摘要:
2024-10-19 商业分析-像咨询顾问一样做行业研究-记录
像咨询顾问一样做行业研究
那今天的我们的主题呢是咨询顾问如何进行高效、简洁的数据收集。那么大家在工作中呢，其实经常会得到一些老板的任务。比如说让你去搜集某一个数据，或者是进行某一个数据的对比来证明某一个观点。大家有时候可能无所适从，觉得这个数据很难找到哈，或者是这个数据。对于这个证明这个观点，你自己都会质疑，哎，是不是应该用这个数据指标。那么今天呢我们就讲一下咨询公司是如何解决这些问题的。其实在咨询公司的话，我们做每一个战略项目的时候，我们都是为了有一个story哈，我们叫做story。
lining我们有一个story里面呢来有一些观点来证明我们的方向哈。比如说拿银行业来说，比如说我们说中国有利率市场化的趋势，那么就要用某一个数据指标来说明这个趋势。这个时候呢用数据来证明往往是跟历史的对比，或者是跟比如说更发达国家的，比如说美国或者是日本的一些对比来说明我们的这个观点。所以今天我们的看盘呢遇到这种问题，如何来解决O K然后这个是我的一个个人介绍哈，我叫rusl之前在B C G有过四年的工作经验，做过很多的这个战略的项目，主要还是在金融服务领域。
就像刚才所说的那咨询公司的，它的整个的故事线的搭建。那其中使用大量的数据就管是公开数据还是非公开的数据。那今天我们会讲一下这些数据从什么地方可以获得那去证明自己的观点。目前呢我是在某一个独角兽的一个金融科技公司创业哈。那今天进入到我们这个课程目录的这个环节哈。第一部分呢我们会给大家讲一下这个数据收集的一个方法论啊。就是说当你看到一个数据收集的任务，你该如何去思考？那我们会手把手的一二三四步指导大家来进行一个方法论的一个介绍。
那么第二个部分呢，我们会举一个例子，就是说家族信托行业。如果我们想分析这个行业的某一个数据，我们应该怎么去找？那我们沿着这个方法论去给大家做一下介绍。那第三部分呢，我们就会有很多非常实用的这个工具来指导。大家说不同的这个数据搜集的这个来源，包括一些公开的数据和非公开的数据从哪里？那第第个呢就就是这个于很很多非非公开数据。那咨询公司呢有哪些访谈谈巧巧这个谈谈包包括部分，一个是这个专家访谈。还有一个呢就是这个我们叫做code call，就是陌生的电话会由这两个部分来进行组成。
进入到第一个部分，就是说数据收集的一个方法论。一般的时候呢，如果大家得到一个数据搜索的一个任务的时候，我觉得一般是我们要通过这四点啊去进行一个思考。那第一个呢就是说一定要跟自己的老板来明确这个数据搜集的目的是什么？是为了说明一个什么样的一个观点，或者是为了证实或者是政委什么样的一个假设啊，那目的是非常重要的。基于这个目的呢，再去选取所用的指标。可能老板他已经跟你说了一个指标啊，那你要去判断证明这个目的那这个是不是一个最最合理的指标有没有更加合理的指标？
快速检索哈确定了一个指标以后，然后来判断这个数据指标是不是易得它到底是不是一个公开数据还是一个需要估算，或者是一个需要计算的一个数据，从而决定说那是不是继续用这个数据指标，还是说我可以用一个更加简单或者更加直接易得的这么一个数据指标去证明同样的一个观点。那这是第一步。总结而言，第一步其实就是说基于这个研究目的去确认你所要去研究的，或者是搜集的数据指标。那么第二步呢，就是说在你选定数据指标以后，如果像第一步里面，你发现说我为了证明这个观点，我用一个公开的一个或者是一个官方的一个其他的一个数据指标也可以啊，那么你直接就去用这个指标就好了。
那如果说不可以确实得用一个非公开的数据，那怎么办呢？那么就是说这个非公开数据你可以去搭建一个分析指标，进行一个数据指标的一个拆解，通过后续的一个建模excel建模来解决。第三步呢，就是当你进行完这个数据框架的这么一个拆解以后，然后呢，对于这些基础数据去进行合适的信息检索。那我们接下来也会给大家列出这个说不同的数据呢怎样的数据，所以哪个信息搜索渠道是更为合适的。那第四步呢其实非常的重要啊，因为大家找数的时候往往倾向于比如说我拿到网上的一个数据，或者是我拿到这个一个报告的一个数据，我就直接使用了。
但是呢这个数据的cross check是非常非常关键的。因为比如说网上的很多数据，那它的来源有可能比如说它是会有一些错误的那包括不同的报告，它的口径也会有不同，所以一定要进行一个cross check。那对于这种特别是非官方网模，或者说非官方报告，非官方报告一般只是年报哈，那报的数据呢，是呃，审计过的，一般是非常准确的。那么官方网站，比如说大家看到这种监管人银监会的这些数据，或者是呃人民银行的这些数据。
那一般这些是准确的。但是对于很多的研究报告里的数据或者是网站上的这种文章啊，里面的数据，那大家要进行这种cross check所谓的交叉检验啊，来进一步的去，是不是这个数据的真实性或者是合理性。好，那我们现在举一个例子，使用一下这个方法论。那这个例子呢，就是说比如说你接到一个任务，就是分析过去五年中中国高净值人群的可投资资产总额的增长速度，并且与美国进行比较。那么有的同学可能看到这个题目以后哈，就直接去打开百度，或者打开google就去搜这个数据了。
那搜了半天发现哎，我这个数据搜不到，然后就开始擦瞅的话就开始懵了啊。其实呢这个我们看一下，按照我们的方法论呢，一开始你做的不应该是直接就去搜这个指标。第一步就是刚才我们讲到的，大家可以看到，第一步我们要做的是明确目的选定指标。然后呢再去列出分析框架，然后呢去确定合适的数据搜索的一个渠道。最后呢是数据的这个cross track，我们第一步明确目的选定指标。你拿到这个任务的时候，首先你应该去跟你的老板去确认说，哎，我为什么要去找这个指标，你到底是想证明什么样的一个观点。
那老板可能会说O K我想证明的观点是说，相比美国中国的财富水平正在快速提高。那尤其是高净值人群的数量和资产规模增长的速度远远超过美国。所以呢我想去看所谓的中国高净值人群的可投资资产总额，我用这个指标去证明这么一个观点，接下来就要去我们要去快速判断。那这么一个指标确实倒是能证明这个观点，它是一个合适的一个指标。但是它是不是能够快速被找到，或者容易被找到。我们在快速检索一下，就是发现不太容易一个，它不是标准口径哈。
那这个所谓的高净值人群，这个在不同的报告里面或者是不同的研究机构里面，它他对这个的定义其实是相对来说模糊的，或者说不一样的。另外呢这些报告里面，如果你快速扫了眼，翻了一些文章，比如说贝恩啊啊或者是B C T啊，或者是中信银行啊等等的报告，他们都对高净值人群整体有分析。那除了口径不一样，以后，你发现他哎只有高净值人群的数量，没有可投资资产的数量。那这个时候呢，你就要思思考说这是一个标准准数据。那么我们想证明这中个观的话话，国财富水平平高高的话，我们不不有其其他替替代性标。
比如如说中美两国人均G D P水平平。这个在统计局的网站上都是这个官方的标准的数据。中美两国的这个人均收入水平，这个也是人均收入，这也是一个非常标准的，或者是一个公开的这么一个。比如说过去五年福布斯排行榜中，前一百名中美两国富富数的一个对比，或者是财富富额的的一个变化的对比。那这些是不是都可以说明中国人的财富水平真能快速提高，并且提高的速度远远超过美国这么一个观点，这是第一步啊，所谓的就是我们要看一下是不是有一些可直接获得的一些替代性的指标。
这里我们给给大家举了一个例子。比如说啊老板说我需要通过能源行业并购金额的这个规模来分析市场的并购的活跃度。我想看看过去五年中这个能源行业的并购是越来越活跃了，还是越来越不活跃了，还是保持一个稳定。呃，我们发现ok在能源行业的并购里面，其实并购的金额规模是非常难获得的。因为很多并购案例呢其实是保密，他只会告诉你谁收购了谁啊？他不会说这个金额大概是多少，我们就可以用一个替代所谓的替代数据哈。就说那我并购案例的这个数目是不是也能表现这个并购的活跃度数目越高，代表越活跃，这个也是同样的一个用一个更加易于找到，或者是易于搜集的一个数据去能够说明这个观点的时候就不用啊大费周折去估计或者计算在一个很难被找到的一个数据。
那回到刚才我们的案例哈，那刚才我们已经选定了指标。假如说老板说哎，你这些替代指标都不是很合适，我还是要求就是说你去找这个高净值人群的可投资资产总额，你又觉得哎这个是一个非公开的一一个数据，或者叫做一个非标准化的一个数据。那么怎么做呢？那没关系，我们可以把这个东西进行一个拆解。因为你看到就是说不同的报告里，你有看到说有不同层级的高净值人群的一个数量。当你有这个数量以后，比如说这个不同层级，一千万到两千万，两千到万到三千万等等哈。
那你只需要自己去拍一个数据，估计一个数据对应层级的高净值人群的人均的呃可投资资产金额，这两个一相乘其实就得到了整体的可投资资产总额。那其中呢就像我们刚才说的这种不同层级的这个高净值人群，它的数量可以从研究报告里面得到。那这些呢经过快速的检索，你都会有建立这么一个概念。那么对应层级的这个人均可投资金额，可以根据其所在的层级进行估算。那等会儿我们会给大家展示一下。同样的就是说我们看到当你确实要寻找一个非公开非标准的一个数据的时候，如何通过布置建模啊，应该叫excel建模和分析框架来进行这么一个分析。
那比如说这个中国机场免税店每年的这个市场销售规模，那这个是一个非常细分的市场哈，可能没有这个行业协会啊，或者是这种监管机构哈来披露这样子的一个数据。那么就需要通过这个数据建模哈excel建模来估算。比如说拿这个中国机场免税店，我们可以进行这么一个拆解。比如说我们用一个分析框架，就是说O K我第一步，我先看中国有多少个机场免税店，这些机场免税店，它所在哪些机场？那这些机场的客流量大概是多少？然后呢，再把这些客流量做一个所谓的客群，细分，就是哪些人会去买这么一个免税店里的商品。
那可能不管是按照年龄来细分，还是按照收入水平来细分，都是可以的方式。在估计出O K这些国内的这个每一个机场免税店，大概它的销售规模，然后再包含mam去估算出整个的市场规模。所以呢大家都是通过这么一个分析框架，先把它拆解开。然后呢，通过一些的assumption通过一些的估算和一些数据。比如说每个机场的客流量，这个应该是一个公开的数据。大家可以找到去估算整个这个免税店，每年的市场的销售规模。好，那我们回到刚才的案例哈，刚才列出了分析框架以后，大家看到分析框架是我们用这个人群的数量，该层级人群的数量乘以该层级的一个人均的这个可投资资产的金额，然后来进行一个加总哈。
其实有看到这个变之前有发过一个报告哈，专门研究高净值人群的一个报告。这个报告名呢，我们这里就没有去打开，但大家在网上进行一个简单的搜索，都会搜索的。到之后我们在这个后面的讲述里面也会用到这个报告。我假设以这个二零一七年的这个数据为例哈，那这里面其实都是一些虚拟数据。所以我们这个只是现在先展示一下这个方法论的使用。举个例子，比如说在这个报告里面，他有对高净值人群进行一个使层，比如说就投资金额在一千万到五千万五千万到一个亿，一个亿到一点五个亿，一点五个亿到两个亿和两亿以上。
