編輯導語：不論是哪個行業，數據分析需求都是很必要的一個部分。有人認為，數據分析不管在哪個行業其實都一樣；事實上，并不是這個樣子，互聯網行業與傳統行業相比，數據分析之間就有著很大的區別。本文就互聯網和傳統行業的數據分析差異展開分析，希望對你有所幫助。

很多同學好奇：總說互聯網數據分析，到底啥是互聯網數據分析？和傳統企業有啥區別？今天系統講解下。

一、典型的傳統企業

典型的傳統企業，以制造業為代表的，商業模式是：

1. 進原料，生產成產品
2. 通過經銷商，賣到全國
3. 承擔產品的售后、服務工作

因此，其部門劃分通常如下，分為：供應、研發、營運、營銷、銷售五大板塊。

這五大板塊，也帶來了相應的數據分析需求（如下圖）。

傳統企業之間也有差異，主要在于供應鏈。比如汽車、地產、家電、家具等重資產的傳統企業，生產線、原料、裝配、庫存都是大工程。因此分析任務很重，不但要監控質量，控制成本，還得考慮合理分配任務，控制庫存，等等問題。

在銷售端，隨著渠道形式的不同，也有分析差異。自營門店、電話銷售、業務員跑單，是三種典型的銷售方式，分析思路略有區別（如下圖）。

不過，隨著互聯網+的深入，傳統企業也沒有那么傳統化了，有很多方面在向互聯網看齊。

二、互聯網+以后的傳統企業

互聯網對傳統企業最大的改造在于銷售和營銷端。在銷售端，傳統企業也能自建電商APP/小程序，直接做toC的生意。也能入駐電商平臺，通過平臺銷售。在營銷端，現在傳統企業也很流行做自媒體矩陣，在各個新媒體平臺上建賬號，搞運營，搞社群。

這使得：

• 傳統企業對自營APP的分析，從技術手段到思路上都和互聯網行業是一樣的。
• 平臺店鋪的分析，則和天貓/京東/拼多多等店鋪運營的分析思路是一樣的。
• 傳統期內的新媒體內容傳播，和互聯網的內容運營、新媒體運營思路是一樣的。

所以，即使目前身在傳統企業，也是有和互聯網一模一樣的地方，不要妄自菲薄哦。

那互聯網企業，又有哪些特點呢？

三、典型的互聯網企業

典型的互聯網企業，是短視頻、直播、社群論壇、游戲、影視、音樂這一類應用。因為這一類應用提供給消費者的，壓根就不是實體商品，而是游戲體驗，音樂/視頻體驗，文字閱讀，主播表演，激情互噴……

由于沒有實體產品，導致了整個供應鏈的分析完全不存在，實體店、售后自然也不存在了。同時，由于要交付虛擬商品給用戶，所以技術開發的工作量特別大，相應的，分析的重點，也轉移到我設計的APP用戶體驗如何？使用情況如何上。產品分析是一個重要議題。

在銷售端，銷售的形式也有巨大變化。這些虛擬產品，不再需要銷售員推銷，如何讓用戶用上APP，才是難題。因此互聯網的推廣部門，起到了類似傳統企業銷售的角色：通過應用商店、百度搜索、短視頻廣告、用戶裂變等各種形式，把APP推廣出去。相應地，推廣成本也非常高昂，和實體企業渠道費類似。

這些是互聯網和實體企業的最大差異了。不過有一些互聯網企業，和實體企業差異沒那么大。

四、O2O以后的互聯網企業

很多互聯網企業，提供的是O2O服務，為線下企業提供交易平臺。一旦開始涉及線下，就有很多類似常見出現。比如倉儲、物流等分析。

這些平臺型互聯網企業，需要向傳統企業銷售自己的服務，也離不開傳統的電話/業務員銷售渠道，因此衍生出：銷售管理/銷售運營類崗位，這些崗位對應的數據分析任務，和傳統企業是類似的。

綜上，可見：雖然名為互聯網/傳統企業，可在互聯網+的大趨勢下，有越來越多的場景是相通的。想要找到更高薪資，更合適自己的機會，不是簡單分成互聯網/傳統，而是結合自己的經驗，在某個領域多積累經驗，才能拿到高P崗位。不認真研究場景，單純刷SQL題，背誦AARRR，不但體現不出優勢，還會因為競爭力差，被各路人馬排擠。

當然，以上還只是簡單的分類。有可能有些公司規模很大，旗下事業部都有很多分支，業務形態也更復雜。如果真的想一一具體搞清楚：到底這里是不是一個好的機會，那就直接帶著理想的崗位JD，來知識星球問我吧，具體問題，具體討論，進步更快。

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#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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