快速掌握行业研究框架:麦肯锡方法论与AI工具的应用

麦肯锡分析师教你快速了解行业!三步框架:判断周期、敲定重点、按图索骥。投资、择业、创业必备!

原文标题:如何精准判断2026年最赚钱的行业?(纯干货)

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

本文节选自《如何快速了解一个行业》一书,作者为麦肯锡前分析师肖璟。文章旨在帮助读者构建一套系统全面的行业研究框架。该框架分为三个步骤:首先,通过渗透率判断行业所处的生命周期阶段;其次,根据不同阶段(导入期、成长期、成熟期、衰退期)确定分析重点,如商业模式、市场规模、护城河和竞争格局;最后,按图索骥,通过对标、市场分层、要素分析等方法,完成研究工作。文章还强调了数据的重要性,并推荐了一些常用的数据来源。此外,文章还提到了在投资中需要额外考虑估值因素,以及持续追踪行业景气度和外部因素变化的重要性。该框架旨在帮助读者系统性地了解和分析行业,从而为投资、择业和创业提供参考。

怜星夜思:

1、文章中提到用渗透率来判断行业生命周期,你认为这种方法有哪些局限性?有没有其他更有效的判断方法?
2、作者强调了护城河的重要性,你认为在当前快速变化的商业环境中,企业应该如何构建和维护自己的护城河?仅仅依靠资源垄断和网络效应就足够了吗?
3、文章提到了利用AI进行投资研究,除了作者提到的,你还了解哪些AI在行业研究中的应用?AI在行业研究中会带来哪些新的风险和挑战?

原文内容

首先,对于大多数人而言,你想要快速了解一个行业的目的是什么?


从投资角度来说,一整套逻辑自洽、推演严密、结果可观测、体系可修正的研究框架是研究流程中必不可少的一环;


从择业的层面来看,选择比努力更重要——选对行业所带来的收益远远高于从“疯狂内卷”中多赚的加班费:


当然对于分析类岗位来说,行业研究是不可或缺的技能;


而创业同样离不开扎实的行业研究。


总而言之,无论是获得被动收入还是创造主动收入,建立自己的行业研究框架都是极其重要的。


麦肯锡前分析师肖璟的这本《如何快速了解一个行业》就详细介绍了行业研究的基本框架和实战技巧。内容涵盖了行业分析的全过程,包括行业生命周期、商业模式、市场规模、竞争格局等关键维度。此外,本书还提供了丰富的实战案例和研究方法,并分享了多个利用AI进行投资研究的案例。


下文节选自书中“基本框架:如何系统全面地研究行业”一节。

来源 | 《如何快速了解一个行业
作者 | 肖璟
一、我被问到最多的问题 


无论是以前做管理咨询,还是后来做投资研究,我经常被问到一个问题


「如何快速了解一个行业?」

 

这个问题很有意思。一方面说明,「了解行业」这个事情是刚需。

 

商学院要写案例分析,投资机构要写研究报告,企业战投部门要做市场准入分析……

 

像是我以前在麦肯锡做管理咨询时,经常需要在一周内了解一个行业。

 

这个问题另一方面也说明,大家大多都是临时抱佛脚,所以才会追求「快速」。

 

当然,对「快速」的追求也可能也跟现代人的焦虑相关——各种短视频和游戏给的都是即时反馈,让我们一点耐心都没有,何况投资研究?

 

而行业研究的方法论也不是什么稀奇的东西。

 

大学里头商学院的课本会教,网上也有大把的免费慕课,甚至有些券商还会给自己客户提供课程。

 

我也试听了不少类似的课程。

 

不过,如果你按着他们的框架,愣是梳理出了一个行业的商业模式、产业链、市场规模、竞争格局等等,对于大多人来说,可能还是不知道怎么用。

 

比如,市场规模是300亿、增速是20%,然后呢?这代表什么意思?

