如何看待互聯網公司的戰略分析/商業分析崗位？
作為一家互聯網企業的分析師如何獲得競爭對手未公開的一手資料，與第三方互聯網諮詢公司的分析師之間的區別？
謝邀。
利益相關：BAT之一的前戰略分析師。所謂戰略分析師只是一個名稱，在不同的公司可能會有不同的工作內涵。從字面上理解，當然最直接的工作就是「戰略分析」。首先不同公司對於「戰略」的理解不同，其次對於「分析」結果的期望不同。
如果一個互聯網公司設立了戰略部門，哪怕只有一兩個人，這個公司起碼也是業務處於高速發展階段的中型公司，創業型的公司不太可能設立這樣的職位。對於中型公司來說，「戰略」基本上研究以下問題：我們做的這個市場有多大？有什麼人在做？競爭對手都在做什麼？未來誰能成老大？其他相關的公司在幹什麼？BAT在幹什麼？……而老闆對於戰略部門的輸出，主要就這兩點：我說的對不對？他說的對不對？在中型公司里，戰略部門基本上約等於決策支持部門。但是在大公司，戰略分析或者商業分析的崗位的職能就更為豐富一些。以我之前的部門為例，分析師分了幾個組，有專門研究某些行業的，如金融、醫療行業；有專門跟蹤產品戰略的，如XX寶，有專門服務某些公司策略的，如XX計劃。
行業分析師一般是在行業里從業多年的人，有些是從第三方諮詢公司過來的，而更多的是則原本就是行業里多年的從業者，對行業有精深的了解。如果是應屆生進來，一開始就只能先當徒弟，幫助師父做做日程安排，做做信息搜索和整理，校對文檔等工作。隨著行業客戶接觸機會的增多，對行業的了解逐步的加深，才慢慢有機會做一些初步的分析工作。一個優秀的行業分析師不僅要了解行業，還要了解自己公司在行業的地位，制定相應的計劃。例如BAT如果想進入宇航業，分析師就要通過數據和嚴密的邏輯分析告訴老闆，這個行業的現狀和發展趨勢、有哪些公司在做、我們是應該收購一家公司還是聘請高人、如果收購的話收購誰，如何整合其業務……做產品戰略的分析師基本上彙報給產品部門的老大。一個產品的戰略基本上也包括對於行業的研究，競爭對手的研究等，但更多的落腳點是產品本身的策略。例如設計商業模式，研究用戶群，預測市場趨勢等。產品戰略分析師除了分析外，另一個重要的職能是推動戰略落地。一個優秀的產品戰略，不僅有前瞻分析，更應該有具體的實施策略和結合部門能力的計劃步驟。所以在很多公司里，分析師除了分析外，能否推動戰略的成功實施也是評估其工作績效的指標。
分析師是一個靠經驗積累的職業。隨著工作經驗的不斷豐富，接觸過的行業、項目不斷增加，對整個互聯網產業的理解也就越深刻。資深的戰略分析師對一個公司來說是非常寶貴的財富。他們能夠對新出現的技術、商業模式做出基本準確的判斷，對國內外大公司的新動態及其影響做出快速的分析判斷，對競爭對手的一舉一動了如指掌……可以說，對於老闆來說，這種類型的分析師就如同諸葛孔明一般，天下大勢，盡在掌握。
題目中提到了數據問題。是的，數據是戰略分析工作的基礎。沒有數據，分析就無從談起。但是商業數據通常很難獲取，特別是競爭對手的數據。因此通過第三方諮詢公司購買是最常用的做法。除此之外，從對方網站爬數據，通過搜索引擎收集相關的新聞報道等方式也是常用的手段。舉個例子，在一次分析競爭對手產品的日活用戶的過程中，我用了各種方法都沒有找到靠譜的數據。即使是通過私人關係從對方內部拿到的數據也是天差地別，無法甄別。最後通過搜索引擎收集了公司高管的採訪視頻和文字，投資人對其公司的評價等數據，最終拼接出了其用戶在一年內的增長曲線。因此數據收集方法是不拘一格的，前面也有多位提到各種方式，在此就不再贅述。我想強調的是對於數據的鑒別和使用。首先，數據如果不靠譜，再資深的分析師也沒有意義。是否能夠準確判斷數據的可靠程度也是區別分析師資歷的重要標準。通常來說，只有權威的數據才有較強的可行度，例如官方自己發布的；權威第三方機構發布的；國家統計局發布的（excuse me？）等等。其他渠道的數據，除非能夠相互印證，一般都不能直接使用。第二，有了數據的情況下，應該如何看待數據本身？僅在數字本身的含義上做統計分析，那只是一個入門的水平。好的分析師能夠結合其他的數據和信息，看到數據背後隱含的商業行為和價值，這才是真正做戰略分析的意義所在。而這種說起來玄做到更難的技巧，只有通過實踐不斷摸索才能心領神會。
