惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
B
Blog RSS Feed
宝玉的分享
宝玉的分享
腾讯CDC
博客园_首页
T
Tailwind CSS Blog
月光博客
月光博客
博客园 - 司徒正美
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
M
MIT News - Artificial intelligence
A
About on SuperTechFans
云风的 BLOG
云风的 BLOG
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
有赞技术团队
有赞技术团队
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
博客园 - 聂微东
V
Visual Studio Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
SecWiki News
SecWiki News
美团技术团队
P
Privacy International News Feed
H
Help Net Security
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Y
Y Combinator Blog
D
DataBreaches.Net
Project Zero
Project Zero
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Cyberwarzone
Cyberwarzone
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
C
Cisco Blogs
S
Schneier on Security
G
GRAHAM CLULEY
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
小众软件
小众软件
Forbes - Security
Forbes - Security
D
Docker
T
Tenable Blog
S
Secure Thoughts
雷峰网
雷峰网
S
Security @ Cisco Blogs
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
The Cloudflare Blog
博客园 - 【当耐特】
Spread Privacy
Spread Privacy
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
某财经作者私藏:一套可直接套用的行业分析框架(附关键指标实操秘籍)
冷小逸 · 2026-03-02 · via 人人都是产品经理

行业分析不再是令人望而生畏的高门槛技能。这套私藏的「完整行业分析框架」从商业模式、政策环境到5大核心维度,手把手教你拆解行业本质。无论是市场空间测算还是竞争格局分析,文中的实操建议与关键指标运用技巧都能让新手快速避开90%的行研陷阱。

行业研究、分析,甚至投资判断,最头疼的莫过于“无从下手”——面对繁杂的行业数据、零散的公司信息,不知道该从哪里梳理,更不知道如何把碎片化信息串联成有逻辑、有深度的分析。

今天把我私藏的「完整行业分析框架」毫无保留分享给大家,从基础认知到实操落地,从数据搜集到公司拆解,连关键指标的运用方法都补充到位,新手也能直接套用,避开90%的行研误区。

这套框架不是纸上谈兵,整合了行业研究的核心要点,掌握这套逻辑,都能快速搭建起行业分析的思维体系。

一、先打基础:行业分析的“底层前提”,别上来就扎进细节

很多新手做行业分析,第一步就错了——要么直接找数据、看报表,要么盲目读行业报告,最后越看越乱,连行业的基本逻辑都没搞懂。其实,做行业分析,先搞定2个核心前提,再往下推进才高效。

1. 吃透行业商业模式与准入门槛

这是行业分析的“根”,搞懂这一点,才能明白这个行业“靠什么赚钱”“谁能进来玩”。

实操建议:不用写复杂的理论,重点搞清楚两个问题即可

① 行业的核心生意逻辑是什么?(比如消费品靠渠道+品牌,科技行业靠研发+产能);

② 行业的准入门槛高不高?(是资金壁垒、技术壁垒,还是政策壁垒?比如新能源汽车是资金+技术双壁垒,普通人很难进入)。

举个例子,我之前写智慧社区行业分析,首先明确它的生意逻辑是“上游G端、中游B端、下游b端和C端”,准入门槛是资金(数字建设)+政策(党建、社会治理),后续的所有分析,都围绕这个核心展开,就不会偏离方向。

2. 摸清政策环境与生命周期

任何行业都逃不开政策和周期,这两个因素直接决定了行业的“生存环境”和“发展阶段”,也是行业分析中重要的切入点。

实操建议:

① 政策层面,重点看国家的产业导向(支持还是限制?比如光伏、风电是政策支持赛道,落后产能行业是政策限制赛道),以及监管政策的变动(比如医药行业的集采政策,直接影响行业利润);

② 生命周期层面,先判断行业处于哪个阶段(导入期、成长期、成熟期、衰退期),再分析影响周期的核心因素(比如技术迭代、需求变化)。

这里提醒大家一个误区:不要误以为行业进入成熟期就没机会了,成熟期的行业,反而更容易出现龙头集中的机会。

二、核心拆解:行业分析的5大关键维度,直接落地套用

搞定基础前提后,就进入核心分析环节——这5个维度,是行业分析的“骨架”,也是这篇文章的核心干货,每一个维度都有明确的分析重点和实操方法,尤其是补充了关键指标的运用技巧,新手也能快速上手。

1. 市场空间与天花板:判断行业“有没有钱赚”

读者最关心的问题之一,就是这个行业“能做多大”“赚不赚钱”,这也是行业分析的核心价值所在。

实操建议:

① 市场空间:重点测算行业的整体规模(比如市场规模、增速),不用搞复杂的计算公式,新手可以参考Wind、行业报告中的数据,重点解读增速背后的逻辑(比如增速高,是需求爆发还是政策驱动?);

