢行研的分類也基本遵循這一脈絡，主要分為三類：

市場類：服務于戰略咨詢項目

戰略類：服務于戰略、管理與IT咨詢項目

投資類：服務于戰略與管理咨詢項目

a. 市場類

市場類研究報告面向的客戶群體最為廣泛：一方面向潛在客戶展示本公司的研究能力與知識儲備，另一方面在大眾面前打造了良好的品牌形象。

這類報告一般會從行業整體規模和細分市場規模出發，結合外部環境，分析行業的驅動因素及風險情況，以及客戶的一些關鍵行為，預測未來的趨勢。

案例 1：貝恩《中國奢侈品市場研究》

這是典型的市場型研究報告。報告首先從市場規模及增速入手，依次分析了消費者行為（渠道）、政府政策、以及奢侈品行業的一些關鍵趨勢，最后為奢侈品品牌提出了一些簡單的建議。

市場類報告還有另一種形式，主要基于大規模的調研，從而得出分析結論。調研的對象一般是B端的客戶或C端的消費者。

案例 2：麥肯錫《中國消費者調研報告》

這是側重于消費者調研的市場類報告。整個調研圍繞“消費意愿”，“消費形態”，“消費方式”和“消費地點”四個主題進行展開，以調研數據為基礎進行消費者行為的分析。

b. 戰略類

戰略類研究比市場類研究更進一步：在行業環境、消費者行為的大背景下，識別未來的發展機會與增長點，提出企業戰略規劃的建議。

戰略類報告一般會從市場出發，對外部環境、上下游、壁壘與風險、關鍵成功因素等進行綜合分析，然后就市場整體或不同的細分領域提出戰略發展方向。

案例 3：波士頓咨詢《順勢而為，在偉大的變革創新時代成功實現券商轉型》

這是典型的企業戰略類報告。報告首先分析了國內的經濟大環境與券商行業的發展趨勢，結合與國外資本市場的對比分析，提出了戰略轉型方向及相應戰略。然后選取了幾個最重要的戰略主題，詳細分析了壁壘、風險和關鍵成功因素，并借鑒國外模式，提出了適合本土券商的戰略建議。

戰略類研報除了聚焦于上述公司戰略（Corporate Strategy）之外，還有一類是運營戰略（Operation strategy）：比如供應鏈戰略，營銷戰略，IT/數字化戰略等

這類報告一般涵蓋客戶分析、壁壘/風險和關鍵成功因素，聚焦于某個具體職能，提出對應建議。

案例 4：羅蘭貝格《B2B銷售的數字化未來》

這是是典型的運營戰略類報告。這份報告主要聚焦于工業品企業的銷售現狀，結合現有的數字化技術，為B2B銷售型的企業提出了數字化銷售的建議。

c. 投資類

投資類研究主要面向的是投資機構，比如PE，主權基金和集團戰略投資部，幫助這些客戶梳理投資機會。

這類報告首先會對行業概況進行簡單介紹，然后會詳細分析投資并購情況，如投資數量、投資類型、交易金額、估值情況等。

案例 5：普華永道《中國境內醫院并購活動及展望》

這是典型的投資類報告。報告主要是關于投資并購情況的分析，從地域和醫院體制兩個維度拆解了整體并購市場，隨后探討了退出機制及未來趨勢預測。

此外，投資研報還可能會整理出潛在投資標的的名單，并結合行業現狀與前景，分析這些公司的規模、毛利水平、優劣勢以及估值水平。

不過，由于投資并購屬于敏感信息，所以凡是涉及到潛在投資標的的研究報告一般都不會公開發布，而是通過一些正式或非正式會議、面談等形式，由咨詢公司的合伙人向投資機構進行推銷。

3 | 行業研究模塊

通過對不同類型行研研究的拆解，其實不難發現，行業研究基本脫不開以下五個模塊：

1. 行業現狀與未來發展趨勢

一般包括：產業鏈構成與特點、價值流通方向、行業規模、歷史發展情況和未來趨勢等

2. 行業特征

一般包括：行業壁壘、主要風險和關鍵成功因素等

3. 行業細分領域與競爭格局

一般包括：行業細分市場規模、細分市場發展特征、行業集中度和主要競爭對手表現情況等

4.?客戶/消費者行為

一般包括：客戶屬性、客戶價值和采購行為特征等

5.?投資并購情況

一般包括：投資規模、投資數量與頻率、投資熱點、交易特征和潛在標的分析等

幾乎所有的行研報告都由以上五個模塊組合而成，只不過不同模塊在不同類型的報告中詳略程度會有所差別。不同類型研究報告與模塊的對應關系如下表，Harvey Ball顏色越深代表研究約深入，內容越豐富。