 

主要还是因为,大多框架给到你的并不是一个整体,而是零散的几个概念模型。


 

类比一下就是,真正实用的,应该是「树状」的知识体系,而不少课程给到我们的,只是一团团「云状」的知识。

 

不同的云团并没法建立起联系。

 

换句话说,知识点之间是「割裂」的

 

这也是今天我想帮大家解决的,我会跟大家分享我的

 

二、超好用的行研框架

 

这个框架可以把所有概念模型给串起来,只要简单三步

 

步骤1:确认阶段

 

「产业生命周期」是不少课本会提到的概念。

 


一般来说,不同阶段的产品类型、供求关系、毛利率和估值情况都不大一样。

 

所以我们要先确认要分析的行业,目前处于哪个阶段。



不过我想说的是,我们学习一个模型,关键还是为了应用。

 

而大部分课本的产业生命周期,压根都没法用

 

它们会告诉你,产业周期的纵轴是营收,横轴是时间

 

换句话说,真要判断现在所处阶段的话,只能把行业里所有公司的营收加起来,然后算每个时间节点的斜率……


 

这个方法超级无敌不实用,有点「真空球形鸡」的感觉(这是个高级梗,看不懂的话可以百度一下)。

 

毕竟真实世界的产业营收曲线,不会那么平滑,而是会因为外部环境的变化而有起有伏。

 

比如口罩的营收增速大幅上升,难道就算是进入成长期了?当然不是。

 

基于上述考量,把横轴改为「渗透率」会更合理——也就是看看现在已经被服务到的用户,占所有潜在用户的比例。

 

根据对各个行业的整理,我们大致可以划出每个阶段的切割点



当然,这里得做个提醒:不同行业不同阶段对应的渗透率节点肯定有不同,这边也只能做个参考。

 

确认行业现在处于哪个周期阶段后,就是下一步

 

步骤2:敲定重点

 

每个周期阶段都有各自的分析重点,我一个个说说。

 

 导入期阶段

 

导入期阶段的产品还不成熟,愿意尝试的人不多,所以产品能不能大卖其实并不好说。

 

处于这个阶段的公司往往是在一级市场向风险投资基金圈钱。拿到融资后他们往往会发各种公关稿造势,会整个行业都在炒作概念。甚至可能会有骗子开始蹭概念、进行诈骗。

 

有些上市公司为了把自己的股价炒上去,会收购一些资产跟风炒概念。最典型的就是之前的元宇宙概念。

 

所以这时候我们最应该关注的,是商业模式是否能成立。

 

如果商业模式不可行、背后只是个伪需求,那么也没什么投资的必要了。

 

 成长期阶段

 

成长期阶段我们最应该关注的,是市场规模

 

虽然说需求是存在的,但是要是没法把规模做大,公司也无法上市、顺利退出。

 

从投资的角度,这就只是一门现金流生意,没法给到很高的估值。

 

各地上市都有门槛,要么是收入或利润足够高,要么是市值足够大。

 

 成熟期阶段

 

成熟期阶段,业务增速一般会掉档。

 

作为投资者,这时候我们要担心的是,这个行业会不会被其他行业给降维打击,直接被取代了、进入衰退期。

 

所以我们最关注的,通常是它们是不是有足够宽的护城河。这也是巴菲特投资的时候,特别关心的一个要素——只有其他人都复制不了,我的市场地位才是稳固的。

 

 衰退期阶段

 

这里强调一点:并不是所有的行业都会很快进入衰退期。

 

等到市场相对饱和之后,一般会有三种情况



第一种可能性是行业开始「破防」了,被其他品类给替代了,进入衰退期。

 

比如方便面,本来是解决大家「快速就餐」的需求的,现在就被外卖APP给替代了。

 

比如相机,本来是解决大家「记录生活」的需求的,现在基本被手机替代了。

 

当然,被替代也是个逐渐的过程,在此期间还是有很多垂直场景会有需求。

 

比如还是有一批人会喜欢吃方便面(但更多是追求口味而不是追求速度),还是会有会有一批人使用专业相机甚至胶卷相机(但更多是为了追求艺术价值而不是纯粹为了记录生活),直到他们找到更好的替代品。

 

