咨询、研究机构、券商、投行以及企业都会去做行业研究，其实切入的关键并不在于了解行业；而是要了解行业研究的目的，以及为什么要了解这个行业。咨询公司的行业报告一般是与咨询业务息息相关。而券商和投行的研究报告大多数为买方客户提供投资建议，研究对象都是上市公司。
对于一个新入行的咨询顾问来说，面对陌生的企业往往并不知道如何切入所在行业的分析。就我个人而言，曾经也遇到同样的经历，今天我给大家依据个人经验，从行业导图下手，给大家做分享个人对于行业研究的经历，希望能给大一些新顾问带来工作中的帮助。
研究报告的类型有市场类、战略类和投资类。一般市场类是服务于战略咨询项目，比如公司集团战略、新市场进入、投资或者并购等等。战略一般是服务于战略、管理与IT咨询项目。它们涉及的范围可能会更广一些，涉及到了人事、运营、财务，还包括企业重组、投后整合、以及IT规划、系统开发、系统实施等。投资类一般是服务于战略和管理咨询项目。
市场类研究报告的面向群体是比较广泛的。一方面向潜在客户展示本公司的研究能力与知识储备。另一方面在客户面前打造一个良好的品牌形象。这类报告一般会从行业整体规模和市场规模出发。结合外部环境分析行业的驱动因素、风险情况，以及客户一些关键行为预测未来的趋势。
这就是典型的市场类研究报告，报告首先从市场规模及增速入手。依次分析了市场需求、政策、消费者行为等一些关键趋势，最后也为母婴品牌提出了一些简单的一个建议。市场类报告，还有另一种形式，主要是基于大规模的调研，从而得出分析结论。调研的对象一般都是B端的客户或者C端消费者。
这个是侧重于消费者调研的市场类报告。以调研数据为基础，进行消费者行为的分析并给出结论。
战略类研究会比市场类研究更进一步。它会在行业环境、消费者行为的大环境下，识别未来的发展机会与增长点，给出企业战略规划的建议。战略类报告一般都会从市场出发，对外部环境、上下游壁垒与风险、关键成功要素等进行综合分析。然后对市场整体或者是不同细分领域提出战略发展方向。
这是典型的企业战略报告。报告首先分析了国内的经济大环境，结合与国外资本市场对比进行分析，提出了战略转型方向及相应战略，然后选取几个重要的战略主题，详细分析了壁垒、风险和关键成功要素，并借鉴国外模式，提出了本土券商的战略建议。战略类研究报告除了上述公司战略之外，还有另一层是运营战略。比如说供应链战略、营销战略、IT战略以及数字化战略。这类报告一般涵盖客户分析、壁垒风险、关键成功要素。可能聚焦于某个具体的职能，并提出对应的建议。
投资类研究主要是投资机构，比如PE、主权基金、集团战略投资部，帮助客户梳理投资机会。这类报告首先是对行业的概况进行简单的介绍。然后会详细分析投资并购的情况。
这是典型的投资类报告，报告主要是关于投资并购情况的分析。从地域和医院体制两个维度拆解了整体并购市场，随后探讨了退出机制及未来趋势的预测。此外投资报告分析这些公司的规模、毛利水平、优劣势及估值水平。
在撰写行业报告之前，我们还要获取行业信息。一个是一手信息，一个二手研究。一手信息主要来源于访谈、问卷、自测。
一般来讲的话，一手数据比较真实，但缺点是成本比较高。二手研究来源于引擎、数据库以及第三方机构。与一手数据相比二手的成本要可控得多，所以，一般情况下都是一手和二手方法混着用。但是，最终要进行多方的验证，以及它的合理性验证。我们可能用这样的引擎比较多。但是要尽量避免使用搜索引擎，虽然说随手百度已经成为很多人的习惯。但是效率太低了。在专业领域很少用百度，而是使用数据或者是搜索工具。
其实通过上述几个类型报告的拆解，我们不难发现，在行业研究框架中，基本上有5个框架，一个是行业现状与未来发展趋势。第二个是行业特征，第三个是行业细分领域与竞争格局，第四个是客户消费者行为，还有一个是投资者并购情况。需要注意的是，这五个模块儿是行业研究的框架，而不是最终报告的框架。实际行业报告撰写中，这些模块儿肯定是不能同时出现的，而是根据实际需要有详有略。而且这五个模块儿可能会被重新打散、重排，也有可能会出现交叉。
所以在遇到一个陌生行业的时候，我们首先要看一下这个行业主要做的是什么。到底是研究市场、战略，还是投资方向。带着目的性再去进行研究，这样比较快一些。
