为什么要做行业分析？
行业分析是任何商业决策的起点。没有数据支撑的判断，往往只是拍脑袋。通过系统化的行业分析，可以：
• 预判市场容量，避免进入“伪需求”赛道；
• 识别竞争格局，找到差异化切入口；
• 评估政策与技术变量，降低外部冲击风险。
行业分析有哪些维度？
1. 市场规模与增长率
自问：市场规模到底看存量还是看增量？
答：两者都要看。存量决定当下蛋糕大小，增量决定未来天花板。
常用数据源：国家统计局、行业协会、券商研报、海关进出口数据。
计算技巧：用“渗透率×潜在用户数×客单价”快速估算TAM（可服务市场）。
2. 产业链结构
自问：产业链越长越复杂，机会越多还是越少？
答：越长越容易出现价值洼地，但也意味着协作成本更高。
分析步骤：
1. 画出上游（原材料、技术）、中游（制造、集成）、下游（渠道、终端）的完整链路；
2. 标注每个环节的毛利率与集中度；
3. 找出“卡脖子”节点，判断是否存在国产替代或垂直整合机会。
3. 竞争格局
自问：CR4>60%就一定没有机会吗？
答：不一定。高集中度行业往往存在利基市场或技术颠覆窗口。
工具推荐：
• 波特五力模型：评估现有竞争者、潜在进入者、替代品、供应商、客户议价力；
• 战略群组图：把玩家按价格带、渠道、品牌定位二维坐标划分，快速识别空档。
4. 政策与监管
自问：政策利好等于行业起飞吗？
答：政策只是必要条件，不是充分条件。关键看落地节奏与执行力度。
跟踪方法：
• 订阅国务院、部委官网的“政策文件库”；
• 关注试点城市名单，往往预示全面推广时间；
• 建立政策敏感度矩阵，把业务模块按受影响程度打分，提前做情景规划。
5. 技术演进曲线
自问：如何判断一项技术是泡沫还是拐点？
答：用Gartner曲线结合专利增速交叉验证。
实操案例：2022年钠离子电池专利年增120%，同时进入示范应用阶段，预示2-3年后成本将低于磷酸铁锂。
6. 用户画像与需求变迁
自问：B端行业还需要用户画像吗？
答：需要。B端决策链更长，需区分使用者、影响者、采购者三类角色。
调研技巧：
• 深度访谈：每次锁定一个角色，避免信息混杂；
• 场景拆解：把需求拆成“任务-痛点-期望收益”三栏表，量化优先级。
行业分析怎么做？五步落地流程
Step1 定义边界
用产品-场景-用户三维坐标框定范围，防止研究“泛化”。
示例：研究“家用清洁机器人”而非“机器人”。
Step2 数据收集
建立“一手+二手”双通道：
• 一手：经销商深访、专家访谈、用户焦点小组；
• 二手：Wind、Euromonitor、企查查、海关库。
Step3 交叉验证
同一指标至少用两种来源核对，差异>15%需二次溯源。
Step4 模型化呈现
把定性结论转化为可量化指标：
• 市场集中度用HHI指数；
• 技术成熟度用TRL等级；
• 政策强度用“补贴金额/行业营收”比例。
Step5 动态更新
建立季度追踪表，把关键指标设为红绿灯预警，触发条件自动提醒。
常见误区与破解方案
误区1：只看宏观数据，忽视微观体感。
破解：每月跑一次一线渠道，用“库存天数”验证销量数据。
误区2：迷信第三方报告，忽略样本偏差。
破解：索要原始问卷，检查样本城市与收入分布。
误区3：把政策当结果，而非变量。
破解：建立政策情景树，乐观/中性/悲观三种路径分别测算NPV。
工具箱：提升效率的三类利器
- 爬虫+BI：用Python爬取招投标公告，Power BI一键生成地域热力图。
- 知识图谱：把企业、技术、专利、政策节点关联，发现隐藏关系。
- 专家网络：通过GLG、Coleman等平台预约行业老兵，30分钟验证假设。
案例速读：预制菜行业分析示范
• 市场规模：2023年终端规模5100亿元，年复合增速15%，B端占70%。
• 产业链：上游食材高度分散（CR5<10%），中游工厂正处产能竞赛，下游餐饮连锁议价力强。
• 政策：2024年将出台冷链补贴细则，预计降低物流成本8%。
• 技术：液氮速冻技术突破，使菜品还原度从75%提升到92%。
• 机会点：县域宴席场景空白，客单价80-100元区间尚无头部品牌。
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