最後我想強調的是邏輯。無論用了多麼豐富的數據，使用了多麼精妙的模型，最終得到了何種高大上的結論，當你向老闆彙報時，向外界宣傳時，向員工解釋時，都需要轉換成更加容易理解的「故事」。說服力強的故事通常有著嚴密的邏輯分析推理過程。在陳述基本事實的基礎上，運用嚴密的邏輯推理最終得到結論，這個過程並不比數據收集分析簡單，或者說更具有挑戰性。因為你的讀者可能很難質疑你的數據，所以會更加註意你的邏輯是否合理和嚴密。合理性意味著因果關係在大多數情況下是成立的，嚴密性意味著你的分析包含了絕大多數的可能性，沒有重大的遺漏。舉個例子，你說A功能是剛需，B功能也是剛需，所以A+B一定是剛需。這就是邏輯不合理了。因為A和B同時發生的場景和需求並沒有經過論證。更簡單地，說個反例，A=吃飯，B=上廁所……邏輯不嚴密的情況更難發現一些，但思維縝密的人仍能捕捉到紕漏。例如你通過數據證明了公司進入A領域的優勢，好處，同時也論證了不進入A領域可能出現的問題，但如果你忽略了時間這個因素，那麼你的分析也容易被人質疑。要做到邏輯嚴密，需要經過一定的思維訓練。思維訓練並不難，難的是時時刻刻用嚴密的邏輯思考和觀察問題。
=============7月19日更新==============不少朋友給我留言談到數據工程師（或稱數據科學家）與戰略分析師的區別。從公司層面上說，數據科學家的工作更加具體而深刻，戰略分析師則更加偏向宏觀注重長遠。在大公司里，數據科學家通常負責的是公司內外數據的分析，目的是分析公司近期在產品、運營、財務等各個方面的成效，發現異常點，位下一步行動提供更為客觀的決策支持。而戰略分析師雖然也需要數據，但更多偏向使用宏觀的數據。因為宏觀數據通常非常稀疏（例如行業協會發布的一些統計數據），因此難以通過計算機進行數據處理。而這時具有洞察力的人腦就承擔起了數據分析的工作。但是這並不代表戰略分析師就不需要數據處理的能力。相反，如果戰略分析師具有較強的工程背景，能夠通過代碼獲取更詳盡豐富的數據，能夠利用機器增強數據分析的可信度，那麼他的戰略分析的價值會大大增強。就我的理解而言，戰略分析和商業分析是兩個不同的職位，前者比較偏商業模式研究及行業研究等等，後者比較偏業務分析（BI, Business Intelligence）。當然有些公司的商業分析其實也是涵蓋甚至略等於戰略分析。如果非要細分的話，我傾向於把戰略分析或者商業分析這個職位分為三個層次。
戰略分析。這個職位主要是分析和研究商業模式、商業機會（特別是這幾年的出海潮，中國人把世界各國翻了個遍）以及競爭對手動向等等。一般越是巨型互聯網公司，越是偏好設置此職位。因為越是大公司越容易進入低速成長期，於是很自然地試圖憑藉手中豐富的資源去尋求新的戰略機會，因此需要這樣的雷達和頻譜儀。最合適的人選往往來自於諮詢及財務顧問等。在內部，依據公司大小及層級設置，直接彙報給CEO或者負責戰略的VP。這個職位和諮詢及投行裡面的分析員所做的事情並無太大區別，無非就是直接為甲方服務以及更接地氣。至少知道自己的提議是怎麼被斃掉以及鞭屍的。（順便推廣一下自己的解密管理諮詢第三講的Live，裡面會提到戰略管理諮詢的職業發展，會部分涉及到這個部分）
商業分析或業務分析。這個職位主要是支持銷售、運營或產品部門，利用數據分析及統計（Business Analysis or Business Intelligence）在銷售效率、人均效率、價格敏感性、續費率、DAU及用戶粘性等多個維度為相關部門提供數據支持以及商業建議，略類似於內部諮詢顧問所提供的服務。隨著企業規模的增大，甚至只需到中等規模，商業分析的需求就會顯現，因為可精細化提升和完善的地方已經足夠支撐起一個人或者一個團隊的建制。特別是在一些偏運營偏銷售類的互聯網公司，該職位尤其容易發揮。各類公司（包括傳統公司）的數據分析師及數據運營、市場調研公司從業人員以及諮詢顧問為互聯網公司的商業分析輸出大量人才。
而目前比較新興的職位是數據科學家或者數據工程師（Business Analytics），較之戰略分析和業務分析，他們更加強調硬功夫（hard-core），會使用更高階的數學和編程技能，比如：機器學習、深度學習及圖像聲音AI等技能。之前的用武之地主要偏工程和產品，比如：推薦、搜索、廣告匹配、AB Test優化產品細節等等。然而在運營、客服就銷售等業務層面的應用卻極少，不過我認為這是未來的趨勢。
最近看到 @魏鴻鑫 翻譯的一篇關於AirBnB用更複雜的演算法來監控BI數據就是如此，在監控產品的趨勢時，使用了傅里葉變化，將趨勢和周期性等因素剔除，而找到出現異常的數據點從而指導業務部門迅速反饋。而傳統的業務分析沒有引入複雜演算法，只能依賴人工每天辛勤得瀏覽各項數據，或者頂多使用周均或者月均等數據來平滑噪音，遠不如文中提到的演算法智能和有效。
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謝邀，先前是LinkedIn的戰略分析師，現在轉行做遊戲投資了。為了方便你了解我們日常最常用的郵件回復方式，我按照回答需求的最基本方式解答你的問題，我們回答問題唯一需要注意的就是邏輯分層和決不能講模稜兩可的廢話。直接觀點：
