在咨询行业，投行等高手聚集的机构，有一群分析师替客户诊断大量信息，提供建议，做出结论。在互联网公司里，这群分析师却换了个名字，叫做「商业产品经理」，到底商业产品经理在做些什么呢？来看揭秘。
图：好的产品要同时满足，需求性，商业可行性跟技术可行性。图引用自 Matilda 串串演讲
在产品开发团队的商业顾问，最重要的是得扮演「桥梁」的角色，替团队找出商业的永续性，听起来有点难懂，对吧？借用当红 HBO 的美剧 「硅谷」来比喻：Richard Hendrick 是 Pied Piper 创始人，他无意之间写出了一个史上最强的压缩算法，知名的风投 Peter 有兴趣投资他，但开出了一个严格的条件。
左图，Peter 要他们商业计划书才打算投资；右图，MBA 哥帮 Pipe Piper 写完商业计划书，图片引用自 TV Series- Silicon Valley by HBO
这时候，从 Holly 跳槽来的 MBA 帮了一个大忙，把所有电子表格做好，说服 Peter 未来 Pipe Piper 这个产品的商业模式，可能盈利模式为何，并订出未来 1-2 年的里程碑。这就是一个典型分析师，或者商业设计师的工作。在一个新产品开发或新服务设计的项目里，我们这群人通常在团队内执行以下几种任务：
（1） 替团队跟客户了解行业趋势
（2） 透过二手数据分析，在用户调研之前快速建立需求假设
（3） 由竞争者与新创公司的服务来启发灵感
（4） 透过异业研究来触类旁通
（5） 在产品开发过程中，调查市场大小，制定商业策略与创业提案
下面就来细说每项任务的不同之处吧～
1、替团队跟客户了解行业趋势
因为在第三方工作，我们有机会接触大量来自不同产业的客户群，了解他们的问题，学习他们沈淀十年才习得的行业精华知识。不过，在一个跨领域的产品开发团队里，成员通常来自多元背景，要怎么让团队的人类学家，设计师，程序员等专业人士，在短时间内快速理解一个陌生的产业？这时候，商业设计师经常扮演「行业家教」的角色，在短时间快速搜集大量信息，汇整成一场能做 30-60 的摘要简报，让每个人都能快速变成行业专家。一份好的产业 101 报告通常有以下内容。
图：在投行，咨询公司内，每天都有高薪的分析师在生产大量的市场报告，图来自迈博汇金
- 市场规模：市场到底有多大？行业内的公司总共可以赚到多少钱？
- 成长速度：这个市场每年以多快的速度增长？
- 主要产品／服务：目前要产品服务模式，定价，销售量，甚至是用户反馈评论为何？
- 行业大事：近 1-2 年必知的重大新闻
- 产业链分析：供应链如何组成，成本售价如何形成，哪些玩家具有议价力
- 竞争者分析：行业领导公司最近的举动，如重大投资收购，销售量变化，人士任命等
- 核心竞争力分析：综合以上，推荐出目前在该行业最佳的做法
或许你我曾经在报纸上读过以下类似的文章，这就是一个简化版的行业 101 简报
2、透过二手数据分析，在用户调研之前快速建立需求假设
这个月初，接受 Benson 的邀请，我到台湾的知名新创企业去分享「新创企业该怎么做用户研究」，会后有个问题一直让我印象深刻：身为一个新创企业，如果没有时间做长时间，大规模的用户调研，那该怎么办？
其实，这是困扰每一个产品团队的问题。一个由第三方负责、完整的市场调查往往昂贵而费时，在产品上线压力下，产品经理 / PM 往往很难排出一个完整的 4-8 周去做需求访谈。这时候，好的商业分析小助手能帮上点忙，透过调查前人所做过的消费者调研，市场调查报告等，快速搜集很多别人已知的珍贵情报，然后挑出重要且紧急的项目来做研究。这种方式我们将它称为 “假设性思考”：快速假设建立，数据验证，修正结果，产生行动：
具体而言该怎么做呢？通常我们会分以下几个步骤，
图：用议题树拆解厨房为什么臭
第一步：用议题树 （issue tree） 把一个大问题拆解，模块化成许多彼此互补的子议题
议题树是一种在管理咨询业常用的思考工具，用于把大的问题拆解成小的模块一一破解，这些小模块必须做到 MECE （Mutually Exuclive, Collectively Exhaustive），用白话说就是拼图啦，把问题切成小小块的拼图，这些拼图缺一不可，拼在一起是完全的整体，但又能各个去分析解答。
第二步：假设建立：用自身的经验，试着快速替所有未知的问题下个「速解」
这些小小块的拼图，有些是自己能解答的问题，有些是需要进一步研究才能解答的问题，不管能不能解，都先来个 “速解”，给他个假设。
第三步：二手资料调研，找出别人做过的分析，评论，试着左证自己的见解
