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數(shù)據(jù)分析八大模型:詳解PEST模型
2021-12-10 15:13:31

大家好,我是愛學習的小xiong熊妹。


上一篇為大家分享了行業(yè)分析的基本做法(一文看懂:行業(yè)分析怎么做?),很多小伙伴在問:有沒有個分析模型可以用?今天介紹一個行業(yè)分析的業(yè)務模型:PEST模型。


一、什么是PEST


PEST是指影響行業(yè)發(fā)展的四個關鍵因素:

政策(Political):政府對行業(yè)監(jiān)管政策

經濟(Economic):宏觀經濟形勢

社會(Social):社會發(fā)展趨勢

技術(Technological):新技術出現(xiàn)

四個因素合成PEST。即使不是專業(yè)做數(shù)據(jù)分析的人,也能感受到:政策、經濟、社會、技術會影響到行業(yè)發(fā)展。問題是在,怎么把這四個因素,量化成可分析的指標呢?


二、P的量化方式


首先,政策(P)的影響是最難量化、最難預計,也最重要的(特別是在我們國家,你懂得)比如2021年,K12課外輔導行業(yè),就被政策直接干沒了。課外輔導行業(yè)從業(yè)人員數(shù)以百萬計,也沒有誰能分析出來。


因此政策影響只能做趨勢性判斷,很難直接量化。除非是一個行業(yè)經歷過政策周期性調整,才能一定程度量化出,政策寬松/收緊的時候,行業(yè)發(fā)展趨勢如何。類似課外輔導這種被政策直接干沒的,就沒法分析了,只能想辦法收集政策風聲……


三、E的量化方式


經濟E是比較容易量化。因為宏觀經濟形勢,會在上游、下游企業(yè),以及行業(yè)自身的新進入/退出玩家身上,得到充分的表現(xiàn)。并且,這種表現(xiàn)一定會反映到自己企業(yè)里。

比如2021年,很多地方限電,導致工廠無法正常開工,訂單交付延遲。很多原材料漲價,導致商品成本上升,這些都是宏觀經濟的影響。


量化E的時候,一般從以下三個角度來看


上游企業(yè)的經營更好/更難→導致我司的成本更高/更低


下游企業(yè)的經營更好/更難→導致我司的銷售更好/更差


較其他行業(yè),我行業(yè)更好/更差→導致進入行業(yè)的玩家更多/更少


(如下圖)

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四、S的量化方式


社會S是比較難量化的。因為社會上總是有各種新思潮、新流行文化、新風尚出現(xiàn),且這些玩意很難具體到,比如時尚指數(shù),愛好指數(shù)這種指標。


因此,想要量化S,建議直接看行業(yè)的終端用戶群體,通過對終端用戶需求的了解,來判斷社會變化可能對行業(yè)的影響。


常用的指標,包括:


用戶數(shù)量:增加還是減少


用戶喜好的購物渠道:線上/線下,比例變化


用戶喜好的信息渠道:傳統(tǒng)媒體/新媒體,比例變化


用戶喜好的商品類型:爆款商品的特征


(如下圖)


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在分析以前,一定要先把自己企業(yè)的目標用戶設定好,比如分布在1、2、3線城市、年齡在25-45歲之間女性。有了這個設定,就可以分頭找數(shù)據(jù)了。


用戶數(shù)量可以從國家統(tǒng)計局獲得,用戶喜好,可以通過市場調查抽樣獲得,或者通過天貓/京東/抖音/快手等平臺發(fā)布的平臺用戶畫像數(shù)據(jù)來獲得。


五、T的量化方式


T是相對容易量化的,因為T的變化,會反映到商品新賣點/生產成本的變化。因此不用管具體的新技術是啥,只要請教我們的供應鏈/開發(fā)工程師們,是否這個新技術能影響收入/成本即可。


有可能,新技術還停留在概念階段,沒有明確表現(xiàn)為某個商品功能點/生產工藝的改進。此時不太容易下判斷,最好等有相對明確的商品功能點/生產工藝出來以后,再做評估。


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六、PEST的綜合應用


注意:PEST作為影響行業(yè)的宏觀因素,一般情況下不會劇烈變化,會有一個循序漸進的變化過程。比如政策出臺前,媒體會有風聲透出。比如上游行業(yè)的變化,一般是現(xiàn)有部分企業(yè)出現(xiàn)變化,之后是全行業(yè)性變化。


因此,PEST的分析,不需要每日/每周的追數(shù)據(jù)。本身指標變化就不是很大,采集數(shù)據(jù)難度又很高。一般是在月度復盤的時候,把變化的苗頭提示出來,在季度復盤的時候,如果PEST某方面放生重大變化,再單獨列數(shù)據(jù)進行分析。這樣既能滿足需求,又不增加很大工作量。


-END-

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