- 如何看待戰略分析師？大部分的分析師停留在回答需求/完成項目階段，很小部分分析師可以領導決策
- 如何獲取競爭對手未公開資料？自己的產品線，第三方數據，私人關係，模型推測，邏輯推測
- 與第三方分析師區別？Corporate Strategy為公司發展和決策負責，工作具體，目標明確，沒人喜歡聽空話；第三方分析要麼宏觀，要麼完全客觀，更多是給大面上的啟發和邏輯梳理提供依據，需要Corporate Strategy梳理和轉化，才能為公司服務
分析：
【如何看待戰略分析師】
- 基本工作：
1）行業面：覆蓋競對和可能出現的新機會。有巨大變動嗎？有競爭對手的進攻消息嗎？有可以學習的Product/Mkt/Ops策略嗎？有新出現但不一定成熟的Business model/Tech嗎？
2）需求面：回答老闆們的問題。為什麼別人搞這個？我們該不該搞這個？你們和XX團隊一起研究下怎麼搞這個？我現在就決定要搞了，要和XX彙報了，你們做個報告告訴他們我們非搞不可！3）規劃面：制定公司和某部門的長遠工作，這樣的事情越來越少了。可能公司面的大方向，排個優先順序會嘗試到。但是在互聯網公司里，第三方部門在瞬息萬變的場景下，為某些具體部門做規劃就有點得不償失了。4）項目面：其實就是雜七雜八的事情，姑且給他慣一個項目的名字吧。你們都是聰明人，要不然和產品一起做個排期吧？你們都是聰明人，要不然最近搗鼓一個對外傳播用的報告看看？你們都是聰明人，要不然幫XX做一個PPT？5）決策面：只有當你很受到決策層信任的時候才會發生，當你有那麼一丁點參與決策的機會的時候，就和前面的完全不一樣了。你給我講講或者研究下這個？不錯，就這麼搞，你再做點東西，我們一起推下去。
- 看完後，你就應該有一個總結了，不管多麼天花亂墜的JD，大部分的人都是在回答一個又一個的問題，當然有一天，你可能會突然得到一次信任，在前線或者在後方補給線推動一個決策的發生。
【如何獲取競爭對手公開資料】
- 自己的產品線：某超級移動互聯網公司已經把產品植入到你們手機了！咦？我們某個埋入很深的產品監測到最近有100w個用戶裝了XX產品，按照我司產品10%市場佔有率估算，大中國有1000w個用戶啊！
- 第三方數據：App Annie，易觀，艾瑞，百度指數，央視數據，4A公司，還有各種各樣的數據提供商。
- 私人關係：可遇不可求，用也不是，不用也不是。
- 模型推測和邏輯推測：拍個model研究下這個產品的用戶數吧？好像拍不出來！拍不出來就假設多一點Scenario去拍啊！
【與第三方分析師的區別】
老闆：XX，給我拍個XX市場的Mkt Size增長？
分析師打開了某某第三方分析師提供的報告，又接著打開了一連串其他分析師的報告。
「這個圖不錯，用了！」，「這個什麼鬼圖，數據瞎搞的嗎？我加幾個條件到Excel里調整一下！」
分析師：老闆，我搞好了，圖看著不錯，反正也不影響決策。
老闆：再搞Pro一點，多搞幾個象限套個模型，其他沒啥了。
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補充一下大家可能更關心的從業來源和職業去向
【互聯網分析師的來源】
傳統的戰略諮詢，互聯網第三方諮詢，應屆生也會招互聯網其他業務線和四大的同學
精英一點/Pay給的高的互聯網公司還會招募投行junior
【互聯網分析師的去向】
很難有做得非常長的分析師，大家的職業周期可能也都在1-5年，就不會繼續在戰略部門工作了。主要去向包括：
- 最多的可能是轉到業務或者其他強勢部門了，做PM/BI/Mkt/TPM了
- 轉互聯網公司產投崗位，路徑清晰，不需要太多的手頭資源
- 轉VC行業，需要依賴點手頭資源，我們這樣的內部諮詢部門資源有限
- 創業了，比較少，strategy部門一般作息比較舒適，有創業激情的不多，不過我的老闆就剛剛去創業了
- 讀MBA去了……
戰略分析崗現實中的業務邊緣較為模糊，和用研、投資、孵化等等都能扯上關係，所以在不同的互聯網公司差別還是挺大的；
目前我所了解的戰略分析工作歸納起來主要有3個方面：
1. 公司或者業務單元層面的戰略規劃；2. 持續的機會掃描，前沿研究。對應的follow up可能就是戰略投資或者內部孵化的事項；3. 決策支持。支持BOSS的決策，支持業務單元的決策...產出行業分析報告、產品研究報告等專題性的內容。但很多時候，尤其是遊戲行業，論證來論證去還是不如拍腦袋的決策...不管做什麼樣的分析，有一點是很重要：就算是為了論證老闆的英明神武，也要有理有據地去拍好！其中「理」就是分析的邏輯，邏輯是包在外面的金玉，有了這層套，你可以根據分(lao)析(ban)的目(xi)的(hao)去填充裡面的「據」；
