吕良泽：如何用数据判断行业趋势?

摘要：这篇文章认为移动互联网时代的创业，是基于数据变化研究的知识技术密集性创业。创业者要学会用 “数据”，特别是 “数据变化率” 来判断行业趋势。

几天以来，微信朋友圈中一直热火朝天地讨论着的是天猫 “双十一” 912 亿元高得令人头晕目眩的交易额相关话题。惊羡之余，有几个朋友问：除了今年上半年新操弄的微商之外，是否有必要立即追开天猫店三天前，碰到一位朋友，跟我说：创业了半年，发现很难卖得动外贸行业的 CRM 系统，入不敷出之下，只能转租房子选择停业。更联想到十天前，半年多时间没有联系的夏姓朋友突然打电话，沮丧地向我通报说：“哥们，我失业了!有没有好的工作机会帮介绍一个”

中国自古以来都有 “顺势者昌，逆势者亡” 的名句，告诫世人要立事，必须要先学会看清趋势，否则待价惨重。对于 “趋势” 的把握，正如冲浪运动，在浪潮未到来之前或者潮头已到来之后再发力借势的结果，都将以落水翻板为待价。

“趋势” 之重要，非常需要我们重新认识。在重新认知什么是 “趋势” 之前，让我们先复盘一下上文提到的其中一个案例：

作为 80 后的夏姓朋友，于 2010年前后从一家年销售额超百亿的广东著名饮料公司人力资源部经理位置上离职，而后来到杭州 IT 公司工作了几年。他在决定参与前文提到的 “房地产 + 互联网金融” 项目创业前，专程来拜访我关于他的这次创业机会选择问题。他说这个项目母公司业务是网上预约看房买房业务，2014年线下成交额超过 5 亿元，利润 1500 万元。母公司老板是自己多年老友。

我告知他：第一，不要因为多年交情而作为你是否参与一个新项目的判断标准：因为交情不会为项目成败作任何背书。人家投的是钱，而你投入的是少则半年，多则一年两载的青春，尽管工资还不错，但显然你更希望得到的是未来的长远利益;第二，李嘉诚都接二连三地抛售国内物业了，你还看好房地产吗人家可是市场经济中一路大浪淘沙走过来的大企业家，不像国内的绝大多数暴富的房产大佬，靠的是政府资源和银行关系吃饭的!李嘉成看的是市场趋势，而国内房产老总们看的是政府政策。对于在全国多个不同地域不同城市经营房产业务的公司决策者而言，其公司内部房产销售数据足可以代表全国市场行情而成为决策依据。“不会挣尽最后一个铜板” 的经营思想，映射的其实是李嘉成把握趋势，在等到市场行情萧条时点到来前完成交易全身退出的商业逻辑。因为等到大家发现萧条点到来时，市场上的玩家都争先恐后地出手，这时，挣到的往往不是最后一个铜板所对应的高额利润，而很有可能是一堆难以收拾的债务。

什么时间点可以冲入某个行业创业，什么时间点又要悬崖勒马地退出除非他是精准的预言家，否则无人能对市场即将进入繁荣或即将落入衰退期的时点提前做出准确预判。但智者却可以基于有限数据，对行业或市场即将进入繁荣或即将跌入衰退期的趋势做出精确判断。

经济学家普遍认同的行业生命周期图，是智者判断趋势是否已经到来的重要工具。如下图，有着 “引入期(孕育期)”、“成长期”、“成熟期” 和 “衰退期” 明显特征的四时段 S 形曲线，是一条典型的生命周期图。无论是一款适销的产品，还是一个行业，还是一个王朝，或是一个人的生命活力，无不遵循着 “生命周期图” 所蕴含的规律在不断地演变着。

尽管行业生命周期图本身，对于创业者来说，演示的是趋势的外衣，而非趋势本体：因为等到看到这张随时间变化的行业发展周期中由全貌数据而描摹出的线图时，一切都已成为昨日黄花!但是，如果能获得一部分延续到当前的行业发展阶段性数据，我们就可以计算其变化率，来提前感知趋势的到来。