需要注意的是，以上五個模塊是行業研究的框架，而不是最終行業報告的框架。

實際行業報告的撰寫中，這些模塊肯定不可能同時出現，而是根據實際需要有詳有略；而且，在報告中這五個模塊可能會被打散重排，也可能出現交叉。

ye jiu s ，不能把分析過程當做結論。

案例 6：貝恩《The Global Diamond Industry》

這是一篇市場宏觀類報告。報告重點分析了行業現狀與趨勢（Chapter 1&6），然后分析了產業鏈（也是行業細分維度）不同環節的特點（Chapter 2-4），簡略概述了行業的挑戰與風險（Chapter 5）。

在這里，行業概況模塊被打散，其中的產業鏈模塊和另外的行業特征這模塊則與行業細分模塊糅雜在了一起。

案例 7：埃森哲《贏在服務-制造業的服務變革》

這是一篇運營戰略類報告。報告在第一章節概述了行業趨勢，然后提出了服務變革的框架，隨后針對框架每一環節分析了關鍵成功因素與風險點，然后提出了戰略建議。

案例 8：普華永道《中國清潔能源及技術行業投資研究報告》

這是一篇投資類報告。報告第一章首先分析了行業概況，第二章重點分析了幾個情節能源領域，剩余幾章則對投資、并購及IPO情況進行了深入分析。

所以，遇到一個陌生的行業，首先要明確研究目的，到底是研究市場、戰略還是投資方向。帶著目的性，再去選擇對應的模塊進行研究。

二、信息獲取的方法和渠道

1 | 信息獲取的基本方法

總體來說，信息與數據的方法分為兩類，一手信息與二手研究。

一手信息來源主要是訪談、問卷與自測。

一般來說，一手數據最為真實靠譜，但缺點在于成本太高。

一個靠譜的專家訪談往往要花掉好幾千，能獲得的信息量也比較有限；而一個幾千樣本的問卷往往一下子能燒掉十幾萬。

二手研究來源主要是搜索引擎、數據庫與第三方機構。

與一手數據相比，二手的成本要可控得多。

每年花幾萬、幾十萬訂閱的數據庫基本都可以無限使用；即使是定制型的數據報告，成本也都能控制在幾千以內；搜索引擎的成本大概只有幾毛錢的電費。

但二手數據最大的缺點就是不靠譜。國內第三方研究機構濫竽充數太多，到底注了多少水誰也說不清。

所以，一般情況下都是一手和二手的方法混著用。

比如從第三方買來報告之后，再通過專家訪談驗證數據的可靠性

比如自己搭model算出一個市場規模，再通過第三方機構的數據進行交叉比對

比如通過問卷了解消費者行為，再通過Focus Group進行驗證與深化

2 | 一手信息

問卷、訪談與自測這三種方法都屬于一手研究，但用途不太一樣。

問卷一般針對的是客戶/消費者等個體，目的是探究客戶群體中的一些共性，比如客戶畫像、消費行為、購買偏好等。

一般情況下，問卷的作用很難被代替，但投入的資源也比較多。錢是一方面，往往調研供應商個個要價不菲；同時也要投入很多人力，問卷的撰寫與后期的分析都需要耗費很多時間。

訪談主要有焦點小組（Focus Group），有陌生電話（Cold Call），也有專家訪談（Expert Interview）。

焦點小組的目的與問卷類似，也主要用于收集消費者的反饋信息。

陌生電話是咨詢公司最常用的手段之一，基本適用于任何行業的任何訪談對象，缺點是成功率低，耗時間（所以才會招那么多PTA）。

專家訪談也是最為常用手段，主要是通過人脈關系或者第三方的專家平臺約訪行業專家。

這些業內資深人士往往對行業有著非常深刻地認識與了解，同時也具備更為靈敏的行業直覺。