他把高净值人群分成了这么多层啊，那他有统计这个对应的这个人数。那这边呢我们就有一个右边的是乘以什么呢？就是该层级所对应的平均的可投资金额。那这个数据呢大家更多就是进行一个估算就可以了哈，其实拍一下就可以了。比如说一千到万万，五五万万，这估估就也精确。我觉得可能比如说估计两千万或者两千五百万，就以一个中位数五千万的一个亿，可能就估计七千五百万，基本上取一个中位数，基本呢不可能特别的准确。那么这两部分的数据进行一个相程，基本上就得出了整个我们所谓的以它的口径径哈，以备的口径径一千万以上的投资金额，它叫做高净资人群。
那以这个口径的整体的高净值人群的可投资资产的总额啊，那基本上啊我们就算一下约等于五十八万亿啊人民币大概是这么一个估算的这么一个方式。那所以呢大家可以看到说数据的底层有一些是报告来的，有一些是估算来的，但是都是围绕我们的分析框架去做，大家就会说，那我进行了这个框架拆解以后，我这些数据应该从哪儿来呢？那我们这里也做了一个归纳总结哈，我们先分成两块。一个呢是说你想找一些行业的数据。还有呢你是想找一些公司的数据。
那比如说行业的数据呢，行业的数据的话呢，我们又把它分为这个成熟的，或者说被监管的行业哈，还有一类新兴行业或者是细分市场的行业。如果是成熟的行业的话呢，一般的话我们会有像监管或者是行业协会发布这种统计报告。那这种行业协会的有这种。那那个比如说像工商局的网站官方的这种行业协会哈。还有一些就是说民间的一些行业协会，他们都会给出相应的这些报告。比如说民间的话，比如说这个网贷之家哈，对于网贷行业比较权威的一个数据来源。
那么还有一些像权威的数据库，像这个问题啊，同花顺啊、哥伦伯格啊，这些权威的数据库会有相关的这个行业的统计数据。呃，那么新兴行业或者细分市场呢，一般来说呢，就是比如说像互联网行业。那么每年呢，其实我们看到每年年初对吧都有这个互联网女王去发布这种专门的这种行业报告，来研究今年的趋势和过去一年的这些发展哈，在市场上呢，大家就可以去找一些咨询的报告。比如说咨询机构的，还有可能是这种券商的那它都会覆盖一些新兴和细分的这个行业，还有一些这个新兴和细分行业，可能在市面上很难去找到这个报告。
如果想找到这些细分市场，比如说刚才我们说的这个呃中国的免税店啊，它的这个收入。那在这种情况下呢，可能就要去进行一些专家的访谈，或者是一些消费者的一些调研。通过这些一手的数据呢去进行一个估算哈呃通过建模来进行一个估算，来去了解市场的数据。那从公司层面呢，我们把它分成了两类，一个叫做上市公司，一个是非上市公司呃，一个公司上市以后呢，它就会有比较好的数据披露啊，不管是从季度的报告啊，或者是半年度的报告啊，或者是这个全年度的报告哈，这些年报里面呢都会有非常非常权威的这些数据。
当然但大家在使用年报的时候要看他呃是不是经过审计的。如果经过审计的话，可以直接去使用啊。未经过审计的话，你们可能要在使用的时候要进行一个标注，或者是等到审计后，因为他审计之后，可能因为一些比如说这个会计的准则的变化啊等等等等会有一些的调整哈。那另外呢，像上市公司，他在上市前都会有一些招股说明书，那这个里面也会有很多的数据的情况。那么还有一些券商的分析报告，这些券商呢其实会对比如说上市公司，当他的财报发布后会做很多的分析。
然后呢，平时也会去这些上市公司进行调研，那调研的时候也会有很多的数据和观点出来。那么他们的这个啊券商分析报告也是很好的一个数据来源。那么非上市公司呢，其实相对来说数据披露就没有那么的完善，可能两个信息来源。第一个呢就是网络的一些公开新闻。那么这些新闻呢，它的数据的所谓的准确性和权威性可能就没有的。那么的这个时候呢，可能就要要去进行一crorotrack那怎么cross track呢？其实就是通过一些专家的这个访谈哈。
那专家访谈呢，其实主要就是公司的内部的员工，或者是竞争者公司。那来了解一些内部的数据。那相对来说，这样的收集难度也会大一些。回到我们刚才的案例哈。那刚才呢我们已经进行一个信息搜索哈，把这个计算了出来。那最后呢我们要去进行一个cross track这个cross check的时候呢，我们其实这里所使用的案报告。那这个中国银行的私人银行可能是阿里云最大，那亚马逊前线年不错，但现在呢跟腾讯云差不多，那华为呢又明显少了一个档次。
那您觉得阿里与腾讯和亚马逊的差距收入层次很大呢啊，那具体收入这样能没那么数来。那基本上从我市场上观察，我觉得阿里的收入或者是阿里的收入差不多已及他们的收入之和了。最后我们在问的时候，那那基于们刚才才的这些讨论，那我们是不是可以这么假设？就是你看到你的这个假设，其实是基于你刚才问的很多问题的。那么我是不是可以这么假设说中国的云计算市场中，阿里占百分之四十，亚马逊和腾讯分别占百分之二十，华为占百分之十，其他百分之十，您觉得这个估计差不多吗？
啊，他觉得O K差不多。那通过这么一个层层递进的这么一个引导式的办法来去跟他一起去讨论，得出这么一个量化的这么一个所谓定量的问题的回答，这个是我们介绍的一些技巧哈。那然后呢我们来介绍一下code call code call呢，其实他的就更加难一点哈。那么code call呢应该怎么去做做呢？首呢我觉得分成三步多哈。第一个呢就准备期间哈，首先你还是很natural，你要知道这个信息获取的目的是什么？
第二个呢，你要寻找这个code call list，因cocococoall的成功率很低。所以呢你要电电话的时候，可能要找找一个或者是一百个以上的这个数据啊，你去打电话可能能最后才得出出来。这十到二十个有效的这么一个问卷。第三个呢就是合理设计身份啊，你要站在对方的角度考虑，说你给他打这个陌生拜访的电话，他为什么要接啊？他为什么愿意跟你聊愿意去回答你的问题啊，你要去设计你的身份啊，然后你要去准备这个话术，包括开场啊、自我介绍啊等等，然后其实蛮重要的一点哈。
这个cold call呢其实是让人这个怎么讲呢？心力交瘁的这么一个工作哈，真的是非常耗时耗力。然后你经常会活在这个被人拒绝的过程中，大家可以呃想象一下，像你这个平时打骚扰电话，向你卖这个房子哈，或者是卖这个理财产品的，或者卖贷款的这些人，他们百分之九十的概率都会被拒绝。所以他的心里其实是非常非常的脆弱的哈。所以这个心理建设一定是这个要提前做好啊，你要做好被别人拒绝，甚至是难听一点啊，可能是被谩骂的这个这个准备哈，这个是准备期间。
那交流的期间呢，其实你就要去啊进行一个自我介绍。然后你要呃考虑为什么对方愿意跟你聊啊，你要表明你的目的和你做这个访谈，对他来说价值是什么，然后不断逼近想要的信息。当然这里面我们也会去看一些这个注意要点哈。cold count的问题不要太多，因为现在是一个非付费的啊。如果你是给他付钱的，像专家访谈一样一个小时，他可以获得两三千块钱的收入，他去回答你一个小时，这个是没问题。但是对于这种非付费的访谈的话啊，他只是存在在跟你聊，跟你帮忙。
一般来说人的这个忍耐限度啊，在十五分钟之内就会被完全耗尽。所以三到五个问题其实就差不多了啊。如果问题偏多的话，你有十个问题，那么建议你就把被访谈的人这个类st分为两组，第一组a组可能就是打前五个问题。b组，你问他后五个问题O K那这个交流过程中的一些注意要点。那拜访后呢，就是每一次拜访都要有一个会议记录。同时呢你去跟进，可能因为这个跟进也蛮重要，可能你来聊了聊的，他可能就觉得耐心不足的。他就跟你说，哎，我现在有事情，我我不能跟你聊了，这个时候呢不要脸皮带薄啊，直接这个厚着脸皮跟大家讲说，哎，你你后续是不是还有时间我们可以继续探讨啊啊。
然后这个有一个经验的总结，这个可抗待不同的场景呢，其实会有不同的这个身份的设定。比如说你做一个产品的调研啊，调研这个处方药的医院市场的占比。那这个时候你设定自己什么样的身份呢？啊，你最好就设定一个销售代表啊，就是说我是代表我们这个公司的有一个新的个药。那那我想问一下，您原来的个个在你们市场是不是受欢迎占比是多少？那这样子的话，更那这样子让对方配合去回答哈。那如果是供应商的话，比如说我想了解您的现在的供应商产品清单和价格。
如果你只是去直接问他啊，那他会讲说我为什么要告诉你，对吧？那么如果你是自己的身份设定是一个潜在的一个供应商。那么你会说哎，我想了解这些啊，那这样子我可以给您更好的一个方案。然后告诉您，我们有哪些产品是不是可以符合您的这么一个诉求，他可能就更愿意去说他现有供应商的产品清单和价格，包括客户调研。你想啊调研一下这个呃客户对这个我们呃某一个公司，他的产品竞争力啊、服务情况的一些反馈。那么呃就可能你的身份设定是他的一个客户服务部门去进行一个调研，让客户的这个抵触的程度不会太高啊。
O K这里还有一些小的技巧哈，比如说如何绕过绕过前台啊，那么如何去啊了解cold call对象。那比如说医生哈，他在什么时候比较空前，你打给他比较合适啊等等等等。那这些都是一些小的技巧。我觉得大家可以去注意哈，这里我们有一个项目背景。比如说你在一个电动车的竞调的项目上，然后你想去通过code call去了解这个公司和其他的竞争对手，对标的维度主要是产品特性销售渠道啊，那么对标的对象啊，主要是这个各个电动车自行车的各个区的这个大区销售经理或者是门店的店长。
那么其实你要做的O K我们按照刚才方法论，其实一样的，你要获取这个你要清楚你访谈的目标，产品的特性和销售渠道，这个是你最需要了解的。那么你在这个呃基础上，你要给自己设定一个呃身份哈那这个让对方去配合你的一个电话的访谈。那么你对象其实也非常清晰，是大区的销售经理。还有一些店长，你自己要去设计一套话术来进行自我的介绍，表明目的，让对方愿意跟你聊，然后去设计一些这个问题，比如产品特性，你想了解的是什么？
销售渠道，你想了解是什么？跟对方进行一个访谈。当然即使是这样，你的被拒绝的概率也非常非常的大。所以呢对于这种电话访谈来讲，通常的成功率只有十分之一或者是五分之一啊，如果你能做到三个电话成功一个，那已经是成功率非常非常高了。所以呢呃因为这个是非付费的哈。那所以呢大家这个心理建设是很重要的。ok那这个就是我们可能是在明确了我们要访谈的问题的维度以后，我们设计的一些问题哈，多少款自行车啊，加盟店的销量如何啊等等等等。
那么这有八个问题题哈，其实已经有点偏多了哈。大家可以看一下这些问题。那在回答这些问题，可能如果全部回答的话，可能需要半个多小时的时间。这样子的话，这个人的这个特别是电话哈，你跟他打电话不是当面谈。那电话的话呢，十五分钟以后，人的这个所谓的这个注意力专注度和耐心就会下降很快啊。所以呢这个我觉得对于这种的问题问卷啊，不妨把这个大区经理分成两个组进行分别回答这个各自四个问题去进行一个回答。那这个就是今天我们的课程哈那所以我们的课程呢，我们进行一个简单的回顾。
