报告太多，市场洞察怎么做？
之所以问题很难解决
每个人都做过洞察，只是大小不同罢了。
譬如：我们从小跟着父母去市场买菜，大人一般会快速在市场走一圈了解下所谓摊位今日所售大概有什么，每个摊位分别的价格在多少？然后开始选择不同摊位进行砍价。
这四者都有专业而经典的工具来支持，具体而言，有五个经典而实用的市场模型，分别为：
1）PEST，2）波特五力模型，3）SWOT模型，4）竞争者模型，5）用户画像（persona）。
这几种模型出现于不同时代，你可以在很多地方找到他们，但都是零散出现；商学院的学习和工作经验给我的体会是：
它们都在扮演不同角色，我们需要把它们进行串联，才能掌握“宏观环境，行业，竞争者和目标客户”四个维度全景。
换言之，这些模型其实提供的是思考并把相关信息和数据组织在一起的结构和框架，尤其是B端型公司在市场营销战略或“营销计划”中。
如果把这些模型都梳理展现一遍，洞察部分基本就能完成，并且非常专业结构化。
为方便能够快速理解每个模型的精髓，我会在每个模块中填补一个经过「简化」的案例，你也可以“照葫芦画瓢”上手操作。
PEST模型是美国学者 Johnson·G 与 Scholes·K 于 1999 年提出。
它主要用来分析世界与国家的宏观环境，覆盖政治与政策、经济与行业、社会与消费者、产品四个方面；简单来说，PEST会告诉我们现在和未来的宏观环境适合我们做哪些生意？
首先明确，分析企业组织的内外部环境因素，不是一个人的事情，而是一个系统工程，说到这里你可能会问，外部环境因素那么多，脑子一团乱，到底该从哪里入手？
方便理解智远做了张表格，可能每个细分中都包含很多。
譬如：political包含环境制度，税收，国际贸易合同法，劳动法竞争规则是不是很多？
对于中小企业来说：国家的政策导向是什么，未来五年的发展是什么？这些制度都体验在国家意志，而国家意志就是「政策红利」。
比如说：国家鼓励企业自主研发创新，在2019年时科创板首批挂牌上市就是明确风向标，这些符合发展需要，当然在战略之下还包含“人才引进，资金政策，税收都会有所倾斜”。
结合自身该做哪些积极的思考呢？
若用点线面体思维来表达，当我们在做一个产品时，入手可能只是某个点，但要想清楚，它附着在哪个面上？这个面和谁竞争，它能如何展开？这个面是哪个经济体，目前是快速崛起还是沉沦。
举个例子：
在线教育学科辅导从2015年起步，在2017年中国市场经历成熟后的大战。
运用PEST模型分析告诉我们，政策上国家鼓励发展，市场有相关法律法规；经济上在线学科辅导在全国已经是千亿规模，并因为长久的区域发展导致一二线城市以外的学生缺乏优质的教育资源。
同时社会趋势和消费习惯，家长也认可“在线学习”的品质与效果；技术上一对一直播，VR技术进入教育领域，产品不成熟有可发展空间。
PEST在实际工作中更多的是战略部门或咨询部门使用较多一些，作为分析师可能接触不多，但从执行角度而言，是一项琐碎且长期的工作；讲究细心与「关键信息的筛选」。
该模型最终结果是调整企业大的方向和优化规划，确保发展同外部环境因素的变化相协调。
波特五力模型是迈克尔·波特（Michael Porter）于20世纪80年代提出。
该工具主要认为行业中存在着决定竞争规模和程度的五种力量，这五种力量综合起来影响着产业的吸引力以及现有企业的竞争战略决策。
五种力量分别为：
1）同行业内现有竞争者的竞争力量，2）潜在竞争者进入的能力，3）替代品的威胁，4）供应商能力，5）购买者讨价还价能力；
简单来说，波特五力模型可以让我们看清在行业中的生存空间、机遇和危险；同时特别重要的是判断未来的主要竞争对手是谁，且这个对手哪里会让自己难以招架。
对于工具字面很多朋友能够理解，那到底在五个要素中，我们该如何有效的针对进行对号入座找到关键信息呢？智远按照十字形排列维度进行简单梳理；
中间要素是行业内竞争玩家，纵排是广义的「竞争」，横排是供应链的关系；从竞争角度可以分析新进入者的威胁和替代品的威胁。