在一些咨詢顧問不是很了解的行業，特別是一些“水很深”的行業，這些專家簡直就是大救星。

當然，專家訪談的成本也很高，不同平臺的收費一般在3,000-10,000/小時。

自測包含的東西比較雜，常用的是實地走訪（Store Visit）和搭模型（Modeling）。互聯網興起之后，自測的手段還多了個爬蟲。

實地走訪是FMCG咨詢領域常用的手段，去每一家門店看陳列、數人數。

搭模型往往用于市場規模的評估，特別適用于一些數據很少的細分領域。

3 | 二手研究

二手研究的方法則多種多樣，常用的就是：搜索引擎、綜合數據平臺、官方機構、券商、咨詢公司與研究機構。

搜索引擎就不多贅述，未來有機會會詳細聊一聊如何正確地使用搜索引擎。

3.1?綜合型數據平臺

綜合型數據平臺永遠是找數據的首選，比如WIND，Capital IQ，Euromonitor等。

這些平臺數據非常全，想要的絕大部分數據都可以找到；而且使用很方便，可以迅速地導出到EXCEL，甚至有EXCEL插件。最大的缺點就是都很貴。

3.2 官方機構

官方機構包括政府部門、行業協會等，一般是找行業數據、國家宏觀數據等的首選。

收集政府部門的數據，首選國家統計局?http://data.stats.gov.cn/

網站基本上涵蓋了絕大部分宏觀數據，包括人口、產值、貿易等；而且還有國家各部委數據。

此外各省都有自己的政府統計網站，基本能找到本省的大部分宏觀數據。

行業協會是收集行業數據的最好選擇。大部分此類機構都是業內企業聯合發起的專業性組織，一般都會定期披露行業數據。

常用的有：

中國奢侈品聯合會?http://www.clia.org.cn/

中國電力企業聯合會?http://www.cec.org.cn/

中國互聯網絡信息中心?http://www.cnnic.net.cn/

飯店協會?http://www.chinahotel.org.cn/forward/enterHome.do

服裝協會?http://www.cnga.org.cn/

汽車協會?http://www.caam.org.cn/

以上僅是部分協會資料。只要搜索引擎輸入“行業+協會”，基本都能找到對應協會。

如果覺得找網站太麻煩，還可以試試統計年鑒。統計年鑒一般包含了該行業本年度的所有統計數據，一般分細分領域與地區進行統計。

常用的統計年鑒：

中國統計年鑒

中國城市統計年鑒

中國城市建設統計年鑒

中國工業統計年鑒

中國教育統計年鑒

中國汽車工業年鑒

中國海關統計年鑒

各省、市統計年鑒

統計年鑒也非常容易獲得，只要在淘寶上搜索“XXX年鑒”，迅速購買，省時省力。

在收集海外數據時，則需要到海外官方機構的網站。不難發現，發達國家的政府機關、專業機構在數據收集與整理方面做得比中國好很多。

常用的有：

US Census?http://www.census.gov/

US BEA?http://www.bea.gov/index.htm

US BTS?http://www.bts.gov/

US BLS?http://stats.bls.gov/

US DA?http://www.usda.gov/

US DoT?http://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/Pages/index.aspx