② 天花板:核心是搞懂“行业的上限在哪里”,这里有一个重要观点——行业的天花板≠公司的天花板

举两个我之前看过的案例,方便大家理解:煤炭行业进入下行周期(行业天花板见顶),但头部煤企通过降本增效、拓展下游业务,依然能保持盈利;空调行业增速下滑(行业天花板临近),但龙头企业通过高端化、全球化,依然能实现增长。

另外,预估行业天花板和成长性,有一个简单的方法,比如母婴行业,通常情况下是从“出生率、人均消费、行业渗透率”三个维度测算,可以参考这个思路,结合具体行业调整。

2. 竞争格局:看清行业“谁在赚钱”

市场空间再大,如果竞争太激烈,也很难赚到钱;反之,即使市场空间不大,龙头企业也能占据大部分利润。所以,竞争格局的分析,核心是“看清行业的玩家格局”。

实操建议:

① 基础分析:先梳理行业的主要玩家(龙头企业、中小企业、新进入者),以及各自的市场份额(比如CR3、CR5,即前3家、前5家企业的市场份额总和,份额越高,龙头越集中);

② 延伸分析:从产业链上下游,看竞争环境对业绩的影响,这里给大家一个经典案例——大华股份,外部环境(比如政策变动、行业竞争加剧)直接影响其股价波动,这也是行业分析中常见的“行业+公司”联动分析思路。

3. 增长驱动力:找到行业“增长的发动机”

行业的增长,不是凭空而来的,找到核心驱动力,才能判断行业的增长是否可持续,这也是财经文章中“预判未来”的关键。

实操建议:

重点拆解行业增长的核心因素,比如需求驱动(比如新能源汽车的增长,是因为消费者对新能源汽车的需求爆发)、政策驱动(比如光伏行业的增长,是因为政策补贴)、技术驱动(比如半导体行业的增长,是因为技术迭代)。

分析时,还要注意:驱动力的变动,会直接影响行业增速(比如政策退坡,可能导致行业增速下滑),这也是行业分析的重要切入点,能体现分析的深度。

4. 关键指标:行业分析的“量化工具”——【新手必学】

很多新手做行业分析,只会说“行业很好”“增速很高”,但没有数据支撑,说服力不足。关键指标,就是行业分析的“量化工具”,能让你的分析更专业、更有说服力,这里重点补充实操方法。

实操建议(核心技巧,直接套用):遵循“梳理清单 — 实操应用 — 联动解读”的逻辑,不用记太多指标,重点掌握3步:

1. 梳理清单:结合行业属性,筛选核心指标(比如消费品行业,重点看渠道渗透率、复购率、毛利率;制造业,重点看产能利用率、存货周转率;科技行业,重点看研发投入、研发费率),剔除无关指标,明确每个指标的定义和统计口径(避免数据失真,比如不同报告中的“毛利率”统计口径可能不同,一定要注明)。

2. 实操应用:

① 解读单个指标:明确指标的正常区间、临界值,判断当前指标所处水平(比如渠道渗透率高于行业均值,说明渠道覆盖有优势;毛利率低于行业均值,说明盈利能力偏弱);

② 追踪指标变动:结合时间序列方法(比如周月同比、7天滑动平均值),看指标的动态变化,拆解变动原因(比如毛利率下滑,是原材料涨价还是竞争加剧导致?)。

3. 联动解读:单一指标没有参考价值,一定要结合其他维度(比如竞争格局、增长驱动力),同时关联公司经营(比如行业毛利率下滑,龙头企业的毛利率是否也下滑?原因是什么?),形成完整的分析闭环,避免单一指标误判。

5. 营销与渠道:看清行业“怎么卖货”

渠道是行业的“毛细血管”,尤其是消费品、TOB/TOC行业,渠道的好坏,直接决定了行业的发展速度和企业的竞争力,这也是行业分析中容易出干货的维度。

实操建议:

① 渠道渗透率:这是一个核心指标,直接决定了行业的提升空间(比如某消费品的渠道渗透率只有30%,说明还有很大的增长空间;渗透率达到80%,则增长空间有限);

② 行业差异:TOB和TOC行业,对营销渠道和品牌的要求完全不同(TOC行业侧重品牌和终端渠道,比如消费品;TOB行业侧重直销和客户关系,比如工业设备);

③ 一个常见问题:为什么生活消费品行业很少采用全直销方式?核心原因是——全直销的成本太高,且消费品的终端场景分散,通过经销商、商超等渠道,能降低成本、扩大覆盖范围。

另外,分析企业核心竞争力时,也可以重点看营销渠道(比如龙头企业的渠道覆盖优势,是否能形成壁垒),这也是“行业+公司”联动分析的重要角度。

三、数据支撑:行研不做“空中楼阁”,数据搜集与分析技巧

行业分析的核心是“机会价值”,而数据是机会价值的支撑——没有数据的行业分析,就是空谈。这里给大家分享新手能直接套用的数据搜集、处理、分析技巧,避开常见误区。

1. 数据搜集:不用找太多,找对渠道更重要

新手最容易陷入的误区,就是疯狂搜集数据,最后堆积了大量数据,却不知道怎么用。其实,行研的数据搜集,重点是“精准”,而不是“数量”。

实操建议:

① 明确搜集范围:只搜集核心数据(比如行业规模、增速、龙头市场份额、核心指标数据),无关数据直接放弃;

② 快速判断搜集渠道:根据数据特点选择渠道(比如官方数据,找政府文件、统计局;行业数据,找Wind、行业报告;公司数据,找招股说明书、年报);

③ 二手数据技巧:新手不用自己测算数据,重点利用好二手数据(Wind、招股说明书、行业报告、政府文件等),注意数据的统计口径和时效性(比如2025年的行业分析,就不要用2020年的数据)。

另外,给大家分享10个常用的数据搜集渠道(新手直接收藏):Wind、东方财富Choice、同花顺、招股说明书(巨潮资讯网)、行业报告(艾瑞咨询、易观分析)、政府文件(国家统计局、发改委)、上市公司年报、券商研报、行业协会数据、第三方数据库(比如企查查)。

2. 资料处理与真伪判断:避开数据陷阱

搜集到数据和资料后,不要直接用——很多资料存在失真、滞后的问题,误用会导致分析出错,也会影响可信度。

实操建议:

① 资料甄别:判断资料的真伪,重点看来源(官方、权威机构的资料更可信,不知名机构的报告谨慎使用),以及数据的逻辑性(比如某行业增速高达100%,但没有合理的驱动因素,就要谨慎判断);

② 资料整理:快速梳理繁杂的资料,按“维度分类”(比如市场空间、竞争格局、政策),标注数据的来源和统计口径,方便后续使用;

③ 行业报告阅读技巧:新手不用通读全文,重点看摘要、核心数据、结论,以及分析逻辑,节省时间。

3. 数据分析:3个核心环节+避开常见误区

数据分析的核心,不是“算数据”,而是“解读数据”——找到数据背后的逻辑和动因,这才是行业分析的深度所在。

实操建议:

① 核心环节:记住3个关键词——细分、对比、溯源。细分:将数据拆解开(比如行业增速,拆分成区域、品类增速);对比:通过时间对比(同比、环比)、空间对比(行业均值、龙头企业),找到数据的变动规律;溯源:追踪数据变动的动因(比如增速下滑,是需求萎缩还是竞争加剧?)。

② 重点方法:时间序列指标分析(新手必学),比如周月同比、7天滑动平均值、7天内极值对比,适合分析周期性行业(比如汽车行业,结合经济周期分析,能体现专业性)。

③ 常见误区:避开这些陷阱——混淆个别录取率和总体录取率、误用不同统计口径的数据、只看单一数据不看联动逻辑。

4. 公司分析:行业视角下的落地延伸,行业分析的加分项

最终目的,是落地到公司——毕竟使用者更关心“这个行业里,值得关注的是什么”,这也是行业分析的重要立意点。

实操建议:公司分析,重点围绕5个核心:

① 业务与商业模式(公司做什么产品/服务?靠什么赚钱?供应商和竞争对手是谁?);

② 核心竞争优势(公司比同行强在哪里?是技术、渠道,还是品牌?);

③ 战略与增长(公司的未来规划是什么?业绩增长的来源是什么?);

④ 公司治理(治理结构是否完善?股权激励、绩效考核是否合理?);

⑤ 财务分析(新手重点看三张报表的核心信息:资产负债表看偿债能力,利润表看盈利能力,现金流量表看现金流健康度;同时注意报表的失真与缺陷,比如应收账款过高,可能存在回款风险)。

这里提醒大家:分析公司时,一定要结合行业背景——比如行业处于成长期,公司的增速高于行业均值,才说明公司有竞争力;如果行业处于衰退期,公司即使盈利,也要关注其可持续性。

四、实操总结:新手必看的行业分析!

最后,给大家总结几个实操技巧,帮大家快速把这套框架落地到工作中,提升工作的实效性和专业性:

  1. 立意明确:每一篇行业分析文章,都要有一个核心立意(比如“这个赛道看似饱和,实则还有大机会”“政策变动,将重塑这个行业的竞争格局”),避免内容杂乱;
  2. 案例加持:多用量化数据和真实案例,增强内容的说服力,新手可以从自己熟悉的行业入手,积累案例;
  3. 语言通俗:不用写得太晦涩,尽量用通俗的语言解读专业内容(比如“CR5”可以解读为“前5家企业的市场份额总和”),兼顾专业性和可读性;
  4. 逻辑连贯:按照“基础前提 — 核心维度 — 数据支撑 — 公司落地”的逻辑撰写,每一个部分之间要有衔接,让观看者能顺着你的思路看下去;
  5. 避开误区:不要堆砌数据、不要误用资料、不要脱离行业背景分析公司,这三个误区,新手一定要避开。

写在最后:行业分析,不是一蹴而就的事情,需要不断积累、不断实践。新手可以先套用,再结合具体行业不断优化,慢慢形成自己的分析逻辑。

本文由 @冷小逸 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务