在数字化转型的浪潮中，互联网企业和传统企业在数据分析领域呈现出不同的特点和需求。本文深入剖析了两者在数据分析上的“代沟”：传统企业以制造业为代表，数据分析集中在供应链、生产效率和成本控制上；而互联网企业则更关注用户体验、产品优化和用户增长。

很多同学好奇：总说互联网数据分析，到底啥是互联网数据分析？和传统企业有啥区别？今天系统讲解下。

一、典型的传统企业

典型的传统企业，以制造业为代表的，商业模式是：

1、进原料，生产成产品

2、通过经销商，卖到全国

3、承担产品的售后、服务工作

因此，其部门划分通常如下，分为：供应、研发、营运、营销、销售五大板块。

这五大板块，也带来了相应的数据分析需求（如下图）。

传统企业之间也有差异，首先在供应链。比如汽车、地产、家电、家具等重资产的传统企业，拥有庞大的生产线。原料采购、生产成本控制、库存管理都是大问题，因此分析的重点在成本端，看如何控制成本，提高产出效率

B 端产品经理如何快速成长？

产品与业务架构主要是将整个业务工作流进行分层，梳理，然后抽象出一个个需求，将业务需求与产品合情合理的映射起来，最终使业务数据在产品中流动，执行，记录，使用。

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其次，销售端也有销售渠道的差异。线上网店、自营门店、电话销售、业务员跑单，是思种典型的销售方式，分析思路略有区别（如下图）。

不过，随着互联网+的深入，传统企业也没有那么传统化了，有很多方面在向互联网看齐。

二、互联网+以后的传统企业

互联网+，改造了传统企业的销售模式。通过自建电商APP/小程序，传统企业也能直接做toC生意。在营销端，现在传统企业也很流行做自媒体矩阵，在各个新媒体平台上建账号，搞运营，搞社群。

这使得：

• 传统企业对自营APP的分析，从技术手段到思路上都和互联网行业是一样的。
• 平台店铺的分析，则和天猫/京东/拼多多等店铺运营的分析思路是一样的。
• 传统期内的新媒体内容传播，和互联网的内容运营、新媒体运营思路是一样的。

所以，即使目前身在传统企业，也是有和互联网一模一样的地方，好好整理这些经验，对于想跳槽到互联网行业的同学有很大的帮助

那互联网企业，又有哪些特点呢？

三、典型的互联网企业

典型的互联网企业，是短视频、直播、社群论坛、游戏、影视、音乐这一类应用。因为这一类应用提供给消费者的，压根就不是实体商品，而是游戏体验，音乐/视频体验，文字阅读，主播表演，激情互喷……

由于没有实体产品，导致了整个供应链的分析完全不存在，实体店、售后自然也不存在了。同时，由于要交付虚拟商品给用户，所以技术开发的工作量特别大，相应的，分析的重点，也转移到我设计的APP用户体验如何？使用情况如何上。产品分析是一个重要议题（如下图所示）

在销售端，大部分互联网业务为虚拟产品，不再需要销售员推销。如何让用户用上APP，才是难题。因此互联网的推广部门，起到了类似传统企业销售的角色：通过应用商店、百度搜索、短视频广告、用户裂变等各种形式，把APP推广出去。相应地，推广成本也非常高昂，和实体企业渠道费类似。

这些是互联网和实体企业的最大差异了。不过有一些互联网企业，和实体企业差异没那么大。

四、O2O以后的互联网企业

很多互联网企业，提供的是O2O服务，为线下企业提供交易平台。一旦开始涉及线下，就有很多类似常见出现。比如仓储、物流等分析。

这些平台型互联网企业，需要向传统企业销售自己的服务，也离不开传统的电话/业务员销售渠道，因此衍生出：销售管理/销售运营类岗位，这些岗位对应的数据分析任务，和传统企业是类似的。

综上，可见：虽然名为互联网/传统企业，可在互联网+的大趋势下，有越来越多的场景是相通的。想要找到更高薪资，更合适自己的机会，不是简单分成互联网/传统，而是结合自己的经验，在某个领域多积累经验，才能拿到高P岗位。不认真研究场景，单纯刷SQL题，背诵AARRR，不但体现不出优势，还会因为竞争力差，被各路人马排挤。

当然，以上还只是简单的分类。有可能有些公司规模很大，旗下事业部都有很多分支，业务形态也更复杂。