US BFR?http://www.federalreserve.gov/econresdata/statisticsdata.htm

CIA?https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/geos/ch.html

ECB?http://www.ecb.europa.eu/stats/keyind/html/sdds.en.html

AMECO?http://ec.europa.eu/economy_finance/db_indicators/ameco/zipped_en.htm

EChttp://ec.europa.eu/index_en.htm

UN?http://data.un.org/

UN Comtrade?http://comtrade.un.org/data/

World Bank?http://databank.worldbank.org/data/home.aspx

IMF?http://elibrary-data.imf.org/

WTO?http://stat.wto.org/StatisticalProgram/WSDBStatProgramHome.aspx?Language=E

注：由于篇幅問題，沒有貼出全部網站鏈接，回復“數據源”，即可獲取完整版鏈接。

3.3 券商研報

一般情況下，券商研報主要用于初期的掃盲以及趨勢研究。

國內券商都有各自擅長的領域，具體參見每年的新財富榜單。在找針對某個行業的報告時，可以重點尋找優勢券商的研究報告。

但國內券商報告都是針對客戶的（買方），一般官網上的報告也無法下載。因此推薦以下兩個平臺，基本可以找到大部分國內券商研報。

i財富?http://www.icaifu.com/

漸飛?http://bg.panlv.net/

大部分國外投行官網都會部分研究報告免費下載，而且還很貼心地分地區、分行業。不過這些報告一般也比較泛泛，內容更具體的報告往往還是要通過收費的方式獲取。

比如：

Morgan Stanley?http://www.morganstanley.com/what-we-do/research

JP Morgan?http://www.jpmorganchina.com.cn/country/CN/EN/insights

Goldman Sachs?http://www.goldmansachs.com/our-thinking/index.html

注：由于篇幅問題，沒有貼出全部網站鏈接，回復“數據源”，即可獲取完整版鏈接。

3.4 咨詢公司與研究機構

在行業研究的過程中，往往也會參考其他咨詢公司或研究機構的研究報告。但目前國內各家咨詢公司和研究機構水平參差不齊，參考這些報告時一定要交叉檢查。

咨詢公司

McKinseyhttp://www.mckinseychina.com/insights

Bainhttp://www.bain.cn/news.php

BCGhttp://www.bcg.com.cn/cn/newsandpublications/newsandpublications_publications.html

ATKhttps://www.atkearney.com/ideas-insights

RolandBerger?https://www.rolandberger.com/en/insights/

研究機構：

Nielsenhttp://www.nielsen.com/cn/zh/insights.html?pageNum=1

Ipsoshttp://ipsos.com/knowledge/overview

Gartner?http://www.gartner.com/technology/research.jsp

IDC?http://www.idc.com/home.jsp

IHS?https://technology.ihs.com/Research-by-Market

艾瑞http://www.iresearch.com.cn/

易觀http://www.analysys.cn/

艾媒http://www.iimedia.cn/

注：由于篇幅問題，沒有貼出全部網站鏈接，回復“數據源”，即可獲取完整版鏈接。

3.5 其他來源

咨詢公司一般還會有一些“不可描述”的渠道，獲得一些私密程度較高的數據。

比如非上市企業的財務數據、車管所車輛數據、海關數據以及一些用戶信息等。

國內已經有一套完整的產業鏈售賣這些數據，就不細說了。

以上是主要的數據獲取方法。靠譜的數據與信息是行業研究的核心。

三、行業研究的框架

行業研究的各個模塊的內容可以通過以下“行業研究框架”概括：

1 | 行業概況與趨勢

產業鏈分析

在行業概況與趨勢當中，一般首先會研究整個行業的這個產業鏈構成，即整個產業從上游到下游的所有環節，以及在整個過程當中的價值流向。

對產業鏈的研究一般有助于迅速了解整個行業，并便于抓住研究中的關鍵點。

案例 1：Wellmet250《Going On a Metal Diet》

對鋼鐵行業的產業鏈進行了詳細的拆解。不同粗細的線條也體現了鋼材從原料到最終成品的不同流向。

外部環境

外部環境一般包括宏觀經濟環境、政策環境、社會環境與技術發展現狀。外部環境研究的意義在于探索行業目前所在的大環境對行業本身造成的影響。一些外部環境動因很有可能會成為驅動或阻礙行業的重要因素。

行業規模與發展趨勢

在研究完產業鏈和外部環境之后，研究的聚焦點就會到行業的規模與發展趨勢這兩塊內容。這兩塊往往密不可分，且是行業概況研究的重中之重。

一般分為三大塊：行業規模，發展歷史和驅動因素。

發展歷史的研究一般著眼于行業目前的發展階段，萌芽期，興起期，發展期，成熟期還是衰退期。相同行業在不同國家的發展往往不盡相同，先發國家對于后發國家有顯著的借鑒意義。