而且通常最後要落在一個具體的可操作的點上更顯逼格。如果你還能在其中挖幾個老闆能夠challenge你的點並做好準備那就又是更進一步了~至於「如何獲得競爭對手未公開的一手資料」，最好的方式還是通過人，情報搜集什麼的一靠人脈二靠套，不過越線的事還是不能幹地；不過話說回來其實大多數時候只能靠合乎邏輯的測算來實現。
第三方互聯網諮詢公司，很多時候說白了是做調研提供數據的，分析的都是大面；部分類似MBB的也可能會直接提供戰略諮詢服務，幫助公司做戰略規劃~而互聯網公司的戰略分析、商務分析更貼近業務，如前所說涵蓋的內容也會更廣一些。
我自己的感覺做互聯網戰略能第一時間接觸很多新鮮的東西，也能從boss看問題的角度學到不少；但很多時候腦袋裡塞的虛的東西太多，不落地，似乎談什麼都能扯上兩句，但第三四句還是得業務線上的才能接下去了...事實上，甲方（互聯網公司）的戰略分析師，策略分析師什麼的，工作的內容和諮詢公司很類似的，就是通過商業模式，行業數據，監測數據，第三方數據，調研，或者內部系統調出的數據，去分析研究描述一個行業。這個職位在第三方諮詢機構，投資機構，甲方的工作內容和工作方法沒什麼太大的區別。
但是因為身處不同的公司，彙報對象不一樣，所以往往會得到完全不同的結果，分析人員也會有不同的側重。
投資機構：一般來說是絕對中立的方向，要求絕對客觀，真實，能夠幫助進行實際投資行為的決策，因為是花自己的錢，但也不完全，比如對外發布混淆視聽用的，或者說為了投一個項目而專門寫來忽悠人的。諮詢機構：這個分兩種，一種是甲方只是想看看你的想法和分析調研數據，這時的要求就是客觀，另一方面是要符合甲方的要求，或者說甲方想達到的效果，這裡面就包含包括改數在內的一系列東西了，不過因為是掛著第三方機構的頭銜，甲方裡面的人其實也不太好質疑的太多（他們可以不信），在這個環節，第三方機構一般會被甲方當槍使。甲方的諮詢部門：這個有好幾種情況。如果你在業務線，那麼你的研究成果是為了支持業務線領導的決策和業務具體執行，當然這個「決策」，是先有決策還是先有研究報告，就因人而異了。如果你在戰略部門，那麼你的研究成果，還是為了完成領導交辦的研究任務，這裡也可能出現兩種情況，一種就是，讓你去研究一個領域或者什麼，不提任何要求，一種就是，領導其實是想做某一塊業務，你去研究，研究的結果就是，這個事情能做，但是需要XXXXX，預計能夠達到XXXXX，好了，結果還是當槍使了。不過話說回來，戰略決策難道不都是公司最高層領導們做的么?和戰略部有啥關係？總結起來就是：
投資機構：研究讓自己滿意第三方：研究讓客戶滿意甲方：研究讓領導滿意在招聘方面，也是各有要求：
投資機構：要求名校有限，然後就是有行業背景，或者乾脆金融財務出身。這樣的多一些。第三方：專業沒有什麼特別要求，最好是干過諮詢調研類工作，同行跳槽比較頻繁。甲方：一般都是從投資機構或者第三方挖人，沒什麼特別的要求，學曆本科以上吧，會有學校的偏好。從工資角度，據我所知，甲方&>投資機構=第三方。這是基本工資範疇，如果算績效，那麼第三方可能會很多，投資機構的績效極其看運氣。個人覺得商業分析中最重要的工作是對行業的前瞻性研究，包括：行業能發展多大，現在處於哪個階段，未來將呈現哪些主要的變化等等。前瞻性的研究能夠直接對企業的資源投放產生重要影響，現在風投界創業界都喜歡說「風口」，意思就是準確判斷行業的發展階段。
但是，對未來的預測是半科學半藝術的，你看包括巴菲特在內的諸多價值投資大師均表示未來極難預測。很多企業家能獲得成功都是因為趕上了風口，但是能趕上風口卻不一定是因為他分析能力強，可能只是「感覺好」，或者運氣好。
所以問題來了，分析師的工作實在有點尷尬，分析師總在做預測，但是缺乏明確的判斷標準，很多時候只是在論證老闆的想法。並且哪怕你指出了一個正確的方向，最終要能在這個方向上掙到錢，還要靠資源投入、靠團隊和執行力。分析師的工作只有很小的一部分影響。
所以，看起來高大上的戰略分析，天花板其實並不算高——很少有一個做戰略能進入互聯網公司的核心管理層，最後可能就是一個總監或者部門總經理。歸根到底就在在互聯網公司，分析師的工作對最終能掙到錢的影響力事實上有限的。
我以前在第三方機構和互聯網公司（BAT之一）都做過商業分析，我還挺喜歡這個工作的。原因在於研究前瞻性的東西意味著要不斷接觸新的東西，而且要需要收集大量的信息、一些方法論的支撐以及對商業發展規律的細緻研究，這件事情挺鍛煉分析思維，挺好玩的。
不過話又說回來，做分析師做久了，想任何問題都喜歡列分析框架，導致一些關鍵時刻會猶猶豫豫，缺乏一些決斷力。這個可能是做分析師帶來的一個比較嚴重的副作用...