产业链分析一般是有助于了解整个产业，并抓住研究中的关键点。而外部环境一般是包括宏观经济环境、政策环境、社会环境与技术发展状况。一些外部环境的动因很可能会成为驱动或阻碍行业的重要因素。在研究完产业链和外部环境之后，我们的聚焦点就会到行业的规模与发展趋势，这两块内容往往是密不可分的。这两块内容又分为行业规模、发展历史以及驱动因素。
发展历史一般研究行业目前的发展阶段，比如萌芽期、兴起期、发展期，成熟期还是衰退期。相同行业在不同的国家发展是截然不同的。先发国家对于后发国家有显著的借鉴意义。
驱动因素是对未来的预测。未来几年内，驱动这个行业的因素有哪些？这些因素对行业的影响有多大？
行业规模一般是从供给与需求端出发，进行交叉验证。行业未来的增长趋势则通过驱动因素的定量分析而得出。它展现了过往几年行业的发展情况，并预测了未来行业的规模水平。
一般一个行业最首要的特征是进入壁垒，那么进入壁垒就是新进入者进入这个行业的难度。也就是说行业内既有企业多年经营中建立的一个优势。进入壁垒一般包括客户忠诚度、政策与政府关系，资金投入、规模经济、技术积累、品牌效应、渠道运营经验、产品差异等等。
因为风险与挑战限制了行业的发展，甚至有可能危及乃至颠覆整个行业。一般企业面临的风险有政策法律风险、市场风险、经营风险、财务风险。政策法律风险比如说价格贸易保护、行业限制。市场风险，比如说需求减少、竞争者增加。经营风险，比如说员工过剩，成本提高。财务风险，比如说坏账、现金流断裂等等。结合进入壁垒和风险的研究，可以分析出行业的关键成功要素，现在这个行业当中哪些因素可以帮助企业成功。
一般行业关键成功要素有品牌效应、客户忠诚度、政府与政策的关系、渠道、产品差异化等等。不难发现，关键成功要素与行业壁垒存在着很多的重合，在某种意义上，关键成功要素可以简单的理解为，做到行业顶尖水平的壁垒，可以这么理解。
实际上，在研究行业特征同时，一般会同步进行到细分领域与竞争情况的研究，如行业细分市场规模、行业集中度、主要竞争对手表现等等。
一般一个行业都是复杂的，会有很多不同的组成部分，因此要拆分行业，分块研究。细分的维度多种多样，我们可以按照企业的性质，把行业内公司分为国企、民企以及外企。也可以按照产品的定价，可以分为低端、中端和高端。有一些行业的产业链、上下游比较紧密，也可以按照产业链上下游的划分直接进行分类。此外，对细分市场规模的研究要多一些，因为它包括了历史以及未来的发展趋势。
此外，对细分市场的这样的研究也不能少，因为他会包括历史以及未来的发展趋势。同理呢，细分行业也会有一些独特的行业特征啊，同一类行业的细分行业特征有可能大不相同。这些整体行业分析中涉及到的点，在这个分析细分行业的时候也同样重要。
行业集中度的衡量方法一般都是市场内比较大的企业所占的市场份额总和。一般的话，比如说市场前五名占比或者是前十名占比。研究市场集中度，一般在于观察行业的竞争与垄断的水平，集中度越高的行业越难进入，往往盈利水平也比较高。集中度低的一般表明进入门槛比较低，行业分散但竞争激烈，盈利水平也比较低。
最后说一下主要竞争对手及表现，一般都是研究行业及细分行业的领头羊。包括竞争对手的名单，还有了解一些竞争对手的特点。比如它的业务领域、优势与劣势，还有竞争对手关键指标，比如它的产能、收入、盈利水平等等。
第四个说一下消费者行为，或者说是客户行为。客户研究的对象一般都会有两类，一个是个人客户，还有一个是企业客户。虽然这两类的客户属性、行为截然不同，但研究的内容往往是殊途同归的。主要是客户属性、客户行为与价值以及客户分群。
个人客户的属性一般包括年龄、学历、收入及所在城市。企业的客户则包括行业与细分领域，所在城市营收及产能等。
客户行为主要是客户在实际购买中的偏好。比如说这个客户，他是对价格或者是品牌、渠道等选择的价值。而客户价值主要是衡量客户支付能力与支付意愿。
最后简单说一下，投资并购。与其他模块相比，投资并购在行业研究中的地位相对独立。因为此类研究报告主要是针对于客户群体是投资并购基金。有两大点比较重要：一是资本市场情况，还有一个是典型交易以及潜在标的。
资本市场情况一般有三个主题，一个是总体投资规模或者总体投资数量，一个是投资热点，最后一个是投资趋势。
典型交易以及潜在标的是指在最近发生的具体交易，包括交易双方的信息，交易额，估值水平等，进而估计未来的交易的趋势。
