• 投入期，创新能力最重要，这时要考虑打造专利护城河；
• 成长期，销售最重要，持续打造规模效应护城河；
• 成熟期，利润最重要，持续打造网络效应和品牌护城河；
• 衰退期，成本最重要，用迁移成本减缓产品的衰退。

对应上面的四张图，我周边很多朋友在毕业没多久就如第一个图的呈现，起点高，偶尔有起伏，站的总归一直在高处。回看我自己的职业生涯，觉得应该比较贴切右边最后一张，职场进阶的道路上虽然曲曲折折，但是总会在一个小周期之后能得到突破。

九、入门难，深造更难，不要沉迷于工具带来的爽感

不得不说，初入职场的前几年，特别沉迷于数据本身而不是业务，以及对各种数据处理技巧的深层次研究，用VBA、R、SPSS、Python不同的软件去自研各种自动化的小工具，小有成就。

工具毕竟只是工具，就跟打游戏开荒一样，当每个模块、功能都尝试用过一遍之后，就丧失了兴趣，数据分析不过如此，几年之后就索然无味了，分析无用。当对一件事情失去了兴趣和焦点，整个人就会变得很浮躁，傲慢、漫不经心、焦躁、忧虑……以及冲动，我想辞职！

庆幸的是，碰到了一些比好的领导，都是人生中的引路人，在状态极其不好的时候，给予方向上的指导，给了很多选择。

有一阵子，内心浮躁，无所事事。领导说有机会就跟着市场、营销、工程的同事去接触接触业务，如果可行，以后转型也方便。后面就跟着事业部的业务同学去拜访客户，到用户现场参观，了解产品是如何在用户公司使用的，到一线听他们的吐槽（大部分是骂声）。人间清醒是客户，付了钱，产品哪里好用、哪里有问题，意见反馈、客服电话打了一通又一通，这些都是从结构化的数据里面看不出来的。

有种说法是说客服才是一家公司最懂业务的人，只要他们想，随时可以去挑战任何一个产品、技术和业务！

在B端用户分析里面，很多时候通过数据分析在异常上找不到的原因，在用户现场指不定就茅塞顿开了。为什么这个用户原来很活跃，一个时间点之后，它就不活跃了，因为它的业务主体发生变更了，老板原来的确是做这个细分板块业务的，有一天他朋友来合伙投资，整体业务方向就变了；为什么这个用户的营业额突然就下降了，因为他们家老板又开了家子公司，还是同一拨人，当地有小企业扶持政策，还可以免一部分税；……这些部分都离不开对细分行业的了解，随着业务知识的增加，会更合理的看待数据，以及对数据中对异常做解释。

鉴于对产品、业务、用户有了更深层次的理解，再回过头来看数据，认知面就会不太一样。

十、认识用户，了解用户，切勿闭门造车

熟悉业务最好的方式，是直接去找用户进行面对面的对话，高效而简洁；

其次是角色代入式的按照用户视角去模拟用户在产品上的操作，熟悉产品模块和流程；

最次是通过数据库的表结构关系、DDL，去做业务假象，通过日常需求对接，丰富业务上的知识树。

了解C端的用户可以通过区域化的抽样问卷调查，或者通过采买第三方平台所提供的画像数据，能够用样本分析的方法去对人群标签做特征拟合。但是在B端，问卷调查的方式往往是行不通的，毕竟不同性质的企业，在群体特性的差异上是极大的。用户走访，是一个在B端不得不去做的事情，选择一群合适的访谈对象，去和用户做共创、做MPV、做试点，然后把研究的结果在更大范围内进行复制、应用，避免闭门造车。

前面已经提到过，对于企业用户，其看重的是“生意”，功能诉求为主，普遍有丰富的生意经验和复杂的业务流程，因此调研不仅要了解用户使用网上产品的诉求、意见，更需要还原用户原生行为（即线下做生意的行为，链路等）、诉求，据此对应投射到互联网产品。

因为B端的业务决策链路长，且参与角色多，所以不同的人所掌握的信息和权力都有非常大的区别，即使是同一个岗位，不同级别、不同业务分工，所负责内容，关注点的不同。比如在市场营销部门里面，总经理、总监、经理、主管，四个角色在同一事情上的视角和焦点都会不一样；而在零售类型的企业，负责电商、线下渠道、直播渠道为了一个决策所需要的信息也会大不相同。

十一、写在最后

过往面试的时候，面试官问最有成就感的事情是什么，我的回答“通过数据分析、挖掘去促成了2亿市场规模的合同达成（专项项目组）”；“面向B端公司进行定制化的数据报告实现5000万左右的数据营收（报告营收）”……我觉得这是比较感觉到自豪的。

回过头看这些年的经历，感慨万千，在过去这十年的工作经验里面，一直都是在数据分析这个title上。很想把这些年积累的一些知识内容以文字的形式记录下来，对于一个纯理科生来说，这无疑是一种挑战。后面应该会拆成很多个部分，缝缝补补，陆陆续续的完善。