前面看到有回答說，做戰略和商業分析很難進入核心管理層，那麼反例是鵝廠核心高管有兩個是做戰略/商業分析出身，一個是總裁，一個是CSO（首席戰略官）；另外還有一位副總裁主管戰略發展部。這三位高管均在麥肯錫有耀眼的行業經歷。除了高管以外，鵝廠也陸續從麥肯錫挖來不少員工，空降級別就是總監或者高級總監，主要集中在投資併購部和戰略發展部，從事戰略/商業分析工作，與一線業務部門密切合作，主導騰訊業務布局，是名副其實的智囊團，且上升空間並不算小。當然，這批人大部分都智商天賦過人，同時勤奮克己，出成績也並不奇怪。如果做過商業/戰略分析，再到一線做業務，據我的觀察，這部分人的思路和眼界會比一直在一線做螺絲釘然後慢慢晉級走上來的許多人要開闊，會真的站在一定的高度去看待和觀察業務問題、判斷業務走向。當然，對於自己一無所知的業務範圍，沒有經過一定的背景資料收集，也會出現一些明顯的失誤。
我不討論虛的理論知識，就說說自己在美國矽谷做商業分析師的實際經歷吧，給大家分享一下美國矽谷一線的大公司里的商業分析師都需要什麼技能。（歡迎個人微信交流：weizhicheng0）
我剛去美國的時候是在波士頓東北大學讀研究生，學費很貴，我也不知道那些研究生課程有什麼用，那個時候很迷茫。直到我去了矽谷，認識Mia，Mia當時是google的資深商業分析師。
我在矽谷觀察到，華人一般都在做程序員，我一開始也在學計算機技術，可是我不喜歡也不擅長寫代碼，我更喜歡和人交流而不是和電腦交流，我的英語還可以，以後也有創業的想法，我想做的工作是可以全面鍛煉我今後創業的能力，創業說白了就是要懂商業，做生意去賺錢，至於用哪一種計算機技術實現自己的idea，並不那麼重要。所以，我想懂商業。
Mia並沒有在名校讀過書，她剛去美國的時候認識了一個男朋友，是個美國人，他們戀愛了3年。Mia常常會和他男朋友參加美國人的party，mia發現party里的那些人都很有錢，開的車都很好，就問他們做什麼工作的？他們告訴mia是做商業分析師。這就是Mia一開始決定做商業分析師的原因。
通過培訓，mia在矽谷的BBVA(一個美國的銀行，好像是西班牙資本的)找到了第一份商業分析師的工作，薪水30美金每小時。mia在這個公司一干就是5年，這5年也讓她快速提升了商業分析和英語能。同時，她形成了自己的商業分析方法論，總結了所有的技能點，而這些技能點是直接對應矽谷招聘網站上商業分析的技能需求的。
就在這段期間，我遇到了mia，毫無疑問，我很快成了mia第一個學生，當時付給她1000美金，她也毫無保留的交給我矽谷所有的商業分析技能，讓我少走了很多彎路，我還記得，課堂上學到的BPMN語言、Arise軟體使用、系統分析與畫圖的方法、會議記錄的方法等等這些技能點最後在找工作的時候竟然直接就是各家公司對商業分析的要求！也正是因為我簡歷上的技能點和矽谷各家公司匹配的如此精準，所以mia很快幫我找到了工作。
就在我剛剛入職期間，mia去了google，現在又在ebay。還是在做商業分析師，已經有8年的經驗了。我們常常在一起交流，美國很多大學裡的商業分析專業的課程並沒有完全符合社會上公司對商業分析人才的要求，甚至很多學校的課程教偏了，這樣會讓很多想做商業分析的學生走彎路，比如有些專業會教R語言，Mia做商業分析這麼多年是沒用過編程技能的，矽谷公司招商業分析師也不需要你會編程，但是學校的商業分析專業是脫節的，他們把數據分析師的技能點也放在專業課里了。挺可悲的。（我們僅僅觀察了矽谷幾所大學的商業分析專業課程設置，供大家參考）。
我的經歷很多，也希望幫助更多人少走彎路，以社會就業為導向，早日實現自己的目標，需要更多交流的可以加我微信：weizhicheng0