那么我们刚开始呢进行一个所谓的数据收集四部法一个方法论的一个介绍。那第一步呢，我们要去明确我们的收集的一个这个数据到底是目的是什么？为了证明或者是证明啊什么样一个观点。那么这个数据指标是不是最合适的啊，同时从这个数据易得性的角度来判断我是不是有其他的更加易得的这个数据指标来证明同一个观点，不用浪费那么多的时间。那第二步呢，这个在选定这个所用指标以后去搭建这个所有所谓的分析框架进行一个数据指标的拆解。
然后通过这个建模的方式，excel建模的方式来进行一个解答。那第三个呢就是说针对这种底层的数据，我们去选择合适的这个搜索渠道进行数据的收集，包括呃行业和公司两个方面哈，我们之前也提到了这个应该去哪里找这些数据，然后数据呢进行double check。对于这种非官方网站或者非官方报告。比如说年报啊、财报啊等等的数据要进行double check，可能要进行不同的研究报告的一个比对，或者是互联网上的一些数据跟报告中的一些数据进行一个啊比对来确定数据的有效性和真实性。
那同时这节课里面我们介绍了不同的数据源，包括呃，公司年报、招股书，包括咨询公司和券商的研究报告，包括专家的咨询库，这包括一些访谈的方式，专家访谈和code号哈。我们重点介绍绍了何何去设计这个报告，包括控制多长，如何去设定身份等等等等。包括搜索引擎啊，网络爬虫，包括这个问卷调查啊，我们也去啊详细讨论的问卷调查的一些设计，包括小规模测试大规模投放的一些策略。那希望今天的这些工具呢，在未来大家的数据收集中呢，可以被更好的使用到。
那也同时呃希望这个方法论呢可以指导大家不要拿到一个数据任务，直接就去google或者百度上去搜索，而是去思考一下目的在哪里，如何进行拆解。那如何进行cross check？那只有掌握了这些方法论，还有这些数据源啊，那相信大家的数据收集数据分析啊，包括的一些后续的一些啊结论和行业的一些insist行业洞察会更好。与胡人研究院的这个一份报告。那么其实在cross check的时候呢，你所做的事情是说，ok我有一个我刚才使用了备案的报告，对吧？
但是呢他的数据的准确性怎么样啊，它是不是足够权威，这个我需要进行一个验证。在这个里面呢，其实我们你就会去想到，干脆我看一下其他的报告有没有一个报告，比如说也是有相同的对高净值人群的一个定义，就是说一千万以上可投资资产个人我叫做高净值的个人。那如果有统一的定义的话，我会把两个报告的数据进行一下比对，或者是一个对另外一个报告进行一个重新的建模，然后呢，去把两个数据进行一个交叉的验证。如果说数量级没有很大的差距，而数值没有很大的差距，数量级抑制啊数值没有很大差距的情况下，我就可以认为我前面的测算是合理的。
呃，但是呢可能在这个案例中呢，你找了半天的发现别人所用的这个口径是一个单独的口径。那其他的报告里面，所用的口径其实都对高净值人群的这个定义都不太一样。那比如说在这个中信银行的报告里面，可能他只是把定义个千万人民币，但它是可投资资产的家庭，它的数量有这么多，大概是九十四万左右哈。那这个是可投资家庭的时发现的的口径完全不同的时候，你怎么去进行cross check呢？你只能是说把过去五年的这个数据都拿出来，然后看一下他们的这个增长的增长率。
比如说你算一下过去五年的kk der看是不是这个趋势是相符的。然后呢它的增长速度是差不多的，只能通过这么一种方式来进行一个数据的cross check来证明你前面数据的一个可靠性或者真实性。这一页呢我们也展示一下，为什么我们要进行数据的一个cross check，主要由于两个不同，比如说这个数据的这个口径不一致。那举个例子，比如说港股和a股，它是在accounting的准则上，它是有不一样的。比如说这个对于这个同业资产的定义，在港股和a股那的这个口径是不一样的。
所以呢它得出来结果是不一样的。那如说你两个公司进行对比，然后呢，你一个拿的是港股的数据，一个是拿的a股的数据，那如对就会有有的偏差，可能你的结论带来的结论可能都是错误的，所以需要去进行cross check。那第二个呢呢就是所谓的这个数据的有效性不一致。就是刚才我们也提到了公司的这种报表啊什么的，之后它会有变化。那么如果你直接拿到一个，比如说未审计的报表，那可能你使用的这个数据可能就是没有那么准确哈。
那同时你如果进行一个cross check，你发现说比如说一些新闻里啊，公司的公布的这些数据跟你所使用的不一样。那你就会去想的，是不是因为这种这个财务数据调整啊，或者是一些这个我们所谓的内部的计算总则出现变化而导致的数据的一个变更。所以你的数据cross check是非常重要的这么一环。接下来呢就通过一个实力的分析啊家族信托行业的一个呃数据分析。在展示一下刚才我们方法论的使用O K那假设说我们接到一个任务哈，是说分析一下中国的家族信托行业市场潜力是怎么样的？
这个时候呢，我们其实按照刚才方法论，对吧？我们step one还是应该我们要明确我们为什么要找这个数据呃，我们应该用什么样的一个数据指标来证明这个观点。可能我们在跟老板确认的时候，老板会说我们的分析目的哈是帮助一家。比如说一个中国的顶尖的信托公司去制定战略规划，看未来是不是要大力的投入家族信托的业务。啊，那很多同学可能不太了解什么样的家族信托。那家族信托呢一般就是我们这里做出一个解释哈，中国那一共有六十八家的信托机构。
那这六十八家信托机构呢，他们在这个牌照下，他们可以推出家族信托这么一个产品。目的呢就是说接受这个个人或家族的委托，然后来处置这个家庭的这个财产管理的方式。那么这种呢一般有两个目的，第一呢就是所谓财富的传承。那第二个呢就是他在避税啊一些方面也会有一些作用，这个是家族信托这么一个产品。第三个呢就是我们要去看确定分析指标。因为刚才我们说的是中国家族信托行业的这个市场潜力。那么大家就会去想什么指标可以去代表市场潜力。
那这个案例中呢，我们用了一个市场渗透率这么一个指标，市场渗透率呢，等会我们会解释一下，它其实就是用到市场的有效的供给，除以市场的有效的需求证明说ok这个市场上其实有很多的需求，求第供供给有这么多啊，所以呢还有非常大的这个市场提升的一个指标。那这么一个指标呢去去代表这个整个的市场潜力。那这个是我们在这个案例中用到的市场渗透率的指标。但是大家也可以思考说，在这个题目中是不是可以用其他的指标去证明这个中国家族信托行业市场潜力巨大呢？
对吧？比如说我们用这种，比如说我们中国与美国进行一个对比，对吧？你用人均的G D P中国和美国进行一个对比。但是同时呢你看一下中国的家族信托行业的规模和美国的家族信托行业做一个对比，然后你做一个相关性的分析，你就会发现我随便举个例子，比如说美国的人均G D P或者人均的收入是中国的，比如说十倍。但是呢美国的家族信托行业的规模可能是中国家族信托的一百倍。啊，举个例子，那么你会发现ok那这说明什么？就说明中国的这个人均财富的提升。
但是呢家族信托这个行业其实还没有很快的跟上啊，这个规模没有很快的跟上来证明中国有很大的这个家族信托市场这么一个潜力哈。所以呢其实会有非常多的其他的一个替代指标来证明同一个观点啊，那大家要去进行一个选择。那我们在明确这个分析目的和选取的这个合适的分析指标以后，接下来下一步呢，其实就是说进行数据的拆解，然后通过一个建模哈来得到我们所谓的这个市场生成率这么一个指标。首先市场竞透率，我们第一层的拆解呢，就根据它的定义哈，就是当前的市场的规模。
那除以潜在的市场的规模，那怎么去计算当前的这个市场规模呢？看到这里有一段解释哈，如果你想知道当前中国家族信托市场规模有多大的时候，大家可以去一些管理机构或者去协会去进行相关的搜索。但是呢大家在搜索这个词的时候，可能会觉得大家会找不到哈相关的这个词。那么如果没有相关官方的统计的话，那我们有一些文章的统计。那如果是这种文章的统计或者是一些第三方的这种咨询机构呢，就一个统计的话，那可能大家就要去进行一个数据的一个cross check对比啊，看他的得出来的这个数据是不是准确合理的那如果没有这种相关的这种官方统计的话，那么呢我们可以从市场的这个主要参与机构来进行一些自下而上的统计。
等会我们会给大家展示一下如何去做对于中国家族信托的这个市场的话太细分了啊，所以从官方口径是没有这样子一个统一的这么一个数据的那对于这个信托行业的监管是银监会。那银监会呢对于整个信托行业，它是有整个大的一个规模的统计。但是呢具体到这个产品啊，家族信托产品啊就没有相关统计了。所以呢我们等会儿会从供给端入手自下而上的进行一个采用bottomap这么一个方式进行一个计算。第二个呢就是说我们潜在的市场规模有多大哈，这个市场有多大的容量，往往呢就是从需求端入手了，怎么去统计这个潜在市场的需求呢？
一般呢这个信托的角度来分析期。那简单的来说就是说O K那你整个家族信托你针对的客群是什么？哪一类人？那这一类人呢，他的渗透率能有去少，也就是说有多少人会购买这个家族信托的产品。这个渗透率下，这个每个人的金额大概有多少。所以你这样从需求端啊，它潜在整个的市场有多大？呃，用当前的市场的规模，除以潜在整个的市场的规模就得出了市场渗透率的指标。那当我们去分析清楚我们整个的这个框架的话，整体的市场渗透率的这么一个框架的话，我们就可以从供给端和需求端两端去去看。
那供给端呢？其实again我们说的就是这个就是分子啊，也就是说现在的家族信托市场有多大，需求端，就是分母中国潜在的整体的这个家族信托的市场有多大？我们会看到说，哎那从供给端来讲，哪些机构来提供家族信托服务呢？一般是三类，还有商业银行信托公司还当机立的这个家族办公室，他们都会去提供所谓的家族信托的服务。啊，那对于银行里面特别是这个国有银行和股份制银行的私人银行部门，他们都会去提供这种家族信托的。那么从潜在的客户需求这个方面来讲，那我们说这个家族信托的产品主要是为了财富的这个传承和这个传承过程中的一些税收的这么一个减免吧，相应的减免啊相应的避税，包括说将自己的这个私人的财产与公司的财产进行分离。
那这些诉求呢其实都是中国的一些在美国也是同样哈呃这种超高净值的人群才有的这个这个诉求。所以呢我们会对目标客群，也就是所谓的超高净值个人去进行一个分析。那么潜在的客户诉求就相当于是我目标的客群的规模中国有多少？这种超高净值的个人或者家庭，他平均选择的概率是多少？单个客户平均的业务规模是多少啊，通过这三个要素相乘就得出来了。我整个潜在市场到底有多大？再下一步呢？这个当我能确定了整个个析框架架后，我们就要去明确相关的这个数据的寻找的路径。
