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  上一篇为大家伙儿一起来分享了行业分析的基本做法(一文看懂：行业分析怎么做?)，很多小伙伴在问：有没有个分析模型可以用?今天介绍一个行业分析的业务模型：PEST模型。

  四个因素合成PEST。即使不是专业做数据分析的人，也可以感觉到：政策、经济、社会、技术会影响到行业发展。问题是在，怎么把这四个因素，量化成可分析的指标呢?

  首先，政策(P)的影响是最难量化、最难预计，也最重要的(特别是在我们的祖国，你懂得)比如2021年，K12课外辅导行业，就被政策直接干没了。课外辅导行业从业人员数以百万计，也没有谁能分析出来。

  因此政策影响只能做趋势性判断，很难直接量化。除非是一个行业经历过政策周期性调整，才能某些特定的程度量化出，政策宽松/收紧的时候，行业发展的新趋势如何。类似课外辅导这种被政策直接干没的，就没法分析了，只能想办法收集政策风声

  经济E是非常容易量化。因为宏观经济发展形势，会在上游、下游企业，以及行业自身的新进入/退出玩家身上，得到充分的表现。并且，这种表现一定会反映到自己企业里。

  比如2021年，很多地方限电，导致工厂无法正常开工，订单交付延迟。很多原材料涨价，导致商品成本上升，这些都是宏观经济的影响。

  社会S是比较难量化的。因为社会上总是有各种新思潮、新流行文化、新风尚出现，且这些玩意很难具体到，比如时尚指数，爱好指数这种指标。

  因此，想要量化S，建议直接看行业的最终用户群体，通过对最终用户需求的了解，来判断社会变化可能对行业的影响。

  在分析以前，一定要先把自己企业的目标用户设定好，比如分布在1、2、3线岁之间女性。有了这个设定，就可以分头找数据了。

  用户数量可以从国家统计局获得，用户喜好，能够最终靠市场调研抽样获得，或者通过天猫/京东/抖音/快手等平台发布的平台用户画像数据来获得。

  T是相对容易量化的，因为T的变化，会反映到商品新卖点/生产所带来的成本的变化。因此不用管具体的新技术是啥，只要请教我们的供应链/开发工程师们，是否这个新技术能影响收入/成本即可。

  有可能，新技术还停留在概念阶段，没有明确表现为某个商品功能点/生产的基本工艺的改进。此时不太容易下判断，最好等有相对明确的商品功能点/生产的基本工艺出来以后，再做评估。

  注意：PEST作为影响行业的宏观因素，正常的情况下不会剧烈变化，会有一个循序渐进的变化过程。比如政策出台前，媒体会有风声透出。比如上业的变化，一般是现有部分企业出现变化，之后是全行业性变化。

  因此，PEST的分析，不需要每日/每周的追数据。本身指标变化就不是很大，采集数据难度又很高。一般是在月度复盘的时候，把变化的苗头提示出来，在季度复盘的时候，如果PEST某方面放生重大变化，再单独列数据来进行分析。这样既能满足需求，又不增加很大工作量。

  一、漏斗模型1898年，一个美国人提出了漏斗模型的概念，后来被总结为AIDA模型，从吸引客户的注意，到引起客户的兴趣，再到产生拥有的欲望，最后形成购买的行动，每个环节都会有客户流失，越靠后的环节，客户数量往往就越少，画出来的图形，就像一个漏斗。以常见的销售过程为例，我们大家可以把客户细分为目标客户、意向客户和订购客户：从销售漏斗图的形状，我...

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