昨天和公司投資人兼CEO聊到一些公司戰略問題，剛好看到這個問題，談談個人看法：1.不是所有投資人/公司領導都了解互聯網行業，需要通過大量的戰略及分析信息推動其了解，以推動公司發展。當前國內投資人投資領域非常廣泛，同時由於互聯網的影響力及潛在高投資回報率，越來越多的熱錢流向這個行業，但很遺憾，不是所有投資人都了解互聯網，如我司CEO，傳統行業出身，在國內有一定影響力，雖然不是非常了解互聯網，但已經投資兩家互聯網公司（投資細節不多說，但投資故事總是很美好的），這時就需要向其提供大量的公司相關產品信息，市場競爭信息，相應的市場建議，以便CEO對這公司的前景真正有桿秤，逐步推動公司發展。2.驗證領導判斷。正如曹政所說，有時候所謂的信息就是驗證領導的判斷，或者猜測……但不同領導，不同風格，對同樣的內容會有不同的見解。。。3.創新與新領域拓展的探索。通過市場的分析，尋找合適的市場機遇，並通過各項信息，反推決策層做相應的戰略決策，同時部分信息作為策略層向普通員工「講故事」的基本素材，當然另外一部分信息作為分析性內容放到MRD甚至融資方案中，變為向「客戶」或「投資人」講故事的基本素材。。。當然，這不一定靠譜。======================================================================對於如何尋找競爭資料，不多說了，方法總是有的，而且是非常多的，知乎中也有非常多的，可搜索之。======================================================================對於和第三方諮詢師的差別：一個是為自己的公司出力，一個是為別人的公司出力，至於完成成果與其個人心態、責任心、獎懲等等直接相關，不多解釋。======================================================================利益相關：1.曾經作為某省級移動第三方諮詢合作夥伴服務過，也忽悠過。。。2.某互聯網公司總裁助理產品總監，有部分機會參與公司戰略相關工作。
謝邀，最近忙答得略晚。
利益相關：在德國大型互聯網企業從事戰略分析。儘管現在世界上沒有什麼國家敢宣稱互聯網行業領先於中國， 但是企業架構方面還是(有可能)更全面且清晰的。如其他答案中所說，Strategy的下游即服務對象包括最高管理層及各功能部門(如mkt,ma, ops等等)的管理層，通常公司內部也有上游部門(如market intelligence, data
intelligence等)作為戰略分析的數據來源、技術支持，當然第三方數據來源也佔據了戰略調查的很大部分。
職業收穫上來講，目前感受到的與晉陞空間堪憂這一說法正好相反。如果是Junior職位，你在工作初期就有機會接觸到整個行業最前沿的數據和規律，以及公司最核心的規劃和競爭力。不管你準備轉BD還是其他方向，都是最好不過的經歷。如果是senior些的職位，你則更有機會向行業內頂尖的領導者展現你的才華、想法和洞察力，你的工作真的是在make a difference。Strategy的工作內容和技術要求很像inhouse consulting，但是你對公司自身的理解又是非外部諮詢師短時間能達到的。
對日常工作的意義唯一存疑的部分就是從戰略制定到真正執行，其間你能把控的部分就比較少了。有時候你會覺得天天看全局，反倒腳不在地上了。當然也不排除就是有人的思維方式和閃光點就適合統籌全局，這時候就看你對自己的職業選擇和規劃把你帶向哪裡。
以上。
給很多互聯網和電商公司做過戰略諮詢項目，也在甲方做過類似的戰略分析和行研，簡單談一下戰略分析的心得。總體上看，戰略分析既是一門科學，也是一門藝術。科學在於一個優秀的戰略分析師有較強的系統性和結構化的思維能力，熟稔戰略分析框架，精通多種戰略研究工具，並能很好地呈現戰略分析報告。戰略本質上就是做取捨做定位，完整意義上的戰略分析包括公司戰略和業務單元戰略。
公司戰略是要通過一系列的內外部研究，明確公司未來的業務發展方向，為公司選定主戰場，非重點業務或有問題的重點業務，需要關停並轉，有所為有所不為。在規劃公司戰略時，PEST、SWOT、BCG矩陣、GE矩陣等都能派上用場，二維矩陣往往是做戰略分析非常重要的研究工具，可以自己針對性設計一些矩陣圖，能清晰展現選擇判定的邏輯；公司戰略制定後，就要為各業務單元做競爭戰略。