同样的，我们看到供给端和需求端，从供给端呢，刚才我们提到说这三级机构它是有提供家族信托的业务的。那么我们就采取波特mark，也就是自下而上的方式分别去统计。比如说这个银行方啊，他有多少银行去参与到这个家族信托的业务的。那么他们去提供的规模，每年的家族信托业务开展的金额有多大。那么这些呢数据搜索渠道有一些银行呢，它是有披露的，有一些银行呢，它可能是没有披露的。这个时候可能我们要通过一些专家访谈，去了解这个没有披露的银行的这么一个大概的规模，通常没有披露的都是一些可能它业务开展规模就会比较小。
所以大家也可以通过一个估托的方法去进行一个计算哈。那信托公司同样的，如果去了解中国在六十八家信托公司里面可能有二十家开展这个家族信托的业务哈。那么啊你就可以去看这个信托行业的一些统计的一些报告。像这种独立家族办公室呢，有很多是这种第三方的这种财富管理机构。那么他们呢可能这个首先很多哈有很多规模也不大。那这种呢可能不是很透明，但是在家族信托这么一个产品层面，其实主力还是银行和信托公司。所以对于这个独立家族办公室呢，你可以通过一些专家的访谈，然后来大致估算出O K在整个家族信托这个行业里面，那独立家族办公室，它占的比重是多少啊，应该不是很大。
比如说专家跟你说是百分之十或百分之十五。那你确定了这两个以后去除以百分之八十五或除以百分之九十，你得到的就是整个这个家族信托行业目前的一个规模。那所以这个独立家族办公室，因为它的机构很分散，很透明。你在一家一家去进行估算，其实就一家非常规不划算算O K这个是供供端。那从需求端也就是说潜立市场规模有多大。所以我们就会去看O K那我有多少个超高净值人群，这个呢是相关的行业报告是有的，那平均选择的概率。
那这种呢就是啊相当于是很主观的这么一个判断。那你其实是很难去去有一个公开的一个信息去得到，那么就只能通过一些其他的方法。比如说这种目标客户的调研，问问他是否愿意选择？那这个是客户调研，同时呢你可以进行一些专家的一些访谈。然后来了解到，比如说在美国这个的渗透率或者这个比如说平均选择的概率是多少，那在中国是多少，对吧？那么我们可以去进行这么一个对模，接下来就是单个客户的平均业务规模。那么这些呢其实在一些所谓的这个家族信托的网站上，其实都是会找得到的。
你可以进行一些code号打给家族信托办公室。我们叫做比如说银行的私人银行的客户经理啦，或者是独立家族办公室的财务的顾问呢，或者是信托公司的财富的部门的一些工作人员，你可以跟他去咨询啊，那大概也可以得到一些这个单个的家族信托产品品规模这么一个信息。那么这三者相乘其实就是整个潜在的这个整个市场的大小最后一步啊，当你进行了计算以后，我们去进行一个cross check。那么大家可以看到这个报告呢，是我们从华创证券里拿到了一个图片。
那么他这个使用的这个直接有一个数据，就是中国的整个家族信托的规模的这么一个预测啊，红色这根轴。那可以，那我计算出来的这个现在的这个家族信托行业的这么一个规模，跟他的报告里面的数据进行一个对比，也有可能有的同学就是说哎，那我如果我之前我们找到的这个报告，那我是不是直接可以就使用这个数据呢？啊，我觉得也是可以的，在你的公司里使用。那again你使用的这个数据，因为它是一个券商的研究报告，这个数据是否合理啊，我建议大家也要去做一下所谓的很简单的交叉验测。
就比如说这个刚才我们提到银行和信托公司的，你可以把这两个产品方的这个家族信托的这个产品的规模拿出来，然然后进行一个简单的相加啊，因为这两个是主力哈，那么相加以后，我跟这个数据对比，看看数量级是不是有很大的错误，如果有很大的错误，可能我们就要去寻找别的数据或者是检查其中为什么会有很大的错误，是不是说这个对于家族信托产品这的口径不一样，或者是其他的原因。如果数量级没有错误，只是说有可能他的真实的数量可能有些差距。
比如说这样是两千两百一十九，然后那边可能是三千。那这种只要是用什么数量级没有差距，然后我们的数之间没有太大差距，我们基本上就可以采纳这么一个数据的真实性。因为我们要知道就是信托公司他所采用的这些或者是计算出的这些数据，其实也是基于一些啊top down或者是bottom的方法来进行一些建模估算的。包括我们这里也看到其他的一些家族信托行业的发展报告哈。那我们可以看到本土的家族信托的规模是多少？整体的这个外资的这个家族信托的规模是多少等等等等哈。
那这些呢我们都可以从一些公开的一些报告里面去进行一些cross check。那同时大家如果细心也可以发现说到二零二零年，他的预测基本上跟这个华创证券的预测从数量级上是没有太大差距的，一个是七千四百亿，一个是六千两百亿啊。那说明他们对未来的一些观点啊，一些driver驱动因素。当他们在建模的时候，可能会给不同的假设他的这个整体的这么一个这个数量级呃和数量的偏差其实都不大。那所以我们都认为是可以采信的这么一个数据来源。
那刚才呢我们其实通过两个案例去展示了一下整个方法论怎么去使用。那么大家可能还是更关心说，那我有一个数据，我到底如何去找这个数据。那所以呢我们这里给大家提供了一些非常实用的工具。大家可以看到，从一到九哈那有九种不同的数据搜集的一个来源，或者是数据搜集的渠道啊。第一种呢就是公司的年报和招股书，这种呢是非常非常准确的，特别是审计后的年报，这些数据都可以进行使用的。因为在审计的过程中，审计的公司会对整个公司的这个账务的情况等等等等做很细致的审计啊，所以是非常准确的这么一个数据。
但他的缺点呢就在于说很多的就公司的年报，大家也知道，就是说披露是有一定的准则的。如果细的一些数据，比如说产品的情况啊，市场的占有率啊等等等等。这些数据呢他就不会去在年报里面去进行披露。因为很多数据是需要进行估算。那ok那还有呢，咨询公司和券商的这个研究报告。那咨询公司的报告呢，其实数量不会很多。其实咨询公司报告里面，其实更多更多的是采用很多的消费者的调研。比如说我本人参与过的一个针对私人银行客户的一个报告啊，那会有大量的一手数据，这些呢其实是非常好的一手数据，基于一手数据在进行一些分析。
所以呢这个是咨询公司的一个优势。因为他们呃，这种报告的出版啊，呃，一般是跟这个商业公司来进行合作的。所以呢会有比如说刚才我提到这个商业银行的很多的这个客户资源，然后可以跟他们去做很多的问卷的调查，或者是一对一的访谈等等。那所以呢是非常有行业的的啊，同时呢咨询公司他非常喜欢，就是说去预测未来的趋势，包括这个行业的核心竞争力。如果大家需要这方面的信息呢，那咨询公司的研究报告是非常好的一个来源哈。还有呢就是券商的研究报告。
那券商呢其实也会发布这种针对行业的这种研究报告和针对公司的这种研究报告。那其实对于咨询公司来讲呢，他更多。其实如果他发布报告更多是基于行业的，基于公司呢就会比较少，这个券商呢就会很好的弥补。而且券商呢相对来说，它的研究性会更强烈。一点，但是呢他对未来怎么走，比如说整个行业的变化，未来的趋势，未来的预测可能就不会太多，更多是基于过去或者基于现状。那还有一些呢就是专业的这个数据库，比如说行业的这个系统数据等会儿我们大家也会去展示一下哈那这种数据库的好处呢，其实它就会收录很多的这种官方的这种行业的数据哈。
那比如说他会集合呃，像银监会啊、证监会啊，包括这个人民银行啊，包括甚至是工商局啊等等等等的这些的数据集成到这么一个系统里，或者是一个网站上，那方便大家去调取方面去使用哈，包括统计局啊等等大量的数据。这个的缺点呢是在于说你可能需要付费使用，非常方便。那通常还会有一些insiexcel导出啊等等的功能，等会我们会详细介绍。但是呢需要付费，而且这个只是一个数据库，它跟券商和咨询公司的报告就比得不太一样了。
它没有这个所谓的分析的这个功能哈。那不会像咨询公司告诉你的未来的行业的增长，我预测是怎么怎么样，驱动因素是哪些？不像券商的，会告诉你说啊，这个公司的数据发生什么样的变化，它的带来的影响和后果会是什么啊？那他没有分析的这个部分O K那第五点呢就是第五个工具呢就是专家访谈。第六个就是code call这两个部分呢，我们在最后一部分会有详细的介绍。那这两个部分呢，我们所谓的金种访谈，往往是针对这个市场上的一些非公开的数据，我们怎么去拿到。
然后呢搜索引擎搜索引擎呢，其实大家搜索它的结果就需要大家有甄别能力。这个时候数据的cross check就非常非常重要了。像券商啊，包括咨询公司啊，他们的数据在发布这些报告前还是经过检验的。我觉得很多数据可以拿来直接用的。但是像搜索引擎很多的文章啊，里面的数据。首先他也告诉你他的口径是什么。然后他同时呢，他在网站上，他在发布的时候可能都有错误。所以呢这些呢搜索引擎算有大量的这个数据的来源，或者是你能找到大量的数据，但是如何去甄别如何去进行交叉验证，这个是很重要的。
当然还有一些网络爬虫的一个技术。等会我们也会展示，包括最后一部分很重要，是问卷调研得到这种消费者一手的这个反馈哈。但他呢不好处，就是说这种其实跟code号一样，非常费时费力。这个包括你可能你需要给很多的激励啊，对方他愿意打你这个问卷的调研。而且你这个问卷的调研设计要非常巧妙。那怎么去设计问卷，等会儿我们也会简单去进行一个讲解。那我们每个工具来看一下哈。那么第一个呢，就是上市公司的年报招股说明书，这个也是上市公司财务经营信息最权威的来源。
这里面的数据呢，就像刚才说的，尤其是经过审计的年报是直接拿来用的啊这些数。那么获取途径有哪些公司的官网啊，一般都会有投资者关系这一栏啊，只要是上市公司都会有这一栏。大家可以去看，如果他是外国的网站，大家就去看，也叫投资者关系啊。inst relations大家可以去看到O K那对应的这个证券交易所还有监管机构。那这些上面也会收录相关的数据库。比如说去潮新浪财经，还有比如说像win的blluberg啊啊这专业业这些这个工具里面都会有专门的地区区存放这个公司的上报，包括括和bbleberwind里面，它还会把年报直接就是他后台有这个数据人员哈，会把年报里的数据直接放到这个终端上去。
然后后你你可非非容容易去生成这个报表，或者是比如说你你只需要看他的收入表，这个income statement或者看资资产负表表，你以以只载载那个报告，在excel里面进行很快速的分析。还有就是搜索引擎哈，那搜索引擎大家搜出来的这个报告呢，当然就是说呃，它整个展示就没有那么的好了哈。所以呃，首要推荐的还是公司官网，大家去投资者关系里面找到这种P D F的报告。如果大家觉得那从P D F来粘数据出来来比较麻烦的话，那你就可以去这种wind或者blenberg这种终端里面去找。
但是wind和伦blberg这些可能一般都是要需要付费的。那么重点关注什么呢？其实三块一个呢是管理层的经营分析里面就会讲我们过去一年的一些数据指标。那么这里面呢其实有些指标都是后面的这财务报表里面不会包括的。比如说他会专门提到说我们的零售业务，比如说拿一个银行举例哈，我们的零售业务做的怎么样？其中这个个比如客户数增长了多少，然后这个存款增长了多少等等，然么其中的私人银行怎么怎么样？他会专门针对这个一些具体的亮点的业务去进行一些分析。