最后我想强调的是，以上的行研框架并非是所需要涉及的内容，也并非是研究报告写作逻辑。好的行业报告它是要有扎实的研究、可信的信息与数据、严密的推理与论证以及明晰的展现逻辑。如果你要想快速了解一个行业，并且跟客户加强合作关系，你要有你的发现或者洞见，就是形成你的观点。你可以提炼三个观点，到这一步，你可能已经成为行业内的半个专家了。
那最后，我想跟大家分享一下我在进行行研报告选取的时候，看到的一些错误，大概有四点。一个是亲近既有数据，第二个是缺乏有效的量化手段，第三个是逻辑问题，第四个是没有明确的观点和结论。
首先说一下，轻信既有数据。目前在国内提供数据的主要有两类机构，一类是市场研究机构，比如说数据公司、调研公司。在这一大类中，各家的业务水平、职业道德参差不齐，差距特别特别大。比如经常被挂出来的某瓜、某瑞，就是出名给钱编数，想编多大就编多大。这个数我曾经也看到过，特别离谱。可能是像比如说券商的那些报告有针对性的可能。
另一类是官方机构，比如说统计局、行业协会等。这一类出具的数据可靠性相对略高。注意的是相对。所以你还要进行同类对标、狭义的对比、广义的对比、相对的对比，多次对比之后才能确认。其实在这一类上，数据口径也会经常犯错，不同的数据有特定的统计方法。如果没有注意这些口径而轻易使用数据，往往会导致最终数据的真实性。其实我见过不止一家研究机构在自己的报告中直接把“规模以上企业的数量”当作“所有企业数量”，然后就开始进行计算和分析，搞错了这个口径最终能得到什么样的结果也就可想而知了。
第二点是缺乏有效的量化手段。市面上绝大部分报告都是定性多于定量分析。这些定性分析既缺乏详实的数据支撑，最终也没有落实到量化的结果上。当然，有一些机构比较聪明，他给了不少数据，但是这些数据，缺乏逻辑、严谨的计算，更多是靠拍脑袋估算。
第三个我给大家分享的也是我见的比较多的，就是论证逻辑的问题。我把它分为四个小点：逻辑不严谨、论证不周、错误归因以及孤立论证。
先说一下，逻辑不严谨。其实论证的过程一定要有严密的逻辑性，否则就只能算是拍脑袋而不是论证，最常见的就是无用论据。很多报告上为了使分析看上去有道理，或者说使内容看上去更充实，使用了大量的无效论据做验证，而这些论证其实和结论一毛钱关系都没有。这些硬套的框架分析，不仅对研究报告整体来讲意义不大，甚至对研究本身的理解是有误的，把错误的内容归结在了错误的分类里。
第二个说是论证不周。在论证过程中，缺乏一些关键的证据，导致最终结果有瑕疵甚至是事实违背，这是最常见的这样的一个错误。在实际工作中也比较难避免，根本原因还是由于事物本身的复杂性以及思考分析不周所导致的。比如说之前看过一个报告，它说国内的奢侈品近两年增长会放缓，甚至出现负增长，主要原因是我们国家前几年的反腐以及经济下行。但是它忽略了消费者行为的变动。实际上随着海外旅游、跨境电商以及代购的发展，很多内地奢侈品通过上述三个渠道转移到了国外，国内总体的需求其实还是增长的，只是发生在国内的销售额增长放缓。正是由于它们忽略了消费者行为的变化，所以导致了最后的结论有一些偏差。在解决论据不周的时候，大家可以尝试着用一些，比如说分析框架、思维工具去验证一下它。
第三点错误归因。什么是错误归因？就是两件事情同时发生或者先后发生，但并不能说明它们有相关性。这两件事情可能有共同的起因，可能有因果关系，但是它们有可能是毫不相关的。比如说，啤酒的销量和冰淇淋的销量。这两个销量往往是正相关的，但实际上，这两个销量上升都是由气温上升所导致的。可是，在欧洲杯期间也会导致啤酒销量的上升，但是不能影响冰激凌的销量。如果在欧洲杯期间看到了啤酒销量上升，就判定冰激凌的销量会上升，那显然就大错特错了。
孤例论证。什么是孤例论证？就是在论证过程中，用个别案例代替整体情况。此类的错误往往是故意为之，通过刻意寻找一些孤立论证来论证自己的观点，对其它现象一概视而不见。一般都是先确立观点，或者说确立立场，然后挑选那些对自己有利的证据，这个就是孤例论证。
最后我们说一下比较大的问题，就是没有明确的观点和结论。我相信不少人读过这样的报告，有非常多的数据和信息，这些数据和信息的可信度也比较高，但具体这些数据和信息有什么内在联系、会产生什么样的影响却一概不谈，或者是谈得很少。其实这个就是典型的缺乏结论和观点，主要原因是缺乏对数据背后隐含意义的挖掘，以及缺乏思考不同数据之间的联系。这类的错误往往是很隐蔽的，因为会被很多的数据和信息所掩盖。