花一定的时间搜集二手资料，甚至可以快速 Google 即可，找出足以左证自己见解是对的证据。或者快速访谈这个产业的专家，做这行的亲朋好友，快速得到反馈
第四步：挑出最不确定的 1-3 个问题，来设计用户研究计划，并找出适合的 TA 做调研
最后，将这些拼图拆开一一检视，找出你自己最不能回答的，这些才需要做使用者研究
一个类似的案例是我们之前做的生鲜电商调研，当时，经过议题树的拆解，我们发现「如何建立在线交易的信任」是最需要透过调研来回答的问题。在调查开始前，能快速做大量的相关消费者调研，学术研究文献回顾，找出这些教授们用纳税人的钱累积的知识结晶。有理论框架后，能针对这个设计相对应的研究问题。
当时我们参考了许多国内外关于农夫市集的研究，发现：在农夫市集内，生产者能跟消费者有直接的对话，在这些话家常，讨价还价，跟长期购买的过程中，逐步建立对于生产者的信任，并且认同其有机，绿色理念，产生一批死忠消费者。知道了这个洞察，我们便将它当作研究的重要假设，并且在后续研究中，尝试印证并且搜集如何在电商应用的作法。
3、 由竞争者与新创公司的服务来启发灵感
2013 年底，当时的 HP 在台湾举办了一场 Demo Day，ubike 团队也受邀参加，总觉得自己做的公共脚踏车查询 App 很鳖脚，没办法让外国的创投认可我们。为了吸引国外创投的目光，我们一夜狂想，总希望能想出下一个 Dropbox 等级的新点子来打动潜在投资人。记得当时想了数十个点子，最后筛选出几个
兴奋不已的我们，觉得自己可以颠覆世界了，但手痒的我忍不住查了这个新创公司数据库，越查我眉头越皱，眼神越沉，每一个点子都有人做过！但做的成功与否，完全看团队当时的努力。虽然后面我们仍然没有被那群硅谷创投青睐。但这次经验也让我深深领悟到一个道理：点子一点都不值钱，执行出来的成果才是。
图：在准备投资实现新点子前，偶而参考别人走过的路
这次的经验也让我学到：很多自己爱到不行的创业点子，很可能别人早就做过，错过了。在你准备投资百万，把这个创业项目做出来之前，先拜访一下失败者的坟墓，看看前人怎么死的。更有甚者是不是有哪个募到巨款的新创企业，也在做类似的事情，才能知己知彼，找出差异化。
4、 透过异业研究来触类旁通：
触类旁通 （Analogous Research） 其实是一种异业学习的研究手段。很多好的灵感来自其他的产业，鼎泰丰的小笼包是精致服务建立信任的经典案例，Warby Parker 的买一赠一策略成为 CSR 的学习目标，小米手机的参与感营销是现代人必读的手册。这样子的异业学习，在设计顾问公司也常常做。一个案例是 IDEO 的工业设计项目，在设计手术器材的时候，团队去调查从 FI 赛车如何在短时间高速换轮胎的，并从中得到许多设计灵感。虽然 F1 赛车与手术器材是风马牛不相及的设计领域，但他们彼此都是在高压，短时间内快速完成特定的操作工具。
图：上海人民广场内的婚姻中介
在做直销行业的调查时，我们也借镜了许多婚友服务的洞察跟调研。因为透过朋友圈卖东西跟婚姻一样，都是把人际关系商品化的一种形式，直销透过卖人情赚钱，100 个朋友只要有几个忠诚顾客，得罪其他 90 个人也无所谓，朋友的交情，马上变成可以计算的业绩收入。在婚姻中介内，人也被当成商品，上百位未婚的男男女女们，被学历，身家，有房有车的卷标被分类，中介透过介绍相亲媒合来抽取中介费。然而，两岸三地的婚姻市场，在短短 30 年间经历了相亲式微，自由恋爱兴起的变化。「人们厌倦自己被秤斤两来卖」这样的观点也启发了许多后续我们对于直销的调查研究
5、在产品开发过程中后期，调查市场大小，制定商业策略与创业提案：
商业设计师在这个阶段，最重要的任务是透过数字来建立同理心：数字能帮助你更了解用户，善用数字检验假说能避免自说自话。在产品没上线之前，我们能透过以下几种方式，帮助团队来建立假设。
- 国内外案例数据搜集：很多创办人跟经理人一被采访就管不住嘴，我们经常能在新闻报导或公开演讲中找到业绩，成交率，订单量，成本等关键数字
- 搜集竞争者数据：透过年报，查询数据库等方式，调查竞争者的财务表现，另外，访谈离职员工是我们用做最好的资料搜集手段，通常能挖到很多行业秘密哦
- 试算市场规模与可能营收：咨询公司如 Mckinsey, BCG & Bain 在面试时常常会出这样的题目：请估计全台湾有多少出租车，考的就是如何在未知信息下，透过自身经验快速判断市场规模。