第二种可能性,是行业找到了第二增长曲线

 

此时行业会从导入期从头开始,重新走一遍流程。

 

比如游戏行业,目前内地的游戏市场基本饱和了,所以游戏出海变成了整个行业的另一个增长点,而且增速很快。

 

比如英伟达所在的GPU(显卡)行业,一开始主打服务游戏需求的消费级显卡,后续则是通过区块链、人工智能、机器人等计算需求,不断地找到新的增长点。

 

第三种可能性,是行业的防守性比较强,所以没有什么替代品可以取代它们,所以行业进入了比较稳定的局面。

 

这种情况下,后续行业的营收会随着宏观周期调整供需关系,进而出现稳定市场周期化的现象

 

比如房地产和金融就是典型的周期板块。

 

处于衰退期阶段的公司,投资价值会比较有限。

 

如果可以进入第二增长曲线呢,相当于重新回到导入期,这时候我们还是得看商业模式是否可行。

 

而如果是第三种情况,变成周期股的话,这时候我们最应该关注的,是行业的竞争格局

 

如果是供不应求,那么就是赚钱的好时候;如果供过于求了,那往往整个行业都在亏钱。

 

步骤3:按图索骥

 

搞定步骤2,我们可以得到这么张图:


 

下一步,就是按图索骥,做好研究工作,往图里填东西。

 

 商业模式:可行性

 

要判断商业模式是否可行,核心是看行业所提供的产品或服务是否能满足目标市场的需求,或者更通俗地说就是,能不能卖得出去

 

一个实操的方案是直接对标。

 

一是在时间维度上对标:看看过往是否有相关需求存在。

 

这背后的底层假设是——需求是永恒的,而产品和服务一直在变。

 

比如“在家快速搞定一顿饭”这个需求,一开始满足这个需求的是干粮,接着是方便面,后来有了电话外卖,这些年又诞生了外卖平台和预制菜。

 

成功的商业模式往往不是创造新的需求,而是用新的方式来满足旧有的需求。

 

当然,随着外部环境的迭代,新的需求可能也会出现,只是胜率往往很低,需要大量的试错成本。

 

二是在空间维度上对标:也就是对标成熟市场,看看有没有类似的成功案例。

 

这背后的底层假设是——人类的底层需求是相通的,所以成熟市场的经验可以作为参考

 

曾在早期投资了阿里巴巴的著名投资人孙正义,提出过一个时光机理论”,背后也是类似的逻辑。新生事物最早出现在美国,然后扩散到日本,紧接着进入中国,再到印度等等。

 

在以前相当长的时间里,国内的创投圈都在流行C2C模式,也就是“Copy to China”(复制到中国)。当然,现在更多人做的,是把中国跑通的商业模式复制到东南亚。

 

德国有家叫Rocket Internet的公司,专门把硅谷的成熟项目复刻到新兴市场里头,然后卖掉。而且卖家有时就是被抄袭的怨种本种。

 

它只需要36个月就可以打造一家估值10亿美元的公司。像是它孵化的Lazada,一开始几乎像素级复制粘贴了整个亚马逊首页,最后被马云看中、投了10亿美元控股。

 

当然,这套办法并不总是能行得通(毕竟不同国家地区在行业外部环境有很大差异)

 

而且如果对标对象本身就是新生事物,那胎死腹中的概率也很大(比如Clubhouse虽然2021年大火,但很快就凉了,国内众多模仿者很多产品还没上架就没了)

 

 市场规模:规模性

 

在同一个行业内,有不同层级的市场规模需要你去测算。

 

根据斯坦福大学兼职教授Steve Blank(他本身是个连续创业者)在《创业者手册》中的提到的,我们可以把某一行业的市场分层三个层级

 

潜在市场:Total Addressable Market,TAM

 

可服务市场:Served Available Market,SAM

 

可获得市场:Served Obtained Market,SOM


 

类比一下就是


TAM:蛋糕盒有多大?未来蛋糕最大能做到多大?

 

SAM:蛋糕现在有多大?

 

SOM:你能分到多少蛋糕?