如果我们按照行业生命 S 型曲线的数据分布规律，模拟给出以年为单位的如表 1 的一连串市场上人们可以观察到的某行业或能代表行业的某公司销售数据，那么，基于表 1 数据的表 2 变化率数据就能轻易得出。从图 1 和图 2 的曲线图，我们能清楚地观察到，图 2 所示的变化率增长拐点出现在 2007年，变化率最高值出现在 2009年，都比图 1 中增长拐点对应的 2008年和销售量最高值出现的 2012年的时间点要提前到来。

无论是经济学理论，还是无数前仆后继的创业实例都昭示着：在行业发展的增长拐点前后，是创业者入场展示拳脚的良机。因为这段时间，无论是从创业所需要面对的竞争多少，销售业绩成长快慢，摸索市场需求和调整业务流程等所需要额外消耗的资源多少等等方面来看，都有利于创业团队的生存与发展。对于 “拐点” 到来时间点的测定，为准确把握 “趋势” 垫定了坚实的基础。

所谓 “趋势”，是一个事物发展演变的方向及变化快慢情况。其核心 “标签” 是 “方向” 及 “变化快慢”，或曰 “变化率”。

对于创业者来说，没有比能准确判断趋势变化而选择行动的能力更重要的了。即使我们获得的数据不是一个行业生命周期内的完整连续数据，但只要我们拿到了一部分的连续数据(可以通过市场调查，或搜索引擎获得行业数据)，利用变化率曲线就能比一般人提前观察到趋势，而能把握选择进场创业或退场另行选择的时机。这比习惯于通过观察静态数据发现行动机会者所获得的时间提前了不少而价值高显。

正所谓：“领先一步，领先一路”。反之，“早退一步，或者早转型一步，可保无虞” 的道理也照样成立。

明白了这个道理和判断 “趋势” 的数据性方法之后，“蚕蛾赴火” 般的选择早已衰退的房地产行业，并以房产买卖为基础的房地产金融项目创业就可避免;而对于要进行外贸软件 CRM 代理销售创业的哥们，我们恐怕也不会遭遇急急租赁，又迫不及待地转租的苦恼;至于是否要入驻某个大交易平台开网店或者优先考虑哪家交易平台先入驻以获取更多较低成本的客户、较快成长的订单实现再创业，我的建议是：先收集一下交易平台的累年或者累月的交易数据，并在进一步计算其年度同比变化率或月度环比变化率数据基础上，分别绘出交易量年变化或月变化趋势曲线图，及年度同比或月份环比变化率趋势图，我们就不难得出应该优先选择哪个交易平台进场创业，或是赶紧准备从哪个交易平台离场以早日脱离危险的结论，而不能单独只看由多日数据积累而来的虚实相间的 “双十一” 数据优劣、差距来做决策。

当然，有不少新行业的创业属于标准的 “从 0 到 1” 属性的创业，对于创业者来说，并没有我们前文所说相同或相似业务的累年、累月数据可供查用分析。这时，收集、利用可以导致商业模式成立的多方面相关条件数据，比如，要基于智能手机上的 APP 应用针对某类人群开展服务的创业，如果之前没有人开展相同或相似的业务，那么目标人群使用智能手机的人数是不是在过去几个月中增长得越来越快利用手机支付的目标人群是不是越来越多等等。观察相关数据的变化情况并进行分析和逻辑推理，也能大体判断出创业的趋势是否已经到来，或者创业时机是否已过。

移动互联网时代的创业，是基于数据变化研究的知识技术密集性创业。学会用 “数据”、特别是 “数据变化率” 来判断行业趋势的创业者，而不是凭借感觉，或人云亦云者，比那些不懂得用数据及数据的变化率提前解码 “趋势” 的竞争者要高出几十倍的创业成功概率!甚至，我们不失夸张地表述为：在以周为单位进行迭代的移动互联网时代，学会以 “周” 为时段单位观察数据变化并积极采取行动，比那些以 “月”、以 “季度” 为单位观察数据变化而采取行动者要分别高出 4 倍和 12 倍的成功概率!

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