驅動因素則是對未來的預測。未來幾年內驅動這個行業的因素有哪些，這些因素對行業的影響有多大。

行業規模的估算一般從供給（Supply）與需求（Demand）端出發，進行交叉驗證。行業未來的增長趨勢則通過對驅動因素的定量分析而得出。

案例 2：貝恩《互聯網品牌化和品牌互聯網化》

展示了過往幾年行業的發展狀況，并預測了未來行業的規模水平。

2 | 行業特征

在摸底了行業的基本情況之后，則會深入研究行業的特征。一般地，一個行業最首要的特征是其進入壁壘。

進入壁壘

進入壁壘即新進入者進入行業的難度，換言之，是行業內既有企業在多年經營當中建立的優勢。

進入壁壘一般有：客戶忠誠度，政策與政府關系，資本金投入，規模經濟，技術積累，品牌效應，渠道，運營經驗，產品差異化等。

潛在風險

潛在風險則是第二個考量因素，因為風險與挑戰限制了行業的發展，甚至有可能會危及乃至顛覆整個行業。

企業面臨的風險一般有：

政策/法律風險（如貿易保護、行業限制、反傾銷等）

市場風險（如需求減少、競爭者增加等）

經營風險（如員工過剩、成本提高等）

財務風險（如壞賬，現金流斷裂等）

案例 3：羅蘭貝格《迎接硅谷的挑戰，美國汽車行業趨勢分析》

羅列了過去與現在行業面臨的主要挑戰與風險，為后續的戰略做支撐。

關鍵成功因素

結合壁壘與風險的研究，可以分析出行業的關鍵成功因素（KSF），即在這個行業當中，哪些因素可以幫助企業取得。

一般地，行業關鍵成功因素會有：品牌效應，客戶忠誠度，政策與政府關系，渠道，產品差異化等。

不難發現，關鍵成功因素與行業壁壘存在很多重合，在某種意義上KSF可以簡單理解為“做到行業頂尖水平的壁壘”。

案例 4：波士頓咨詢《順勢而為，在偉大的變革創新時代成功實現券商轉型》

列出了不同的商業模式，并詳細分析了不同商業模式的關鍵成功因素和盈利水平。

盈利水平

在以上分析完成之后，行業研究則會再進一步，分析行業的盈利水平。

衡量盈利水平的指標一般有毛利率（Gross Margin），凈資產收益率（ROE）和息稅折舊攤銷前利潤（EBITDA）；在研究具體項目時，一般會采用投資回報率（ROI）和內部收益率（IRR）。

案例 5：羅蘭貝格《2015年全球汽車零部件供應商研究》

報告從收入增長入手，分析了利率與資本回報率的變動情況。

3 | 行業細分與競爭格局

實際上，在研究“行業特征”的同時，一般會同步進行細分領域與競爭情況的研究。

行業細分

一般一個行業都是復雜的，會有很多不同的組成部分，因此要拆分行業，分塊研究。

細分的維度一般多種多樣。

按照企業的性質，可以把行業內公司分成國企，民企和外企

按照產品的定價，可以分成低端，中端和高端

有一些行業產業鏈上下游比較緊密，也可以按照產業鏈的上下游的劃分直接分類。

此外，對細分市場規模的研究也必不可少，當然也包括了歷史和未來的發展趨勢。同理，細分行業也會有一些獨特的行業特征，且同一類行業的細分行業特征可能大不相同。

這些在整體行業分析中需要涉及到的點，在分析細分行業時也同樣必要。

案例 6：貝恩《THE GLOBAL DIAMOND INDUSTRY 2015》

將整個鉆石行業的上下游四大環節分成了四個不同的細分市場，并詳細研究了不同細分市場的盈利能力以及變動情況。

行業集中度

行業集中度的衡量方法一般是市場內前N家最大的企業所占市場份額的總和，一般有CR5（市場前五名占比）和CR10（市場前十名占比）。

研究市場集中度的目的在于觀察行業的競爭與壟斷的水平。集中度越高的行業越難進入，所以往往盈利水平較高；集中度低一般表明進入門檻低，行業分散，但競爭激烈，盈利水平低。

主要競爭對手及表現

一般是研究行業及細分行業的領頭羊。研究內容一般包括：

競爭對手名單

競爭對手特點：業務領域、優勢與劣勢

競爭對手關鍵指標：產能、收入、盈利水平等

4 | 客戶/消費者行為

客戶研究的對象一般有兩類，個人客戶（消費者）與企業客戶。雖然這兩類客戶的屬性、行為等截然不同，但研究的內容往往殊途同歸，主要都是：客戶屬性，客戶行為與價值，客戶分群。

客戶屬性

個人客戶的屬性一般包括性別：年齡，學歷，收入，所在城市等。

企業的客戶則包括：行業與細分領域，所在城市，營收，產能等.

