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数据分析八大模型:详解PEST模型

来源:华体会app下载入口    发布时间:2024-02-29 20:03:59

  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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