 

导入期阶段我们要特别留意TAM。

 

一级市场投资主要投资未上市企业。最理想的退出方式,是通过上市。所以一般我们需要优先投资有上市可能性的公司。


而公司要上市,是有规模的门槛的。当TAM不够大,企业能分到的蛋糕也不可能大到哪里去。

 

成长期阶段我们要特别留意TAM和SAM。

 

这主要是为了确认行业是不是快到发展瓶颈了。SAM去除以TAM,其实就是类似渗透率的概念(只不过渗透率用的是用户数,而这里用的是销售额)

 

如果这个数值已经比较大了,这也意味着留给成长期的时间已经不多了,高增速也不见得可以维持很久。

 

成熟期阶段我们主要留意的则是SAM和SOM。

 

SOM除以SAM,得到的数字就是市场份额。而在成熟期,一个投资的核心逻辑就是市场集中度的提升——行业龙头可以通过各种整合手段,拿下更多的市场份额。


 护城河:防守性

 

拥有护城河的企业可以实现更高的营收以及更低的成本。

 

行业头部的企业如果拥有护城河,则该行业短期落入衰退期的概率会比较小。

 

而要构建护城河,核心就是两点:

 

一是,独占生产要素(包括劳动力、土地、资本、技术、数据等),形成资源垄断的护城河。

 

二是,独占生产关系(包括跟政府机构、同行、供应商、客户的关系),形成网络效应的护城河。

 

以数据要素为例,人工智能行业或许是最容易看出数据作用的案例。

 

人工智能行业的基础是机器学习,而机器学习需要给程序“喂”大量的数据。比如人脸识别算法在训练时就要输入标注后的照片样本,训练人员会事先给照片标注好,哪些是男生,哪些是女生。

 

人工智能经过一系列归纳、总结规律之后,就能分辨出照片中的男女了。这个过程会沉淀大量的样本数据,并训练出一套算法。这些样本数据和算法就是企业乃至行业的护城河。

 

我的亲身经历也可以印证——2014年,我跟几个同学一起做了个工具叫Gradchef,用来帮国内大学生申请海外高校。

 

用户在Gradchef网站上输入自己的成绩(GPA)、TOEFL、GRE分数后,同时选择自己的学校和专业,算法就会给出推荐申请的学校列表。这个项目做了一年后,我们还是把这个项目给卖了。

 

之所以没有继续坚持做下去,是因为我们发现,要想有准确的申请推荐,需要大量数据。可我们使尽浑身解数也只到收集几万条数据——这个数量远远不够,落到某些冷门专业样本点可能就只有一两条。

 

而从事留学咨询业务的教育集团,每年都可以服务好几万名学生。从业多年,让它早已积累了海量数据,这些是收购我们项目的教育集团的护城河。也正是因为这道护城河,我们被这个行业拒之门外。

 

 盈利性:竞争格局

 

竞争格局可以从横向和纵向分开看——横向研究的是同行间怎么分蛋糕;纵向研究的则是上下游怎么分蛋糕。

 

只有整个行业的竞争格局比较好的时候,也就是横向竞争没那么激烈、纵向你又有议价权的时候,整个行业才能比较好的赚钱。

 

横向格局我们可以专注行业集中度这个指标,也就是头部企业占全市场的份额比例(比如CR4指的是行业前四企业的所有市场份额总和)。垄断和寡头行业在定价上更自由,自然更有兑现利润的潜力。

 

纵向格局我们则更在意的是各个环节的毛利率指标,一般具有议价能力的环节,毛利率会高很多。比如英伟达目前是整个AI行业里最赚钱的——这两年毛利率都在70%以上。

 

当然,第三步「按图索骥」最核心的,是训练自己「找资料」的能力(上述四个层面都需要各种数据和案例来论证)。

 

今天我也毫无保留地提供我们常用的数据来源



最后

 

如果是落到投资上,我们还要额外考虑估值

 

股价可以拆分为业绩和估值,所以落到投资上,估值也是需要仔细分析的。

 