- 个案分析探询盈利模式：很多时候 Bloomberg 商业周刊，FastCompany，Forbes 或者第一财经周刊等杂志会对某间公司做深度剖析，读完这些往往能找出适合我们操作的盈利模式。另外，如果是网络服务创业，Lean Analytic 已经把几个商业模式都整理好，如 Freeium, two-side market, SaaS, in-app purchase 等盈利模式分析。
透过以上的资料搜集，商业设计师能快速帮助团队完成以下流程：
（1） 建立假设
（2） 搜集数据验证
（3） 制定快速反应策略，未来产品上线后，才能再…
（4） 运营中试错，修正，并且…
（5） 达到合理的规划目标。
其实，商业分析不是万能，MBA 在 excel 内怎么做 Model，怎么做财务预测，还是不如卷起袖子，跳下去做实业的人。但好的商业分析能帮助我们避免风险，少走弯路。
在这里借用 IDEO 前 Design Lead，也是个商业设计师何瑞仪 Matilda 在串串的分享，跟大家做个总结：
「商业思考」教会她什么？它是一个由繁而简的过程，能帮助团队将一个复杂的问题简化，才能在短时间内找到好的切入点下手。建立假说就是在帮助自己建立框架，透过框架能帮助自己建立基础，利于对问题进行剖析。
最后，想抛砖引玉一下，分享一些我自己在做分析常用的数据源。其实，就像程序设计领域有 Gihub，设计师有 Pinterest 一样，商业分析也有很多现成数据库，站在前人的肩膀上能看的更高更远，可惜商业界追求保密性，还没有一个大一统的开源数据库，很多信息还得靠自己摸索跟拼凑，以下整理一些我自己常用的参考数据：
投资银行与产业研究报告：
各大投资银行数据库：像是迈博汇金 列出中国每天由许多研究部门的分析师生产的相关分析报告，供股海迷茫的投资人参考。
产业研究机构：如台湾的 TRI 拓墣产业研究所，国外研究机构如 Euro Monitor ，ISI 等经常提供图文数据并茂的专业分析。每个行业也有相对应的权威分析机构，如半导体业的 VLSI，APP 开发领域的 APP Annie 等等，因行业而不同而有细分领域的专家，建议找数据之前，可以询问该行业的牛人们，看看他们都用什么数据库。
咨询公司偶而会发布针对特定主题的专题分析报告：如麦肯锡，波士顿管理咨询公司常常发布针对特定主题的调查，如麦肯锡今年初发布的中国数字消费者调查报告
如果调查的议题有相关上市公司，相应的财报年报，投资人跟股东会报告等，往往是最好的产业分析素材。像各国的证券交易所都有公开信息能让我们查到公司的财报年报，如台湾的公开信息观测站，上海证券交易所的定期公告都能依股票代号，查到相对应上市公司的财报年报
现在有越来越多的开源智库提供这样的服务，比如说中国的乐晴智库 专门提供免费，开源的投资银行报告，微信 SOGO 平台 能搜索到全世界在微信分享的公众号数据，能找到很多意想不到的数字。另外Slideshare，百度文库等文库平台偶而也能挖到一些宝。
有时候在 Quora 跟中国的知乎 这样子的社群问答平台，能挖到许多行业秘辛。之前听过采访过知乎创办人周源说「知乎是要搭建一座桥梁，让懂行业秘辛的人能向外传播知识」。
搜索引擎与历史新闻数据库
另外，大学图书馆 通常有订阅很多产业数据库，特别是有商学院跟 MBA 的学校，只要有学生账号，很多免费资源都拿得到。通常大学都有订阅 Factiva 这样子的历史新闻数据库，善用历史新闻检索，能找到很棒的参考数据
除了用 Google 跟百度等搜索引擎外，Google Inside 提供很多由 Google 统计的大数据数据
Google 与百度都有搜寻指数 跟 Adwords 的服务，能帮助我们查特定关键词在某个时间，国家的搜索排行。
流量与下载量调查：
如果你发现某个服务很值得调查，不妨使用这类平台看看他们做的好不好。有些 APP 营销很厉害，但是排名却惨不忍睹，也有些服务看起来无声无息，却占据网络大半流量。善用这些网站，能找出隐形的巨人，或让浮肿的对手现出原型。并且找到一些可以参考的数字跟排名指针。
Alexa 分析某个网站的流量排名
Similarweb 感谢 Bebit 朱贞蓁提供，比 Alexa UI 更好的网站使用分析服务
Google Analytics 最老牌好用的使用分析工具
App Annie 提供跨平台的 APP 下载量，营收分析跟关键词分析
APP Figures 与 APP Annie 类似的 APP 数据分析公司
最后，就是经典的商业计划书
其实网络早已有很多很棒的教学：像是商业模式创新, 孵化器 YC 的 <how to present to investor 以及 Udacity 上的 How to build a start-up 课程 都有很棒的范例
