这是一节价值千元的商业分析课,普通人用我这个方法,五分钟就能快速判断你当前所处的行业是不是一个好行业。当我们想要进入一个新的行业,或者找工作、面试、跳槽,又或者做投资理财,都会有想要快速了解一个陌生行业的需求。这次我花了两周时间,整理了多年做产品经理时做行业分析的经验,还把使唤a i的提示词都给你写好了,教大家如何用麦肯锡式思维更专业高效的方法进行行业分析,如何用ai辅助搜索,提高搜索效率。
判断一个行业还值不值得进入。首先了解一个行业,我会先看这块蛋糕有多大,也就是它的市场规模。如果一个行业的市场规模能够保持平稳的增长趋势,这意味着这个行业有一个良好的发展前景。
这一步呢主要就是做市场数据的收集。这些数据像之前我们可能要花费一些时间,通过查阅行业报告、市场研究或者公开数据获得。那现在我们利用大语言模型ai搜索,几秒钟就可以搞定。
我这里用的呢是kimi ai以快递行业为例啊,我们输入斜杠就可以打开深度搜索,深入搜索可以同时搜索多个关键词拆解场。问题分步骤执行。你看它先是搜索整理了五年的市场规模和增长率,然后呢搜索各细分市场,最后预测了未来的市场规模,分了三步,清清楚楚,而且在旁边都列出了数据来源和图表,方便我们进一步去核实,还会自己反思回答,去调整搜索逻辑,添加关键词,对自己的回答进行一个补充,真的太可爱了。
除了市场规模,我们还需要知道每一个细分行业的盈利能力、行业内部竞争格局、利好政策以及驱动增长因素等等。这些原来完全就是一个体力活,因为分析维度基本上都是一套,然后你要重复很多次。但现在呢这样重复性的工作我们可以直接用a i完成。
我们需要得到的结论是哪一个细分领域更有吸引力,切入点在哪里?我们继续把细分行业的指令给到kimi,你想要分析什么维度,在这个后面加就可以,我们还是深度搜索一下。这结果就这么水灵灵的出来了,很全很全是谁又节省了几个小时库哈哈敲电脑的时间告诉我,然后我会看这块蛋糕可以分多少,这就更复杂一点了,因为。涉及到产业链还有竞争者局势。
我们在分析产业链的时候呢,要先确认产业链的各个重点环节。企业所处行业的产业链,上游一般是供应商,如果上游行业竞争激烈呢,采购成本降低对企业来说是一个利好消息。反之如果上游企业垄断,那么企业采购成本也会上升。
产业链的下游呢,也就是企业的客户,比如说像加工商、分销商、零售商等等。下游产业竞争越激烈越分散,企业的议价能力就越强,直接影响企业收入。那我们把上面的分析角度总结好一条指令给到kim a i,一般呢还会结合波特五力模型。
因为提示词比较长,所以视频最后呢都会帮大家整理好,放在评论区,可以直接复制使用。我发现kim a i深入搜索可以模拟人类进行深度思考,自己去规划这个解答的思路,并且分步骤执行。所以你看即使我给的提示词这么复杂,他也拆分了三个步骤。
先搜索分析产业链还都有什么,然后呢是价值分布,最后基于波特五力模型对于竞争态势进行一个。五、分析。每一个问题都有条不紊的给出了回答,这个回答我觉得有点超出我的预期了。
给你留点东西,然后我们就可以迅速的对当前产业链的价值分布,目标行业的议价能力以及进入目标行业的可行性有一个大致的判断了。你看这不到五分钟,我已经能够看到一份行业分析的一个雏形了。要知道之前光是收集这些材料就得花去我大半天的功夫。
最后我们来看这个行业里面的竞争对手,如何识别一个行业的主要竞争对手呢?我们去找市场份额领先的、利润率最高的、价格最贵的、发展最快的、模式最奇特的。顺着这个思路去看,然后我们看市场集中度,集中度越高说明这个市场越成熟。越低呢就表明这个市场还处于比较早期的一个状态,没有出现特别厉害的企业,也就越有机会。
那针对竞争者的分析,我们可以选取一些固定的行业指标,把所有的竞争者放在一起进行一个横向的对比,有点像产品做竞品分析的思路。pt也是帮大家都写好了,这次更明显能看出。搜索的强大,可以一次搜几十个关键词,阅读几百个网页。
你看还在搜做竞品分析的人都知道,这个回答质量真的很高。你搞一个表格就直接能够往分析报告啊p p t上面去用了。当然如果你的要求更高呢,我们还可以用这里的长文阅读。
因为ai的回答偶尔会陷入模式化嘛,我们就可以给他提前去问一些行业资料,或者非公开可以搜索到的数据。利用它的超强ai速度和整合资料的能力,这样就能够得到一份又快又精准,而且是定制化的行业分析内容。当然除了行业分析,你也可以用这个思路去做企业分析,做产品分析、竞品分析、用户分析等等,基本就是分析框架加上ai深度搜索能力的一个整合,就可以做到原来呢可能需要一周完成的内容,现在不到一天就能搞定了。
如果你找不到好的分析框架,你也可以直接让timi给你生成一个。其实行业分析想要做的好呢,在之前一直都是一个很有门槛有成本的事儿,不然也不会养活那么多的咨询公司了。但是呢现在有了。
加持让即使没有专业背景的人,也能够接触到更庞大的数据源,更智能的搜索方式、分析工具,以及来自专业角度的决策分析。也希望今天的分享呢能够对大家有所帮助,我们下期再见,拜拜。