前一阵听说金晖离职了,金晖是我前一家公司负责MVAS的分析师,本来想在他回上海之前,约他吃顿饭,也和他提了几次,没想到时间很快就错过去了。今天想到他,是因为突然想到一个问题,什么是最好的分析师?
问这个问题的背景,是我现在发现,金晖实在是我见过的最好的分析师之一,虽然他的性格并不nice,我还记得06年的时候,有两次在中午聚餐的时候话不投机,说一半不说了。慢慢的熟悉了,有一些交流,也不多。一直到我离开我的前一家公司,我都不认为他在做分析师方面有特别的禀赋。
促使我改变看法,是对Market
Intelligence的再认识,Market
Intelligence的基础是数据/模型,如同管理咨询的基础是方法论一样。这是人所共知的事实,但是数据和方法论究竟意味着什么,很多人并不清楚。什么是数据呢?数据代表了产业经验的积累,对于数据的收集、整理和推断,是分析师用行业经验进行研究的过程,这个过程需要消耗大量的工作时间去整理、访谈和讨论。在数据的基础上,分析师会进行一些行业趋势、竞争格局的定性分析和判断。
这个过程对于分析师提出两点要求:第一、要求有足够的行业工作经验,第二,要求有深入细致的行业调查和研究。金晖在SP有过较长的工作经验,厉害的是,他的数据总是非常准确,在资源有限,缺乏有效的cross
check的手段下,能做到这一点,真的是不容易。举个例子,移动和联通的高层都通过公司层面邀请他去“喝茶”,惊讶于他的数据准确度,放眼这个行业,有几个人能做到他这样呢?然而有人却认为他缺乏其他“技能”,比如方法论什么的。
顺便再说说咨询方面的方法论,总有一些无聊的人把咨询业的方法论搞的很神秘,其实咨询业的发展就是两个极端,一个极端是战略咨询,他们以知识为基础,这种knowledge就是方法论,简单的说就是分析问题的方法。麦肯锡这类公司充斥着大量的这种knowledge,有关于各行各业的,有关于企业各类职能的,这种方法能够帮助顾问有效快速的分析问题,这个世界是复杂的、非线性的,但是我们总能用一些线性的方法去分析他。咨询业的另外一个极端就是市场研究,Market
intelligence,他们以数据为基础,公司里建立大量模型去分析和预测数据,不说每个数据,就仅仅说数据的维度,新手就需要大量时间去熟悉。
我曾经醉心于方法论的研究,花了很多时间去研究许多定性的工具,也自认有一些心得,然而时过境迁,今天已经改变看法,也许麦肯锡70年前是在造轮子,不过今天人家的方法论已经千锤百炼,是在造飞机大炮了,我今天还在造轮子呢,一个人的研究和一个公司比起来,蝼蚁憾树。数据/模型也是一样的道理。
现在很多咨询行业的人,恰恰容易混淆这些东西,今天要造方法论,明天要造模型,今天定性,明天定量,什么都想通吃,都不知道在想什么。金晖这种专业的人才,在不专业的行业里,没赶上好时候。
在方军老师的文章里,面对他对这个行业的嘲弄,我真的无地自容。
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