大家可以重点关注这一块。那第二块呢就是财务报表，那财务报表呢就是三张表，大家都比较熟悉的，像这个呃income statement，还有这个banner ship，还有这个呃cash flow现金流量表哈，三张表呢都是一个整表。那还有一个就是财务的一个附加注释。那这个部分呢就是说我针对这个三张表里面的很多细项啊，那进行。比如说收入举个例子，中间业务收入它在进一步拆解有哪些中间业务的收入的这么一个来源，所以是更细的一层。
所以重点关注的数据部分呢，就是这三部分。那我们举个例子，比如说我们需要查一下兴业银行近三年的这个信用卡的一个发卡量以及信用卡的业务发展策略。这个时候呢，我们就可以在至少资讯指一个例子哈。那其实大家从这个investor relations这一栏里都可以找到这些年报。而过去历年的那个年度报告，从这里面我们搜索兴业银行就会去找到他的这些报告。一六年的、一五年的、一七年的等等。那找到以后呢，大家可以看到这边，我们就看到O K。
那我们主要看是经营情况讨论与分析。那这个里面呢我们会看到它专门针对零售行业的这么一个分析。那包括大家可以看到累计发行信用卡多少张，然后期内新增发卡多少张等等等等。呃，嗯，包括括的的一些这个业务，一一些发展战略哈，都会看到那银行里面除了比如说零售的这个大家还会看到什么呢？就是说比如说像私人银行的，比如像财富管理客户的，比如说包括他的互联网的这个线上用户的数量等等等等，包括他的小微用户的这个小微贷款的一个数量，小微用户的数量，这些呢都可以在经营层分析里面去找到相应的答案。
但这个的缺点在哪呢？可能不同的银行披露不一样。举个例子，比如说同样看，大家可以去自己去看，是不是这样。比如说同样你看招商银行、招商银行呢，它的零售业务做的很好，这以呢他会有这种私人银行啊、财富管理客户啊，他的一些数据的披露。但是如果对于比如说浦发银行，浦发银行的零售业务做的就稍微差一些哈。那他的年报里看，因为这不是他的亮点业务，可能他就不会去大力分析这一块。那从招行的角度来讲，比如说他是举个例子，比如说过去三年他都有披露这个数据，但再往前有可能没有比如做这个数据，因为经营层分析呢，都是这个不是一个制式版的，而不是说你必须去分析什么这个，而且他每年的这个情况会不太一样。
ok这个是这个的区别。那第二个呢，就是所谓咨询公司的研究报告。那在这个咨询公司研究报告的方面呢，其实我们看到会有非常不同多的呃，很多类型的这个咨询公司哈这边呢，其实我们看到不管是备案啊B C G啊呃，麦肯西啊，还是R B啊等等的这些公司，他的本身呢都不是以这个数据报告或者说行业报告的发布为主。那更多呢，他提供的是这个商业的这么一个战略的一个咨询的项目的输出，就是与这种商业公司合作，为他来进行一些内部的一个咨询项目。
呃，相对来说，他发的报告的数量不会太多。但是呢他会在汽车行业啊、金融行业啊会时不时的发一些报告，来进行一些行业的总结行业的一些预判。那所以呢这个里面更多的就是说他表达的是对行业的一种洞察一种insects。而市面上呢还有很多另外一种类型的咨询公司呢就是专门以这种对外发布这种行业的这种嗯数据库为主的。比如说这个其实看到里面有几个比较大的牌子。比如说尼尔森，他是在整个消费品领域都非常有名的一个全球的一个数据公司。
比如说艾瑞这个是在互联网行业，就是的一个他有掌握的很多互联网行业的一些数据，在定期的check去发布这些报告。比如说一关，他在这个电商的领域做的非常好的那这些公司呢，他就是所谓的市场调查类的咨询公司，他们会做很多的一手的这种消费者的报告，然括会去做很多的这种数据的这么一个整理和领来来布布这种所的的种数数据的报告，包括建立数据库来开放给别人来付费进行使用。那他们呢其实也会偶尔尔帮帮商业业公去提供这种战略咨询的项目所是呢更主要的工领域发布这种种业业报告，括括个个供这这数数据库的这个付费使用哈。
主要的产品是这些，所以呢会略有不同。那举举例子，我们是说回到刚才我们想说过，中国过去的高净值人群的数目。那么我们其实可以看到说我们找到了报告。因为这个呢它是一个非标准的口径，它跟比如说G D P啊人均的收入啊，人口的数量啊不同，它不是一个标准的一个口径。所以呢在监管和行业协会上很难找得到。但是呢在这种咨询公司或者金融机构。比如说刚才我们看到的中信银行和另外一家这个财富管理机构共同发布的这报告里都会有哈。
那比如说我们看到有贝an发布的每年其实贝尔之前每年都会跟招商银行去发布这个中国的私人财富报告。那B C G呢这几年会跟兴业银行合作去发布这个啊中国私人银行的报告。那这个里面呢都是会对高净值人群有一个分析。但是大家会发现口径是不一样的。贝in呢他可能他对这个高净值群的定义，就是从一千万的这种个人可投资资产产过一千万。那这么一个口径来定义是高净值人群。但大家如果看到B C G的分析报告的的话，会看到他高高净值群群呢，他没有高高值人群这么一个定义，而用的是高高净值家庭庭，那么叫高净值的家庭呢，它的定义是可投资资产是在一百万美元，基本上你用汇率换算一下这七百万人民币。
那所以他的口径是比贝尔要宽一些，虽然都是在研究高净值人群或高家庭家庭，但是口径是不太一样的。那第三部分呢就是券商的研究报告。那券商呢其实行业的研究也非常的多。然后呢，围绕种种上公公司的这个数据分析也非常的多。其实他对上市公司的分析，最主要的一个情况，就是要监测这个上市公司的一个经营的情况，然后来对它进行一个估值，确定一个目标的股价，然后与现在的股价进行一个对比啊，来给出一个买入或者是一个卖出的这么一个建议。
其实看到券商研报的途径。其实是很多的啊，大家其实可以看到，在这种智能终端，比如说伦blberg啊，问答这个包括这个惠博智能策略终端上都会有。那么还有乐信智库非常非常多的地方都有。那很多呢是公开的这种券商报告，但有一些呢确实需要可能需要付费啊。因为这种他们写这种报告，其实也不是就是为了公众利益的。很多这种报告他都是卖给这种基金公司，然后通过这种卖报告来挣钱，这个是这个券商的一个研究部的这么一个盈利模式。
那么如何选择呢？大家可能会觉得哎，不同的证券公司对吧？对这个行业或者对这个公司都有分析，我应该拿哪个呢？那么大家其实可以每年的这个查看一下新财富排名。除了新财富呢，券商还有一个水晶球的排名，这些呢都是对券商里面的研研究部里的分析师的这么一个对于他们的能力的一个排名。那主要是由各个基金公司的基金经理来进行一个评选啊，那代表了他们的这个研究能力。所以呢，近两年的这个新财富分析排名，你就会可以看到说，比如说针对这个市场汽车和汽车的零部件。
那么哪个团队是做的比较好的，那么前几名都是做的比较好的团队去选取这些证券公司对于这个行业的报告，那么相对来说就比较有深度，有权威，并且可能质量就会比较好。那举个例子，比如说啊我们想看一下森马服饰哈目前的这个渠道和品牌策略，那么我们就可以去在这个汇博的智能的策略终端上去进行这个一个搜索。因为森马服饰是一个上市公司，有的同学说非上市公怎么办哈？那等会儿我们会讲到非上市公司呢，就会相对来说复杂一些。那么没有这种券商分析师专门去跟啊，也没有他的数据披露也不是很完善啊。
那对于这种上市公司呢会有非常多的分析。比如说他的一些业绩的分析啊，中报的一个点评。比如说他的一些经营上的一些策略的一些调整啊，或者是一些业绩的一些变化等等等等。这些都是我们其实可以看到他的一些报告来从去从中寻找我们所要的答案。那对于这种研究报告中呢，其实他的有些数据，因为研究报告，券商分析师来来进行一些行业分析的时候啊，它的背后也是有一些模型来进行支撑的。那么他有时候也会涉及到一些非公开的数据。比如说行业的数据哈，那这个行业的数据有可能是在监管部门或者是行业企业，或者是这个像统计局啊，工商局这种网站上没有的那举例例。
比如说说银行的小微企业的贷款余额，这个贷款余额。比如说如果老板给你一个任务去寻找这么一个数据的话，然后你在中泰证券哈找到了这么一个图表，是不是直接可以拿来用呢？如果说你有一些行业的一些经验的话，你会知道说中国的小微企业，本来他的口径就不太一样的。虽然工信部是有一个小微企业分类标准，但是呢各个商业银行它在具体做的时候，它内部的这个对于小微企业的定义和口径啊，可能是有所不同的。这个时候呢经验就会告诉你，那我可能不能直接拿这个数据来用，我要进行cross check。
那怎么进行cross check呢？可能你就要去看到其他的一个券商的报告。比如说这个安信证券，那么它里面也会统计这个银行业的这个金融机构，小微贷款余额。那么我们用这两个既然都是这个银行业金融机构，然后有的是这个商业余额，那么我们就会去拿这个数据去进行一个对比啊，来进行这个数据的一个可靠性的一个验证。像如果你要想了解，那这个整个小微企业贷款余额里面结构怎么样？有哪些银行这作为参与方，然后它占比是多少？
那同样呢我们可以拿两个不同的这个证券公司的研究的报告进行一下对比啊。那如果是说它的呃数量级差距不大，或者是这个数量的这个差距。比如说这是百分之一啊，这样实很难看出来来，可如说百分之二占是百分之三十一，这边可能对应百分之三十三。那只要这种的差距不会太大的话，那么我们就可以采信这么一个数据，就觉得它是一个合理的。第四个有效的工具呢就是说这个专业的数据库。那这个专业数据库呢，其实大家可以看到有呃像wind啊，像像贸易的一些网站哈这个country的这个datababase，它有很多这种数据库。
那大家如果在学校的话呢，也有很多的这种数据库的资源可以用。那这些数据库呢它的好处呢就是它集合了非常非常多方面的这个信息，并且提供了一些比如说像excel表下载啊等等的一些工具。但是呢这个可能对于在学校里域为学校是付费去购买了这些数据库的权限，大家可以免费去用。但在社会上呢，可能大家就要去呃有一些花费，他去买多这种账号啊或怎么样哈，有很多的数据库了。那这些呢都是说一些网站上的啊，那这些还是一些免费的统计局的工业信息化部的人民银行的像统计局，这个数据就非常多了。
但如说关于人口后的关于G D P的等等等等等。那人民银行呢就是包括银监会银监局的，就会有很多金融领域的一些数据。那这个可能是行业的那这个可能更多是各个银行的哈。针对于银行的，包括保监、会、证监会这些的呃，数据都会在上面有披露。那工商局的很多的企业的信息，比如说像一些税收啊，像一些企业的一些呃收入啊等等等等，企业的数量啊都在上面都会找得到。那因为工商局呢，你所有的这种企业啊，主要是正规的企业，你都要去工商局去申请。
营业的执照，那海关进出口的数据可以看到，还有一些呃像一些信息网站哈，那资本市场也很多的这种呃上市公司的数据会在这个里面。那当然还有一些数据的一些集成的一个资源平台。那比如说这个搜索这么一个网站哈，这个市场上就有很多不同的提供方了。那他们的好处呢，其实他们虽然说要付费哈，但你付费的这个premium花在哪呢？其实好处就是说他会把各个官方网站上的数据去纳在一起啊，纳在一起的时候，同时呢它会提供一些比如说刚才说的excel的下载啊，打包下载啊等等等等的一些便利啊，让你去方便分析。