从供应链角度可以分析卖家和买家的议价能力，通过这两个维度我们能把握行业情况，供应链左侧为上游，右侧为下游；越往下游越靠近顾客。
先说同行竞争与进入者：
同行竞争顾名思义现有垂直赛道的玩家有哪些，逐个罗列；后进入者主要分为“潜在，跟风”两种。
观察维度包含：
1）品牌规模，2）产出差异，3）资本条件，4）销售渠道，5）政府行为与政策，6）其他成本劣势（如商业机密，供给销售关系）等方面。
这其中有些障碍是很难借助复制或仿造的方式来突破。
若是预期内企业（潜在类型）进入，相对报复性行动可能比较小；一般是巨头要么是生态布局所需，无法避免，很多是在资本在支撑。
若是跟风性一般表现为某个要素有「不可替代性」；譬如早些年的垂直电商平台，有几十年供应链积累或用户群积累。
其次购买者能力：
主要有两个维度：1）重要客户数量，2）购买者总用户规模，企业与总量占比，这两面对于走“成本领先规模化战略”；还是“集中战略”有重要参考导向。
前者而言譬如亚马逊，天猫，京东；后者而言就是精而美，如得物，河狸家等细分平台，或者B端SAAS，ERP等公司也最为明显。
再者替代威胁壁垒：
主要考虑：1）两个不同行业，会不会产生产品的互相替代性，2）相互竞争关系还是互补性；3）替代公司侵入，现公司是否有紧急解决方案，4）替代者的竞争强度。
譬如：在中国市场杨铭宇黄焖鸡几乎很难被麦当劳，肯德基，汉堡王取代，它和沙县小吃，兰州拉面这种带有特色的简便食物遍布大街小巷，被称为餐饮「三大巨头」。
一方面黄焖鸡味道独特，其次价格不高，再者本土化餐饮拥有中国特色。
但不得不正视一点，从国内市场广义来看，快餐的替代品就非常多，比如河粉，小面，只要能吃饱肚子用户均能接受。
最后是供应链能力：
包含：1）供货能力，2）重要供货数量，3）供应商组件或原材料的重要性。
换言之供应商议价能力会影响行业的竞争程度，它们能改变产品价格，质量，开拓新服务来影响行业。
如果供应商集中化程度高、产品差异化程度高、转换成本比较高，那么其议价能力会增强。
譬如快餐行业，供应商主要包括原料供应商，产品加工设备，包装材料，装修材料，店面和使用设备。
用黄焖鸡来说，为什么市场有很多模仿者但味道不如杨铭宇，原因在于供应商讨价还价能力是有限的。
其壁垒在于原材料「酱汁」做到了出口认证，所以真正核心竞争力不会受到任何商家的影响。
波特五力最终结果是对应模块想清楚自己的优势在哪里？劣势在哪里，制定市场竞争战略，到底是走产品差异化，还是集中化战略或成本领先等。
相对而言SWOT模型众人周知，即态势分析法也叫矩阵图思维。
20世纪80年代初由美国旧金山大学的管理学教授海因茨·韦里克（HeinzWeihrich）提出，主要用来分析竞争对手与自己的优劣势、机会与挑战。
在智远看来竞争者模型是波特五力竞争者的细化部分，它可以让你直接鸟瞰竞争对手，间接竞争对手和替代者，潜入者。
我们在每个类目中放入竞争者品牌标识，这样对市场上的玩家就一目了然。
到底是谁与谁竞争，有哪些是间接，有哪些不竞争但能替代我们，并且非常重要的是谁（BAT,TMD）未来有潜在进入的可能。
它们会以投资并购方式还是「内部孵化」，简单来说，这套模型可以让我们看清楚近距离与远距离范围内有哪些竞争对手。
举个例子：
2017年在线学科辅导行业的竞争者的模型分析告诉我们，在线学科一对一赛道「直接竞争对手」蜂拥而至，有掌门一对一，海风，昂立教育等10多个品牌。
并且若干「间接竞争对手」「替代者」「潜入者」虎视眈眈，几乎所有品牌在2017-2019年都在快速融资，迅速扩张规模，甚至展开明星争夺战。
若站在2020年来看结果令人惊讶，众多品牌出局头部形成；掌门一对一，猿辅导，高途新东方等胜出。
用户画像模型寻找「目标客户」：
用户画像（Persona）模型准确意义来说，是产品，运营人员从用户群中抽象出来的典型用户，复杂的层面在于全面性，颗粒化；简单层面在于主要定位。
一般来说有三个维度，分别为：