不同阶段的行业估值会有自己的特点——比如成长期往往就是成长风格的高估值,而成熟期的更多就是周期风格了。

 

另外,我们还得持续追踪行业的景气度变化情况,而且也会持续追踪影响行业的外部因素的变化。

 

所以一个完整的行研框架应该是这样的



一篇文章的篇幅,自然没法展开说明所有细节。

 

所以我写了《如何快速了解一个行业》这本书,仔细介绍每个环节的技巧。

 

顺带一提,我在书里也放了麦肯锡分析师们做研究、做图表输出的方法论,也分享了各种可以辅助研究的AI工具。




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引用问题:文章中提到了利用渗透率来判断行业生命周期,你认为这个指标的局限性是什么?在哪些情况下,渗透率可能会失真,导致判断出现偏差?

渗透率这玩意儿,听起来挺靠谱,但用起来真没那么简单。你想啊,它基于一个假设:所有“潜在用户”的需求都是一样的。但实际上,人的需求千奇百怪,哪能一概而论?

举个例子,现在都说短视频用户多,渗透率高。但你问问那些不爱刷短视频的人,他们是不需要娱乐吗?不是,他们可能更喜欢看书、旅游、或者跟朋友聊天。所以,对他们来说,短视频的“渗透”根本没意义。

还有啊,现在很多App都喜欢“下沉市场”,但下沉市场的人真的需要那么多花里胡哨的功能吗?他们可能更需要便宜实用的东西。所以,就算App在下沉市场渗透率上去了,也不代表他们真的成功了。

所以说,渗透率这东西,看看可以,别太当真。还是要多了解用户,多分析需求,才能做出靠谱的判断。

引用问题:文章提到商业模式的可行性可以通过“对标”来判断,你认为“对标”时需要注意哪些问题?盲目照搬国外模式可能会遇到哪些坑?

“对标”是一种快速了解商业模式的方法,但绝不是简单的复制粘贴。我认为,对标时至少要注意以下几个坑:

1. 忽略本地化差异: 这是最常见的坑。不同国家和地区的文化、政策、经济发展水平都有差异。照搬国外模式,很可能水土不服。

2. 缺乏创新: 一味模仿,缺乏创新,很容易被市场淘汰。即使最初成功了,也难以建立长期竞争优势。

3. 知识产权风险: 抄袭国外模式,可能侵犯知识产权,面临法律风险。

4. 团队能力不足: 国外模式的成功,往往依赖于强大的团队。如果团队能力不足,很难复制成功。

5. 市场环境变化: 在你模仿的过程中,市场环境可能已经发生了变化。等你把模式搬过来,可能已经过时了。

所以,对标不是照抄,而是要深入理解国外模式背后的逻辑,结合本地实际情况,进行创新和改进。只有这样,才能避免踩坑,真正实现商业模式的成功。

从数据可获得性的角度来说,渗透率的计算本身就存在难度。不同行业对于渗透率的定义和统计口径可能不一样,导致数据不准确或者难以获取。比如新兴的虚拟现实行业,渗透率数据可能就比较难找。

我觉得AI擅长的是“量化”分析,比如分析海量数据找出规律。但对于“质化”分析,比如判断行业趋势、理解用户情感,可能还比较困难。目前AI的局限性在于缺乏创造性和批判性思维。

现在都讲究生态,单打独斗太难了。建立“护城河”现在更需要开放合作,构建生态系统,和上下游共同发展,形成更强的整体竞争力。一个人跑得快,一群人才能跑得远。

我觉得“新增企业数量”也是一个不错的指标。在导入期和成长期,往往会有大量新企业涌入,而在成熟期和衰退期,新增企业数量会逐渐减少甚至出现负增长。这能反映出市场对行业的信心和活力。

我认为除了渗透率,还可以关注“技术成熟度曲线”。渗透率侧重于市场普及程度,而技术成熟度曲线(Gartner Hype Cycle)能反映技术发展阶段,结合两者可以更全面地判断行业所处阶段。比如,一个行业可能渗透率很高,但如果核心技术已经停滞不前,那可能意味着它即将进入成熟期甚至衰退期。