那大家如果觉得需要付费的话，也是可以从原来的网站上看这些数据，但使用起来可能未必这么方便。exo k那比如说我们用一个专业数据库哈来去获得中国进口糖果的一个数量。啊，那我们其实可以看到这就是一个行业协会的一个网站。那我们可以看到它的一些进口的一些数据的一个表现啊，这还有这个价格啊，这个产销啊等等的一些数据可以用。那包括中国新生儿的数量哈，那中国新生儿的数量的话呢，这里其实用了一个所谓的数据溯源的方法，就是你可能看到中国新生儿你也不知道在什么地方会有这种数据的披露。
那么可能你只是这种简单的在网站上去百度一下，或者google一下去找一下这么一个新生儿数量。然后你找到一篇报道报道说，二零一六年这个全国的新生儿是一千八百四十六万人，这种新闻的里面都会说，ok那这个是从哪来呢？是从一六年的中国卫生和计划生育事业发展统计公报里面来的。那么呢，你这个时候你在对这个报告进行一下溯源，你就知道原来这个报告是谁发布的呢？是这个规划与定息师啊，其实这个地方发布的啊，其实是应该是卫计委威哈尔信息司发布的这个报告。
那我想看一下一七年是多少，这个一五年是多少，一四年是多少，那么你就可以追溯到卫计委的这么一个网站上点到这个规划与信息四里面去看他之前的发布的。因为这种统计公报往往都是每年都会发布。那这样子你就会从单一的这个数据来源，卫计委上面去拿到各个年份的婴儿的这么一个新生婴儿数这么一个数据。第五个呢就是搜索引擎。那搜索引擎呢，大家都去哎，这个有什么可讲的呀哈那其实还真是有一些小技巧。那举个例子，比如说你想去搜索这个呃相对应的文件类型，那用fuile type这么一个函数。
那如果你用file type P D F，那你所有找到的这个结果，这都是P D F。那如果你是想说我定位在某一个网站上进行搜索。比如说知乎哈，我只在知乎上搜索这个数据，那么你就可以进入大数据ze知乎。那么他只会在知乎这个网站搜索所有跟大数据相关的文章，或者是这个分析O K那还有呢就是精准的匹配。那比如说新能源汽车行业，如果你加一个冒号的话呢，那么它搜索的结果就必须是这几个字连在一起的新能源汽车行业连在一起的结果。
那如果你不加你只是单纯的输入新能源汽车行业的话，那可能它的就会出现一些标题里面可能只包括新能源，或只包括汽车行业或呃包括新能源、汽车那等等等等，它可能只会截取其中的一段，或者是分开哈O K还有就是像这个限制性的，比如说这个用entitle这个函数叫做公式吧。那用entitle这个公式的话呢，就会显示出我只愿意寻找在标题中，包括这个新能源汽车市场规模的这个网页哈。那内容中包括在标题中，包括就不会显示出来，包括微信搜索。
其实现在的微信搜索越来越重要了，因为很多的很好的文章哈，它不会在网上因特网上公布，而只会在这个微信上公众号文章啊这么一个形式进行公布。那么搜狗呢，就专门推出了这个呃微信搜索的专栏。那你在这个里面搜索呢，就就会把这些公众号里面的这些文章搜出来，那就有很多的行业分析，可能你是在微信之外的地方是看不到的那所以这个是变成越来越重要的这么一个搜索来源。同时这里呢其实我们有讲一个定义，叫做数据的溯源。举个例子，比如说我想要看一下这个全球的葡萄酒的一个品牌排行榜。
呃，我的目标呢是从一三年到一七年这个找到这么几年的。那么如果你是直接搜索的话呢，可能只有一个文章告诉你说二零一七年的十大畅销葡萄酒品牌是什么？然后你看到这么一篇文章，你发现这么一个文章呢，其实如果在里面，你仔细看的话，它是由一个英文的一个网站翻译来的，叫二零一七top ten global one brands，它下面有一个所谓的摘要哈，告诉你这篇文章从哪来的？单纯找中文的话，你可能只能找到一七年的，你是找不到过去年份的那这个说明什么呢？
其实有一个很大的可能性，就是说一七年的他翻译了。然后一七年以前的这种英文的这种，每年他发布的排行是没有翻译的。那怎么办呢？我们就需要去进行一个数据的溯源。比如说我们看到这篇文章，它的来源是来自这个网站。the drink business啊，点com啊来自这个网站，那么我们就可以去溯源到这个网站上去。看到O K原来drink business，他每年其实都会发布这么一个top ten one brands，全球十大的这个葡萄酒品牌，但是中文只翻译了二零一七年的，而没有翻译其他年份的啊。
那么在这个网站上，我们通过数据溯源的这个手段，就可以把过去几年的都找到。那么第六个工具哈，网络爬虫，网络爬虫呢，其实这个就有点技术含量了哈。我们举个例子，比如说像这些什么国内的这个银行网点分布啊，城市小区列表啊，这些都网上其实都有，但是呢非常非常散啊，那么用python语言可以去进行一个网页的批量处理。当然python语言最近也很火啊，这个专门的几本书去介绍，大家可以去了解一下。但是我们就不太展开详述，但基本上大家可以看到，如果你用简单的编程对网上的数据进行一个爬虫的话，可能你就会得到这些很多的数据哈。
链家二手房在链家的网站上进行爬虫，就会有这些数据。那么你就可以用python语言去进行简单的数据分析。比如说你去分析上海市的不同的区的一个房源的这么一个情据o么，就可以用python语言去进行简单的分析，非常非常好用哈。所以我觉得大家也可以有时间的话可以去学习一下。ok那第七个呢就是问卷调研，那问卷调研的部分呢，我们可以详细的展开一下哈。因为很多人都会说，哎，这个我确实知道这个公开市场没有这个数据。
然后呢，但是我想了解这个客户的需求到底是什么，偏好是什么？所以我就去做问卷调研，但是我发现我发出去的问卷，大家都不愿意回答回答的这个意愿很低。然后我收回来的这些问卷质量都非常的差啊，我也不知道该怎么分析啊，我也不知道哪些是认真作答的，哪些不是认真作答，而是胡乱选的。那我怎么办呢？那这个时候呢，其实在问卷调研中有非常多的技巧，能够去避免这些问题，或者是减轻这些问题。所谓的减轻是因为问卷调研确实如果你要做大规模的问卷，调研的话确实是很难的一件事情啊。
因为除非你是有这种付费啊，或者他填问卷，你送他一个什么礼物啊等等等等。否则对面的这个纯粹是在帮你忙的情况下，其实是蛮难去很好的配合的。但是呢通过很好的这个问卷的设计还是可以改善问卷的效果。那它适用于什么样的一个地方呢？呃，比如说咨询公司在做很多的企业的战略规划项目的时候啊，都会去试图了解这个企业他内部的一些呃问题，或者是内部的一些优势。那么呢他就会对于基层员工很多时候就会采取这种问卷调研的形式去向他们去征求意见啊，你觉得公司现在最大的问题在哪里啊？
那最大的优势在哪里？未来应该向什么方向去，那这些呢都会通过内部员工调研。呃，那同时呢像刚才我们提到像你啊二森啊、易关啊等等，他们也会去进行很多市场客户的调研，包括在真实的这种相应的咨询项目里面，我们也想去了解客户真正的偏好啊，他最看重什么key purchase driver啊，就是你的关分发购买的驱动要素是什么，那么也会去进行很多的这个客户的调研工具呢，其实有线上和线下哈。那问下呢就是传统的纸质问卷线上呢，其实大家可以找到非常多的这种问卷的一个设计调研，并且进行分析的工具。
比如说像问卷星啊等等。那很多工具还不光是说你去把它设计出来啊，它还会帮助你分发。比如说在微信号里面帮助你分发。然后等到统计完了以后后还会给你一后就会收集完反馈后，还会给你一些统统计功能，那都非常好用。大家可以去了解一下啊。问卷星是大家使用比较多的功能也相对来说比较丰富，富齐全的问卷怎么去设计三步？第一步呢叫做明确需求。那你设计这个问卷，你的目的是谁？你想也会也进行调研，这个目标客户是谁需要收集信息是什么？
这些在脑子里面都应该事先想。好，那在这些基础上，然后呢再去真正去设计问卷。那设计问卷的时候呢，就会有一些技巧，那技巧包括以下几个方面哈。那第一步呢，就是你要根据这个问卷的目的去基于金字塔原理去设计问卷的结构。那什么意思呢？因为你在设计这个问卷的时候，你为了让别人回答的时候很有逻辑感啊，很有条理，你要去把这个问卷的结构，首先搭建好怎么搭建结构？等会儿我们会有一个案例来进行一个讲述。那第二个呢就是说在整个结构搭建以后，我们就去设计具体的每一个section每一个部分里的具体的问卷的问题和具体的选项。
那这个里面可能会单选，可能会双选，有可能是打分啊，有可能是开放式的问题啊，不同的问题的类型下面还有几个技巧哈。第一，一般而言，将最重要的问题安排在一般而言，开放式的问题安排在前面。为什么呢？因为大家那如果自己去做哦，人都是这样子的。你刚拿到这个东西的时候，你是还有一点新奇感，做的时候也相对来说比较认真。那你越做到后面你又越会觉得哎呦这个问卷怎么还不结束，我就瞎选吧啊，我就随便选吧。所以你越往后做的话，其实你的专注度或者是你的耐心啊，就会逐步的下降啊，就会逐步的消磨。
所以呢其实我有看到很多的问卷，第一个问题都是先第一部分的问题。我先问你的基本信息多大啦，你你住在哪里啊，你是哪个国家的？你的收入水平是怎么样等等等等。呃，这些问题呢安排在前面其实是非常浪费的。因为这个我们的答题的人啊，在回答这些问题的时候，他的脑子几乎是不需要思考的对吧？你的性别是什么？这些问题是基本上不需要思考的。那么在他注意力最集中或者是耐心最好的时候，你让他回答这些完全不需要思考的问题的时候，那这个是非常非常浪费，反倒是把一些真正有价值的问题。
比如说你问一个星巴克的一个购买者，对吧？最在于星巴克，你在购买咖啡的时候，最在乎的是什么？是喝咖啡的环境是他的性价比啊，是这个比如说他的服务，而咖啡的口感反倒是这些问题啊，是你想真正得到答案的这些问题，真正得到洞见的这些问题。那他们应该出现在这个问卷的最前面。那这个答题的人最有耐心，同时最有兴趣的时候，让他们去思考，深入思考，回答这些问题。因为你指望你把这些问题排在后面，你在指望他深入思考是不可能的啊，他的耐心是消磨非常快的，包括开放式的问题啊，那很多开放式的问题我会看到在很多问卷里，开放式的问题都会设置在最后一道题到两道题啊。
那大家可能是从小这个考试哈考惯了啊，前面是选择题，后面是这个答题哈。但实际中在问卷设计中，我倒觉得开放式的问题应该放在前面啊，同样的原理，因为每个人的耐心都在消磨啊，在答前面。这个时候他还很专注，越往后面答他的耐心越差。那这个时候你再给他来一道开放式的问题，他可能就随便胡胡乱写几个字，或者是就懒得写，就放在这，就不会再填了。所以反反倒是放式的问题，我觉得可以放在前面。还有一些技巧，包括说答题时间不要超过二十分钟到三十分钟。
