专家级的互联网行业分析师要具备怎样的能力?

简书配图

一个互联网行业分析师历经3年左右的系统训练,就能具备基本的研究框架设计、信息收集、报告撰写及整体项目把控能力。

常规的研究方法也可以运用自如,接到新研究需求也能有自己的基本判断,这时候已经成为一个合格的互联网行业分析师。

那么从一个合格分析师进阶到专家型分析师需要具备哪些能力呢。从我的理解看,我认为主要需要以下几种能力。

01 需求理解力

做的越久会越深刻的体会到好报告一定是建立在对需求的深度理解上。我在写一份报告前,一定会花较多的时间去与需求方聊,基于这个需求了解到足够多的潜在及隐形信息。

一般来说,需求方由于没有行业研究经验,所以他们往往无法将需求进行适当的转化,也意识不到提出的需求是否可执行,或是执行难度有多大。

比如有一次需求方跟我提想要了解某国广告主的基本情况比如广告主的数量、广告主的预算分布等。从他的角度看,这是个很简单的命题,公开的信息应该就能找到。但从行业研究的角度,这是个很大很难执行的项目。

先撇开广告主数量无法获取这件事,单单考虑对广告主信息的需求,起码要有一定量级来进行抽样调研,但当调研的对象是B端客户、被调研人员至少是B端投放总监及以上职级、想要知道的信息是市场投放预算相关的敏感数据时,做过市场调研的人都知道,这个难度有多大。

针对这样的情况,我与需求方进行了详细沟通,去了解他背后的目的和动机,最终得知他想要知道这些只是为了开拓新的客户,后面我就根据他的核心诉求针对重点行业广告主做了研究,也同样解决了他的问题。

所以,在接到需求的时候,了解背后的原因和背景,多追问几个为什么,通过对需求全面和深入的了解,你就可以在后续研究中根据实际情况灵活处理,且能不违背需求方的初衷和目标。

02 深度洞察

同一个主题的报告,外部可获取信息一致的情况下,不同的分析师输出的报告质量却大不相同,这跟分析师的洞察相关。

深度洞察一定是建立在分析师对自己报告质量的持续追求上。分析师更像是一个淘金者,从海量信息中经过多方比较筛选出最有价值的分析数据和分析维度,摒弃那些无关痛痒一眼就能看出的结论及信息的简单堆砌。

一般是越有价值的分析,你所要付出的精力和时间也就越多,一个分析视角的背后,极有可能是数据分析草稿中多个被验证后而摒弃的数据在支撑。

行业分析到最后,一定是通过深度洞察,得出一套完整的具有实操性的解决方案。

03 保持开放的心态和好奇心

行业研究的初期,我建议先深入跟踪一个行业2-3年,这样可以系统的学习并运用到行业研究的各种方法,打下行业研究的基本功。

之后是去多研究和接触几个不同的互联网细分行业。因为一旦分析师在某个行业待久了,受到这个行业持续的浸染,你可能眼里只有这个行业,你看重的分析维度也只是这个行业看重的那些,你能得到的启发也是这个行业给你的。

但不同细分行业的分析侧重点和关注点是不同的,比如电商行业可能更看中用户数、订单量、GMV等,但视频行业可能会关注播放量、时长等多一些。

如果一直只深耕一个行业,长此以往,你的分析视角将会受限,视野就会变窄,你就很难创新,更不可能通过各行业之间的比较借鉴得出更具启发性的结论。

最终,你不仅不能成为某个行业内的专家,反而可能会成为数据或是信息的搬运工。

所以一个行业分析师一定要保持开放的心态和好奇心,要多了解不同的行业,看它们背后运行的逻辑,多关注互联网行业最新动态,丰富对各细分行业的认知,从而广泛汲取市场的新鲜血液,为我所用。

04 要善于协调资源

为保证逻辑和行文的连贯性,写一份行业报告有可能是一个人在战斗,但行业分析并不是一个单枪匹马的工作。

公司达到一定规模,内部分工将更为细致和专业化,这个时候行业研究的实施,有可能会需要公司内部不同部门的同事来支撑。

内部数据的获取要找数据挖掘部门的同事,外部数据账号的获得要找市场部等相关同事,其他定性类的补充信息要找不同的业务同事来沟通获取,问卷的上线我要找用户研究的同事了解雷区和注意事项,用户调研的实施要找产品端的同事帮忙下发问卷等等。

整个研究是一个资源协调和配合的过程,任何一个环节的脱节和延迟都可能影响行业研究的进展和质量。

越往后,特别是带团队以后,更会发现,一直看重的个人研究能力已经不是决定项目顺利实施的重要因素,为团队积极协调资源才是。

此外,对于大企业来说,由于内部拥有太多的事业群或业务单元,很可能相互之间的资源共享并不是那么充分,你如果将外部付费的资源通过内部协调的方式免费化,不仅能够为公司节省一笔采购费用,同时还能与不同业务的同事接触交流,何乐而不为呢。

另外,如果有机会,请一定选择与赚钱业务最贴近的岗位去做研究,你将会获得更快的成长。

以上只是我目前阶段的一些浅显认识,当然,或许再过几年,我又能颠覆现在的认知也说不准,毕竟,人都是不断成长的。

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