客戶行為與價值

客戶行為主要是客戶在實際購買中的偏好，如價格、品牌、渠道等選擇。

而客戶價值則主要衡量了客戶支付能力與支付意愿。

案例 7：貝恩《2015年中國奢侈品市場研究報告》

客戶分群

基于客戶的屬性、行為與價值，就可以將客戶劃分成不同的群組。

客戶分群的意義與行業細分相似，將廣大的客戶群體分成不同的幾個類別，然后再采用不同的產品策略與營銷策略。

5 | 投資并購

與其他模塊相比，投資并購在行業研究中的地位相對獨立，因為此類研究主要針對的客戶群體是投資并購基金。

資本市場概況

一般會討論三個主題：總體投資規模/數量，投資熱點與投資趨勢。

案例 8：貝恩《中國企業境外并購點金之術》

從過往幾年的交易量和交易額，分析并購趨勢。

案例 9：普華永道《2015年中國企業并購市場回顧與2016年展望》

通過地域分析，尋找境外投資熱點。

典型交易與潛在標的

典型交易是指業內最近發生的具體交易，包括交易雙方的信息，交易額，估值水平等，進而估測未來交易的趨勢。

案例 10：艾媒咨詢《2016年Q2中國移動醫療健康市場監測報告》

通過對比近期行業內的融資情況，預測未來行業投融資趨勢。

潛在標的分析則更為具體，需要梳理潛在的收購對象名單（包括長名單和短名單），這些對象的主要特征（主營業務，銷售收入，盈利性等），進而測算可能的估值指標。

因為這會涉及到一些敏感信息，所以一般不會在公開發表的報告中體現，而是通過一些正式或非正式會議、面談等形式，由咨詢公司的合伙人向投資機構進行推銷。

最后，需要強調的是，以上僅僅是行研過程中所需要涉及的內容，并非研究報告的寫作邏輯。好的行研報告=扎實的研究+可信的信息與數據+嚴密的推理與論證+明晰的展現邏輯。

四、行業研究的常見錯誤

每天，這個世界上都有無數的研究報告被制造出來，其中絕大部分都犯著各種各樣的錯誤，最終不可避免地成為垃圾。

常見錯誤一：輕信既有數據

目前在國內，提供數據的主要有兩類機構。

一類是市場研究機構，包括數據公司，咨詢公司等。在這一大類中，各家公司的業務水平、職業道德參差不齊，差距極大。比如經常被掛出來的*觀，*瑞，就是出名的給錢就編數，想編多大編多大。