競爭戰略就是在選定的戰場上，確保如何打贏這場戰爭。波特講的一體化、差異化和成本領先等戰略實際上指的就是競爭戰略。競爭戰略就需要看這塊業務的產業鏈、行業生命周期、市場集中度、消費者畫像、競爭格局、資本介入情況、KSF、標杆研究等，往往微笑曲線、AMC曲線、IE矩陣、安索夫矩陣是不錯的分析工具。競爭戰略要制定的就是業務單元的定位和目標，跟菲利普·科特勒的STP一樣，Targeting選定後，要明確Positioning，這個定位可以用5W2H來闡釋，就是目標受眾是誰，提供的產品和服務是什麼，花多長時間和多少資源達到什麼目標。
這個目標制定後，就是戰略的分解和落地，也就是要匹配到品牌、產品、渠道、推廣、供應鏈等各層面，進行工作任務的分解落地，實際上就是戰術層面的事情，也即運營策略。
最後還要從組織、流程、績效等管理層面來進行相應的調整規劃，這是戰略組織保障體系。故戰略、運營、管理是三位一體的，缺一不可，其實也就是我們經常講的明道、取勢、優術。
以上基本上是戰略諮詢項目的標準化打法，當然互聯網公司的戰略分析崗重點還是在制定公司戰略及業務單元戰略，對運營策略和組織流程績效的重構比較少，畢竟戰略部在很多公司也不算是核心部門，很多時候只是滿足大boss的研究需求，甚至不免曲意逢迎，研究手法有點先入為主投其所好的teleology之嫌，故也不能自上而下指揮其他業務部門來做運營策略規劃，也不能替代人力部門去做組織流程績效的設計變革。而第三方諮詢公司作為中立者形象，可以很好成為公司老大的尚方寶劍，來大刀闊斧做創新設計，為各業務部門指明方向制定指標（當然這個方向和指標也是諮詢顧問與業務方一起來擬定，但會強加公司老大的很多聖意），並革新管理層面的沉珂陋習。
總之，如上所言反映了戰略分析是有一套科學的方法論的，所以它是一門科學，諸如錢德勒、特勞特、安索夫、明茨伯格、波特均是此觀點的代表人物。但另一方面，戰略也是一門藝術，藝術是要靠靈感的，故戰略也急需要商業直覺和洞察力，普拉哈拉德和加里·哈默是這個理論的代表人物。很多時候，戰略分析框架和工具，只是讓我們更好地進行戰略思考，來all in，來mece整個行業，但真正面臨取捨時，往往需要極大的膽識和決心，而某些預見性的決策往往很難基於現有的行業現狀及數據來做出判斷，故很多成功的戰略不僅需要定位，還需要卡位和搶位，提前布局，賭賽道，這也是為什麼很多大公司都會有孵化業務線的原因。
戰略作為一種藝術，很大程度上需要一種天賦，需要一種顛覆式的想像力，往往創業公司更能激發出這種想像力。就如克里斯坦森講的《創新者的窘境》，大公司往往囿於某細分行業的成功地位，或既得利益團隊，創新的動力和潛能很難釋放，穩定往往壓倒一切。比如一個俠客，精通名門正派，有武功秘籍固定招式多代相傳，勤學苦練以威震江湖。但某些無名晚輩，因奇遇或頓悟習得乾坤大挪移黯然銷魂掌之絕技，前者好比講戰略作為一種科學而修鍊，後者則是作為一種藝術來頓悟。正所謂兵無常勢，水無常形，運營之妙，存乎一心。戰略作為藝術，如同獨孤九劍，已是草木皆可為劍的境地，可遇不可求也。我們作為戰略分析師，只能是不斷錘鍊科學的戰略研究方法論，以盡量提升戰略抉擇的成功率。其實做券商和VC的投研也如此，無非是通過科學的研究工具，通過數據分析，來儘可能提高投資成功率，獲取更好的ROI和IRR。
至於商業分析，個人認為較戰略分析要更偏執行層面，更多是細化到具體某條業務線，某個產品的分析，往往做行業動態跟蹤，競品分析，用戶研究比較多，對數據的要求也更多，在此不作贅述。
首先的清楚以下的問題：一個公司為什麼需要戰略分析？在什麼條件下進行戰略分析才有用？什麼樣的分析結果是可信的？在有可信的結果後是否執行戰略？
關於如何獲得競爭對手未公開的資料的問題，我覺得這不是作為戰略分析崗位應該做的事。也就是回到上面的第一個問題，一個公司為什麼需要戰略分析？如果是因為所謂的競爭對手而做戰略分析來打倒對手，那是不是太幼稚了。戰略分析目的應該是求的公司更好的發展，更長久的得到市場的認可。也就是說，如果競爭對手的發展能給自己帶來更好的發展，那就應該幫助對手更好的發展。比如特斯拉公開專利一事。
我建議先搞清楚自己的公司的競爭對手到底是什麼東西（不一定是同行企業，更加可能是別的什麼行業的企業或許根本就不是企業）。如果留意我們經常也可以看到這個現象。
所以別老盯著同行手頭上的資料，換句話說，如果那些資料真管用，那人家早已經用了，是吧。