由此啊你大概就可以估算。如果你的单选题不是很复杂的话，你可以大概你认为比如说十五秒钟会回答一问问题，那么每分钟大概就四道问题，那么你估算一下这个问题的数量你就会得到哈那基本上人的注意力在超过二十分钟的时候就会消失的很快啊，人的耐心就会人就会变得非常的烦躁，人就会变得心情很差。所以呢尽量控制在二十分钟以内来保证你答题的一一个质量。如果问题设计问卷设计太长的话，其实他越答越烦。那你后面的设计的那些问题，从二十分钟以后的那些t可能就说白了没有什么意义，怎么把控时间呢？
可以，你这个设计出来一套问卷以后后，你先让你旁边的一个同事去填写一下，看看他花多长时间。然后呢，你再根据他花的时间的长度来去适当的增减这个问题的数量。最后一个呢就是说为了提升问卷的适量，其实你可以设置这个所谓的交叉验证的这个问题。因为这个问卷下发以后，当你收回回收的时候，其实你蛮难判判断哪份问卷是他非常认真的从头到尾填的哪份问卷，可能他就是随便勾选胡乱勾选。因为现在人胡乱勾选，他的这个技巧也很好了，他不是说所有问题都选c会乱选啊，那这个时候怎么去判别这个问卷的质量呢？
可以设置一些前后交叉验证的问题。比如说刚开始你问问他这个你在购买咖啡的时候，最重视的是什么，对吧？然后呢，你在这个问卷的后半部分，比如说三分之二或者是四分之三的部分，你再问一个类似的口感啊，这个比如说你认为什么什么是你最重要的一个考虑因素嘛。那这两道题答案应该是一致的。比如说上面他选的是咖啡的口感，你看下面应该也会选咖啡的口感啊。那如果选的不一致，你就会发现ok这个人在后面可能就在乱答啊，在这个后面的这个问卷的发放就回收。
如果你已经设计了很好的一个问卷啊，有交叉性检验的问题，然后控制是在十五到二十分钟左右，关键的问题放在前面啊，同时有很清晰的这个问卷的结构，那么你在发放的时候，是不是就可以？我举个例子，比如说我们要对一千位这个星巴克的顾客去进行一个调查。问卷调查，关于星巴克咖啡的问卷调查，那是不是你就可以找十位同事啊？每个人负责一百位顾客，然后每个人花五天的时间，每天跑二十家店啊，然后去收集这些问题去访谈这些顾客呢，那刚开始呢其实建议大家不要这么做。
因为你的这个问卷设计出来以后，在没有试验的时候，你这么做是非常非常危险的。要经过一个所谓的小规模试点。比如说你自己作为一个问卷的设计者，你自己跑到一个星巴克咖啡里面，先去找五名顾客啊，这个就所谓的小范围先去找五名顾客，去让他们去试图回答一下呃，问卷上的问题。那同时你要做什么呢？你要做的是在旁边观察，那你观察的时候，你就会发现ok他哪些问题？他答的时候可能他在皱眉，那可能哪些问题回答说他思考了非常久，那么你就会看O K那这些问题是不是你设计的不太合理？
比如说你问题没有问清楚，或者选项说的不是很清楚，那包括说这五个人所发的时间啊，是不是非常的长？如果非常长，你是不是要考虑去删减一些问题。所有的这些观测都是要你在站在他的旁边，然后去看他去如何回答这些问题，去观察他的行为。那当你观察结束了以后，你就要去对一个问卷进行修正。那第五名顾客他回答的已经很顺畅的时候，并且他非常认真的作答，在作答的过程中，也没有遇到一些理解上的困难。那么这个时候呢，你再去大规模去进行投放啊，进对一千个这个顾客进行一个调查啊O K那下一步很简单啊，就是说你的发放和追踪，然后收集收集的时候呢，在最后进行数据处理。
那可能数据处理的时候呢，因为你设计的这个所谓提升问卷质量的交叉性的这个检验的问题。那么对于这种他回答的时候，这种交叉性验证的问题，他回答那是错误的啊，或者是不一致的这种啊，你就判断他可能是在乱打哈，或者是在胡乱写这些答案，那你就把这些所谓不合格的这些问卷剔除在外啊，对于合格的问卷进行一个啊统计和数据处理。那这个时候我们做一个事例哈。那比如说现在我们想帮助一家互联网的企业去调研一下。他们现在这个年轻人线上理财的行为。
ok他们线上理财的一些心理和一些如何进行产品设计，才能打动这些年轻人啊进行线上的理财的购买O K回到我们刚才的方法论哈，明确需求设计问卷会收集分析。那么明确需求首先调研目的那我们通过这个问卷调研，我们想了解的是什么？我们想了解中国年轻人，他们在线上理财的时候是如何进行决策的，他们的行为偏好是什么？那调研的对象是什么O K那我们就要对年轻人进行一个定义。那我们问卷调查只是二十岁到三十岁的人群哈，那需要收集的信息是什么？
那我们我们可以其实看到我们需要收集的信息。这个可能你脑子里要思考O K我需要了解他们对品牌的偏好。第二部分呢，我要了解是他对产品类的偏好哈，他喜欢什么样购买什么样的产品。第四个呢是平台功能的偏好啊，他们喜欢这个我的线上的这个理财销售平台提供什么样的功能？第四个呢就是这些年轻人的一个基本信息。所以呢这个就是我们刚才所谓的针对金字塔原理来进行这么一个框架的搭建。那我所有的问卷的问题也会沿着这四类的这个方向去进行展开。
接下来就是到设计这个问卷的阶段哈，那么我们就会根据这个四类去进行一个breakdown，按照金字塔原理。对吧？我们就把它分为这四步品牌偏好，产品偏好，平台功能、消费者基本信息。然后我再仔细去想，其中每个section啊我要问的是什么样的问题，比如说品牌的偏好，他喜欢的理财产品的发行方啊，股东背景是什么样的，公司性质是怎么样的？对于产品的偏好哈，他喜欢什么样类型的产品，我会从几个维度，比如说产品的收益率是怎么样的，期限或周期是怎么样的，安全性提供门槛是怎么样的等等等等。
这些方面面进行一个调研，那功能偏好。我们会了解到，除了产品以外，那消费者或者这个年轻人，他在选购的时候，希望平台提供供么么样功功。比如说有哪些些值服务吗？还是有哪些这个我们设计一些游戏或者是一些社交类的这种应用，能够促进他们，他们会更喜些更题愿意去登录我们的网站进行购买。还有包括这个一些基本信息。那什么叫做基本信息？我会从不同维度来定义。那所以问卷呢就会围绕刚才的那几个方面展开。那么同时问卷设计的时候，还有几个注意的事项。
第一个呢，叫做这个问题的选项，一定要描述清晰。那比如说这个问题哈，您打车频率如何，几乎不偶尔经常每天大家可以试图自己去想象，你回答这个的时候，是不是会觉得这个很难入手啊？那什么叫做偶尔，什么叫做经常，那定义是什么？可能每个人对偶尔每个人对经常它的定义都是不一样的。那么这种就是所谓的非量化的这个词语。那么解决方案呢这种非量化专业术语啊，双重否定。其实人的脑子啊一般来说是不喜欢转弯的啊，是很懒的啊，你让他去这种符合，这是双重否定反问句，他脑子都得转一下，这样子呢他的耐心就会忽然下降一大块。
所以用简单的话去描述，那包括这个打车的频率，你可以经量去量量化塔。比如说您每周打车是在零到五次，五到十次，十到十五次，用这种量化的这种方式去进行一个定义，那更清晰一些。第二个注意的要点叫做不要用预测的结果去引导这个被访者。比如说这里其实就是非常强的一个观点哈。你看你看到这个说哎，大多数的消费者觉得苹果系统更加安全，您认不认同？像这种观点的话呢，他已经预设了，就是说O K其他人都觉得这个事儿是对的。
那你觉得这个事是对的嘛，对吧？那他已经用一个预测结果去进行了引导。如果你想得到一个真实的一个反馈的话，其实只需要简单的问啊，您是否觉得苹果系统相比于安卓系统啊，或者是其他的这个手机的操作系统更加安全或者安全性是苹果系统的一个显著特征，直接征循他的想法就可以了啊。无需用这种所谓一个预设的这么一个其他人都这么觉得这么一个背景去引导，或者在误导这么一个背访者哈，第三个选项之间确保互相missing啊。所谓的missing呢，大家也可以去去查一下这个真实的一个含义啊，其实翻译成中文就不重不漏。
这个如果大家去熟悉金字塔原理这本书，那我得金金字塔理，大家还可以看看一的的啊，就是巴拉明拖写的一本书。他原来是在麦肯锡的很资深的一个咨询顾问，这个也是管理咨询领域的一个类似于圣经一样的一本书哈去讲述这个观点，怎么去得到一层一层的分解和支持。那比如说我们看到这个案例，您认为空中服务最佳的航空公司国航、南航、海航东航。那这个的结果呢，这个的选项呢明显是不missing的那比如说大家会觉得哎，如果我觉得这四家都不咋地哈，我喜欢的是，比如说我觉得是军航航空，那原来是深圳航空选项没有啊，我怎么选的啊？
那这个时候呢，这个问卷案的这个被访就会很迷茫。所以呢我觉得可以加入，比如说其他，然后你后面让他去填空来进行这么一个选项来保证不重不漏。还有呢就是说避免直接询问敏感性的问题。其实呢对于这种比如说家庭的这个收入啊，个人的收入啊，包括家庭你是不是离异啊，这种个人的隐私的信息呢，其实尽量还是避免在这种问卷中出现，因为人的心理是这样子的。当你去问他一些隐私问题的时候啊，这个时候不受人脑控制的哈，这是一种本能，他天生就会产生一种这个抵触的情绪啊，那就会抗拒你后面问题的一个作答。
所以怎么去问这个这个敏感性的问题呢？第一原则还是尽量避免能不问就不问啊。如果不问的话，他的抵抗心理或者是抗拒心理是最小的。如果你说哎呦这个是很重要一个维度，我一定要去问的话呃，问这个问题的时候，要说明这个你的数据的隐私，我们会严格替你保密，不会泄露来稍微降低一下他的这个抵触心理，或者是把这种问题这种引起反感的问题放到问卷的。最后啊这样子你不会影响其他问题题，你不会说这个问题。如果你放在最前面的话，他回答这个问题，一开始心里就抵制了。
那你回答你下面的问题的时候，他就开始胡乱作答啊，或者是这种不认真作答。所以呢这种问题你就放到最后，让他去进行一个作答O K那最后一个呢就是刚才我们提到的避免答题时间过长。答题时间过长的话，一定会让他的耐心快速的下降啊，那在耐心下降的时候，耐心很低的时候，后面的一些问题的质量其实就非常非常难以保证怎么做呢？呃，就是要控制这个问题的数目啊，控制这个开放性问题。因为选择题人脑是相对来说比较快的开放性问题的话，这种包括多选题啊，多选题和开放性问题，那都会让这个人脑的负荷变大啊时间变长，所以呢可能一道多选题可能都等于三道单选题，一道开放性问题等于五道单选题。
大家可以用用这个思路问题一话总体来讲，整个的答题时间还是要控制的。二十分钟以内同时解解决这个靠性降降低的那么一个问题的话，用这种重复性题目目啊，控行这个交叉验证来看，这个人是否在认真落答哈。这个我们刚才都讲过，那最后一个环节呢，我们会给大家介绍一下这个咨询公司的访谈技巧啊，这个非常的重要哈。因为很多人不太会做这种访谈。很多数据在这种非公开信息的时候，比如说这种行业的这种竞争的格局啊，行业未来的核心的发展趋势啊，这个行业的核心竞争力是什么呀？
企业的核心竞争力是什么呀？等等等等。这些很多的信息呢都是在公开渠道找不到的。那这个时候呢我们就要去通过这种访谈的形式，获得一种是code call，一种是专家访谈，一种是code call。所谓的code call呢，就是如果大家对咨询行业有了解的话，其实就是你拿到一个电话的名单，然后你去盲打这些电话哈，然后去了解一些信息，那有什么共性和区别它的共性呢？其实他的目的都是搜索这种公开渠道搜索不到的信息，但区别也很显著。