1）信息画像，2）行为画像，3）分群画像
信息画像：
即用户的基本信息，属于静态数据，如（性别，收入，地域，婚否，家庭，职业，资产，消费水平）。
行为画像：
即用户在产品中的网络行为，也称为动态数据，如流量习惯，访问时长，使用频次，消费记录，喜欢偏好，行为轨迹等。
如果你做单品牌，一般这些数据可来自于平台；若是B端客户往往来自于白皮书产业报告。
分群画像：
就是细分用户群体，根据产品业务需要，将具有共同业务特性的用户贴上标签，聚合标签划分群体画像。
最后特别强调，有上述五个模型基本就够了，当然洞察无止境是非常深奥与广阔的领域，还有非常多工具和方法论来挖掘细分领域。
譬如客户满意度，客户对新产品概念和功能的接受度，产品包装偏好度等。
但从公司角度我们可能做不到这么细化，也为什么说市场有很多本土的专业调研工作做此业务，他们更专业。
模型只是入门的基础，掌握数据的筛选是关键要素，那被填入五个洞察模型的数据是怎么被收集起来的呢？其实有点费力和难度。
在商学院中数据收集是最不受欢迎的学习内容，相对而言人们还是愿意学习策略，可能觉得这些板块有活力更有趣。
大家有没留意，今年的市场调研报告白皮书特别多。
不论是来自于顶尖咨询公司（麦肯锡，安勇，德勤）还是知名智库，内容不仅涵盖国内外经济发展趋势，调研还有客户消费习惯和行为预测，可以说「百花齐放」。
首先我们来界定下数据，我把它分为两类：
1）一手数据，2）二手数据。
一手数据（Primary data）通常来自于原始数据，指通过人员访谈，询问，问卷，测定等方式直接获取消息，一般有「定性调查」和「定量调查」两类。
前者方法主要是一对一深度访谈，或几位专家坐在一起探讨；后者是通过自身向消费者发送结构化的“调查问卷”。
大家通常先用“定性调查”来发掘未知、挖掘深度，再加上“定量调查”来数量化测量和表达定性调查中的发现。
这类一般用在大公司孵化「新业务」，并基有庞大用户群之上容易操作，譬如美团，字节此类型公司，对于小公司而言仅做参考。
其次，二手数据（Secondary data）：
我把各种（饼状图，曲线图，白皮书）均称之为二手，尽管大而全其背后也是经过分析师与行业专家沟通得到的信息进行融合的结果，但在准确度上面只能说是广义参考。
市面头部公司的洞察报告能帮企业完成70%以上的洞察，因为在很多过往的行业资料或公司内部资料里面能够找到相同或相似目标客户的相关数据。
虽然我们可以从前人已经收集统计好的资料中找到部分想要的数据，但如果涉及“新问题”（比如对新产品的接受度）。
二手数据就不能满足我们的需求了，进一步说市面大部分报告价值都很低，原因在于：
1）品牌的商业诉求存在，固然失去第三方权威性；2）快速成文的报告快速成文，挖掘不深就下结论。
若是需要洞察数据作为战略支撑，那专业调研公司在调研方式，样本采集以及模型运用上相对是不错选择。
若是仅为做市场营销参考，其实一些新锐公司的报告以及圈内出来的报告还算不错，有贴近当下时代的专家高手，成型方法论，至少不会名词一大堆。
总结一下：
信息量巨大，大众焦虑的当下，作为市场从业者更应该理性，实时更新自身知识库以及保持对外界的敏感，并从多维视角验证，形成自身观点再做决策。
市场洞察是营销的起点，也是市场营销管理八大模块之一；此五个模型还有更多细分拆解的空间；掌握此结构对于C轮+公司而言足够使用。
洞察的本质没有终点，是让我们了解更多，打得更准！这是日、月、年持续做的工作，且永无止境。
《幸会社介绍》：
基于信任打造的链接型平台，幸会社（XINGHUISHE）；关注新品牌营销，个体认知跃进，探索未知边界，寻找向上生长的力量。
在这儿，你还可以和伙伴相互监督，彼此进步，我们希望你能有爱好分享的精神，而不是一味的索取，现在，幸会社已经有三个付费群，已经有近1000名+志同道合的朋友了，他们都是拥有“向上成长的精神”，等你加入，记得见面说声：“幸会，幸会”。
个人号
更进一步
我们就有很多事情发生。