關於與第三方諮詢公司的區別，我認為就是上面的問題：什麼樣的分析結果是可信的？如果一個企業不知道如何來衡量一個方案是否可信。沒有衡量標準。那麼給誰來做都是不可信任的。
如果能定出衡量標準，那就說明，其實誰做都一樣了。企業已經可以不需要戰略分析都能大概需要什麼了。這樣說是不是矛盾。所以，結論是戰略分析個活，給誰做都必須相信最後的分析結果，要不就別做，除非分析過程出錯，方向不對等。
做出來的分析結果，是否執行，這個就難說了。也許是機會，也許是個坑。
以上個人建議，只供參考。利益相關，國內老牌互聯網公司戰略分析師。在這個工作之前，做過諮詢、基金公司一小段時間。
簡單說一下跟第三方互聯網諮詢公司的分析師之間的區別。
1、更接地氣。每天工作的內容從產品的細枝末節，到競爭對手公司的戰略布局、數據表現都有涉及。可以根據公司的數據估算對手的情況，相比第三方諮詢要有很大的優勢。此外第三方諮詢師因為要涉獵多個領域，也可能對特定產品的經驗、熟悉程度不如我們。2、責任感更強。
這個很好理解，每個項目都有明確的服務對象，公司的業績與自己的工資聯繫緊密。至於工作方法什麼的都差不多，對邏輯、PPT的撰寫要求也很高，但升職前景堪憂。謝邀。N個行業廝混過最後跳到金融機構的戰略顧問。
首先所謂的互聯網戰略顧問實際上是需要更多的有跨行業操作經歷的從業經歷，多是第三方諮詢公司諸如麥肯錫之類的有著豐富盡調經驗與能力的工作者轉型。除互聯網信息類公司外，實際上更多的所謂互聯網公司的創新模式，更多的是設計如何與所關注的傳統實際行業需求，做渠道轉化的打通。
那麼新型的創業公司實際上更需要這樣的職位來配合CTO也就是首席信息官來完成對內的思路梳理以及對外的窗口與渠道的拓寬，因為往往許多創業型公司屬於創始人團隊偏向技術型，實際上並沒有特別多的商業投資成功案例或者說是投資相關職業生涯的歷史業績，那麼問題就在這，對本行業了解程度還不夠深的情況下，基於單一方面（包含熟悉的團隊），突然發現某業務板塊有著新的可能性，想解決這一部分的需求，因而才成立了一家創業型公司。
初衷是好的，現實是殘酷的，大眾熟知的互聯網公司成功的有幾種：解決時間問題（叫車類app、外送類生活app等），解決消費者對消費平台了解與消費不便的問題（海外折扣類商品app，小眾風格fashion相關消費app等），提供生活方式的創新可能性（以興趣和提升生活品質為競爭力的媒體與購物平台結合的app），純技術領域突破類app等…
由此可以看出，公司初始定位，決定了戰略顧問對這家公司整體業務模式的思考，解決幾個問題：1市場佔有率，2核心競爭力提高，3會講故事…
數據的收集與分析每個人的手段都不同，這裡有兩個問題需要值得關註：1用戶興趣關注點，2同類型app的用戶體驗與市場佔有。
統計與分析是兩個事情，大多數人做出來的遞交給公司CEO/BOSS的統計就是有問題的，用戶標籤化以人群劃分（如90後，95後，都市精英，高凈值客戶人群等），然而數據來源大多數是某某機構發布，具體數據來源依舊不明…某某公司發布的自己平台的用戶數據就更不靠譜了，除非用戶註冊實名制，且傳播途徑感興趣且參與人群都能數據互通，當然，作為同領域競爭對手這基本是不可能…
問題擺在這，成熟的戰略顧問大多是心裡有譜了，該如何針對自己所在機構的戰略部署才能有的放矢…准職業從事人員，也可以以這幾個關注點為切入線索，更好的完成自己的職業能力自我培養…
最關鍵的一點是：除非有著超強的有效數據搜集與分析能力，建議剛入行者多從事一些行業的工作，目的是積累豐富的閱歷以及資源…
這是一個在學校讀書教不出來的職業，實操與閱歷第一位，第二就是搭建新的模式靠的是天馬行空的想像力，飛的再遠也沒關係，可以一條條理智分析往回捋；最後就是資源累積…用遊戲類比的話：這是一個需要完成許多解鎖任務才能就職的二轉特殊職業，屬於半隱藏職業…謝邀！商業分析需要對人情世故，商業邏輯，交易細節的深入理解！戰略分析更多是物虛的，戰略分析的重要性在於對基本商業邏輯的深刻理解和堅持，甚至是偏執，畢竟戰略不能夠隨意調整，而且對公司戰略資源的投放有巨大影響！商業分析則強調有效性和細節調整！可能不斷變化！當然，事情也不是絕對的，商業分析的基礎是企業戰略的正確，單純依靠商業分析，很難扭轉已經失敗的企業戰略！從這個意義上講，兩者又必須統一打通！