专家访谈呢因为是付费的那这个的话呢，其实你作为一个购买者哈，那专家作为一个乙方，作为一个服务者，你就可以跟他直接去问你所关心的问题。并且呢一个专家访谈时间可以非常长啊，最长的专家访谈，可以一一个访谈在两个小时。当然我们还是比较建议专家访谈控制在一个小时以内啊，甚至是半个小时。因为专家这个大家如果平时打电话应该会有感觉。就是说当你电话打到半个小时以上，你的心情其实是非常非常焦虑的哈。那你的这个质量访谈的质量也会下降。
所以太长的一个专家访谈，你那会让专家整个的这个状态会下降的很快，那质量也会有所牺牲哈。那他的坏处呢就是说通常非常昂贵，那这个取决于专家的级别普遍来讲一个专家一个小时的费用也要在三千到四千人民币。那如果是一些非常顶级的专家，可能甚至更贵，可能七千到八千人民币都有可能O K那我们再举个例子，比如说你认为在云计算行业中啊，企业的核心竞争力，未来的竞争格局如何变化？那这些呢当然有一些行业报告可能会涉及到。
但是呢这个啊有时候涉及不到的时候，只能通过专家访谈来进行这些了解哈。第二个就是说code call cold call呢，虽然非常费费比，因为你是拿到一个名单去盲打，但是成功率非常低。其实大家也可以想到，对吧？就是别人你打电话话咨咨询件事情，然后你又不认识他的时候，其实你基本上不太会愿意配合的哈，费时费力，然后呢质量会比较低啊。有的人即使配合的话，也是含含糊糊或者是这种胡乱回答，因为他也没有获得任何的报酬，他只是这个纯粹来帮你忙而已。
那所以质量比较较低，需要大量的交叉检验。那有的时候呢，你需要设定一的身份呃，利用这个身份去进行一些访谈，别人才愿意配合。比如说你设定为一个采购商，一个商品的一个采购商，你就可以去问啊，那你我要采购你的商品，那你的产品的价格是什么，特性是什么啊？你整个的优劣势是什么？它的缺点呢就在于说你只能不能符合这个身份的问题啊，比如说你作为一个采购商问问问题题，你作为一个加盟商问的问题，可能就会完全不同。那举个例子，比如说我想了解一下，在北京所有的星巴克里面开发票用户的比例有多少？
那这个时候可能你就要打大量的可靠或者去实地啊，你去不同的星巴克店里面与他的这个服务员聊一下啊，或者他的收银人员去聊一下这个事情。所以呢这个时候呢可以看到是非常费时费力的。可能你最开始呢你要确定一个，比如说五十家星巴克门店的这个名单或者是电话，然后再给他们去致电。那大家可以想到这个的成功率是不高的。当然如何提升这个的成功率哈，这个是我们后面会讲到的一个东西。我们先看一下专家访谈的部分专家访谈的话呢，一般分为四个步骤哈。
第一步骤就是挑选专家。第二部分呢就是准备问题的提纲。第三部分呢就是实际的这个访谈过程。最后一个就是纪要的整理。那我们先看挑选如何挑选专家。那么市场上有一些专门的专家资源管理机构啊，这些这些机构都有很多的这个专家库的资源。那同时会给这些专家进行明码标价啊。当你去进行专家访谈的时候，会通过他的这个电话会议系统，然后给专家去这个致电，他会统计时长。然后最后你支付了以后，他会一部分给到专家。另外一部分抽取作为自己的一个呃中介费用。
那比如说这个capp viation啊，这个B C C啊呃celebridge啊，这些都是市场上比较大的一些专家管理的机构，那么应该挑选什么样的专家呢？首先我觉得这个很重要的一点挑选已经离职，但离职时间不长的专家更合适。因为可可会会想，为什么哈，为什么我不挑选在职的？因为很多时候我要问的这个问题，比如说这个我我随便举个例子，我要问建设银行。好了，我要问建设银行，它整个客户经理的一个激励机制。那这些问题呢其实都属于银行啊，或者在公司的一些隐私信息啊，或者叫做机密信息。
一般来说，在职的员工是很难给你提供这些机密信息的，他会以涉及公司机密为由啊，然后去跟你分享一下。但是对于离职的员工来说，他顾虑就稍微少一些。那如果他离职时间很长呢，这个也是我们不希望的。因为离职时间很长，那可能这个公司的内部的一些激励机制已经发生了变化，对吧？啊，那他可能就不清楚这么一个后来的一个变化的场景。所以最好的其实是离职一两个月，两三个月半年内的这么一个专家。那第二个呢就是我们要注意专家所在的部门和职位。
因为有的时候这些所谓的这个专家的猎头啊，他给你提供的这个专家可能并不是符合啊你所要的这一个部门。比如说我想了解这个私人银行它的激励机制。那么最合适的这个专家应该是私人银行的这个管理部门，或者叫做私人银行的客户经理，他们会更清楚自己的激励机制。但是如果你问的一个问题，他也在私人银行部门。但是他是一个产品的产品委员会的一个人啊，或者作为一个产品的采购方，他可能对于前端的这种激励机制的设置就没有那么清楚。
所以一定要判断这个专家，他的职位是不是能回答你所需要的问题O K那还有呢就是要注意了解核心行业核心竞争力的。一般来说是业务出身或者销售出身的人，很多做中后台出身的人啊，他对比如说做运营啊或者做清算啊，做财务啊，他对这个行业的核心竞争力并没有那么了解啊，但是做这个业务的人做市场的人，他因为天天在接触客户是什呢？他其实是所谓的这个冲在一线的人哈，或者在真正在战场上的人，他会更清楚战火在哪里，或者是这个炮火应该往哪里走？
他会更清楚这个客户的真正的诉求是什么啊，这个行业的核心竞争力是什么。所以呢这个在访谈的时候，业务或销售出身的人是我们最喜欢的这种专家类型O K这个是挑选专家。然后呢，在选定一个合适的专家以后，你就要应该去准备这个问题的提纲。那问题的提纲呢，一般来说不要超过十到十五个问题啊。again这个跟我们刚才说的一样，人的这个耐心啊会非常快的下降啊。那你这个时间比如说超过一个小时以后哈，那你这个时间这个人的精力会大幅下降，他回答的质量也会大幅下降。
你的提纲准备的时候，你在列这个问题清单的时候，一开始可以设置一两个很关键的问题来测试这个专家的专业度。因为很多时候猎头机构虽然知道O K这个人可能从业很多年，但这个人的行业的理解啊，或者在行业的这个认知可能未必那么深。这里跟这个实际访谈的这个第二步其实要连在一起。因为呃对于这种猎头机构来讲，一般是这么收费的。就是说如果前十五分钟你挂掉的话，你可以跟猎头分分公司反馈，说你找的这个专家不符合我的要求，他并不了解我想问的领域。
那如果前十五分钟结束，这个靠的话，一般这些问题公司不会收费的哈。那如果超过十五分钟的话，那么这些这个专家资源管理机构就会认为ok那你已经开始问了很多实质的问题。所以你超过十五分钟以后，我要对你计费了。所以这也是为什么我们需要前十五分钟，你能够通过一两个呃很关键的很有进行访见的一个问题来测试这个专家的一个行业的专业度。那么实际进行访谈的时候会怎么进行呢？一般来说，最开始呢我们还是要花两三分钟的时间去快速的介绍一下访谈的目的。
因为只有让专家也理解你的目的的时候，他的回答更有针对性。接下来就是前十五分钟去问出最关键的两个问题，确定要不要继续？如果你前两个问题，你觉得这个专家不够专业，就直接去结束这个电话啊，这样子不会产生费用。如果这个专家这个足够专业啊，那你就继续访面的访谈。那在下面的访谈中，应该注意的是，很多专家他说着说着他会跑题，或者他会说一些无关紧要的话啊，或者他会开始跟你扯天扯地哈。那这个时候你要注意，因为你是在付费的啊，这一个小时，相当于是呃四五千块钱人民币的一个支出啊，时间每一分钟都非常的宝贵。
那么这个时候你不要担心打断他啊，不要担心，千万不要担心很比较junior的consult，他会觉得哎呀，这个打断别人是不是不太礼貌啊什么之类的啊。那这个时候不要这种顾虑，你直接把他引导回啊，相对来说比较有礼貌，有礼节的啊一点，就比如说哎不好意思打断你一下啊，我还是希望我们回到这个问题的正轨上，问他直接还是问你希望得到的这个问题的答案啊，不要被他带偏，不要被他跑题来浪费很多的时间。最后呢就是纪要的整理啊整理full notes整理he take away，然后整个发给整个团队啊，这个其实我觉得也是蛮蛮重要的一点。
因为很多小朋友在整理这个纪要的时候，他可能就是通篇大论哈，很长的一段纪要就直接发出来了。但其实对于客户的高管或者是你自己的合伙人，或者是你的大老板来讲，他没有时间去看你整篇的。所以呢在整个的full notes的上面，其实最好有几个key take away或者key summary啊，我们这个访谈的要点核心结论有一二三四。那对于高层的老板可能只需要看我这个核心要点就能了解到我们这个访谈的一个得出一些核心的结论，这个是更便于这个老板进行阅读的啊，我们接着关注一问。
那那对这种专专访谈的时候，有两类问题是比较难问的，一个是关于隐私的问题。还有一个是关于定量的问题。那什么叫做隐私的问题，就比如说这个专家啊在这个电话中啊，他有一个背景专家在电话中他不能去回答涉及现有公司或者原有公司的一些核心的商务机密，否则这个是违法的，或者是说灰色的。呃，但是呢你又想去了解，那怎么去了解呢？那这里有一些案例哈，举个例子，比如说你想了解某某银行的私人银行客户经理的提奖政策，这个一定是某一个这个银行的一个核心的一个商业机密。
如果你直接这么问，那专家可能就会直接跟你讲说哦，不好意思，这个属于我前公司的商业机密，我不能回答你，包括你想问他说，哎，在你前公司，你们风控做的很好，那你们这个风控模型是怎么设计的呢？哪些是核心变量呢？他的占比他的权重有多大呢？如果这么问的话，可能专家就会拒绝你。但是如果你换一种问法，说，如果您来设计一个私人银行客户经理经理的激励机制，您会如何设计？如果您来设计针对这类大额信用贷的风险模型的评分卡的话，您会看中哪些资质才能更好控制风险？
其实你只是换了一个问法，但他说出来的东西其实都是基于他的原来这个公司的一些行业的一个经验。所以呢用这种替代性的问法来避免这种核心机密泄露的问题。那还有一个就是定量的问题，定量的问题，如果听众中有做业务的做市场做销售的。大家其实会啊了解到，你对市场其实是非常非常了解。对，行业很了解，但是呢他并不是非常的量化。那举个例子，比如说我是做呃云服务啊，云计算这么一个行业的这么一个机构销售。那对于这个行业里面哪些什么叫做核心的成功要素啦，有哪些领先的机构了，我非常清楚。
但是呢如果你直接问我说，哎，排名前五是谁？市场份额就分别有多大，你直接这么问我的话，其实我很难给出你一个答案。因为我的脑子里我并不是一个呃咨询公司或者是一个数据的统计公司啊，我不我也不是这个市场厂的研究人员啊，所以呢其实我可能并没有直接的数据，呃，就会用使用层层递进的方式来确定这个市场的份额。用这种问法。我举个例子，比如说大家可以看一下哈，您觉得云计算中哪些公司最有竞争力O K啊，我觉得应该是阿里云、亚马逊和腾讯啊，华为云也不错。
那这个时候你至少说我们得到信息是什么？在云计算行业里面，四家领头的机构是这些。那您觉得这四家是不是已经垄断了，市场能占到百分之九十以上呢？啊，差不多有百分之八十，其实你发现你在逐步的引导他来得出你要的这个数据或者是答案哈，这四家里面哪个又收入更高一些呢？