楼上说的有道理!渗透率这玩意儿,说起来简单,算起来真头疼。我补充一点吧,除了找靠谱的数据源,还可以试试“自下而上”的估算方法。比如,先调查几个典型用户的消费习惯(他们用这个产品/服务的频率、每次用多少),然后乘以目标用户总数,就能大概估算出市场总量。当然,这种方法也需要不断验证,不然容易偏差。

我非常认同这个观点!就拿“沟通”这个需求来说,古时候人们写信,后来有了电话,现在各种社交APP层出不穷,但本质上大家都是为了满足沟通的需求。产品和服务会不断迭代,但人们内心深处的需求其实变化不大。

渗透率这个指标大部分时候还是挺靠谱的,能看出行业是不是饱和了。但我觉得像奢侈品行业可能不太适用,毕竟买奢侈品的人比例再高,也不会到人手一个吧?而且奢侈品的价值不光在于使用,还在于稀缺性。

这种模式的生命力在于快速复制和本地化。但是,随着新兴市场的发展,用户需求越来越多样化,简单的复制已经无法满足需求。未来的创新方向可能在于技术创新、模式创新和文化融合。例如,利用AI技术提升运营效率,结合当地文化特点设计产品,或者探索新的商业模式。

这话说得挺有道理的,大部分成功的商业模式确实都是在解决老问题。比如,以前大家写信,现在用微信,需求都是沟通,只是方式变了。不过,像SpaceX这种探索太空旅行的,我觉得就是在创造新需求,不能完全套用这个理论吧?

渗透率只是一个参考指标,不能完全依赖它。最好结合多种数据和信息,形成自己的判断。可以关注一下行业的增长速度、竞争格局、技术变革等因素,综合判断行业所处的阶段。

数据可靠性确实是行业研究的大坑!我的经验是,首先要看数据来源的权威性,比如政府机构、行业协会发布的报告,一般可信度较高。其次,要关注数据的统计方法和口径,确保不同数据源的可比性。最后,可以用多个数据源交叉验证,如果不同来源的数据趋势一致,那么可信度就比较高。

此外,不要迷信数据,数据只能反映过去和现在,不能预测未来。要结合行业专家的访谈、企业调研等定性分析,才能得出更全面的结论。

我觉得在快速变化的商业环境下,企业构建“护城河”最大的挑战是“持续创新”。以前的护城河可能是技术壁垒、规模效应,但现在这些都很容易被颠覆。比如柯达胶卷,曾经是行业霸主,但最终被数码相机淘汰。

除了文中提到的两点,我认为“品牌价值”也是很重要的护城河。一个深入人心的品牌,可以带来更高的溢价、更强的用户忠诚度。此外,“企业文化”也很重要,一个积极向上、充满创新精神的团队,可以不断地为企业创造新的价值。

数据这玩意儿,我觉得就像化妆,化得好能锦上添花,化不好就适得其反。靠谱的数据源当然重要,但是更重要的是分析数据的能力。同样的数字,不同的人解读出来可能完全不一样。所以,要多学习统计学、经济学知识,提高自己的数据分析能力。

同意楼上的观点,我也觉得持续创新是关键。现在技术迭代太快了,一不小心就会被时代抛弃。除了创新,我觉得“用户体验”也很重要。在产品同质化越来越严重的今天,谁能给用户带来更好的体验,谁就能赢得市场。比如海底捞,虽然价格不便宜,但服务确实没得说。

除了线上渠道,我觉得线下调研也很重要。可以多参加一些行业展会、论坛活动,与业内人士交流,了解一手信息。另外,如果想更深入地了解某个行业,可以尝试在该行业实习或者工作一段时间,这样可以更直观地感受到行业的运作模式和发展趋势。

护城河的维护需要内外兼修。对内要不断提升自身的运营效率和创新能力,对外要积极拓展合作,构建更广泛的生态系统。同时,也要密切关注竞争对手的动态,及时调整自己的战略,避免被颠覆。