另一類是官方機構，比如統計局，行業協會等。這類機構出具的數據可靠性相對略高，注意只是“相對”。

如何鑒別這些數據的準確度？

同類對標，狹義/廣義比對，相關對比和演繹歸謬。

在《2012年中國工業統計年鑒》中，披露了2012年國內“紡織服裝、鞋、帽制造業”的規模以上企業的數量為11,750個。

為了驗證數據的準確性，又查閱了前后幾年的統計年鑒，得到了這么一組數據：

因為“規模以上企業”指的是年收入2000萬人民幣以上的企業，這種體量的企業不太可能說開就開說關就關，所以基本可以判斷，2011年數據有很大可能存在問題。

數據口徑也是經常會犯的錯誤。不同數據均有特定的統計方法，如果沒有注意這些口徑而輕易的使用了數據，往往會導致最終數據失實。

就繼續拿之前的服裝紡織行業數據說事。

我見過不止一家研究機構在自己的報告中，直接把“規模以上企業的數量”當做“所有企業的數量”，然后就開始進行各種計算和分析。

要知道，服裝紡織是集中度很低的行業，國內有許許多多小微型紡織廠、印染廠、服裝廠等，而這些企業的數量要遠遠大于規模以上企業的數量。

搞錯了這個口徑，最終能得出什么樣見鬼得結論，也就可想而知了。

常見錯誤二：缺乏有效的量化手段

市面上絕大部分報告，都是定性分析多于定量分析，這些定性分析既缺乏詳實的數據支撐，最終也沒有落到量化的結果上。

當然，也有一些機構學聰明了，給了不少數據，但這些數據沒有邏輯嚴謹的計算，更多地是靠拍腦袋估算。

同樣是專車市場研究，舉兩個例子做對比。

以下是易觀的《中國專車行業專題研究報告》中的三頁。在前兩頁純定性分析之后，沒有任何其他的說明與解釋，就得出了第三頁的市場規模——這樣分析得來的數據真的靠譜嗎？

再來看看羅蘭貝格《中國專車市場分析報告》是怎么做的。同樣是連續的三頁，第一頁先明確定義，第二頁闡述方法，第三頁得出市場規模。

不談最終結論的準確性，僅從數據計算的邏輯性來看，羅蘭貝格的數據無疑更令人信服。

常見錯誤三：論證邏輯不嚴謹

論證的過程一定要有嚴密的邏輯性，否則就只能算拍腦袋，而不是論證。

最常見的就是堆砌無用論據。很多報告為了使分析“看上去”有道理，或者內容“看上去”充實，使用了大量的無效論據做“驗證”，而這些論據其實和結論一毛錢關系都沒有。

這種錯誤在各種研究機構報告里簡直俯拾皆是。

比如艾瑞的《2016年中國短視頻行業發展研究報告》就有這樣一頁湊字數的PEST分析。

比如易觀的《國內主要智能硬件平臺概覽及實力對比分析》中有一頁SWOT分析。

以上這些硬套框架的分析不僅對研究報告整體來說意義不大，甚至對框架本身的理解有誤，把錯誤的內容歸結在了錯誤的分類里，這里就不展開細說了。

此外，還有三類常見的邏輯錯誤，包括：論證不周、錯誤歸因和孤例論證。

1.?論證不周

在論證過程中遺漏一些關鍵證據，導致最終結論有瑕疵甚至與事實違背。

這是最常見的謬誤，在實際工作中也很難避免。根本原因還是由于事物本身的復雜性，以及思考分析不周全所致。

示例：

部分研究報告認為國內奢侈品市場近兩年增長放緩，甚至出現負增長。主要原因是“反腐”嚴厲和經濟下行，卻忽略了消費者行為的變動。

實際上，隨著海外旅游、跨境電商以及代購的日益繁榮，很多內地奢侈品需求通過上述三個渠道轉移到了國外，國內總體的需求還是增長的，只不過發生在國內的銷售額增長放緩。

正是由于忽略了消費者行為的變化，導致最終的結論都發生了偏差。

解決“論證不周”，主要可以通過借鑒一些現有的分析框架和思維工具。

2. 錯誤歸因

兩件事同時發生或先后發生，并不能說明任何相關性。這兩件事可能有共同的起因，可能有因果關系，也可能根本毫不相關。

示例：

啤酒的銷量和冰淇淋的銷量往往正相關，但實際上這二者銷量上升都由氣溫上升導致的。

其他因素，如歐洲杯，也會導致啤酒銷量上升，但并不影響冰淇淋的銷量。如果在歐洲杯期間看到啤酒銷量上升就判斷冰淇淋的銷量會上升，顯然就大錯特錯了。

3. 孤例論證

在論證過程中，用個別案例代替整體狀況。

此類謬誤往往是故意為之，通過刻意尋找的一些孤例來論證自己的觀點，對其他普遍現象一概視而不見。一般都是先確定觀點或立場，然后僅挑選那些對自己有利的證據。

常見錯誤四：沒有明確的觀點和結論

我相信不少人讀過這樣的報告：有非常多的數據和信息，這些數據和信息的可信度也比較高，但具體這些數據和信息有什么內在聯系、會產生什么樣的影響，卻一概不談，或者談得很少。

其實這就是典型的缺乏結論和觀點。主要原因是缺乏對數據背后隱含意義的挖掘，以及缺乏思考不同數據之間的聯系。這一類錯誤往往很隱蔽，因為會被過多的數據與信息掩蓋。

先來看什么叫“缺乏結論”。

在友盟《VR類應用行業研究報告》的總結頁中，僅僅只是羅列了一些事實，并沒有對這些事實做過多的分析與解釋。

再看看貝恩《2015年中國奢侈品市場研究報告》的總結頁：

——二者的差距一目了然。

以上就在行業研究中最容易出現的四類問題。仔細回顧下之前做過的研究和分析，有沒有踩過？

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